Аудит склада для кофеен

Заказная разработка для малого общепита. Инструмент сводит выгрузки кассы, остатков, техкарт, закупок и списаний и показывает, где фактический расход расходится с нормативом.

MVP готов
ТипЗаказная разработка
ОтрасльКофейни и малый общепит
ПользователиВладелец, аудитор
Роль NKDLАнализ, разработка, отчётность
Интерьер кофейни с барной стойкой и большими окнами

Задача

В кофейне себестоимость часто растёт незаметно. Перерасход молока, дозировка сиропа на глаз, неоформленные списания. По отдельности это мелочи, но за месяц набегает заметная сумма.

Данные для проверки есть, но они разбросаны по выгрузкам кассы и учётной системы, с разными названиями одних и тех же товаров. Сводить их вручную аудитору приходится несколько дней.

Как работает

От выгрузок до отчёта

Аудитор загружает файлы, подтверждает сопоставления и получает отчёт. Клиенту ничего устанавливать не нужно.

01

Загрузка

Excel и CSV в том виде, в каком их отдаёт касса и учёт.

02

Распознавание

Система определяет тип таблицы (продажи, остатки, техкарты) и находит нужные колонки.

03

Сопоставление

Связывает разные написания одного товара, например «Молоко 3,2% 1л» и «Молоко 3.2». Спорные случаи подтверждает аудитор.

04

Расчёт

Теоретический расход по техкартам против фактического движения на складе.

05

Отчёт

Зоны риска, аномалии, рекомендации и чат с ИИ-аналитиком по рассчитанным данным.

Отчёт

Отчёт для владельца

Пример отчёта на демонстрационных данных. Цифры условные.

Аудит склада · Кофейня «Пример» · 1–31 августаДемо-данные
Позиций проверено148
Зон риска7
Отклонение по себестоимости4,8%
Качество данных92%
ПозицияФакт против нормативаОтклонениеРиск
Молоко 3,2%
+14%Высокий
Сливки 10%
+11%Высокий
Сироп «Карамель»
+9%Средний
Круассан классический
списания без актаСредний
Зерно эспрессо
+2%Норма
Стаканы 350 мл
+1%Норма

Рекомендация: проверить технику вспенивания молока и дозировку сиропа на вечерних сменах; оформлять списания выпечки актом.

ИИ и расчёты

Финансовые расчёты выполняет код. Языковая модель распознаёт таблицы, сопоставляет названия товаров и описывает найденные отклонения понятным языком.

Суммы, отклонения и уровни риска считаются по формулам, поэтому любой результат можно перепроверить. В отчёте используются нейтральные формулировки: «зона риска», «требуется проверка».

Технологии

PythonpandasStreamlitSQLite → PostgreSQLLLM для классификации и сопоставленияHTML/PDF-отчётыАвтотесты расчётов
Похожая задача?

Сделаем инструмент под ваши данные

Сверка выгрузок, контроль остатков и отчёты для владельца. Подходит для общепита, розницы и сервисных компаний.

Написать в Telegram →
Бариста у кофемашины

Что можно автоматизировать

  • Сведение выгрузок из разных систем
  • Контроль расхода по техкартам
  • Регулярные отчёты владельцу
  • Уведомления об аномалиях
Следующий проект

Тренажёр коммуникаций →

Пилоты в учебных заведениях Москвы

Студенты в лекционной аудитории