基于大数据的餐馆外卖行业原材料置办及管理方法

曹启鹏 潘雨澄

（北京工业大学理学部，北京100000）

1 问题的提出与分析

时下很多餐馆采购出现供不应求或者供大于求的现象。如果供大于求，不仅会导致食材的浪费，储存久的食材还会口感欠佳，客户数量下降；如果供不应求，则无法满足顾客的需要，进而使顾客对该餐馆的评价降低。那么能否对未来一段时间食材的采购量做出合理的预测从而使经济效益最大化呢？

此外，影响食材采购量的因素多种多样，能否对这些因素的重要性（即对食材采购量影响的大小）进行排序呢？

对于此我们做出以下假设：

半年内朝阳区顾客整体饮食口味不发生变化，即不同菜的订单量之比不变。

半年内朝阳区顾客对蔬菜、肉类等食材的需求量之比不变；

半年内顾客对某一家餐饮企业的评分不变；

半年内某一家餐饮企业周边2 km范围内每日平均人口活动密度不发生改变。表1为本文中用到的一些记号。

表1 符号定义与说明

2 模型的建立与求解

2.1 指标精炼模型

2.1.1 主成分分析法的优势

由于研究小组提出的影响某快餐店食材采购量的5个因素（快餐店优惠活动力度、该区域内人群活动密度、顾客评分、食材购置成本、订单数）某两个之间会有相关性，从而在一定程度上会有部分信息重叠（即含有重复的信息），如果直接用该5个因素进行分析预测会使结果产生误差。为了消除因素之间相关性对结果的影响，我们采用主成分分析法进行处理，原因在于主成分分析法得到的新变量两两之间是不相关的。此外，主成分分析法会得到少数几个新变量，变量数降低，可以起到降维的作用。

2.1.2 主成分分析法模型建立[1]

（1）设有n个样本，m个指标的数据矩阵，

其中

（3）把原始数据标准化，即~xij记进而构造出样本相关矩阵

（4）最后便是求R^的特征根λ1≥λ2≥…≥λm≥0以及相应的标准正交化的特征向量u1，u2，...，um，可得主成分为yi=UTi·x，i=1,2，...，m；

此外，为了定量描述利用主成分分析法所得的新变量包含原变量的信息量大小，引入如下贡献率的概念：

研究组取累计贡献率85%为包含信息量足够多的标准。

2.1.3 数据的采集处理

（1）快餐店优惠力度：由“美团外卖”App得出。易知，平均折扣越大，优惠活动力度越小（既商家打85折的优惠力度小于商家打6折的力度）。

（2）区域内人群活动密度：利用“边界猎手App”可以得出不同时间段区域得人口数量统计数据以某一家中小餐饮企业为圆心，2 km为半径作圆，定义人群活动密度为：2 km内的人口数量/半径为2 km的圆的面积

以朝阳区朝阳路的韦记螺狮粉为例，图1为该餐馆周边2 km内的人口数量。

图1 人群活动面积示意图

该餐饮企业周边的人口活动密度为：

（3）客户的评价：由美团外卖App可收集客户的评分星级，对评分做如下定义：

（4）食材购置成本：实地调查走访朝阳区中小餐馆，计算获得平均每天所需的食材成本。

（5）订单量：研究组借助美团等App，结合实地调查的方式，获取每天的订单量。

2.1.4 模型求解

用matlab求解结果可知，特征根3.709 01与0.724 248对应的累计贡献率为：（0.741 8+0.144 8）×100%=88.66%＞85%，故有两个主成分y1与y2。并且有：

2.2 制定未来采购量的模型

2.2.1 多元线性回归模型的建立

多元线性回归模型是建立随机变量Z与影响它取值的若干确定性因素y1，y2，...，yp之间相互关系的模型。一旦关系确立，可以针对新的因素状态预测目标变量的取值。

针对本文的研究背景，假设有p个主成分，即y1，y2，...，yp，通过线性回归模型可以得出食材采购量Z与该p个因素的线性关系：

2.2.2 常用预测模型的比较

常用的预测模型主要有灰色预测模型、时间序列模型以及神经网络模型。对于灰色模型中常见的GM（1，1）模型而言，采用该模型的前提是原始数据为指数函数序列。将收集的餐馆订单量、人群活动密度绘制成散点图，易见并不服从指数分布，故不能采用GM（1，1）模型。对于时间模型中常用的简单移动平均法和加权移动平均法而言，当时间序列出现直线增加或减少的变化趋势时，若用二者进行预测会出现滞后偏差，故不采用该模型。神经网络模型的自学习功能对数据预测有非常重要的意义[2，3]，鉴于此研究组采用NAR神经网络模型对未来一段时间餐馆订单量、人群活动密度进行预测。

