连锁餐饮排班与备货

1客户嘴上要的

「用 AI 预测每家店每天的客流，自动排班，人力成本降 10%。」

这是症状或现成方案，不一定是真问题。下面看两种做法。

2照字面做，会怎么烂

3好 FDE 的实际走法

共 6 周，分 5 个阶段。带三角标记的是这一步最容易踩的坑。

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   第 1 周在门店过一个午市和晚市

   • 在 3 家不同类型的店（商场店、写字楼店、社区店）各待一天，跟店长、厨房主管、前厅领班看高峰怎么过。
   • 发现：问题集中在午市 11:45–12:30 的高峰。堂食和外卖的高峰时间不同，外卖高峰比堂食早 15 分钟；高峰时缺人，下午 3 点人又闲着。
   • 备货问题更大：半成品要提前解冻和预制，厨房主管凭经验备，周一常常剩料报废，周五又不够卖。
   • 真问题不是「按天预测客流」，是「没有按时段、按渠道的预测，排班和备货都只能凭经验」。成功标准改为：试点 10 家店午市高峰的平均出餐时长不超过 8 分钟；食材报废率从 4% 降到 2.5%；人力工时占营业额比例下降 5%。
   • 踩坑别只用营业额做预测。外卖和堂食对厨房和前厅的压力不同。
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   第 2 周数据和约束

   • 数据：POS 的逐笔订单（带时间）、外卖平台的订单数据（从平台商家后台导出或通过服务商接口）、中央厨房的配送记录、门店的报废登记、排班系统里的员工可上班时间。
   • 排班约束：每人每天、每周的工时上限、兼职员工的可上班时段、关键岗位（如炉灶）要有持证或熟练员工。工时规则由人力资源部按劳动法规和公司制度确认，FDE 不自己定。
   • 政治问题：店长的绩效看人工成本，区域经理看营业额，两者矛盾。运营总监定下规则：试点期间看出餐时长和人工占比两个指标，不单看一个。
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   第 3–4 周原型：时段预测 + 排班建议 + 备货单

   • 按 15 分钟时段，分堂食和外卖预测订单量，考虑天气、节假日、周边活动（如商场促销）。
   • 排班建议：按时段需求配置岗位人数，再按员工可上班时间排人，店长可以调整。
   • 备货单：按预测的菜品销量和解冻、预制时间，提前生成解冻和预制计划，厨房主管确认。
   • evals：用过去 8 周数据回放，时段预测误差在高峰时段不超过 15%；按建议排班模拟的高峰人手缺口比实际少一半；按建议备货模拟的报废量比实际少 30%。
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   第 5 周店长和厨房主管上手

   • 10 家店试用两周，店长每周用建议排班，厨房主管每天用备货单。
   • 反馈：「下雨天外卖多、堂食少，要提前一天告诉我」「新员工出餐慢，要算 0.7 个人」。加入天气预警和员工熟练度系数。
   • Demo 给运营总监：试点店和对照店的高峰出餐时长、报废率、人工占比，由一位店长讲。
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   第 6 周交接交接

   • 交给运营部的一名营运分析经理：维护预测模型、更新门店活动信息、每月和对照店比较。
   • 交给人力资源部：维护工时规则。新店开业前，由营运分析经理用相似店的数据做初始预测。

4这个案例教给你的可复用判断