Фудтех: сокращение food waste в доставке

Ситуация: Food waste — 8% от закупочной стоимости продуктов (120 млн ₽/год). Основные причины: перезаказ (45%), повреждения при доставке (25%), истечение срока (30%).

Сервис доставки готовой еды с dark kitchens. 50 локаций, 200 000 заказов/день. Закупки планируются за 2 дня. Прогноз спроса ошибается на 15% в среднем.

Доступные данные

• inventory: kitchen_id, product_id, date, ordered_qty, received_qty, used_qty, wasted_qty, waste_reason
• demand_forecast: kitchen_id, date, product_id, forecasted_qty, actual_qty, error_pct
• menu: dish_id, product_id, quantity_per_serving, active_dates
• waste_log: kitchen_id, date, product_id, waste_qty, waste_kg, waste_cost, reason_code

Задачи

• Декомпозировать food waste по причинам, кухням и продуктам.
• Определить, какие продукты и блюда генерируют наибольший waste.
• Рассчитать impact улучшения прогноза на 5 п.п. на waste reduction.
• Предложить operational improvements: dynamic menu, donation programs, prep optimization.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы