JOG

Erhalten : Es handelt sich um alle Innovationen, die über das Online-Formular bei Team for the Planet eingereicht wurden

Restaurants know precisely when, what, and how much they'll order, produce and sell

Der erwünschte Hebeleffekt
Sparsamkeit
Die Branche
Sonstiges
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Datum der Einreichung 11. Juli 2023 Gründer Maya Hamadi Entwicklungsort Paris, France, Frankreich

Das Projekt im Überblick

NB: Dieses Formular wird ausschließlich von den Personen, die die Innovation vorschlagen, ausgefüllt.

Welches Problem wird gelöst?

Traditional demand forecasting methods are inaccurate and time-consuming, restaurant managers spend hours poring over spreadsheets and manually adjusting their predictions. The food waste that results from this gut-instinct forecast represent 1.3B kg, 6% of global CO2 emissions (3x aviation)

Wie wird es gelöst?

A SaaS for restaurants that uses the power of AI and Machine Learning to analyze POS data and exogenous factors, creating precise forecasts for sales, demand, production, food orders quantities, and staff scheduling, reducing food waste and labor shortage

Wer sind die potenziellen Kunden?

Global Restaurant chains (fast food or full service chains) and Mass catering : $8B global market. The buyers and users are CEO, COO, owners, franchisee. Users are restaurant managers

Inwiefern differenziert sich diese Lösung von anderen?

Forecast not as a feature but the heart of the business. Fully integrated, no switch costs. Created by restaurateurs, problem lived by the founder and shared by the clients. End-to-End Operational Optimization, impacting the waste and optimizing the labor