基于大數據的餐館外賣行業原材料置辦及管理方法

曹啟鵬 潘雨澄

（北京工業大學理學部，北京100000）

1 問題的提出與分析

時下很多餐館采購出現供不應求或者供大于求的現象。如果供大于求，不僅會導致食材的浪費，儲存久的食材還會口感欠佳，客戶數量下降；如果供不應求，則無法滿足顧客的需要，進而使顧客對該餐館的評價降低。那么能否對未來一段時間食材的采購量做出合理的預測從而使經濟效益最大化呢？

此外，影響食材采購量的因素多種多樣，能否對這些因素的重要性（即對食材采購量影響的大小）進行排序呢？

對于此我們做出以下假設：

半年內朝陽區顧客整體飲食口味不發生變化，即不同菜的訂單量之比不變。

半年內朝陽區顧客對蔬菜、肉類等食材的需求量之比不變；

半年內顧客對某一家餐飲企業的評分不變；

半年內某一家餐飲企業周邊2 km范圍內每日平均人口活動密度不發生改變。表1為本文中用到的一些記號。

表1 符號定義與說明

2 模型的建立與求解

2.1 指標精煉模型

2.1.1 主成分分析法的優勢

由于研究小組提出的影響某快餐店食材采購量的5個因素（快餐店優惠活動力度、該區域內人群活動密度、顧客評分、食材購置成本、訂單數）某兩個之間會有相關性，從而在一定程度上會有部分信息重疊（即含有重復的信息），如果直接用該5個因素進行分析預測會使結果產生誤差。為了消除因素之間相關性對結果的影響，我們采用主成分分析法進行處理，原因在于主成分分析法得到的新變量兩兩之間是不相關的。此外，主成分分析法會得到少數幾個新變量，變量數降低，可以起到降維的作用。

2.1.2 主成分分析法模型建立[1]

（1）設有n個樣本，m個指標的數據矩陣，

其中

（3）把原始數據標準化，即~xij記進而構造出樣本相關矩陣

（4）最后便是求R^的特征根λ1≥λ2≥…≥λm≥0以及相應的標準正交化的特征向量u1，u2，...，um，可得主成分為yi=UTi·x，i=1,2，...，m；

此外，為了定量描述利用主成分分析法所得的新變量包含原變量的信息量大小，引入如下貢獻率的概念：

研究組取累計貢獻率85%為包含信息量足夠多的標準。

2.1.3 數據的采集處理

（1）快餐店優惠力度：由“美團外賣”App得出。易知，平均折扣越大，優惠活動力度越小（既商家打85折的優惠力度小于商家打6折的力度）。

（2）區域內人群活動密度：利用“邊界獵手App”可以得出不同時間段區域得人口數量統計數據以某一家中小餐飲企業為圓心，2 km為半徑作圓，定義人群活動密度為：2 km內的人口數量/半徑為2 km的圓的面積

以朝陽區朝陽路的韋記螺獅粉為例，圖1為該餐館周邊2 km內的人口數量。

圖1 人群活動面積示意圖

該餐飲企業周邊的人口活動密度為：

（3）客戶的評價：由美團外賣App可收集客戶的評分星級，對評分做如下定義：

（4）食材購置成本：實地調查走訪朝陽區中小餐館，計算獲得平均每天所需的食材成本。

（5）訂單量：研究組借助美團等App，結合實地調查的方式，獲取每天的訂單量。

2.1.4 模型求解

用matlab求解結果可知，特征根3.709 01與0.724 248對應的累計貢獻率為：（0.741 8+0.144 8）×100%=88.66%＞85%，故有兩個主成分y1與y2。并且有：

2.2 制定未來采購量的模型

2.2.1 多元線性回歸模型的建立

多元線性回歸模型是建立隨機變量Z與影響它取值的若干確定性因素y1，y2，...，yp之間相互關系的模型。一旦關系確立，可以針對新的因素狀態預測目標變量的取值。

針對本文的研究背景，假設有p個主成分，即y1，y2，...，yp，通過線性回歸模型可以得出食材采購量Z與該p個因素的線性關系：

2.2.2 常用預測模型的比較

常用的預測模型主要有灰色預測模型、時間序列模型以及神經網絡模型。對于灰色模型中常見的GM（1，1）模型而言，采用該模型的前提是原始數據為指數函數序列。將收集的餐館訂單量、人群活動密度繪制成散點圖，易見并不服從指數分布，故不能采用GM（1，1）模型。對于時間模型中常用的簡單移動平均法和加權移動平均法而言，當時間序列出現直線增加或減少的變化趨勢時，若用二者進行預測會出現滯后偏差，故不采用該模型。神經網絡模型的自學習功能對數據預測有非常重要的意義[2，3]，鑒于此研究組采用NAR神經網絡模型對未來一段時間餐館訂單量、人群活動密度進行預測。

