Today, digitalization is a key factor for businesses to enhance growth and gain advantages and insight in their operations. Both in planning operations and understanding customers the digitalization processes today have key roles, and companies are spending more and more resources in this fields to gain critical insights and enhance growth. The fast-food industry is no exception where restaurants need to be highly flexible and agile in their work. With this, there exists an immense demand for knowledge and insights to help restaurants plan their daily operations and there is a great need for organizations to continuously adapt new technological solutions into their existing processes. Well implemented Machine Learning solutions in combination with feature engineering are likely to bring value into the existing processes. Sales forecasting, which is the main field of study in this thesis work, has a vital role in planning of fast food restaurant's operations, both for budgeting purposes, but also for staffing purposes. The word fast food describes itself. With this comes a commitment to provide high quality food and rapid service to the customers. Understaffing can risk violating either quality of the food or service while overstaffing leads to low overall productivity. Generating highly reliable sales forecasts are thus vital to maximize profits and minimize operational risk. SARIMA, XGBoost and Random Forest were evaluated on training data consisting of sales numbers, business hours and categorical variables describing date and month. These models worked as base learners where sales predictions from a specific dataset were used as training data for a Support Vector Regression model (SVR). A stacking approach to this type of project shows sufficient results with a significant gain in prediction accuracy for all investigated restaurants on a 6-week aggregated timeline compared to the existing solution. / Digitalisering har idag en nyckelroll för att skapa tillväxt och insikter för företag, dessa insikter ger fördelar både inom planering och i förståelsen om deras kunder. Det här är ett område som företag lägger mer och mer resurser på för att skapa större förståelse om sin verksamhet och på så sätt öka tillväxten. Snabbmatsindustrin är inget undantag då restauranger behöver en hög grad av flexibilitet i sina arbetssätt för att möta kundbehovet. Det här skapar en stor efterfrågan av kunskap och insikter för att hjälpa dem i planeringen av deras dagliga arbete och det finns ett stort behov från företagen att kontinuerligt implementera nya tekniska lösningar i befintliga processer. Med väl implementerade maskininlärningslösningar i kombination med att skapa mer informativa variabler från befintlig data kan aktörer skapa mervärde till redan existerande processer. Försäljningsprognostisering, som är huvudområdet för den här studien, har en viktig roll för verksamhetsplaneringen inom snabbmatsindustrin, både inom budgetering och bemanning. Namnet snabbmat beskriver sig själv, med det följer ett löfte gentemot kunden att tillhandahålla hög kvalitet på maten samt att kunna tillhandahålla snabb service. Underbemanning kan riskera att bryta någon av dessa löften, antingen i undermålig kvalitet på maten eller att inte kunna leverera snabb service. Överbemanning riskerar i stället att leda till ineffektivitet i användandet av resurser. Att generera högst tillförlitliga prognoser är därför avgörande för att kunna maximera vinsten och minimera operativ risk. SARIMA, XGBoost och Random Forest utvärderades på ett träningsset bestående av försäljningssiffror, timme på dygnet och kategoriska variabler som beskriver dag och månad. Dessa modeller fungerar som basmodeller vars prediktioner från ett specifikt testset används som träningsdata till en Stödvektorsreggresionsmodell (SVR). Att använda stapling av maskininlärningsmodeller till den här typen av problem visade tillfredställande resultat där det påvisades en signifikant förbättring i prediktionssäkerhet under en 6 veckors aggregerad period gentemot den redan existerande modellen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-184317 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Falk, Anton, Holmgren, Daniel |
| Publisher | Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds