伊斯坦布尔卡拉柯伊街区 60 座的 Karabatak 上周日做了 47 单早午餐；主厨又按 47 准备。算法说 73 — 下午一点前 71 人已入座。这个差距就是餐厅老板搜索"AI 需求预测餐厅"时真正想知道的。
模型的输入
Toast Forecast AI 摄取 12 个月每日桌位数、每小时 POS 销售、OpenWeather 降雨概率、Google Trends "附近早午餐"查询和本地活动日历。贝叶斯集成模型输出 95% 置信区间 ±6 桌位 — 足够窄以指导备餐。
9 点推送："今日 73 ± 6 桌位。4 种鸡蛋做法，18 份三文鱼。"过去备 28 份三文鱼，10 份倒掉。
22% 减损可测量
2026 年 3 月至 8 月，Karabatak 每周浪费 27 公斤（三文鱼、牛油果、香草）。9 月启用预测后，10 月底降至 21 公斤。年化 312 公斤 × 7€/公斤 = 约 2,180€ 直接节省。
小餐厅适用吗？
Pro+ 每月 79 美元。50 座以下 3 个月回本，仅靠减损。注意：需 4 周预热，第一个月准确率 70%，第 12 周达 88%。
FAQ
天气预报错了怎么办？ 用 6 点数据源，不是昨天 — 噪声 ±2 桌位。
新开餐厅？ 不行，需 12 个月历史。
thMenu 提供吗？ 当前趋势分析；原生 AI 预测计划 2027 年第二季度。
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