餐廳備料預測怎麼做？3 步驟抓準叫貨量，不提早賣完也不報廢

餐廳備料最怕兩種情況：熱門品項提早賣完，想賣卻沒東西賣；另一種則是備太多，最後只能報廢。很多店不是不知道這些問題，而是每天叫貨、備料還是只能靠經驗抓，今天多一點、明天少一點，很難知道到底哪裡算錯。

備料預測不一定要用複雜的系統或統計模型。可以先嘗試紀錄每天賣多少、什麼時候賣完、最後剩多少，再把星期差異、近期生意變化和下一次到貨時間一起算進去，就能慢慢建立一套適合自己店裡的叫貨邏輯。

本文會用假設案例，拆解餐廳備料預測的 3 個步驟：先整理銷售紀錄、再預測每天需求，最後加上安全緩衝算出實際叫貨量。也會說明缺貨日怎麼補估、多道菜共用食材怎麼換算，以及保存期限短的食材該怎麼抓。

第 1 步：整理銷售紀錄，算出餐廳備料的基準

餐廳備料預測的第一步，是先整理重點品項的歷史銷售紀錄，建立不同星期別的需求基準，作為後續預測與叫貨計算的依據。剛開始不用一次追蹤所有菜色，可以先挑3到5個品項，例如最容易提早賣完、食材成本較高、保存期限短，或多道菜共用的食材。

每天收班時至少記下：

• 今天實際賣了幾份
• 是否提早賣完，以及幾點賣完
• 收班時還剩多少可用食材

假設有一間午晚餐都營業的餐廳，主打雞腿飯，每份使用 1 片去骨雞腿排。連續記錄 4 週後，可以整理成以下形式：

星期	第 1 週	第 2 週	第 3 週	第 4 週	平均
一	40	44	38	42	41
二	42	40	46	44	43
三	45	47	43	49	46
四	48	52	50	50	50
五	66	70	72	68	69
六	82	78	86	82	82
日	58	62	60	60	60

以上數字皆為示意用的假設資料。之所以要把同星期別放在一起比較，是因為平日和假日的來客型態可能完全不同，如果直接把所有日期混在一起平均，很容易得到一個無法反映實際星期差異的數字。4 週資料可以先用來建立第一版需求基準，後續仍應持續累積並更新；如果期間遇到連假、促銷或其他明顯異常情況，也建議另外標記，避免直接當成一般需求。

賣完那天的銷量要補估

中途賣完那天的銷量，只代表當天最多賣到多少，不一定等於實際需求。假設某個週六雞腿排只準備 70 片，晚上 19:00 就全部賣完，POS 最後雖然只會顯示賣了 70 份，但如果直接把 70 放進平均，下次仍可能繼續低估需求。

可以把過去同星期、同時段的平均銷量作為補估參考。假設當天 19:00 賣完，而過去正常週六 19:00～21:00 平均還會再賣 16 份，那麼這一天可以暫時估成 70＋16＝約 86 份。這是粗估，但比直接把 70 當成完整需求更合理；如果無法合理補估，也至少應在紀錄表上標記「缺貨日」，避免直接和正常營業日一起平均。

第 2 步：用歷史平均與近期趨勢參考

有了同星期別的歷史資料後，就可以先把每個星期幾的平均銷量當成基準。以上面的例子來看，週五平均為 69 份、週六為 82 份、週日為 60 份，接著再判斷最近生意是否比平常好或差。

近期趨勢怎麼算

假設現在是週四，要預測週五到週日。歷史上週一到週三的平均銷量分別為 41、43、46 份，合計 130 份；假設這週實際分別賣出 44、47、49 份，合計 140 份，那麼近期趨勢係數就是：

140 ÷ 130 ≈ 1.08

也就是說，這週目前的需求大約比平常高 8%。接著可以用這個比例調整後續需求，週五為 69 × 1.08 ≈ 75 份、週六為 82 × 1.08 ≈ 89 份、週日為 60 × 1.08 ≈ 65 份。

因此可以先把公式整理成：

當日預測量＝同星期歷史平均 × 近期趨勢係數

天氣、活動、連假：把來客數變化當加減項

即使都是週六，遇到天氣、連假、附近活動或促銷，需求仍可能偏離平常，因此可以再用自己的紀錄建立特殊情境的調整值。

例如一般週六平均為 82 份，而過去幾個下雨週六平均只賣 72 份，調整比例就是 72 ÷ 82 ≈ 0.88。若原本預測某個週六會賣 89 份，但當天預報有雨，就可以暫時調整為 89 × 0.88 ≈ 78 份。

