COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS FOR DEMAND FORECASTING IN FOOD COURTS

Abstract

The article provides a comparative analysis of modern machine learning methods used for demand forecasting in food courts. Traditional and intelligent approaches are considered, key problems and limitations are highlighted, and the efficiency of different algorithms is evaluated. Particular attention is paid to the effectiveness of machine learning algorithms and their applicability to the food service industry. The analysis is based on the data of domestic and foreign studies.

Full Text

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

Традиционные методы прогнозирования спроса в общественном питании, включая фуд-корты, исторически сложились задолго до появления современных интеллектуальных технологий. Эти подходы базируются на эконометрических моделях, статистическом анализе и экспертных оценках, которые, несмотря на свою простоту и доступность, имеют ряд существенных ограничений при работе в условиях с высокой изменчивостью спроса. В данном разделе проводится подробный анализ классических методов прогнозирования, их преимуществ и недостатков, а также рассматриваются их применимость в современной практике управления запасами на фуд-кортах [1].

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 колебания 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].

Географические и демографические особенности, такие как расположение фудкорта (ТРЦ, вокзал, бизнес-центр) и социально-демографический состав посетителей, определяют типичный профиль клиентов и их потребности [8]. Поведенческие паттерны, включая частоту посещений, индивидуальные предпочтения и отзывы, позволяют выявлять тренды и формировать персонализированные предложения [2].

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

Анализ показывает, что традиционные методы, такие как скользящее среднее и регрессия, характеризуются высокой интерпретируемостью и простотой внедрения, однако их точность остается низкой (MAPE 15-25%). Это делает их малоэффективными в условиях высокой изменчивости спроса и большого числа влияющих факторов [1, 5]. Регрессионные и сезонные модели улучшают точность, но требуют более тщательной подготовки данных и не всегда справляются с нелинейными зависимостями, характерными для фуд-кортов [2, 3].

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 вычислительных 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

Таким образом, сравнительный анализ показал, что традиционные методы прогнозирования спроса, несмотря на их простоту и доступность, обладают существенными ограничениям при работе в условиях высокой изменчивости и влияния многочисленных внешних факторов, характерных для фуд-кортов. Современные методы машинного обучения, такие как ансамблевые алгоритмы и нейросетевые модели, обеспечивают значительно более высокую точность прогнозирования, позволяя учитывать сложные нелинейные зависимости и интегрировать разнородные данные. Особенно перспективными являются гибридные подходы, сочетающие преимущества различных алгоритмов. Тем не менее, их внедрение связано с необходимостью наличия качественных данных, развитой инфраструктуры и подготовленного персонала. В целом, интеграция современных инструментов анализа спроса способствует повышению эффективности управления запасами и оптимизации бизнес-процессов в индустрии общественного питания. Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка адаптивных моделей, способных быстро реагировать на изменения внешней среды и особенности конкретного предприятия.