Previsao de Procura

Previsao semanal da procura: o que a IA do Chef7 analisa

A previsao de procura do Chef7 cruza o historico de receitas servidas nos ultimos 30 dias com o stock actual para projectar o consumo da proxima semana. Nao usa meteorologia nem eventos externos — so os dados reais do seu restaurante. Permite antecipar compras e detectar ingredientes em risco antes de romper o stock.

O que a IA le

• Historico de 30 dias de receitas servidas: ingrediente principal, categoria e data
• Stock actual em armazem e cozinha (normalizado em kg, L ou unidades)
• Frequencia de uso por ingrediente: quantas vezes foi usado nos ultimos 30 dias
• Cobertura de stock: quantos dias o saldo actual dura ao ritmo medio de consumo

O que o dashboard mostra

1. Top ingredientes mais usados: grafico de barras com os 10 principais por volume de 30 dias
2. Previsao semanal: tabela com ingrediente, uso previsto (vezes/semana), stock actual e accao sugerida (OK, Comprar, Urgente)
3. Stock em risco: itens em que o stock actual fica abaixo do consumo semanal previsto
4. Geracao automatica de shopping list: a partir do conjunto de itens em falta, com quantidades ja calculadas

Exemplo ilustrativo

Imagine um restaurante tradicional a servir ementas baseadas em peixe e carne fresca. Na sexta-feira, o dashboard pode indicar: 48 receitas servidas nos ultimos 30 dias, com bacalhau, polvo, cebola e batata no topo do consumo. Se o bacalhau e o polvo tiverem stock inferior ao consumo semanal previsto, sao marcados como "Urgente", e um so clique em "Gerar Shopping List" prepara a ordem ao fornecedor com as quantidades ja calculadas.

Quando a previsao fica boa

Nos primeiros 7-14 dias o historico ainda e pobre e a previsao e conservadora. Apos 30 dias de operacao, a qualidade estabiliza. Cada receita servida alimenta o modelo — a IA aprende com os dados do proprio restaurante, sem precisar de fontes externas.

Perguntas frequentes (Portugal)

Que dados usa a IA para fazer a previsao?

Apenas dados internos do estabelecimento (vendas, stocks, fechos de mesa). Nao usa dados externos identificaveis. O calendario portugues (feriados, ferias escolares) e considerado de forma agregada quando relevante.

Funciona logo no primeiro dia ou precisa de historico?

Faz previsoes uteis a partir de 14 dias de dados; melhora visivelmente apos 60 dias. Antes disso, mostra estimativas com nivel de confianca baixo claramente marcado.

Como interage com o stock e a lista de compras?

A previsao gera automaticamente uma sugestao de compra para a semana, marcando ingredientes em risco de ruptura ou quebra. O dono aprova ou ajusta — a IA aprende com cada ajuste manual.

Cumpre RGPD se a IA processa dados de clientes?

A previsao trabalha sobre vendas agregadas (prato X vendido Y vezes na quinta as 13h), nao sobre clientes individuais. Nenhum dado pessoal de cliente sai do estabelecimento.

Estatisticas reais do sector da restauracao

A FAO (Food Loss & Waste in Hospitality, 2023) estima que 12% das compras em restauracao sao desperdicio, e cerca de metade e preventivel atraves de melhor previsao de procura. A National Restaurant Association (2024) calcula 3 a 5% de reducao no COGS com automacao de back-office. A McKinsey (Restaurant 2030, 2023) regista que a digitalizacao do sector acelerou cinco anos em dois e que IA preditiva ja e standard em cadeias internacionais. Em Portugal, o Banco de Portugal (Sustentabilidade da Restauracao 2023) reporta margem media liquida de 8 a 12% — cada ponto percentual de eficiencia operacional muda o resultado do mes.

Fontes: FAO (2023) · National Restaurant Association (2024) · McKinsey & Company (2023) · Banco de Portugal — Sustentabilidade Restauracao (2023).