L'avenir de la gastronomie intelligente

La gastronomie intelligente met les tendances alimentaires dans l’assiette

Qu’il s’agisse d’un service de livraison ou d’une chaîne de restauration rapide : les traiteurs du système doivent satisfaire des clients toujours plus exigeants. Ceci est d’autant plus réussi avec l’utilisation des nouvelles technologies.

De l’alimentation végétalienne au service de livraison de repas : les tendances dans l’industrie alimentaire sont diverses et présentent des défis pour la restauration collective. Que ce soit en avion ou dans un restaurant fast-food, les clients du monde entier veulent pouvoir profiter de la nourriture qui convient à leur régime alimentaire personnel. Les repas sont célébrés et signifient plus que de simples repas.

Gastronomie intelligente

Une meilleure planification des besoins en matériaux grâce à l'analyse des données

Qu’il s’agisse de viande, de légumes ou de produits laitiers : Chaque restaurateur système s’efforce d’avoir toujours les ingrédients en stock dans la quantité nécessaire. Une planification précise des besoins en matériaux est essentielle pour une production durable et des livraisons ponctuelles. D’une part, elle assure la disponibilité et la fraîcheur des aliments et, d’autre part, elle optimise les coûts d’approvisionnement en matériel.

Alors que les besoins des clients se diversifient et que le nombre de plats différents augmente, il devient de plus en plus difficile pour les traiteurs système tels que les traiteurs aériens ou les franchisés de stocker leurs entrepôts de manière optimale. L’analyse prédictive peut être utile à cet égard. L’analyse des données permet d’identifier des modèles et des corrélations pour les différentes quantités de matériaux nécessaires et d’établir des prévisions fiables. Les traiteurs aériens, par exemple, peuvent ainsi non seulement éviter le gaspillage, mais aussi des prix élevés pour les achats de remplacement.

Transférer en temps réel les changements de recettes à la production

Les recettes ou nomenclatures sont souvent encore modifiées de manière centralisée et manuelle dans la restauration aérienne – même si les demandes spéciales des clients augmentent de plus en plus. Par conséquent, les employés n’en prennent connaissance qu’après un certain temps et la production ralentit. En outre, les modifications sont souvent imprimées. Cependant, cette production sur papier est très sujette à l’erreur.

La numérisation des processus réduit les efforts manuels d’ajustement des données de production et accélère la production. Plus précisément, toutes les données sont collectées dans un système central et modifiées à cet endroit. L’information sur les normes alimentaires – qu’elles soient biologiques, halal ou végétaliennes – est ensuite transférée en temps réel sur les comprimés installés en production. Ainsi, les collaborateurs disposent toujours des informations les plus récentes à portée de main – un facteur important pour l’assurance qualité.

Développer de nouveaux produits à partir des retours d'expérience des clients

Esthétique, taille des portions, goût : tout cela influence la satisfaction des convives. Le retour d’information des clients est donc une clé décisive pour améliorer les produits et accroître la satisfaction des clients. Cependant, il n’est souvent pas si facile de tirer des conclusions à partir des opinions individuelles dispersées des clients – par exemple lorsque les passagers donnent aux agents de bord des différentes compagnies aériennes des informations en retour sur les menus et le concept de restauration. Et il est difficile pour les traiteurs des compagnies aériennes de filtrer les commentaires en texte libre pour obtenir des informations immédiates sur le développement de produits.

Avec l’aide des méthodes de Big Data Analytics, les traiteurs des compagnies aériennes peuvent recueillir et évaluer les commentaires des clients de diverses compagnies aériennes. Les commentaires des médias sociaux peuvent également être inclus dans l’évaluation. Une analyse exploratoire des données identifie systématiquement les corrélations dans les données. De plus, on peut apprendre au système à interpréter correctement les commentaires subjectifs. Le résultat pour le développement du produit est une évaluation statistique et une analyse détaillée des repas individuels. Sur cette base, les entreprises peuvent développer avec succès de nouveaux produits.