Foodforecast

KI-Bedarfsprognose für Bäckereien und Supermärkte. Bestellen und Produktion planen auf Basis einer Prognose.

Rolle: Erster und einziger Designer
Station: Festanstellung, Berlin
Umfang: Design System, Bestellung, Produktionsplan

Foodforecast, Bestelloberfläche: Liste der Artikel mit erwarteter Verkaufsmenge und Bestellmenge, links die Summe der Bestellung — **Die Bestelloberfläche.** Hier arbeitet sich jemand jeden Morgen Artikel für Artikel durch. Deshalb steht alles, was eine Entscheidung braucht, nebeneinander in einer Zeile. Die Prognose schlägt eine Menge vor, bestätigen muss sie ein Mensch.
Beispieldaten

Als erster Designer im Unternehmen habe ich das Design System von null aufgebaut und die Oberflächen gestaltet, mit denen Filialen bestellen und ihre Produktion planen.

Genauso wichtig war die Zeit vor Ort. Ich war in Backstuben, an BP-Stationen und im Handel, im Gespräch mit Stationspersonal und mit Regionalmanagern. Entschieden wurde eng mit den beiden Gründern, Schritt für Schritt.

Was daraus wurde

Das Design System läuft weiter. Das Entwicklungsteam baut seit meinem Weggang darauf auf.
Die Übergabe fand nicht erst am Schluss statt. Ich habe Komponenten mit allen Zuständen gepflegt und Tailwind-Variablen für Text, Abstände und Farben hinterlegt, damit das Team Werte übernehmen kann, statt sie abzumessen.
Die nächste Adminoberfläche habe ich als lauffähigen Prototyp in echtem Code gebaut. So konnte die Geschäftsführung sehen, worüber wir reden.

Foodforecast, Produktionsplan als Tabelle: Brotsorten in Zeilen, Zeitfenster in Spalten, unten die Eingabe für die produzierte Menge — **Der Produktionsplan als Tabelle.** Backzyklen, Zeitfenster und Mengen in voller Breite, für die Person, die den Tag plant.
Beispieldaten

Foodforecast, Produktionsplan als Kacheln: je Brotsorte eine Kachel mit der Stückzahl für das gewählte Zeitfenster — **Derselbe Plan am Ofen.** Am Ofen braucht niemand die ganze Tabelle, sondern den nächsten Schritt. Dieselben Daten, andere Dichte.
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Erkenntnis · Foodforecast

Wer um sechs Uhr morgens bestellt, wünscht sich keine bessere Prognose. Er will wissen, warum sich die Zahl geändert hat.

Die ganze Case Study

Artikelkonfiguration, Transparenzbericht, Onboarding, das Messe-Quiz und der Prototyp der nächsten Adminoberfläche stehen auf einer geschützten Seite, dazu die Abwägungen dahinter. Den Zugangscode schicke ich mit der Bewerbung mit.

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