Умный график работы: автоматизация планирования для сети пиццерий «Пицца Фабрика»
Разработали веб-модули для автоматизации планирования смен в сети ресторанов, сократив время составления расписаний в разы.
Задача
Планирование смен в Excel перестало справляться с ростом сети: разрозненные файлы филиалов, риск ошибок, долгие ручные сверки и отсутствие анализа загрузки.
Решение
Создали два веб-модуля: «График работ» для назначения смен и «Мастер-график» для аналитики и прогнозирования. Модули интегрированы с внутренней системой, развернуты в Kubernetes, используют отдельную базу данных и микросервисы для снижения нагрузки. Система учитывает специфику кухни, зала, доставки и административного персонала, предоставляя дашборд с план-факт анализом.
Результат
Время на составление расписаний сократилось в разы, Excel полностью заменён. План-факт сравнение доступно в пару кликов, уволенные сотрудники исключаются автоматически, повысилась прозрачность и контроль нагрузки.
Похожие кейсы
Как мы ускорили производственный процесс в 6,5 раз, внедрив ИИ
Ускорили распознавание блюд в FoodBox с помощью ИИ — в 6,5 раз увеличили скорость выдачи названий блюд для сети предприятий общественного питания
Интегрировали систему нематериальной мотивации в крупнейшей сети ресторанов быстрого питания Крыма
Интегрировали систему Мерч Маркет для сети ресторанов Етти — ежемесячное начисление бонусов выросло на 35%
Система автоматизации учета питания на шведской линии отеля "FoodBox" (Фотобокс)
Разработана автоматизированная система учета питания для сети отелей, что позволило сэкономить 62 млн рублей в год.
Разработка программного модуля для интеграции, ресторан Umami
Автоматизировали передачу заказов с сайта в R-Keeper для ресторана UMAMI, исключив ручной ввод и ошибки.
Как мы снизили потери сырья с 50% до 2% и предотвратили убытки на миллионы
Разработали систему автоматического контроля AVISK для сети фудтех-предприятий — снизили потери сырья с 50% до 2%
Птицефабрика Чамзинская: как внедрение AI улучшило сортировку куриного мяса
Внедрена система машинного зрения ML Sense для автоматизации сортировки куриных тушек — точность детектирования дефектов достигла 99%.