Menu Demand Forecasting AI Offline Hackathon for F&B Establishments

[배경] 

리조트 내 식음업장은 계절, 요일, 투숙객 수, 행사 일정 등 다양한 요인에 따라 수요가 크게 변동하는 환경에 놓여 있습니다. 특히 휴양지 리조트는 단기간에 집중되는 고객 수요와 예측하기 어려운 방문 패턴으로 인해, 메뉴별 식자재 준비, 인력 배치, 재고 관리에 있어 높은 운영 난이도를 가집니다.

이러한 복잡한 운영 환경 속에서 정확한 메뉴 수요 예측은 비용 절감과 고객 만족도 향상에 있어 핵심적인 요소로 작용합니다. 최근에는 AI 기술을 활용한 수요 예측이 식음 서비스 운영의 새로운 해법으로 주목받고 있으며, 정형화된 과거 매출 데이터와 외부 요인을 함께 분석하는 방식이 빠르게 확산되고 있습니다.

이번 해커톤은 리조트 내 식음업장에서의 실전 수요 예측 문제를 AI로 해결해보는 것을 목표로 합니다. Aimers 여러분들은 실제 식음업장에서 수집된 판매 데이터를 기반으로, 각 메뉴가 1주일 동안 얼마나 판매될지를 예측하는 모델을 개발하게 됩니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정이 리조트 운영에 어떤 가치를 더할 수 있는지를 직접 체감할 수 있을 것입니다.

[주제]

리조트 내 식음업장 메뉴별 1주일 수요 예측 AI 모델 개발

[설명]

리조트 식음업장에서 수집된 과거의 메뉴별 판매 데이터(최대 28일치)를 기반으로, 향후 1주일간 각 메뉴의 예상 판매량을 예측하는 AI 모델을 개발

온라인 해커톤(Phase2)에서 문제 해결 능력이 검증된 오프라인 해커톤(Phase3) 진출 31팀 중 최종 수상팀을 선발하기 위한 과정입니다.

[주최 / 주관]

• 주최 : LG AI 연구원
• 주관 : 데이콘
• 참여 : 한경닷컴

[참가 자격]

LG Aimers 7기 오프라인 해커톤(Phase3) 진출자 31팀 (102명)