بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
عادةً ما يبدأ استكشاف مطعم أو مقهى جديد بقراءة التقييمات حول جودة الخدمة وكفاءتها. يمكن أن تترك الخدمة السريعة وتسليم الطعام في الوقت المناسب والإعداد المنظم جيدًا انطباعًا دائمًا - مما يساعد الشركات على بناء ولاء العملاء وجذب التقييمات الإيجابية وزيادة الزيارات المتكررة.
لهذا السبب تبحث العديد من المطاعم دائمًا عن طرق لتحسين عملياتها خلف الكواليس. على وجه الخصوص، يتجهون بشكل متزايد إلى التقنيات المبتكرة لتعزيز الكفاءة وإبقاء العملاء سعداء.
في الواقع، تُظهر الدراسات أن شركة للأغذية والمشروبات تحقق إيرادات سنوية قدرها 10 مليارات دولار يمكن أن تستحوذ على قيمة مضافة تتراوح بين 810 ملايين دولار و 1.6 مليار دولار من خلال تبني التقنيات الرقمية وتقنيات الذكاء الاصطناعي عبر سلسلة القيمة بأكملها.
إحدى هذه التقنيات المؤثرة هي رؤية الكمبيوتر، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يساعد الآلات على تفسير البيانات المرئية. تتجه المطاعم إلى الذكاء الاصطناعي البصري لتحسين مهام مثل تتبع الطلبات وإدارة المخزون وسلامة الأغذية.
على سبيل المثال، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 لتمكين الكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي وتحديد أصناف الطعام. وهذا يجعل من الممكن للمطاعم track الطلبات والتحقق من أحجام الحصص ومراقبة أنشطة المطبخ، مما يؤدي إلى تبسيط سير العمل وتحسين سرعة الخدمة.
في هذه المقالة، سوف نلقي نظرة على كيف تقوم Vision AI في المطاعم بإعادة تشكيل الصناعة، ونسلط الضوء على التطبيقات الواقعية، ونستكشف ما يخبئه المستقبل.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO11 detect المواد الغذائية.
نظرة على الذكاء الاصطناعي البصري في صناعة الخدمات الغذائية
لنفترض أنك طلبت بيتزا من سلسلة مطاعم البيتزا المفضلة لديك، ولكن عندما وصلت، لم تكن ما طلبته. يمكن أن يؤدي وجود مكونات خاطئة أو خبز غير متساوٍ بسهولة إلى تحويل العميل المتحمس إلى عميل محبط.
لتجنب أخطاء مثل هذه، تقوم العديد من شركات الخدمات الغذائية بدمج Vision AI في سير عملها. يتم استخدام رؤية الكمبيوتر من قبل المقاهي والمطاعم لتعزيز الدقة وتبسيط العمليات وتقديم تجربة عملاء أفضل بشكل عام.
في إنتاج البيتزا، على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المرئي مثل YOLO11 لفحص البيتزا في الوقت الفعلي، واكتشاف المشكلات مثل الإضافات المفقودة أو غير الصحيحة قبل أن تغادر المطبخ.
تدعم YOLO11 مجموعة من مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة المثيلات، والتي لا تحدد كل طبقة من الطبقات فحسب، بل تحددها وتسميها بشكل فردي. يمكّن هذا المستوى الأعمق من التفاصيل من مراقبة الجودة بشكل أكثر دقة، مما يسمح للمطاعم بالتحقق من الوضع الصحيح وأحجام الحصص والتناسق العام في لمحة واحدة.
الشكل 2. اكتشاف وتجزئة طبقات البيتزا باستخدام Ultralytics YOLO.
تطبيقات الرؤية الحاسوبية للمطاعم والمقاهي
الآن بعد أن أصبح لدينا فكرة أفضل عن كيفية إعادة اختراع الرؤية الحاسوبية لعمليات المطاعم، دعنا نستكشف بعض تطبيقاتها الواقعية.
مراقبة إشغال طاولات المطاعم
في المطاعم والمقاهي المزدحمة، كل مقعد مهم. خلال ساعات الذروة، يمكن أن تؤدي حتى طاولة واحدة غير مراقبة أو غير مجهزة إلى أوقات انتظار أطول وإحباط الضيوف وخسارة الإيرادات. هذا هو المكان الذي تحدث فيه التقنيات المتطورة مثل رؤية الكمبيوتر فرقًا حقيقيًا.
