In de fel concurrerende food & beverage-sector is het nauwkeurig voorspellen van het aantal klanten en de voedselvraag de sleutel voor restaurants om hun bedrijfsvoering te optimaliseren.

In plaats van te vertrouwen op intuïtie of handmatige ervaring, wordt AI (kunstmatige intelligentie) een baanbrekend hulpmiddel dat koks en managers helpt het aantal klanten nauwkeurig te voorspellen, voldoende ingrediënten voor te bereiden, verspilling te verminderen en kosten te besparen. Dit is niet alleen een technologische trend, maar ook een duurzame oplossing voor de toekomst van de wereldwijde culinaire industrie.

In dit artikel gaan we dieper in op hoe AI het aantal klanten voorspelt om de meest optimale ingrediënten voor te bereiden tijdens de werking van de keuken en het restaurant!

Waarom is voorspellen belangrijk?

Restaurants hebben vaak te maken met onvoorspelbare vraag en voedselverspilling. Ongeveer een derde van het geproduceerde voedsel wordt nooit geconsumeerd, en alleen al in de VS verspillen restaurants jaarlijks naar schatting voor 162 miljard dollar aan voedsel.

Te veel inkopen bindt kapitaal in bederf, terwijl te weinig inkopen leidt tot tekorten en gemiste verkopen. Dit maakt nauwkeurige voorspellingen cruciaal: door het aantal klanten en populaire menu-items in te schatten, kunnen exploitanten hun bestellingen afstemmen op de werkelijke behoefte en verspilling verminderen.

Snelle groei van AI in de foodservice

De markt voor AI in food & beverage groeit snel. Een branche-rapport uit 2025 voorspelt dat de wereldwijde AI-markt in food & beverage tussen 2024 en 2029 met ongeveer 32,2 miljard dollar zal groeien (34,5% CAGR). AI-gestuurde systemen beloven de restaurantmanagement te “revolutioneren door efficiëntie te verhogen, kosten te verlagen en klanttevredenheid te verbeteren”.

Opmerkelijk is dat data-gedreven AI-voorspellingen ook duurzaamheid kunnen ondersteunen: een analyse van McKinsey schat dat AI-gestuurde afstemming van aanbod op vraag jaarlijks tot 127 miljard dollar aan waarde kan vrijmaken door voedselverspilling te verminderen. Met andere woorden, slim bestellen bespaart direct geld en grondstoffen.

AI-voorspellingen van vraag in restaurants

AI-voorspellingen van vraag gebruiken machine learning om toekomstige verkopen en klantenaantallen te voorspellen door data te analyseren. In plaats van eenvoudige spreadsheets verwerken deze systemen kassaregistraties (POS), verkoopgeschiedenis en zelfs sensorgegevens (zoals reserveringen of bezoekersaantallen) om trends te anticiperen.

In de praktijk gebruiken restaurants AI-modellen om seizoensgebonden vraag te voorspellen, piekmomenten te signaleren en personeel en voorraad daarop af te stemmen. IBM meldt bijvoorbeeld dat ketens AI inzetten om “seizoensgebonden vraag te voorspellen en overvoorraad van bederfelijke producten te voorkomen”. Deze voorspellingen kunnen bijvoorbeeld de voorbereiding voor een drukke feestdag opschalen en daarna weer afbouwen, waardoor de voorraad in balans blijft.

Data en technologie voor AI-voorspellingen

Geavanceerde AI-voorspellingen maken gebruik van een breed scala aan data. Ze combineren basisverkoopgegevens met externe factoren zoals het weer, speciale evenementen en promoties. Zoals IBM uitlegt, kunnen AI-modellen data gebruiken van IoT-apparaten, economische indicatoren, weersvoorspellingen en social media sentiment om vraagpatronen te onthullen.

Bijvoorbeeld:

• Historische verkoopgegevens: Jaar-op-jaar POS-data per dagdeel, waarmee basisvraagcurves worden vastgesteld.

• Kalenderfactoren: Weekdag, feestdagen en lokale evenementen (concerten, sportwedstrijden, festivals) die de bezoekersaantallen beïnvloeden.

• Weersomstandigheden: Temperatuur- en neerslagvoorspellingen (regenachtige dinsdagavonden kunnen de soepverkoop stimuleren).

• Promoties en trends: Speciale menu-aanbiedingen of virale foodtrends op social media.

Moderne voorspellingsmodellen maken gebruik van geavanceerde machine learning-technieken. Algoritmes zoals neurale netwerken, gradient-boosting trees of tijdreeksmodellen vangen complexe, niet-lineaire vraagpatronen op.

Een studie uit 2025 van een universiteitskantine toonde bijvoorbeeld aan dat een XGBoost-model (een type ensemble-algoritme) zeer nauwkeurig was in het voorspellen van het dagelijkse klantenaantal door kenmerken te combineren zoals verkeer van de vorige dag, feestdagen en weersgegevens. In de loop van de tijd kunnen deze modellen zich continu aanpassen en verbeteren naarmate er meer data beschikbaar komt.

AI in keukenautomatisering

Moderne restaurants gebruiken ook AI-gestuurde automatisering in de keuken. Sommige ketens zetten robots of slimme apparaten in om voedsel consistent voor te bereiden, terwijl koks zich richten op het koken. Ondertussen analyseren machine-learning-algoritmes vraagdata om deze systemen aan te sturen.

