Stok Tahminleme ile Fire Oranını %40 Düşürün

Türkiye'deki restoranların ortalama %8-12'si gıda firesi olarak yok olmaktadır. Bu oran, küçük bir işletme için aylık onlarca bin lira kayıp anlamına gelir. Sorunun kökü tahmin edilemeyen talep dalgalanmalarıdır: hava koşulları, yerel etkinlikler, tatil dönemleri ve sosyal medya trendleri, geleneksel elle stok planlamasıyla öngörülmesi neredeyse imkânsız değişkenler doğurur.

HiveApp stok tahminleme ajanı, birden fazla veri kaynağını paralel olarak işler. POS sisteminden gelen satış geçmişi, günlük ve saatlik trendleri ortaya koyarken dış API'lardan alınan hava durumu verisi sıcaklık-talep ilişkisini modeller. Takvim olayları (resmi tatiller, okul sezonu, yerel festivaller) ek katmanlar olarak eklenir.

Model, her ürün için bağımsız tahmin üretir. Örneğin sıcak içecek tüketimi kış aylarında yüksek çıkarken soğuk tatlı talebi yaz aylarında zirveye çıkar. Ajan bu korelasyonları öğrenerek her sabah önümüzdeki 3 günlük stok siparişi önerisi üretir.

Tahminleme motorunun beslediği başlıca veri kaynakları şunlardır: son 12 aylık satış geçmişi (POS entegrasyonu ile otomatik), hava durumu tahminleri (OpenWeather veya benzeri API), yakın çevredeki özel günler ve etkinlikler, tedarikçi teslimat süreleri ve mevcut stok seviyeleri.

Sisteme yeni bir ürün eklendiğinde, benzer ürünlerin tahmin modelleri referans alınarak "soğuk başlangıç" problemi çözülür. İlk iki hafta gözlemle geçtikten sonra ürüne özel model devreye girer.

HiveApp'u entegre eden ilk 50 restoran üzerinde yapılan analizde ortalama fire oranı %11'den %6,6'ya geriledi. Bu %40'lık düşüş, aylık ortalama 18.000 TL hammadde tasarrufu sağladı. Ek olarak, stok maliyetlerinde %25 düşüş ve sipariş süreçlerindeki manuel iş yükünde %60 azalma gözlemlendi.

Stok tahminleme ajanını aktif etmek için mevcut POS sisteminizin HiveApp ile entegre olması yeterlidir. Entegrasyon süreci ortalama 2 saat sürmekte olup teknik destek ekibimiz süreci uçtan uca yönetir. İlk tahminler 14 günlük veri birikiminden sonra görünür hale gelir.