Оптимизация работы ресторанов с помощью Vision AI

Знакомство с новым рестораном или кафе обычно начинается с чтения отзывов о качестве обслуживания и эффективности. Быстрое обслуживание, своевременная доставка еды и хорошо организованная обстановка могут произвести неизгладимое впечатление, помогая предприятиям укреплять лояльность клиентов, привлекать положительные отзывы и стимулировать повторные посещения.

Вот почему многие рестораны всегда ищут способы улучшить свою закулисную работу. В частности, они все чаще обращаются к инновационным технологиям, чтобы повысить эффективность и радовать клиентов. 

Исследования показывают, что компания, производящая продукты питания и напитки с годовым доходом в 10 миллиардов долларов, может получить от 810 миллионов до 1,6 миллиарда долларов добавленной стоимости за счет внедрения цифровых и AI-технологий по всей своей цепочке создания стоимости.

Одной из таких эффективных технологий является компьютерное зрение, раздел искусственного интеллекта, который помогает машинам интерпретировать визуальные данные. Рестораны обращаются к Vision AI для оптимизации таких задач, как отслеживание заказов, управление запасами и безопасность пищевых продуктов. 

Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут использоваться для обнаружения объектов и идентификации продуктов питания в режиме реального времени. Это позволяет ресторанам track заказы, проверять размеры порций и контролировать работу кухни, оптимизируя рабочий процесс и повышая скорость обслуживания.

В этой статье мы рассмотрим, как Vision AI в ресторанах меняет индустрию, выделим реальные приложения и изучим, что ждет нас в будущем.

‍

Обзор Vision AI в индустрии общественного питания

Предположим, вы заказываете пиццу в своей любимой сети пиццерий, но когда она прибывает, это не то, что вы заказывали. Неправильные начинки или неравномерная выпечка могут легко превратить восторженного клиента в разочарованного. 

Чтобы избежать подобных ошибок, многие предприятия общественного питания интегрируют Vision AI в свои рабочие процессы. Кафе и рестораны используют компьютерное зрение для повышения точности, оптимизации операций и улучшения общего качества обслуживания клиентов. 

Например, при производстве пиццы модели ИИ Vision, такие как YOLO11 , могут использоваться для проверки пиццы в режиме реального времени, обнаруживая такие проблемы, как отсутствие или неправильная начинка, еще до того, как она покинет кухню. 

YOLO11 поддерживает ряд задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, что позволяет не только идентифицировать каждый топпинг, но и очерчивать и маркировать их по отдельности. Такой более глубокий уровень детализации обеспечивает более точный контроль качества, позволяя ресторанам с первого взгляда проверять правильность размещения, размеры порций и общую последовательность.

‍

Применение компьютерного зрения для ресторанов и кафе

Теперь, когда у нас есть лучшее представление о том, как компьютерное зрение преобразует работу ресторанов, давайте рассмотрим некоторые из его реальных применений.

Мониторинг заполненности столиков в ресторане

В оживленных ресторанах и кафе каждое место имеет значение. В часы пик даже один неконтролируемый или неубранный столик может привести к увеличению времени ожидания, разочарованию гостей и потере дохода. Именно здесь передовые технологии, такие как компьютерное зрение, имеют реальное значение.

Точно определяя, свободен ли столик, занят или зарезервирован, Vision AI может предоставить менеджерам информацию о наличии мест в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться на ручные проверки или обновления от персонала, хостес могут быстро направлять гостей, сокращать время ожидания и увеличивать скорость оборота столиков, что приводит к более качественному обслуживанию и улучшению качества обслуживания клиентов.

Интересный пример аналогичного решения можно увидеть в ресторане Outback Steakhouse в Портленде. В ресторане была опробована система на основе искусственного интеллекта, которая использует камеры для мониторинга активности в холле и обеденных залах.

Отслеживая перемещение гостей, активность персонала и статус столов в режиме реального времени, технология предоставляет информацию о наличии мест, времени ожидания и общем потоке посетителей. Эти данные помогают менеджерам быстро выявлять свободные или неубранные столы, корректировать численность персонала и ускорять рассадку гостей, что в конечном итоге сокращает время ожидания, минимизирует уходы и улучшает качество обслуживания.

‍

Мониторинг гигиены с помощью ИИ в ресторанах

После пандемии рестораны испытывают большее давление в отношении поддержания строгих гигиенических стандартов, от мытья рук до санитарной обработки поверхностей. Однако обеспечение последовательного соблюдения этих правил в разных местах — легче сказать, чем сделать. 

Опора на ручные проверки часто приводит к пробелам в соблюдении нормативных требований, несогласованным стандартам и повышенному риску, особенно для крупных предприятий пищевой промышленности. Для поддержания подотчетности и прозрачности необходим более разумный и надежный подход. 

Например, решения на основе компьютерного зрения можно использовать для мониторинга гигиенических процедур, обработки продуктов питания и поведения персонала в режиме реального времени. Во многих случаях для track таких действий, как мытье рук, правильное использование СИЗ (средств индивидуальной защиты), таких как перчатки и маски, и даже проверка того, надеты ли на кухонном персонале необходимые предметы, например сетки для волос, можно использовать существующую инфраструктуру видеонаблюдения. Автоматизировав эти проверки, рестораны могут сократить необходимость постоянного контроля и обеспечить постоянное соблюдение протоколов безопасности в течение дня.