完整一點可以寫成：

當日預測量＝同星期歷史平均 × 近期趨勢係數 × 特殊情境調整

不過一次下雨不能代表所有下雨天。資料還少時，可以先把它當作人工調整參考，等同類情境累積更多紀錄後再固定調整幅度。

第 3 步：用安全緩衝算出餐廳叫貨量

每天的預測需求算出來後，接著就要決定這次實際要叫多少貨。基本公式如下：

叫貨量＝下一次補貨前的預測需求＋安全緩衝－可用庫存－已下單未到貨數量

先算安全緩衝

資料還不多、供應商配送週期也相對固定時，可以先用簡單的方式估算：

簡易安全緩衝＝近幾週同期間最高需求－同期間平均需求

接續前面的例子，這家店週五早上補貨，下一次補貨時間是週一早上，因此這批雞腿排需要涵蓋週五到週日的需求。過去 4 週這三天的總需求分別為 206、210、218、210 片，平均為 211 片，最高為 218 片，因此簡易安全緩衝為：

218－211＝7 片

這不是統計上的標準安全庫存公式，而是資料還不多時，較容易操作的簡化方式。

再算實際叫貨量

前面預測週五、週六、週日分別需要 75、89、65 片，三天合計 229 片。假設這次補貨前盤點，可用庫存還有 12 片，目前沒有其他已下單但尚未到貨的數量，那麼這次叫貨量為：

229＋7－12－0＝224 片

如果供應商每包 10 片，224 ÷ 10＝22.4 包，因此實際要叫 23 包，共 230 片。多出的 6 片會留在庫存中，下一次叫貨時再納入可用庫存扣除。

這裡的「可用庫存」不是單純看現場還有多少食材，而是實際可以拿來支應營業需求的數量。例如現場有 30 片雞腿排，但其中 5 片已預留、3 片品質異常準備報廢，那麼真正可用的庫存就是 22 片。

不同食材類型，備料與叫貨怎麼調整？

多道菜共用同一種食材：把份數換算成食材叫貨量

如果雞腿排不只用在雞腿飯，也會出現在雞腿麵、小菜，就不能只拿單一道菜的銷量決定叫貨量。

例如某天預測雞腿飯 50 份，每份使用 1 片；雞腿麵 20 份，每份使用 1 片；加點半片雞腿排的小菜 10 份，每份使用 0.5 片，那麼雞腿排總需求就是 50＋20＋5＝75 片。算出總需求後，再套用前面的叫貨公式。

如果可以取得各菜色銷量，就先各自預測，再換算成食材用量後加總；如果本來就有每日食材耗用紀錄，也可以直接從食材層級整理。

當天現做、保存期短的食材：備料貼近當日需求

蛋液、生菜、鮮奶這類保存期限較短的食材，備料量建議更貼近當日需求。以咖啡廳為例，假設拿鐵預測 60 杯、每杯使用 200 ml 鮮奶，鮮奶茶 20 杯、每杯使用 150 ml，鬆餅 15 份、每份使用 100 ml，那麼總需求就是 12,000＋3,000＋1,500＝16,500 ml，也就是 16.5 公升。

如果是在決定當天備料量，可以先以 16.5 公升作為當日預測需求；但如果供應商兩天才配送一次，叫貨時仍然要把下一次到貨前的需求一起算進去，而不是只算當天用量。

備料之後：做好盤點與庫存周轉

預測再準，如果現場食材盤點不確實、取用順序混亂，一樣可能產生報廢，因此備料預測還是要搭配基本庫存管理。

• 固定盤點時間：收班前盤點預測品項，把剩餘量記在同一張紀錄表上。
• 記錄可用庫存：已預留、品質異常或準備報廢的食材，不要算進可使用量。
• 先進先出、先到期先出：新到的食材放後面，舊的放前面；若不同批次有效期限不同，優先使用最早到期的那一批。
• 每週比對預測與實際：持續檢查哪些品項高估或低估，再回頭調整基準或特殊情境。
• 把食材庫存管理與成本率一起看：食材成本率持續上升時，也可以檢查是否存在報廢增加或份量超出標準等情況。

用 POS 銷售數據備料：哪些步驟可以更省力

POS 系統可以協助集中內用、外帶、外送與線上點餐的銷售資料，減少人工整理與漏算。部分系統也會提供品項銷量、時段銷售、日期區間比較等報表，方便整理同星期歷史需求與近期銷售變化。

如果店內有多道菜共用同一種食材，也可以先查各菜色銷量，再依單份用量換算成食材需求；若系統另有庫存或進貨管理功能，也能輔助掌握可用庫存。

不過 POS 主要是提供更完整、更集中整理的銷售數據，實際備料量與叫貨量，仍建議依歷史需求、近期趨勢、特殊情境、安全緩衝與叫貨週期來判斷。

FAQ

結語

餐廳備料預測的重點，不是一次就把數字算到完全精準，而是先建立一套可以持續修正的依據。從歷史銷售紀錄開始，先抓出不同星期別的需求基準，再依近期趨勢與特殊情境調整，最後加上安全緩衝、扣除可用庫存，就能逐步算出更有依據的備料量與叫貨量。

剛開始不用一次管理所有食材，可以先從最容易缺貨、報廢或成本較高的 3 到 5 個品項開始，持續記錄預測與實際用量的差異，再慢慢修正。當每一次備料和叫貨都有數據可以回頭檢查，就能減少單靠經驗判斷造成的缺貨與浪費。