← 返回首頁

餐飲 POS 數據分析平台

為中小型餐飲業者打造的 POS 數據分析平台,串接主流 POS 系統匯入銷售資料,透過 AI 分析銷售趨勢、熱門品項、尖離峰時段,並提供智慧備料預測,降低食材浪費與缺料風險。

數據分析 AI 預測 POS 整合 Dashboard 備料優化 SaaS

專案概述

餐飲 POS 數據分析平台是一套為中小型餐飲業者打造的 SaaS 解決方案。系統串接 iCHEF、肚肚、Square 等主流 POS 系統,自動匯入每日銷售明細,透過 AI 引擎進行多維度交叉分析,幫助店家洞察銷售趨勢、掌握熱門品項與尖離峰時段。

核心解決三大痛點:銷售數據散落難以整合分析備料全憑經驗導致浪費或缺料多門市營運狀況無法即時掌握

核心價值:讓餐飲業者從「憑感覺備料」升級為「數據驅動決策」,AI 預測未來 3 天各品項需求量,有效降低 25% 食材浪費,同時避免缺料導致的營收損失。

核心功能

POS 資料串接

支援 iCHEF、肚肚、Square 等主流 POS 系統,自動匯入每日銷售明細,免去手動整理報表的繁瑣工作。

銷售趨勢分析

多維度交叉分析(時段 × 品項 × 天氣 × 節日),找出隱藏商機與銷售規律。

AI 備料預測

根據歷史銷量、天氣預報、節假日因素,預測未來 3 天各品項需求量,精準備料。

即時營運 Dashboard

今日營收、翻桌率、客單價、熱門品項即時更新,營運狀況一目了然。

食材成本追蹤

自動計算各品項食材成本率,標記異常波動品項,協助控管毛利。

多門市比較

連鎖店老闆一目了然各分店營運表現差異,快速發現問題門市與標竿門市。

技術架構

後端

  • Python FastAPI 高效能 API 服務
  • Celery 排程與非同步任務處理
  • PostgreSQL 關聯式資料庫

前端

  • Next.js 14 React 全端框架
  • Recharts 互動式圖表元件
  • Tailwind CSS 響應式設計

AI 引擎

  • Prophet 時序預測模型
  • scikit-learn 分類與迴歸分析
  • 天氣 API 特徵工程整合

雲端

  • GCP Cloud Run 自動擴展容器
  • Cloud SQL 託管式資料庫
  • BigQuery 資料倉儲與大量分析

技術棧

FastAPI Next.js PostgreSQL BigQuery Prophet Celery Recharts Tailwind CSS GCP

關鍵成果

3 天
備料預測
25%
降低食材浪費
5+
串接 POS 系統
即時
Dashboard