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Food Waste Data Analytics für bessere Entscheidungen nutzen

Rohe Abfalldaten sind nur der Anfang. Analytics transformiert sie in handlungsrelevante Erkenntnisse. So funktioniert es.

FT

FoodSight Team

Januar 2025

Food Waste Daten zu sammeln ist Schritt eins. Handlungsrelevante Erkenntnisse daraus zu extrahieren ist, wo Wert entsteht. Gute Analytics verwandelt rohe Gewichtszahlen in Entscheidungen.

Von Daten zu Erkenntnis

Rohe Abfalldaten: „425 kg Food Waste diese Woche" Mit Kontext: „15% der Einkäufe, 2% mehr als letzte Woche" Mit Analyse: „Prep-Abfall stieg um 25% am Dienstag; Kartoffelschälen vom neuen Lieferanten" Zur Entscheidung: „Qualitätskontrolle der Lieferantenlieferung; Alternative erwägen"

Analytics fügt den Kontext und die Analyse hinzu, die Entscheidungen ermöglichen.

Wichtige Analytics-Ansätze

Trendanalyse: Wird es besser oder schlechter im Laufe der Zeit? Was ist die Entwicklungskurve?

Benchmarking: Wie schneidet dieser Standort/diese Schicht/dieses Menü im Vergleich zu anderen ab?

Mustererkennung: Welche Bedingungen korrelieren mit Abfall? Wochentag, Wetter, Events, Personalbesetzung?

Zusammensetzungsanalyse: Was genau verschwenden wir? Welche Artikel, welche Kategorien?

Kostenzuordnung: Was kostet uns Abfall in finanzieller Hinsicht?

Umwelt-Umrechnung: Was ist der CO₂-/Wasser-Fußabdruck unseres Abfalls?

Handlungsrelevante Erkenntnisse

Gute Analytics beantwortet Fragen wie:

  • Welche Menüartikel erzeugen den meisten Abfall?
  • Zu welcher Tageszeit ist Abfall am höchsten?
  • Welche Stationen/Bereiche haben Probleme?
  • Wie beeinflusst Personalbesetzung Abfall?
  • Was treibt Verderb?
  • Wo sollten wir Verbesserungsmaßnahmen fokussieren?

Analytics-Fähigkeiten aufbauen

Einfach beginnen: Grundlegende Trends und Vergleiche vor ausgefeilter Analyse.

Datenquellen verbinden: Abfalldaten kombiniert mit POS-, Inventar- und Arbeitsdaten zeigen mehr.

Spezifische Fragen stellen: Analytics funktioniert am besten, wenn Sie spezifische Antworten suchen, nicht nur explorieren.

Auf Erkenntnisse handeln: Analyse, auf die nicht gehandelt wird, ist verschwendeter Aufwand.

Iterieren: Jeder Analysezyklus schlägt neue Fragen vor.

Technologie-Enabler

Moderne Waste Analytics Plattformen bieten:

  • Automatisierte Datenvisualisierung
  • Anpassbare Dashboards
  • Warnkonfigurationen
  • Berichtsgenerierung
  • Datenexport für benutzerdefinierte Analyse

Erkunden Sie unser Analytics Dashboard und wie es Abfalldaten in Erkenntnisse transformiert.

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