‍

Программы лояльности с использованием ИИ: более разумный способ привлечения клиентов

Программы лояльности в ресторанах становятся умнее с помощью ИИ, создавая более персонализированный опыт для клиентов. Представьте, что вы входите в свой любимый ресторан, и система сразу же узнает вас. Она знает, что вы заказывали раньше, и предлагает индивидуальные рекомендации на основе ваших предпочтений.

Компьютерное зрение может воплотить это в реальность, позволяя ресторанам узнавать постоянных клиентов с помощью распознавания лиц или биометрических данных, создавая беспрепятственный и персонализированный опыт. 

Рестораны, такие как Panera Bread, уже используют этот подход с системой распознавания ладони Amazon One, чтобы ускорить платежи и оптимизировать отслеживание лояльности. Клиенты просто сканируют свою ладонь, чтобы оплатить и автоматически получить доступ к своей учетной записи лояльности MyPanera — не требуются карты, телефоны или приложения. 

Такой подход не только делает оформление заказа более быстрым и удобным, но и помогает Panera лучше track посещения и понимать предпочтения клиентов в режиме реального времени. На основе этих данных система может рассылать персонализированные предложения, побуждая клиентов возвращаться чаще и укрепляя лояльность к бренду.

‍

Будущее технологий для умных ресторанов

Будущее технологий для умных ресторанов наступает очень быстро. Роботы в ресторанах становятся все более распространенными, и такие сети, как Burger King и Chick-fil-A, уже тестируют сервисных роботов для доставки еды. Управляемые компьютерным зрением, эти роботы помогают справляться с периодами высокой загруженности, добавляя при этом футуристический, интерактивный штрих в процесс обеда.

‍

Между тем, когда речь идет о работе кухни, автоматизация также является ключевой областью внимания для многих предприятий. Цель состоит в том, чтобы создать более умные и эффективные кухни, где ИИ и робототехника работают вместе с людьми, не заменяя персонал, а повышая скорость, согласованность и общее качество. 

Например, Chipotle представила Chippy — автоматизированную систему, которая занимается жаркой и приправлением чипсов тортилья. Взяв на себя повторяющиеся задачи по подготовке, Chippy позволяет персоналу сосредоточиться на более сложных обязанностях, обеспечивая неизменно высокое качество чипсов и уменьшая количество ошибок при приготовлении пищи в часы пик. В результате обслуживание происходит быстрее, удовлетворенность клиентов повышается, а эффективность персонала увеличивается.

Плюсы и минусы аналитики для ресторанов на базе AI

Вот более подробный обзор некоторых ключевых преимуществ, которые компьютерное зрение приносит индустрии общественного питания:

• Более легкие проверки на соответствие нормам: Компьютерное зрение позволяет автоматически track соблюдение правил гигиены и безопасности в режиме реального времени, что облегчает ресторанам соблюдение норм питания и позволяет проходить проверки без стресса.
  
  
• Более разумные решения по меню: Отслеживая, какие блюда выбирают или пропускают клиенты (особенно в буфетах и зонах самообслуживания), рестораны могут точно настраивать свои меню и сокращать количество пищевых отходов.
  
  
• Согласованность бренда в разных местах: Для сетей ресторанов компьютерное зрение помогает поддерживать единообразную подачу блюд, стандарты обслуживания и соблюдение гигиенических норм в разных местах, защищая репутацию бренда.

Хотя компьютерное зрение предлагает много преимуществ в этой области, есть несколько ограничений, которые следует учитывать при внедрении решений Vision AI. Вот некоторые ограничения, которые следует учитывать:

• Проблемы конфиденциальности: Наличие камер может вызывать дискомфорт у некоторых клиентов и сотрудников. Без четкой коммуникации это может вызвать опасения по поводу слежки и личной конфиденциальности.
  
  
• Предвзятость в моделях ИИ: Если модели компьютерного зрения не обучены должным образом с использованием разнообразных данных, они могут отражать предвзятости, которые могут несправедливо влиять на обслуживание или принятие решений.
  
  
• Проблемы интеграции: Интеграция компьютерного зрения с существующими ресторанными системами, такими как отслеживание запасов или инструменты управления кухней, может быть сложной и трудоемкой.

Основные выводы

По мере роста ожиданий клиентов и потребности в более плавной работе компьютерное зрение становится неотъемлемой частью современной индустрии общественного питания. Оно помогает кухням работать более эффективно, сокращая отходы, улучшая гигиену и оптимизируя общее впечатление от обеда. 

Будь то сети быстрого питания или облачные кухни, все больше ресторанов внедряют эту технологию, чтобы оставаться адаптируемыми и конкурентоспособными. Заглядывая в будущее, роль компьютерного зрения, вероятно, будет продолжать расти. Поскольку Vision AI становится все более доступным, мы видим интересные инновации, такие как полностью автоматизированные кухни и более персонализированный опыт для клиентов. 

Станьте частью нашего сообщества! Погрузитесь в наш репозиторий GitHub, чтобы изучить Vision AI. Интересуетесь созданием решений компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и посетите страницы наших решений, чтобы узнать больше об инновациях, таких как ИИ в здравоохранении и Vision AI в производстве.