Сравнительный анализ методов для прогнозирования спроса в фудкортах
Автор: Нгуен Тхань Тай
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 5 (123), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье проводится сравнительный анализ методов машинного обучения, применяемых для прогнозирования спроса в фуд-кортах. Рассматриваются традиционные и интеллектуальные подходы, выделяются ключевые проблемы и ограничения, а также приводится оценка эффективности различных алгоритмов. Анализ основан на данных отечественных и зарубежных исследований. Особое внимание уделено эффективности алгоритмов машинного обучения и их применимости в индустрии общественного питания.
Машинное обучение, общественное питание, прогнозирования спроса, срав- нительный анализ, оптимизация бизнес-процессов
Короткий адрес: https://sciup.org/170209230
IDR: 170209230 | DOI: 10.24412/2411-0450-2025-5-246-250
Текст научной статьи Сравнительный анализ методов для прогнозирования спроса в фудкортах
Прогнозирование спроса на фуд-кортах – критически важная задача для оптимизации логистики, управления запасами и минимизации пищевых отходов. Традиционные методы прогнозирования (статистические модели, экспертные оценки) часто оказываются недостаточно точными в условиях высокой изменчивости потребительского поведения и влияния внешних факторов [1,2]. В последние годы все большее распространение получают методы машинного обучения (МО), способные учитывать сложные нелинейные зависимости и интегрировать множество факторов, влияющих на спрос.
Целью исследования является проведение сравнительного анализа традиционных и современных методов прогнозирования спроса в фуд-кортах, а также выявление особенностей и ограничений применения методов машинного обучения в данной сфере.
Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:
-
1. Провести обзор и анализ традиционных методов прогнозирования спроса в общественном питании.
-
2. Определить ключевые факторы, влияющие на спрос в фуд-кортах.
-
3. Изучить и классифицировать современные алгоритмы машинного обучения, применимые для анализа спроса.
-
4. Сравнить эффективность традиционных и интеллектуальных методов прогнозирования.
-
5. Выявить проблемы и ограничения внедрения МО в ресторанной индустрии.
Объектом исследования являются процессы прогнозирования спроса на фуд-кортах.
Предметом исследования являются традиционные методы и методы машинного обучения, применяемые для прогнозирования спроса на фуд-кортах.
Применяемые методы: сравнительный анализ, синтез, эксперимент и обобщение.
Обзор традиционных методов прогнозирования спроса
Экспертные оценки и ручное планирование представляют собой прогнозирование, основанное на профессиональном опыте и интуиции сотрудников предприятия. Обычно менеджеры или заведующие производством, анализируя прошлые продажи, сезонные колеба- ния и собственные наблюдения, формируют заказы на продукты и планируют выпуск блюд. Преимущества данного подхода заключаются в его оперативности и простоте внедрения, однако субъективность и невозможность учета скрытых закономерностей часто приводит к ошибкам, особенно при резких изменениях окружающей внешней среды [2].
Метод скользящего среднего – один из наиболее популярных статистических инструментов для сглаживания временных рядов. Суть метода заключается в усреднении спроса за определенный период (неделя, месяц, квартал), что позволяет нивелировать случайные колебания и выявить общий тренд. Однако данный подход не учитывает сезонные и внезапные изменения, такие как праздники, акции или погодные аномалии, что ограничивает его применимость в динамичной среде фуд-кортов [3, 4].
Регрессионный анализ позволяет моделировать зависимость спроса от одного или нескольких факторов (например, дня недели, температуры воздуха, наличия акций). Линейная регрессия проста в реализации и интерпретаций, но ограничена в учете сложных, нелинейных и взаимодействующие факторов. Множественная регрессия расширяет возможности анализа, однако требует корректной постановки задачи и качественных данных [5].
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) и ее сезонные модификации (SARIMA) используются для анализа временных рядов с выраженной сезонностью. Эти методы позволяют учитывать автокорреляцию и сезонные паттерны, однако требуют стационарности данных и сложны в настройке. Кроме того, интеграция внешних регрессоров (погоды или маркетинговых акций) в эти модели затруднена, что снижает их гибкость в условиях быстро меняющейся среды фуд-кортов [3].
