Herramienta de predicción de afluencia y optimización de la planificación de personal en el sector de restauración

Abstract

El proyecto consiste en predecir la afluencia de comensales que tendrá una cadena de restauración teniendo en cuenta diversos factores (internos y externos) y utilizar esta información para optimizar el número de empleados que será necesario para ofrecer un servicio de calidad en cada restaurante. En primer lugar se desarrolla una simulación de un negocio de una cadena de restauración. En segundo lugar se configuran e implementan dos modelos de predicción (Random Forest y Prophet) y se comparan sus resultados y nivel de precisión. En tercer lugar se crea un modelo de optimización para obtener el número de empleados óptimo en cada caso, y se analizan varios escenarios de planificación. Por último, se estudia un caso de negocio para analizar el impacto a nivel económico y organizacional de la herramienta y la viabilidad del proyecto. Los resultados se mostrarán en una herramienta de visualización que incluya cada parte.

The project consists on predicting the influx that a restoration chain will have taking into account various factors (internal and external) and use this information to optimize the number of employees that will be necessary to offer a quality service in each restaurant. First of all, a simulation of a restaurant chain business is developed. Secondly, two prediction models (Random Forest and Prophet) are configured and implemented and their results and precision level are compared. Third, an optimization model is created to obtain the optimum number of employees in each case, and several planning scenarios are analyzed. Finally, a business case is studied to analyze the economic and organizational impact of the tool and the viability of the project. The results will be displayed in a visualization tool that will include all the parts.