من خلال اكتشاف بدقة ما إذا كانت الطاولات فارغة أو مشغولة أو محجوزة، يمكن لرؤية الذكاء الاصطناعي أن تمنح المديرين رؤية في الوقت الفعلي لتوفر المقاعد. بدلاً من الاعتماد على الفحوصات اليدوية أو تحديثات موظفي الصالة، يمكن للمضيفين توجيه الضيوف بسرعة وتقليل أوقات الانتظار وتحسين معدلات إشغال الطاولات، مما يؤدي إلى خدمة أكثر سلاسة وتجربة أفضل للعملاء.
يمكن رؤية مثال مثير للاهتمام لحل مماثل في موقع Outback Steakhouse في بورتلاند. قام المطعم بتجربة نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم الكاميرات لمراقبة النشاط في الردهة ومناطق تناول الطعام.
من خلال تتبع حركة الضيوف ونشاط الموظفين وحالة الطاولة في الوقت الفعلي، توفر التكنولوجيا رؤى حول توافر المقاعد وأوقات الانتظار وتدفق الحشود بشكل عام. تساعد هذه البيانات المديرين على تحديد الطاولات المفتوحة أو غير المجهزة بسرعة، وضبط مستويات التوظيف، وتسريع عملية جلوس الضيوف، مما يقلل في النهاية من أوقات الانتظار، ويقلل من حالات المغادرة، ويحسن تجربة تناول الطعام.
الشكل 3. تتبع الطاولة في الوقت الفعلي يحسن الجلوس وتجربة الضيف.
مراقبة النظافة باستخدام الذكاء الاصطناعي في المطاعم
بعد الجائحة، تشعر المطاعم بضغط أكبر للحفاظ على معايير النظافة الصارمة، من إجراءات غسل اليدين إلى تطهير الأسطح. ومع ذلك، فإن ضمان اتباع هذه الممارسات باستمرار عبر مواقع متعددة أسهل قولاً من فعل.
غالبًا ما يؤدي الاعتماد على الفحوصات اليدوية إلى ثغرات في الامتثال ومعايير غير متسقة وزيادة المخاطر، خاصة بالنسبة للشركات الغذائية واسعة النطاق. هناك حاجة إلى نهج أكثر ذكاءً وموثوقية للحفاظ على المساءلة والشفافية.
على سبيل المثال، يمكن استخدام حلول الرؤية الحاسوبية لمراقبة ممارسات النظافة الصحية والتعامل مع الطعام وسلوك الموظفين في الوقت الفعلي. في كثير من الحالات، يمكن الاستفادة من البنية التحتية الحالية للدوائر التلفزيونية المغلقة track أنشطة مثل غسل اليدين، والاستخدام السليم لمعدات الحماية الشخصية (PPE) مثل القفازات والأقنعة، وحتى التحقق مما إذا كان موظفو المطبخ يرتدون العناصر المطلوبة مثل شبكات الشعر. من خلال أتمتة عمليات الفحص هذه، يمكن للمطاعم تقليل الحاجة إلى الإشراف المستمر وضمان اتباع بروتوكولات السلامة باستمرار على مدار اليوم.
الشكل 4. يمكن استخدام الكاميرات الذكية track النظافة في الوقت الفعلي للحفاظ على سلامة المطبخ.
برامج الولاء باستخدام الذكاء الاصطناعي: طريقة أكثر ذكاءً لإشراك العملاء
أصبحت برامج الولاء في المطاعم أكثر ذكاءً بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يخلق تجارب أكثر تخصيصًا للعملاء. تخيل أنك تدخل مطعمك المفضل، ويتعرف عليك النظام على الفور. إنه يعرف ما طلبته من قبل ويقدم توصيات مخصصة بناءً على تفضيلاتك.
يمكن للرؤية الحاسوبية أن تجعل هذا حقيقة واقعة من خلال تمكين المطاعم من التعرف على العملاء المتكررين باستخدام التعرف على الوجوه أو البيانات البيومترية، مما يخلق تجارب سلسة وشخصية.
تستفيد مطاعم مثل Panera Bread بالفعل من هذا النهج مع نظام التعرف على راحة اليد Amazon One لتسريع المدفوعات وتبسيط تتبع الولاء. يقوم العملاء ببساطة بمسح راحة يدهم للدفع والوصول تلقائيًا إلى حساب MyPanera الخاص بهم - لا حاجة إلى بطاقات أو هواتف أو تطبيقات.
لا يقتصر هذا النهج على جعل عملية الدفع أسرع وأكثر ملاءمة فحسب، بل يساعد بانيرا أيضًا على track الزيارات بشكل أفضل وفهم تفضيلات العملاء في الوقت الفعلي. واستنادًا إلى هذه الرؤى، يمكن للنظام إرسال عروض مخصصة، مما يشجع العملاء على العودة أكثر ويعزز ولاءهم للعلامة التجارية.