Традиционные методы чаще всего ориентированы на краткосрочное прогнозирование (1-3 дня), поскольку их точность быстро снижается при увеличении горизонта предсказания. Для долгосрочного планирования (неделя и более) требуется учет большего числа факторов и более сложные модели, что зачастую выходит за рамки возможностей классических подходов [4].
Обобщая все перечисленные выше традиционные методы, можно выделить следующие ограничения в прогнозировании спроса:
-
1. Неспособность учитывать сложные и нелинейные зависимости между факторами спроса;
-
2. Слабая адаптивность к резким изменениям, вызванным внешними факторами (погода, акции, массовые мероприятия);
-
3. Проблемы интеграции внешних факторов (например, погодных условий, маркетинговых кампаний);
-
4. Субъективность и высокая трудоемкость;
-
5. Ограниченная точность при работе с большими и разнородными массивами данных [4, 5].
Традиционные методы прогнозирования спроса, несмотря на свою простоту и долгую историю применения, оказываются недостаточно эффективными в условиях современной индустрии фуд-кортов, где спрос подвержен влиянию внешних факторов. Их неспособность учитывать сложные зависимости и адаптироваться к новым условиям приводит к ошибкам в планировании, избыточным запасам и пищевым отходам. Это обуславливает необходимость внедрения более интеллектуальных, гибких и точных методов, таких как алгоритмы МО, которые будут рассмотрены в следующих разделах статьи.
Ключевые факторы, влияющие на спрос в фуд-кортах
Точность прогнозирования спроса напрямую зависит от комплексного учета различных факторов, определяющих поведение потребителей. Современные исследования подтверждают, что игнорирование данных переменных ведет к существенным ошибкам в планировании и росту издержек [1].
В первую очередь, значительное влияние оказывают временные и сезонные факторы. Спрос на блюда и напитки меняется в зависимости от дня недели, времени суток, сезона и праздничных дней. Например, в будние дни в обеденное время поток клиентов обычно выше за счет офисных работников, а в выходные увеличивается посещаемость семьями и молодежью [3]. Сезонные колебания также важны: летом возрастает спрос на прохладительные напитки, а зимой - на горячие блюда [6].
Внешние условия, такие как погодные явления также существенно корректируют поток клиентов и структуру заказа. Дождливая или холодная погода может снизить посещаемость или изменения предпочтения в пользу более сытных и жирных блюд [4]. Существенное влияние оказывают и маркетинговые акции: скидки и специальные предложения способны краткосрочно увеличить спрос на отдельные позиции меню [7].
Таким образом, только комплексный учет временных, внешних, географических, демографических и поведенческих факторов позволяет повысить точность прогнозирования спроса в фуд-кортах и снизить издержки, связанные с ошибками в планировании [1, 4].
Современные методы машинного обучения для прогнозирования спроса
В условиях высокой изменчивости спроса и необходимости оперативного реагирования на внешние и внутренние факторы традиционные методы прогнозирования оказываются недостаточно эффективными для фуд-кортов. Современные методы МО позволяют учитывать сложные, нелинейные зависимости, интегрировать разнородные данные и обеспечивать более высокую точность прогнозов. В данном разделе рассмотрены основные классы алгоритмов МО, применяемых для прогнозирования спроса, а также проведен их сравнительный анализ по ключевым критериям эффективности.
Случайный лес (Random Forest) – один из наиболее популярных ансамблевых алгоритмов, основанный на построении множества деревьев и агрегировании их предсказаний. Такой подход обеспечивает устойчивость к переобучению и хорошо работает с категориальными признаками, что особенно важно для задач, где необходимо учитывать множество факторов, таких как тип блюд, день недели, наличие акции и др. Случайный лес проявляет высокую устойчивость к шуму в данных, однако при высокой динамике спроса и необходимости учета сложных временных зависимостей может уступать по точности более сложным моделям [2, 4].
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – это ансамблевый метод, в котором слабые модели (обычно деревья решений) обучаются последовательно, минимизируя ошибку предыдущих шагов. Реализация XGBoost и LightGBM отличаются высокой скоростью работы, способностью обрабатывать пропущенные значения и предоставляют пользователю инструменты для оценки важности признаков. Благодаря этим свойствам градиентный бустинг часто демонстрирует лучшие результаты по точности прогнозирования спроса в фуд-кортах, особенно при большом количестве признаков и сложных взаимосвязях между ними [4, 9].
Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их различные модификации, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), способны моделировать долгосрочные зависимости во временных рядах. Это особенно актуально для учета сезонности, повторяющихся паттернов и трендов, характерных для спроса в фуд-кортах. LTSM и GRU широко применяются для анализа последовательных данных, однако требуют больших объемов исторической информации и значительных вычислительных ресурсов для обучения. Кроме того, сложность внутренней структуры этих моделей затрудняет их интерпретации для конечных пользователей [4, 9].
Глубокие нейронные сети (Deep Neural Networks) позволяют выявлять сложные нелинейные зависимости между большим количеством признаков. Такие архитектуры могут обнаружить скрытые паттерны в поведении потребителей и обеспечить высокую точность прогнозов. Однако DNN часто выступаю как «черный ящик», что затрудняет объяснение принимаемых решений и снижает доверие со стороны персонала фуд-кортов [2].
Гибридные и специализированные подходы сочетают преимущества различных методов, например, объединяя LTSM для анализа временных зависимостей с XGBoost для работы с категориальными и внешними признаками. Такие модели позволяют учитывать широкий спектр факторов, влияющих на спрос, и повышают точность прогнозирования на 15-20% по сравнению с традиционными и отдельными современными методами [2, 4]. Гибридные решения особенно эффективны при необходимости интеграции разнообразных источников данных, учета сезонных колебаний, акций, погодных условий и других значимых переменных.
Сравнительный анализ эффективности методов
Сравнительный анализ эффективности методов прогнозирования спроса в фуд-кортах позволяет выявить преимущества и недостатки как традиционных, так и современных алгоритмов машинного обучения. Для объективной оценки используются такие критерии, как точность (например, MAPE), интерпретируемость, требования к данным, скорость работы и применимость в реальных условиях. В таблице 1 представлены результаты сравнительного анализа, основанные на данных отечественных и зарубежных исследований [1, 2, 4, 9, 10].
Таблица 1. Сравнительный анализ методов прогнозирования спроса
Метод |
Точность (MAPE) |
Интерпретируемость |
Требования к данным |
Скорость |
Применимость |
Скользящее среднее |
20-25% |
Высокая |
Низкие |
Высокая |
Ограничена |
Регрессия |
15-20% |
Средняя |
Средние |
Высокая |
Средняя |
ARIMA/SARIMA |
12-18% |
Средняя |
Средние |
Средняя |
Средняя |
Случайный лес |
10-15% |
Средняя |
Средние |
Средняя |
Высокая |
Градиентный бустинг |
8-12% |
Высокая |
Средние |
Средняя |
Высокая |
Рекуррентные нейронные сети |
7-10% |
Низкая |
Высокие |
Низкая |
Высокая |
Гибридные модели |
6-9% |
Средняя |
Высокие |
Низкая |
Высокая |
Современные методы машинного обучение, такие как случайные лес, градиентный бустинг и рекуррентные нейронные сети, обеспечивают значительно более высокую точность прогнозирования (MAPE 7-15%). Особенно сильно выделяются гибридные модели, которые позволяют интегрировать преимущества разных подходов и учитывать широкий спектр факторов, влияющих на спрос, что подтверждается результатами исследований [4, 9]. Однако эти методы предъявляют повышенные требования к объему и качеству данных, а также требуют значительных вы- числительных ресурсов и квалификации персонала для внедрения [4, 9].
Таким образом, современные методы машинного обучения, особенно гибридные модели, существенно превосходят традиционные подходы по точности и адаптивности прогнозирования спроса в фуд-кортах. Однако для эффективного внедрения необходимы качественные данные, развитая ИТ-инфраструктура и обученный персонал. Выбор конкретного метода должен определяться спецификой бизнеса, доступными ресурсами и требованиями к интерпретируемости результатов.
Заключение