Een AI kan bijvoorbeeld leren dat “regenachtige dinsdagavonden consequent leiden tot hogere soepverkopen”, waardoor de keuken extra bouillon ontdooit en meer groenten vooraf snijdt. Door robotische efficiëntie te combineren met data-gedreven inzichten, kunnen restaurants precies de juiste ingrediënten klaar hebben wanneer klanten binnenkomen.

Voordelen van AI-voorspellingen

Het gebruik van AI om klantenaantallen te voorspellen biedt meerdere voordelen:

• Verminderde voedselverspilling: AI-gestuurde bestellingen helpen ingrediënten op te maken voordat ze bederven. Studies tonen aan dat AI-voorraadsystemen de keukenverspilling met ongeveer 20% of meer kunnen terugdringen. In de praktijk zag een keten die AI/ML-voorspellingen gebruikte een daling van 10% in voorraadverspilling.
• Lagere kosten: Betere voorspellingen betekenen minder overvoorraad. Een case study rapporteerde een 20% verlaging van arbeidskosten (door geoptimaliseerde planning) en aanzienlijke besparingen op voedselkosten na de overstap op AI-voorspellingen.
• Verbeterde versheid en beschikbaarheid: Door precies te bestellen wat nodig is, houden restaurants ingrediënten op hun best en raken populaire gerechten nooit uitverkocht.
• Operationele efficiëntie: Geautomatiseerde voorspellingen ontlasten personeel van handmatige berekeningen. Systemen kunnen automatisch bestellingen of voorbereidingslijsten genereren op basis van het voorspelde aantal tickets, wat inkoop versnelt en fouten vermindert.

Praktijkvoorbeelden

Veel restaurants en technologiebedrijven maken al gebruik van AI-voorspellingen:

• Fast-casual keten: Een grote Amerikaanse restaurantgroep verving zijn verouderde voorspellingssystemen door een AI/ML-systeem en behaalde 20% hogere besparingen op arbeidskosten en 10% minder voorraadverspilling.
• AI-gestuurde afvalmonitoring: Oplossingen zoals Winnow Vision gebruiken camera’s en AI om voedselresten te identificeren. In proefprojecten verminderde een keuken die Winnow gebruikte zijn voedselverspilling met ongeveer 30% binnen enkele maanden. (Concurrenten Leanpath en Kitro gebruiken vergelijkbare sensoren om afval te monitoren en porties te optimaliseren.)
• AI-gestuurde menu’s: McDonald’s heeft AI-gestuurde digitale menuborden uitgerold in 700 Amerikaanse restaurants. Deze systemen suggereren gerechten op basis van factoren zoals het weer en het tijdstip, waardoor het menu aansluit bij de voorspelde vraagpieken.

Implementatie van AI-voorspellingen

Om te starten, dienen restaurants een gestructureerde aanpak te volgen. IBM adviseert bijvoorbeeld stappen zoals:

1. Doelen bepalen: Definieer wat voorspeld moet worden (bijv. totaal aantal covers, specifieke menu-items, piekuren).
2. Tools of partners kiezen: Selecteer AI-software of consultants die gespecialiseerd zijn in vraagplanning voor de horeca.
3. Kwalitatieve data verzamelen: Zorg voor schone, accurate POS- en voorraadgegevens. Integreer nieuwe bronnen (weer-API’s, lokale evenementenkalenders, etc.) waar nodig.
4. Betrokkenen meenemen: Train personeel over hoe voorspellingen bestellingen, personeelsplanning en voorbereiding beïnvloeden. Zorg voor draagvlak door de waarde van AI te tonen.
5. Monitoren en bijstellen: Evalueer continu de nauwkeurigheid van voorspellingen en update modellen naarmate er nieuwe data binnenkomt.

Uitdagingen en toekomstperspectief

Het toepassen van AI-voorspellingen brengt ook uitdagingen met zich mee. Kleinere restaurants missen mogelijk het budget, de data-infrastructuur of technische expertise om geavanceerde tools direct in te zetten. Het integreren van verschillende systemen (POS, keukenvoorraad, leverancierscatalogi) kan complex zijn.

Kwaliteitsproblemen met data (onvolledige verkoopgegevens of wisselende menu’s) kunnen de nauwkeurigheid beperken. Toch worden cloudgebaseerde AI-platforms steeds betaalbaarder en gebruiksvriendelijker, waardoor ook zelfstandige cafés deze tools kunnen inzetten.

Vooruitkijkend zullen AI-gedreven inzichten waarschijnlijk een nog grotere rol spelen naarmate restaurants IoT-sensoren en voorspellende analyses integreren in alle aspecten van hun bedrijfsvoering.

>>> Wilt u meer weten over: AI in restaurantbeheer en keukenoperaties ?

Nauwkeurige voorspellingen van klantenaantallen transformeren de restaurantoperaties. Door AI te gebruiken om de vraag te anticiperen, kunnen keukens de voorbereiding van ingrediënten en voorraad optimaliseren om aan de werkelijke behoefte te voldoen—waardoor geld wordt bespaard en verspilling wordt verminderd.

Zoals een expert opmerkt, staat AI op het punt om “restaurantmanagement te revolutioneren door efficiëntie te verhogen”. In een concurrerende sector worden data-gedreven voorspellingen het recept voor succes: zorgen dat de juiste ingrediënten klaarstaan voor elke klant en vooruitziendheid omzetten in smaak.