Cubiertos previstos los próximos 14 días
Para cada día: cubiertos esperados, facturación esperada y banda de confianza. Modelo SMA-v1: media móvil por día-de-semana de tus últimas 4 ocurrencias. Se entrena en segundos, no necesita configurar nada.
IA del back-office · Business + Enterprise
Predice cubiertos y facturación
14 días vista
Modelo SMA-v1 alimentado con tus ventas históricas, el clima real de Open-Meteo, los festivos nacionales y la tendencia mes a mes. Dimensionas personal y mise en place sobre datos, no a ojo. Auto-reconcile diario contra ventas reales para que sepas si el modelo está acertando.
✓ Incluido en Business y Enterprise · ✓ Clima Open-Meteo · ✓ Auto-reconcile diario
Dimensionar a ojo se nota en el margen
La mayoría de restaurantes ponen los mismos turnos cada semana y el mismo mise en place. El sábado lluvioso comen con sobrecoste de personal; el sábado soleado se quedan cortos y se queman.
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Dimensionar a ojo
- · "El sábado pasado fue locura, pongo igual hoy" — sin datos, a ojo
- · Sobre-dimensionar personal y comerse el margen
- · Quedarse corto de mise en place y improvisar a la 14:00
- · No saber si la lluvia va a tirar la terraza hasta que ocurre
- · Festivos sin preparar porque "ya veremos"
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Con Demand Forecast
- · Predicción concreta de cubiertos y facturación con confianza medible
- · Recomendación de turnos sobre el forecast: dimensiona justo
- · Mise en place calculado con cubiertos × escandallos reales
- · Clima incorporado: terraza ajustada antes de abrir
- · Festivos detectados con su factor histórico (+85 % típico)
6 piezas que componen la predicción
Sin caja negra: cada feature de la página explica qué hace el modelo y por qué te interesa.
Ajustado al clima real
Conectado a Open-Meteo (gratis, sin API key). Si el sábado va a hacer 28° soleado, sube el factor terraza. Si va a llover, lo baja. El ajuste se calcula automáticamente para tu ciudad.
Festivos y vísperas incluidos
Los 9 festivos nacionales españoles del año en curso y el siguiente. Detecta también la víspera y el día posterior a un festivo: la correlación de cubiertos cambia y se aplica un factor específico.
Accuracy medible cada día
Cada noche reconcilia la predicción del día anterior contra las ventas reales del TPV. Se calcula el accuracy_pct y se guarda en histórico. Sabes si el modelo acierta antes de tomar decisiones.
Recomendación de turnos automática
El forecast de cubiertos alimenta al módulo Scheduling: sugiere "5 sala + 4 cocina" para el sábado. Reduces el sobrecoste de personal en horas valle un 10-15 % sin sacrificar servicio en horas punta.
Mise en place dimensionado a la demanda
Cubiertos previstos × top-N platos × escandallos = listado preciso de preelaboraciones. "32 burgers el sábado → 6,4 kg carne + 30 panes brioche". Sin estimar a ojo, sin reventar mermas.
Ficha técnica · honesta
Qué hace y qué no hace por dentro
- Modelo
- SMA-v1 (Simple Moving Average por DOW)
- Ventana
- Últimas 4 ocurrencias del mismo día-de-semana
- Factor clima
- Open-Meteo · 7 días vista · sin API key
- Factor festivos
- 9 nacionales ES + víspera/post-festivo
- Factor tendencia
- Ratio últimos 7d vs mismos 7d hace 28d
- Cache
- UPSERT en demand_forecasts · regenerado cada noche 03:00
- Reconcile
- Diario contra pos_tickets state=paid
- Cobertura
- 14 días vista por local · sin tope de locales
Preguntas frecuentes
¿Necesito histórico para que funcione?
Sí. El modelo aprende de tus últimas 4 ocurrencias del mismo día-de-semana, así que con 4 semanas de operación ya da una predicción honesta. Antes de eso (cliente nuevo) las primeras 1-3 semanas devuelve confidence bajo y avisa explícitamente "datos insuficientes — toma con pinzas".
¿Qué accuracy esperar?
En restaurantes con patrones estables (mismo público, misma carta, mismo horario) el SMA-v1 está entre 78 % y 88 % los primeros 30 días. En semanas de evento puntual (despedidas grandes, partidos, conciertos cercanos) baja al 60-70 % — esas son no-predecibles por modelo y la app las marca como "varianza alta, revisa a mano".
¿Predice por plato o solo cubiertos?
Predice cubiertos y facturación a nivel diario. La descomposición por plato se calcula proyectando el mix histórico de venta sobre los cubiertos previstos. Funciona bien para platos top-20; los platos cola (vendes 1-2 al mes) no se predicen, se mantienen en stock fijo.
¿De dónde sale el dato del clima?
Open-Meteo (open-meteo.com), un servicio gratuito sin API key. Se llama por coordenadas del local (las tomamos de tu dirección al crear el local). Si quieres cambiar el proveedor de clima a uno propio o de pago, el conector está aislado y se sustituye sin tocar el modelo.
¿Funciona con cocina central / multi-local?
Sí. El forecast se calcula por local activo. Si tienes cocina central + satélites, cada satélite tiene su forecast individual y la central agrega los volúmenes para dimensionar producción semanal — es lo que usa el módulo Cocina Central por defecto.
¿Por qué SMA y no Prophet o un modelo más complejo?
Honestidad técnica: SMA-v1 es el modelo más simple que funciona razonablemente bien para hostelería. Si la accuracy real está por debajo del 70 % durante 30 días en tu caso concreto, lo iteramos a un modelo más complejo (regresión + features de calendario + climatología propia). Esa iteración no requiere tocar tu cuenta — la activamos por feature flag.
¿En qué plan está?
Incluido en Business y Enterprise sin coste extra. En Starter no está activo porque Starter es 1 local pequeño con menos sentido para forecast (el dueño que está cada día ya intuye los patrones). Si quieres forecast desde Starter, súbete a Business.
Todo en uno · 1 suscripción
Esto NO es un addon ni un módulo aparte
Demand Forecast (predicción de cubiertos + facturación 14 días) viene incluido en el plan Business y Enterprise sin coste adicional. Cuando contratas Kiwwix contratas el ecosistema completo — no compras 6 programas distintos con 6 facturas, 6 contraseñas y 6 soportes. Una suscripción, todo conectado.
Deja de dimensionar al ojo
Demand Forecast viene incluido en Business desde 89 €/local/mes. Te montamos el setup en remoto y validas la accuracy contra tus ventas reales.
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Lo que cargas en uno aparece en los demás sin reintroducir nada.