In der hart umkämpften Lebensmittel- und Gastronomiebranche ist die genaue Vorhersage der Kundenzahl und der Lebensmittelnachfrage der Schlüssel zur Optimierung der Betriebsabläufe in Restaurants.

Statt sich auf Intuition oder manuelle Erfahrung zu verlassen, wird KI (künstliche Intelligenz) zu einem bahnbrechenden Werkzeug, das Köchen und Managern hilft, die Kundenzahl präzise zu prognostizieren, ausreichend Zutaten vorzubereiten, Abfall zu reduzieren und Kosten zu sparen. Dies ist nicht nur ein Technologietrend, sondern auch eine nachhaltige Lösung für die Zukunft der globalen Gastronomiebranche.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, wie KI das Kundenaufkommen vorhersagt, um die optimalen Zutaten während des Betriebs von Küche und Restaurant vorzubereiten!

Warum ist die Prognose wichtig?

Restaurants haben oft mit unvorhersehbarer Nachfrage und Lebensmittelverschwendung zu kämpfen. Tatsächlich wird etwa ein Drittel der produzierten Lebensmittel nie verzehrt, und allein in den USA verschwenden Restaurants jährlich Lebensmittel im Wert von geschätzten 162 Milliarden US-Dollar.

Überbestellungen binden Kapital in Verderb, während Unterbestellungen zu Engpässen und entgangenen Umsätzen führen. Daher ist eine genaue Prognose entscheidend: Durch die Schätzung des Kundenaufkommens und der beliebten Menüpunkte können Betreiber die Zutatenbestellungen an den tatsächlichen Bedarf anpassen und Abfall reduzieren.

Rasantes Wachstum der KI im Gastronomiebereich

Der Markt für KI im Lebensmittel- und Getränkesektor boomt. Ein Branchenbericht für 2025 prognostiziert, dass der globale KI-Markt im Bereich Lebensmittel und Getränke zwischen 2024 und 2029 um etwa 32,2 Milliarden US-Dollar wachsen wird (34,5 % CAGR). KI-gestützte Systeme versprechen, das Restaurantmanagement zu revolutionieren, indem sie die Effizienz steigern, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Besonders hervorzuheben ist, dass datengetriebene KI-Prognosen auch die Nachhaltigkeit fördern können: Eine Analyse von McKinsey schätzt, dass durch KI-gesteuerte Anpassung von Angebot und Nachfrage jährlich bis zu 127 Milliarden US-Dollar eingespart werden könnten, indem Lebensmittelverschwendung reduziert wird. Anders gesagt: Intelligente Bestellungen sparen direkt Geld und Ressourcen.

KI-basierte Nachfrageprognose in Restaurants

Die KI-Nachfrageprognose nutzt maschinelles Lernen, um zukünftige Verkaufszahlen und Kundenzahlen anhand von Daten vorherzusagen. Statt einfacher Tabellenkalkulationen verarbeiten diese Systeme Verkaufsdaten (POS), Verkaufshistorien und sogar Sensordaten (wie Reservierungen oder Besucherzahlen), um Trends zu erkennen.

In der Praxis verwenden Restaurants KI-Modelle, um saisonale Nachfrage zu prognostizieren, Spitzenzeiten zu identifizieren und Personal sowie Lagerbestände entsprechend zu planen. IBM berichtet beispielsweise, dass Ketten KI nutzen, um „saisonale Nachfrage vorherzusagen und Überbestände an verderblichen Waren zu vermeiden“. Solche Prognosen ermöglichen es, die Vorbereitung für Feiertagsbesuche zu erhöhen und danach wieder zu reduzieren, um das Lager ausgewogen zu halten.