2.2.3 NAR神經網絡模型的建立與模型的求解

由于研究組收集到的預測模型的樣本數據是由1個輸出變量構成的，所以輸出層的神經元個數為1[4]。研究組劃分訓練，測試和驗證數據的比例分別為70%、15%、15%。此外，將隱藏神經元個數設置為10。

采用如下網絡訓練函數：[net，tr]=train（net，inputs，targets）。其中net為返回后的神經網絡對象；tr為訓練跟蹤數據；inputs為n×M矩陣；n為輸入變量個數，M為樣本數；targets為m×M矩陣；m為輸出變量個數[5]。

利用NAR神經網絡模型可以預測出未來一段時間新指標y1，y2，...，yp的數值，代入中，便可預測出未來一段時間的采購量大小。

通過計算得出食材采購量與五個因素間的定量關系式：

并采取預先保留未使用的餐館數據對該式進行檢驗。

2.3 對原指標重要性比較的模型

2.3.1 模型的建立

2.3.2 結論

5個因素對中小型餐飲業食材采購量的影響程度大小依次為：

訂單量＞優惠活動力度＞顧客評分＞食材采購成本＞人口活動密度，且重要性所占權重依次為：

由此可見加大優惠活動力度可以吸引更多的顧客來就餐，提升菜品可以讓顧客滿意，二者比餐館周圍是否有更多的人口重要的多。而控制食材的采購成本也可以有效地使得該餐館在保證食材的質量與安全性的前提下使用較少資金購買同等需求量的食材。

3 模型評價

優點一：有效避免了各因素之間的相關性對回歸模型造成的影響；

優點二：可操作性強，各餐飲企業只需要將5個因素的數值代入表達式即可得到最佳食材采購量，比較簡便；

缺點一：在預測未來一段時間的最佳食材采購量的模型中，認為食材采購成本不變，事實上菜價會有波動，會對結果產生影響。

4 餐飲食材實際置辦管理方法

4.1 餐飲食材采購管理

4.1.1 食材采購管理目標形式

1.2.2 確定合理采光屋面角：采光屋面角，即溫室最高透光點到前底角的直線與地面間的夾角。合理時段采光設計，即前屋面采光角為當地地理緯度減去6.5度。

（1）目標：餐飲食材采購管理的目標包括以下幾方面：

①明確質量標準：保證食材質量符合一定的使用規格和標準。

②確定采購數量：保證可以為廚房提供適當數量的食材。

③保證采購的價格最為優惠，使成本處于最理想的狀態。

④選擇適當的供應商。

（2）形式：對于中小型餐館的餐飲原材料采購的主要形式包括以下幾方面：

②招標采購：餐館將所需食材及相應規格標準以招標形式公之于眾，供貨商收到通知后寄送投標書，餐館在對投標書進行評定后選擇各方面較優的供貨商作為選中單位（中標單位）。招標采購一般適用批量大、數量多、價格高的餐飲食材。

③定點采購：餐館選定供貨商并與之簽訂長期供貨合同，用以保證食材的采購，一般適用于緊缺原料和特殊原料。

4.1.2 餐飲食材采購方法及程序

（1）原材料采購方法

采購方法主要有集中大批量訂貨，建立長期購銷合同，組建購買集團等方法達到盡量減少成本的目的。

采購過程中，餐館應盡量減少采購中間商，通過減少中間環節來降低成本。此外，在流動資金允許時，最好采用貨到即付款的方法，這樣既可以保證供貨商及時收到貨款，也可以保證原料質量。

