H.E.S.T.I.A. — SaaS de gestiune restaurant care transformă datele din sistemul de gestiune în decizii zilnice
H.E.S.T.I.A. (Hospitality Engine for Service, Technology, Intelligence and Automation) este produsul SaaS propriu al Faintech pentru restaurante: se conectează la sistemul de gestiune existent (Syrve, Nexus, Poster, NextUp, Loyverse, iiko, WinMENTOR), sincronizează datele și le transformă în decizii — vânzări per preparat, stocuri, pontaj, prognoză, listă de aprovizionare și întrebări în limbaj natural. Fără exporturi în Excel.
Contextul de business
Un restaurant folosește zilnic zeci de surse de date: sistemul de gestiune (RMS), facturile furnizorilor, pontajul, rețetarul, rapoartele de vânzări. Patronul care vrea un răspuns simplu — «câtă șuncă am consumat săptămâna asta?» sau «ce comand săptămâna viitoare?» — ajunge să facă exporturi în Excel și să calculeze manual. Sistemul de gestiune rămâne nucleul operațional, dar nu răspunde la întrebări; doar înregistrează.
H.E.S.T.I.A. atacă exact această problemă: nu înlocuiește RMS-ul, se conectează la el. Sincronizează vânzările, stocurile, comenzile și pontajul, apoi răspunde în limbaj natural, calculează prognoza pe 7 zile, generează lista de aprovizionare din stoc curent + consum și preia inventarul dintr-o fotografie. Operat de FAINTECH SOLUTIONS SRL (CUI 48078411) — produs propriu, nu proiect client.
Decizii tehnice cheie
1. RMS-ul rămâne nucleul; H.E.S.T.I.A. se conectează, nu înlocuiește
Restaurantele nu schimbă sistemul de gestiune de dragul unei aplicații noi. Am construit un layer de sincronizare care vorbește cu Syrve, Nexus, Poster, NextUp, Loyverse, iiko și WinMENTOR prin API-urile lor oficiale. Vânzările și stocurile provin exclusiv din RMS — niciodată estimate. Parola de conectare nu este niciodată stocată în clar.
2. Chat în limbaj natural pe un strat de date canonice
«Câtă șuncă am consumat săptămâna asta?» nu e o căutare full-text — e o întrebare despre entități (preparat, perioadă, consum). Am construit un strat de entități canonice (preparate, categorii, zile, canale de vânzare) peste datele sincronizate, iar modelul de limbaj traduce întrebarea în interogări pe aceste entități, cu sursa întotdeauna vizibilă în răspuns.
3. Prognoza și costul materiei prime se calculează din rețetar, nu din stocul ieșit
Costul materiei prime se calculează din rețetar × preparatele vândute, ca procent din încasări — niciodată din stocul ieșit din gestiune, care e o măsurătoare murdară. Prognoza pe 7 zile și lista de aprovizionare (cu cost estimat și furnizor) se construiesc pe același fundament: stoc curent + consum real.
4. Inventar din fotografie: OCR + potrivire pe catalogul RMS
Patronul fotografiază lista de inventar; recunoașterea optică extrage produsele și le potrivește cu catalogul sistemului de gestiune; cantitățile se confirmă și inventarul ajunge direct în RMS. Elimină ore de tastare manuală per inventar. Un al doilea flux — NIR automat din poza facturii — este în dezvoltare.
5. Notificări pe canalul unde e patronul: email, Telegram, WhatsApp
Alertele operaționale (lipsuri de stoc, depășiri de prag de cost, cereri de concediu) ajung pe Telegram sau WhatsApp, nu într-un dashboard care nu se deschide. Acolo unde RMS-ul nu acoperă pontajul, H.E.S.T.I.A. îl preia: cine e în tură, ore lucrate, salarii, cereri de concediu aprobate din aplicație.
Provocări întâlnite
Provocarea 1: Șapte RMS-uri cu API-uri complet diferite
Fiecare sistem de gestiune expune alt model de date: entități diferite pentru preparat, vânzare sau stoc, rate limits diferite, autentificare diferită. Soluție: adaptor per RMS în spatele unei interfețe comune, cu schema canonică proprie. Un RMS nou = un adaptor nou, nu rescrierea produsului.
Provocarea 2: Răspunsuri de chat care trebuie să fie corecte, nu plauzibile
Un model de limbaj care inventează cifre e inutil într-un produs de gestiune. Soluție: modelul nu răspunde direct — generează interogări pe entitățile canonice, iar răspunsul se construiește din date reale, cu sursa afișată («Sursă: Syrve · calculat din rețetar»). Orice întrebare fără acoperire de date primește răspuns explicit «nu am date pentru asta», nu o aproximare.
Provocarea 3: Pachete tarifare care să reflecte valoarea reală
Trei pachete lunare per locație: Start (500 lei) pentru esențial — vânzări, stoc, comenzi, pontaj; Pro (1.500 lei) adaugă alerte, listă de comandă, prognoză, chat până la 80 de întrebări/zi și inventar din fotografie; Rețea (2.500 lei) pentru până la 5 locații cu comparație între ele și întrebări nelimitate. 7 zile gratuite, prima lună la jumătate.
Rezultate măsurate
Lecții pentru proiecte similare
- Nu înlocui sistemul existent — conectează-te la el. Un produs HoReCa care cere schimbarea RMS-ului pierde clientul înainte de demo. Adaptorul per RMS plătește fiecare integrare în plus.
- AI-ul într-un produs de gestiune trebuie să citeze sursa. Răspunsurile plauzibile distrug încrederea; răspunsurile cu sursă vizibilă («calculat din rețetar») o construiesc.
- Costul materiei prime se calculează din rețetar și vânzări, nu din stocul ieșit. Stocul e o măsurătoare târzie; rețetarul × preparatele vândute dă costul real al mâncării servite.
- Fotografia ca input elimină cea mai urâtă muncă manuală. Inventarul din poză + potrivire pe catalog RMS salvează ore de tastare per inventar și crește frecvența cu care se face.
- Notificările pe Telegram/WhatsApp contează mai mult decât un dashboard. Patronul nu deschide zilnic o aplicație nouă; răspunde la un mesaj. Alerta care ajunge pe canalul folosit e alerta care rezolvă problema.
«H.E.S.T.I.A. pune datele din Syrve, Poster sau iiko să lucreze pentru patron: stoc, costuri, prognoză și răspunsuri în limbaj natural — fără exporturi în Excel. E produsul propriu Faintech, construit pe nevoi reale din HoReCa.» — Eduard Gridan, founder Faintech Solutions