إن مستقبل تكنولوجيا المطاعم الذكية يقترب بسرعة كبيرة. أصبحت الروبوتات في المطاعم أكثر شيوعًا، حيث تقوم سلاسل مثل Burger King و Chick-fil-A بالفعل باختبار روبوتات الخدمة لتوصيل الطعام. تساعد هذه الروبوتات، الموجهة برؤية الحاسوب، في إدارة الفترات المزدحمة مع إضافة لمسة مستقبلية وتفاعلية إلى تجربة تناول الطعام.
الشكل 6. روبوت خدمة تابع لسلسلة مطاعم Chick-fil-A.
وفي الوقت نفسه، عندما يتعلق الأمر بعمليات المطبخ، فإن الأتمتة هي أيضًا مجال تركيز رئيسي للعديد من الشركات. الهدف هو إنشاء مطابخ أكثر ذكاءً وكفاءة حيث يعمل الذكاء الاصطناعي والروبوتات جنبًا إلى جنب مع الفرق البشرية - وليس لاستبدال الموظفين، ولكن لتعزيز السرعة والاتساق والجودة الشاملة.
على سبيل المثال، قدمت Chipotle نظام Chippy - وهو نظام آلي يتولى قلي وتتبيل رقائق التورتيلا. من خلال تولي مهام التحضير المتكررة، يسمح Chippy للموظفين بالتركيز على مهام أكثر تعقيدًا، مما يضمن رقائق عالية الجودة باستمرار مع تقليل أخطاء إعداد الطعام خلال ساعات العمل المزدحمة. ونتيجة لذلك، تتحرك الخدمة بشكل أسرع، ويتحسن رضا العملاء، وتزداد كفاءة الموظفين.
إليك نظرة فاحصة على بعض الفوائد الرئيسية التي تجلبها رؤية الكمبيوتر إلى صناعة الخدمات الغذائية:
فحوصات امتثال أسهل: يمكن للرؤية الحاسوبية track ممارسات النظافة والسلامة تلقائيًا في الوقت الفعلي، مما يسهل على المطاعم الالتزام بلوائح الغذاء واجتياز عمليات التفتيش دون ضغوط.
قرارات قائمة أكثر ذكاءً: من خلال تتبع الأطباق التي يختارها العملاء أو يتجاهلونها (خاصة في البوفيهات ومناطق الخدمة الذاتية)، يمكن للمطاعم تحسين قوائمها وتقليل هدر الطعام.
اتساق العلامة التجارية عبر المواقع: بالنسبة لسلاسل المطاعم، تساعد رؤية الكمبيوتر في الحفاظ على عرض تقديمي متناسق للطعام ومعايير الخدمة والامتثال لقواعد النظافة عبر مواقع متعددة، مما يحمي سمعة العلامة التجارية.
في حين أن رؤية الحاسوب تقدم العديد من المزايا لهذا المجال، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار أثناء تنفيذ حلول Vision AI. فيما يلي بعض القيود التي يجب مراعاتها:
مخاوف الخصوصية: قد يؤدي وجود الكاميرات إلى شعور بعض العملاء والموظفين بعدم الارتياح. وبدون تواصل واضح، قد يثير ذلك مخاوف بشأن المراقبة والخصوصية الشخصية.
التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي: إذا لم يتم تدريبها بشكل صحيح ببيانات متنوعة، يمكن لنماذج رؤية الكمبيوتر أن تعكس التحيزات التي قد تؤثر بشكل غير عادل على الخدمة أو اتخاذ القرارات.
تحديات التكامل: قد يكون دمج الرؤية الحاسوبية مع أنظمة المطاعم الحالية، مثل تتبع المخزون أو أدوات إدارة المطبخ، أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
النقاط الرئيسية
مع ارتفاع توقعات العملاء وازدياد الحاجة إلى عمليات أكثر سلاسة، أصبحت الرؤية الحاسوبية جزءاً أساسياً من صناعة الخدمات الغذائية اليوم. إنها تساعد المطابخ على العمل بكفاءة أكبر، وتقليل النفايات، وتحسين النظافة، وتحسين تجربة تناول الطعام بشكل عام.
سواءً كانت سلاسل الوجبات السريعة أو المطابخ السحابية، فإن المزيد من المطاعم تتبنى هذه التقنية للبقاء قابلة للتكيف والتنافس. وبالنظر إلى المستقبل، فمن المرجح أن يستمر دور الرؤية الحاسوبية في النمو. ومع سهولة الوصول إلى الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإننا نشهد ابتكارات مثيرة للاهتمام مثل المطابخ الآلية بالكامل وتجارب أكثر تخصيصًا للعملاء.