（2）原材料采購程序

食品原材料采購大致分如下幾步驟：

①由原材料使用加工部門（后廚人員）制訂采購計劃，將所需材料分類后做出進貨量需求報表，并交由話事人（經理或老板）審核通過。

②采購員制訂采購計劃和市場調查，選擇供應商后與該單位進行談判磋商，簽訂供貨合同或訂單。

③供貨單位按照合同約定及時送貨至指定地點，由餐館采購員及后廚人員驗收貨物。

④驗收合格后收入倉庫做好儲藏管理，并向供貨商付款結賬。

4.1.3 采購質量的控制

餐館在進貨時必須對于采購的質量進行必要的控制把關。因此，對于所需原材料的規格控制便極為重要，需要在采購前對原材料制定采購規格書，這樣既有助于采購員明確食品原材料的質量標準，減少與供貨商可能存在的矛盾，便于采購工作的順利進行。

采購規格書：以書面形式對本店要采購的食品原料等規定具體的質量、規格等要求的采購書面標準。

4.1.4 采購數量的控制

歷來控制原材料的進貨數量是各商家的最大的難題之一，進貨數量少難以滿足顧客需求，造成潛在利益損失，進貨數量太多即難以保存或儲藏花銷過大，又容易造成易變質食材的浪費，因此，做到既可以滿足顧客要求又可以減少成本避免浪費得進貨是各餐飲業商家所盡力解決的問題，店家習慣于依照過去的銷售經驗決定該時間段的進貨量，可結果卻不盡如人意，尤其在2020疫情的影響下反差極大，而上文所建立的模型可以較好地為這樣的問題提供借鑒。

由本文2.2.3中我們已經計算并且驗證了食材采購量與5個主要因素間的定量關系式，某餐館可以輕易地將所需數據代入上式從而計算出該時間段每日所需的食材總量。其中所需未知量分別為優惠活動力度、人群活動密度、顧客評分、食材成本、訂單數。

（1）公式使用方法

①將上述五個未知量代入公式中，得出數為該日餐館所需所有原材料的總斤數。

②該餐館根據自己店內各種“特色菜”以及“冷門菜”的被點單的比例計算出每樣菜在日銷中的占比。

③將每樣菜大致需要的各原料比例算出，合并同類原材料的總斤數算出具體的材料要求。

（2）注意事項

①上述公式算出的結果僅是每日所需各原材料所需大致用量，僅供參考，具體購買斤數仍可由商家根據情況靈活處理。

②由于不同食材所需保存措施以及保存器材不同，因此購買周期也應相適應餐館保存能力，如冷凍、冷藏空間過小，則不能過多地采購易變質得生鮮類原料；除濕能力低或設備差則不能采購過多的干貨；若采購點遠，可以適當增加批量減少批次，采購點近可減少批量增加批次。

③市場供求狀況的穩定程度也在一定情況下影響采購數量，當市場原料供應穩定時，可采用“勤進快銷”的方式，當原料的市場供應不穩定時，為避免斷貨情況的出現，可以一次性加大采購量。

4.2 餐飲食材庫房管理

4.2.1 原料驗收入庫管理

（1）原料驗收：根據與商家提前約定好的合同或規格書，對各種原材料的質量，數量，體積等進行核對，在確認一致無誤后，按照提前商定好的價格進行交付。

（2）驗收人員將各原料加上標簽，標記驗收日期及驗收數量，以便之后的取用發放，并將驗收成果做成報表上交餐館經理或老板以留記錄。

（3）入庫存放：

若條件允許，不同食材應根據不同的性質及存儲條件要求放入不同庫房。

根據倉庫的布局，科學合理的規劃不同原料的擺放區域，并對分好類的食材進行統一的編號，標出它們分別對應的庫房、貨架、層號、位置號等。

如表2寫出了一般食材最適宜的冷藏溫度和相對濕度。

表2 食物最適宜的冷藏溫度和相對濕度表

4.2.2 原料保存管理

（1）清潔管理：對于食材倉庫的清潔工作應注意如下幾點：

及時通風，保持倉庫干燥。

對于儲藏室定期清理，冷藏室定期清洗。

對倉庫內食品質量定期檢查，每日檢查易變質食品，若發生變質腐爛則盡快取走處理，并將原處清洗干凈。

注意檢查房內老鼠及蟲害情況，請專人采取不會污染到原料的方法進行殺蟲滅鼠工作。

按照國家規定衛生標準，周期性對儲藏室進行衛生檢查。

（2）安全管理

配備專用安全鎖，由專人保管，備用鑰匙保管妥善防止丟失，在進行入庫或清潔工作時，保證有持有鑰匙的人在場，庫房使用完畢后注意及時上鎖。

經常檢查庫房內數量，定期盤點。

在條件允許的情況下加裝監控系統。