Операционная система для ресторанов

Ресторан
становится
управляемой
системой

iiko-интеграция, food cost в реальном времени, детектор аномалий и AI-аналитика — в едином контуре. Не ещё один отчёт. Операционная логика вашего бизнеса.

24 ресторана на платформе
2+ г. исторических данных
7 типов алертов
AI аналитика GPT-4o
food-cost procurement anomaly-detect write-offs ai-chat iiko-sync ocr pgvector
Войти в платформу
Доступ для подключённых ресторанов
Ошибка авторизации
Введите корректный email
Введите пароль
Введите 6-значный код из приложения
или
Войти через Яндекс
Модули платформы

Шесть контуров.
Один продукт.

Каждый модуль решает конкретную операционную задачу. Все данные нормализованы и связаны между собой.

⚠️
Anomaly Detector live
7 типов алертов. Мошеннические списания, подозрительные скидки, складские аномалии. Система обучается на фидбэке пользователей.
alerts · ml-feedback
📋
Digital Write-offs beta
Цифровые акты списания с согласованием. Интеграция в iiko. Контроль лимитов и автоматическая синхронизация остатков.
write-offs · iiko-sync
🤖
AI Analytics Chat beta
GPT-4o с доступом к данным вашего ресторана. Контекстные ответы на операционные вопросы в режиме диалога. Streaming-ответы.
ai · gpt-4o · rag
🔗
Product Normalization dev
Семантическое сопоставление номенклатуры через pgvector embeddings. OCR накладных. Устранение дублей и несоответствий в базе продуктов.
pgvector · ocr · embeddings
Задача

Два состояния
одного ресторана

Разница между управляемым бизнесом и ежедневной борьбой с последствиями — наличие операционной системы.

Без системы Реакция на события
iiko, Excel и мессенджеры — три разных реальности
Аномалии замечают постфактум — убыток уже есть
Food cost выясняется в конце месяца
Закупки делаются по памяти, не по аналитике
Система держится на одном человеке
Списания не верифицируются — открыто для злоупотреблений
С OPERESTO Управление процессами
iiko, склад, закупки и финансы в едином контуре
Аномалии выявляются до того, как нанесён ущерб
Food cost и маржа в реальном времени по каждой позиции
Закупки формируются по расходу, сезонности и прогнозу
Процессы не зависят от конкретных людей
Цифровые акты списания с согласованием и аудитом
Система алертов

7 типов сигналов.
До того как стало поздно.

Алерты генерируются на основе статистических моделей и обучаются на фидбэке команды. 90% сигналов — actionable с первых двух недель.

Высокий food cost
fc% > mean + 2σ за период
HIGH
Низкая выручка
revenue < mean − 2σ
MEDIUM
Переплата поставщику
price > median + 5%
MEDIUM
Хроническая переплата
5+ случаев за месяц у поставщика
HIGH
Подозрительное списание
> 1 000 ₽ без документации
MEDIUM
Необычные скидки
discount > 20% от чека
MEDIUM
Складская аномалия
расхождение остатков > допуска
LOW
Новые типы алертов
обучение на данных ваших ресторанов
SOON
Результаты

Конкретные метрики.
До и после системы.

Показатели ресторанов, работающих в операционном контуре Operesto, за первые 90 дней.

34% 26%
Food cost — снижение за счёт контроля расхода и закупок по факту
48ч
Время обнаружения аномалии — с конца месяца до реального времени
20м
Подготовка закупочного листа — вручную vs. автоматически по остаткам
Технологический стек

Enterprise-архитектура.
Изолированно для каждого.

Каждый ресторан работает в изолированном контуре. Облачный уровень управляет UI, пользователями и агрегацией.

FastAPI
REST API · async
PostgreSQL 16
Операционная БД
ClickHouse
Аналитика · OLAP
pgvector
Embeddings · поиск
Celery + Redis
Очереди задач
GPT-4o
AI-аналитика
iiko API
POS · синхронизация
Docker · Nginx
Деплой · прокси

Управляйте.
Не реагируйте.

Войдите в систему и посмотрите, как выглядит ваш ресторан в едином операционном контуре.