Daten und Technologie für KI-Prognosen

Fortschrittliche KI-Prognosen basieren auf einer Vielzahl von Daten. Sie kombinieren grundlegende Verkaufshistorien mit externen Einflussfaktoren wie Wetter, besonderen Ereignissen und Aktionen. Wie IBM erklärt, können KI-Modelle Daten von IoT-Geräten, Wirtschaftsindikatoren, Wettervorhersagen und Stimmungen in sozialen Medien nutzen, um Nachfrageverläufe zu erkennen.

Beispielsweise:

• Historische Verkaufsdaten: POS-Daten im Jahresvergleich nach Tageszeit, um Basisnachfragekurven zu erstellen.

• Kalenderfaktoren: Wochentag, Feiertage und lokale Veranstaltungstermine (Konzerte, Sportveranstaltungen, Festivals), die den Kundenverkehr beeinflussen.

• Wetterbedingungen: Temperatur- und Niederschlagsvorhersagen (regnerische Dienstagabende können die Suppennachfrage erhöhen).

• Aktionen und Trends: Spezielle Menüaktionen oder virale Food-Trends in sozialen Medien.

Moderne Prognosemodelle verwenden fortgeschrittene maschinelle Lernverfahren. Algorithmen wie neuronale Netze, Gradient-Boosting-Bäume oder Zeitreihenmodelle erfassen komplexe, nicht-lineare Nachfragemuster.

Eine Studie aus dem Jahr 2025 in einer Universitätsmensa zeigte beispielsweise, dass ein XGBoost-Modell (ein Ensemble-Algorithmus) sehr genaue Vorhersagen der täglichen Kundenzahlen erzielte, indem es Merkmale wie Verkehr am Vortag, Feiertage und Wetterdaten kombinierte. Im Laufe der Zeit können sich diese Modelle kontinuierlich anpassen und verbessern, sobald mehr Daten verfügbar sind.

KI in der Küchenautomatisierung

Moderne Restaurants setzen auch KI-gestützte Automatisierung in der Küche ein. Einige Ketten nutzen Roboter oder intelligente Geräte, um Speisen gleichbleibend vorzubereiten, während Köche sich auf das Kochen konzentrieren. Gleichzeitig analysieren maschinelle Lernalgorithmen die Nachfragedaten, um diese Systeme zu steuern.

Beispielsweise könnte eine KI lernen, dass „regnerische Dienstagabende regelmäßig zu höheren Suppenverkäufen führen“, sodass die Küche im Voraus mehr Brühe auftaut und mehr Gemüse schneidet. Durch die Kombination von robotischer Effizienz mit datenbasierten Erkenntnissen können Restaurants sicherstellen, dass genau die richtigen Zutaten bereitstehen, wenn die Gäste kommen.

Vorteile der KI-Prognose

Der Einsatz von KI zur Vorhersage des Kundenaufkommens bietet zahlreiche Vorteile:

• Reduzierung von Lebensmittelverschwendung: KI-gesteuerte Bestellungen helfen, Zutaten vor dem Verderb zu verbrauchen. Studien zeigen, dass KI-Inventarsysteme die Küchenabfälle um etwa 20 % oder mehr senken können. In der Praxis verzeichnete eine Kette mit KI/ML-Prognosen eine Reduktion der Lagerabfälle um 10 %.
• Kostensenkung: Bessere Prognosen bedeuten weniger Überbestände. Eine Fallstudie berichtete von 20 % geringeren Personalkosten (durch optimierte Einsatzplanung) sowie erheblichen Einsparungen bei den Lebensmittelkosten nach der Umstellung auf KI-Prognosen.
• Verbesserte Frische und Verfügbarkeit: Durch präzise Bestellungen bleiben Zutaten frisch und beliebte Gerichte sind stets verfügbar.
• Betriebliche Effizienz: Automatisierte Prognosen entlasten das Personal von manuellen Berechnungen. Systeme können Bestellungen oder Vorbereitungslisten basierend auf dem prognostizierten Auftragsvolumen automatisch erstellen, was die Beschaffung beschleunigt und Fehler reduziert.

Praxisbeispiele

Viele Restaurants und Technologieunternehmen nutzen bereits KI-Prognosen:

• Fast-Casual-Kette: Eine große US-Restaurantgruppe ersetzte ihre herkömmlichen Prognosetools durch ein KI/ML-System und erzielte 20 % höhere Einsparungen bei den Personalkosten sowie 10 % weniger Lagerabfall.
• KI-basierte Abfallverfolgung: Lösungen wie Winnow Vision verwenden Kameras und KI, um Lebensmittelreste zu identifizieren. In Tests reduzierte eine Küche mit Winnow ihren Lebensmittelabfall innerhalb weniger Monate um etwa 30 %. (Wettbewerber wie Leanpath und Kitro nutzen ähnliche Sensoren zur Überwachung von Abfällen und zur Portionssteuerung.)
• KI-gesteuerte Menüs: McDonald’s hat in 700 US-Restaurants digitale Menütafeln mit KI eingeführt. Diese Systeme schlagen Gerichte basierend auf Faktoren wie Wetter und Tageszeit vor und passen das Menü an prognostizierte Nachfragespitzen an.

Implementierung von KI-Prognosen

Um zu starten, sollten Restaurants einen strukturierten Ansatz verfolgen. IBM empfiehlt beispielsweise folgende Schritte:

1. Ziele definieren: Festlegen, was prognostiziert werden soll (z. B. Gesamtbesucherzahlen, bestimmte Menüpunkte, Stoßzeiten).
2. Werkzeuge oder Partner auswählen: KI-Software oder Berater wählen, die auf Nachfragemanagement in der Gastronomie spezialisiert sind.
3. Qualitativ hochwertige Daten sammeln: Saubere, genaue POS- und Lagerdaten sicherstellen. Neue Datenquellen integrieren (Wetter-APIs, lokale Veranstaltungskalender etc.).
4. Beteiligte einbinden: Mitarbeiter schulen, wie Prognosen Bestellungen, Personalplanung und Vorbereitung beeinflussen. Akzeptanz schaffen, indem der Nutzen der KI gezeigt wird.
5. Überwachen und anpassen: Prognosegenauigkeit kontinuierlich bewerten und Modelle mit neuen Daten laufend verbessern.

Herausforderungen und Ausblick

Die Einführung von KI-Prognosen bringt auch Herausforderungen mit sich. Kleinere Restaurants verfügen möglicherweise nicht über das Budget, die Dateninfrastruktur oder das technische Know-how, um sofort komplexe Tools einzusetzen. Die Integration verschiedener Systeme (POS, Kücheninventar, Lieferantenkataloge) kann komplex sein.

Probleme mit der Datenqualität (unvollständige Verkaufsaufzeichnungen oder wechselnde Menüs) können die Genauigkeit beeinträchtigen. Doch mit der zunehmenden Verfügbarkeit erschwinglicher und benutzerfreundlicher Cloud-basierter KI-Plattformen können auch unabhängige Cafés diese Werkzeuge nutzen.

Zukünftig werden KI-gesteuerte Erkenntnisse voraussichtlich eine noch größere Rolle spielen, wenn Restaurants IoT-Sensoren und prädiktive Analysen in alle Betriebsbereiche integrieren.

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Die genaue Prognose des Kundenaufkommens verändert die Abläufe in Restaurants grundlegend. Durch den Einsatz von KI zur Bedarfsabschätzung können Küchen die Zutatenvorbereitung und Lagerhaltung optimal an den tatsächlichen Bedarf anpassen – was Geld spart und Abfall reduziert.

Wie ein Experte feststellt, wird KI das Restaurantmanagement „durch Effizienzsteigerung revolutionieren“. In einer wettbewerbsintensiven Branche werden datenbasierte Vorhersagen zum Erfolgsrezept: Sie sorgen dafür, dass für jeden Gast die richtigen Zutaten bereitstehen und verwandeln Voraussicht in Geschmack.