2.2.3 NAR神经网络模型的建立与模型的求解

由于研究组收集到的预测模型的样本数据是由1个输出变量构成的，所以输出层的神经元个数为1[4]。研究组划分训练，测试和验证数据的比例分别为70%、15%、15%。此外，将隐藏神经元个数设置为10。

采用如下网络训练函数：[net，tr]=train（net，inputs，targets）。其中net为返回后的神经网络对象；tr为训练跟踪数据；inputs为n×M矩阵；n为输入变量个数，M为样本数；targets为m×M矩阵；m为输出变量个数[5]。

利用NAR神经网络模型可以预测出未来一段时间新指标y1，y2，...，yp的数值，代入中，便可预测出未来一段时间的采购量大小。

通过计算得出食材采购量与五个因素间的定量关系式：

并采取预先保留未使用的餐馆数据对该式进行检验。

2.3 对原指标重要性比较的模型

2.3.1 模型的建立

2.3.2 结论

5个因素对中小型餐饮业食材采购量的影响程度大小依次为：

订单量＞优惠活动力度＞顾客评分＞食材采购成本＞人口活动密度，且重要性所占权重依次为：

由此可见加大优惠活动力度可以吸引更多的顾客来就餐，提升菜品可以让顾客满意，二者比餐馆周围是否有更多的人口重要的多。而控制食材的采购成本也可以有效地使得该餐馆在保证食材的质量与安全性的前提下使用较少资金购买同等需求量的食材。

3 模型评价

优点一：有效避免了各因素之间的相关性对回归模型造成的影响；

优点二：可操作性强，各餐饮企业只需要将5个因素的数值代入表达式即可得到最佳食材采购量，比较简便；

缺点一：在预测未来一段时间的最佳食材采购量的模型中，认为食材采购成本不变，事实上菜价会有波动，会对结果产生影响。

4 餐饮食材实际置办管理方法

4.1 餐饮食材采购管理

4.1.1 食材采购管理目标形式

1.2.2 确定合理采光屋面角：采光屋面角，即温室最高透光点到前底角的直线与地面间的夹角。合理时段采光设计，即前屋面采光角为当地地理纬度减去6.5度。

（1）目标：餐饮食材采购管理的目标包括以下几方面：

①明确质量标准：保证食材质量符合一定的使用规格和标准。

②确定采购数量：保证可以为厨房提供适当数量的食材。

③保证采购的价格最为优惠，使成本处于最理想的状态。

④选择适当的供应商。

（2）形式：对于中小型餐馆的餐饮原材料采购的主要形式包括以下几方面：

②招标采购：餐馆将所需食材及相应规格标准以招标形式公之于众，供货商收到通知后寄送投标书，餐馆在对投标书进行评定后选择各方面较优的供货商作为选中单位（中标单位）。招标采购一般适用批量大、数量多、价格高的餐饮食材。

③定点采购：餐馆选定供货商并与之签订长期供货合同，用以保证食材的采购，一般适用于紧缺原料和特殊原料。

4.1.2 餐饮食材采购方法及程序

（1）原材料采购方法

采购方法主要有集中大批量订货，建立长期购销合同，组建购买集团等方法达到尽量减少成本的目的。

采购过程中，餐馆应尽量减少采购中间商，通过减少中间环节来降低成本。此外，在流动资金允许时，最好采用货到即付款的方法，这样既可以保证供货商及时收到货款，也可以保证原料质量。

（2）原材料采购程序

食品原材料采购大致分如下几步骤：

①由原材料使用加工部门（后厨人员）制订采购计划，将所需材料分类后做出进货量需求报表，并交由话事人（经理或老板）审核通过。

②采购员制订采购计划和市场调查，选择供应商后与该单位进行谈判磋商，签订供货合同或订单。

③供货单位按照合同约定及时送货至指定地点，由餐馆采购员及后厨人员验收货物。

④验收合格后收入仓库做好储藏管理，并向供货商付款结账。

4.1.3 采购质量的控制

餐馆在进货时必须对于采购的质量进行必要的控制把关。因此，对于所需原材料的规格控制便极为重要，需要在采购前对原材料制定采购规格书，这样既有助于采购员明确食品原材料的质量标准，减少与供货商可能存在的矛盾，便于采购工作的顺利进行。

采购规格书：以书面形式对本店要采购的食品原料等规定具体的质量、规格等要求的采购书面标准。

4.1.4 采购数量的控制

历来控制原材料的进货数量是各商家的最大的难题之一，进货数量少难以满足顾客需求，造成潜在利益损失，进货数量太多即难以保存或储藏花销过大，又容易造成易变质食材的浪费，因此，做到既可以满足顾客要求又可以减少成本避免浪费得进货是各餐饮业商家所尽力解决的问题，店家习惯于依照过去的销售经验决定该时间段的进货量，可结果却不尽如人意，尤其在2020疫情的影响下反差极大，而上文所建立的模型可以较好地为这样的问题提供借鉴。

由本文2.2.3中我们已经计算并且验证了食材采购量与5个主要因素间的定量关系式，某餐馆可以轻易地将所需数据代入上式从而计算出该时间段每日所需的食材总量。其中所需未知量分别为优惠活动力度、人群活动密度、顾客评分、食材成本、订单数。

（1）公式使用方法

①将上述五个未知量代入公式中，得出数为该日餐馆所需所有原材料的总斤数。

②该餐馆根据自己店内各种“特色菜”以及“冷门菜”的被点单的比例计算出每样菜在日销中的占比。

③将每样菜大致需要的各原料比例算出，合并同类原材料的总斤数算出具体的材料要求。

（2）注意事项

①上述公式算出的结果仅是每日所需各原材料所需大致用量，仅供参考，具体购买斤数仍可由商家根据情况灵活处理。

②由于不同食材所需保存措施以及保存器材不同，因此购买周期也应相适应餐馆保存能力，如冷冻、冷藏空间过小，则不能过多地采购易变质得生鲜类原料；除湿能力低或设备差则不能采购过多的干货；若采购点远，可以适当增加批量减少批次，采购点近可减少批量增加批次。

③市场供求状况的稳定程度也在一定情况下影响采购数量，当市场原料供应稳定时，可采用“勤进快销”的方式，当原料的市场供应不稳定时，为避免断货情况的出现，可以一次性加大采购量。

4.2 餐饮食材库房管理

4.2.1 原料验收入库管理

（1）原料验收：根据与商家提前约定好的合同或规格书，对各种原材料的质量，数量，体积等进行核对，在确认一致无误后，按照提前商定好的价格进行交付。

（2）验收人员将各原料加上标签，标记验收日期及验收数量，以便之后的取用发放，并将验收成果做成报表上交餐馆经理或老板以留记录。

（3）入库存放：

若条件允许，不同食材应根据不同的性质及存储条件要求放入不同库房。

根据仓库的布局，科学合理的规划不同原料的摆放区域，并对分好类的食材进行统一的编号，标出它们分别对应的库房、货架、层号、位置号等。

如表2写出了一般食材最适宜的冷藏温度和相对湿度。

表2 食物最适宜的冷藏温度和相对湿度表

4.2.2 原料保存管理

（1）清洁管理：对于食材仓库的清洁工作应注意如下几点：

及时通风，保持仓库干燥。

对于储藏室定期清理，冷藏室定期清洗。

对仓库内食品质量定期检查，每日检查易变质食品，若发生变质腐烂则尽快取走处理，并将原处清洗干净。

注意检查房内老鼠及虫害情况，请专人采取不会污染到原料的方法进行杀虫灭鼠工作。

按照国家规定卫生标准，周期性对储藏室进行卫生检查。

（2）安全管理

配备专用安全锁，由专人保管，备用钥匙保管妥善防止丢失，在进行入库或清洁工作时，保证有持有钥匙的人在场，库房使用完毕后注意及时上锁。

经常检查库房内数量，定期盘点。

在条件允许的情况下加装监控系统。