Tối ưu hóa hoạt động bằng cách sử dụng Vision AI trong nhà hàng

Việc khám phá một nhà hàng hoặc quán cà phê mới thường bắt đầu bằng việc đọc các đánh giá về chất lượng và hiệu quả dịch vụ. Dịch vụ nhanh chóng, giao đồ ăn kịp thời và cách bố trí hợp lý có thể để lại ấn tượng lâu dài - giúp các doanh nghiệp xây dựng lòng trung thành của khách hàng, thu hút các đánh giá tích cực và thúc đẩy các lượt ghé thăm lặp lại.

Đó là lý do tại sao nhiều nhà hàng luôn tìm cách cải thiện các hoạt động hậu trường của họ. Đặc biệt, họ ngày càng chuyển sang các công nghệ tiên tiến để tăng hiệu quả và giữ cho khách hàng hài lòng. 

Trên thực tế, các nghiên cứu cho thấy rằng một công ty thực phẩm và đồ uống tạo ra doanh thu hàng năm 10 tỷ đô la có thể thu được giá trị gia tăng từ 810 triệu đến 1,6 tỷ đô la bằng cách áp dụng kỹ thuật số và công nghệ AI trên toàn bộ chuỗi giá trị của mình.

Một công nghệ có tác động lớn như vậy là thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy móc diễn giải dữ liệu trực quan. Các nhà hàng đang chuyển sang Vision AI để tối ưu hóa các tác vụ như theo dõi đơn hàng, quản lý hàng tồn kho và an toàn thực phẩm. 

Ví dụ: Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để cho phép phát hiện đối tượng và xác định mặt hàng thực phẩm theo thời gian thực. Điều này giúp các nhà hàng có thể theo dõi đơn hàng, xác minh kích thước phần ăn và giám sát các hoạt động trong bếp, hợp lý hóa quy trình làm việc và cải thiện tốc độ phục vụ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách Vision AI trong nhà hàng đang định hình lại ngành công nghiệp, làm nổi bật các ứng dụng thực tế và khám phá những gì tương lai nắm giữ.

‍

Đánh giá về AI thị giác trong ngành dịch vụ thực phẩm

Giả sử bạn đặt một chiếc bánh pizza từ chuỗi cửa hàng pizza yêu thích của bạn, nhưng khi nó đến, nó không phải là thứ bạn đã đặt. Sai lớp phủ hoặc nướng không đều có thể dễ dàng biến một khách hàng hào hứng thành một khách hàng thất vọng. 

Để tránh những sai sót như thế này, nhiều doanh nghiệp dịch vụ thực phẩm đang tích hợp Vision AI vào quy trình làm việc của họ. Thị giác máy tính đang được các quán cà phê và nhà hàng sử dụng để tăng độ chính xác, hợp lý hóa hoạt động và mang lại trải nghiệm khách hàng tổng thể tốt hơn. 

Ví dụ, trong sản xuất pizza, các mô hình Vision AI như YOLO11 có thể được sử dụng để kiểm tra pizza theo thời gian thực, phát hiện các vấn đề như thiếu hoặc sai lớp phủ trước khi chúng rời khỏi bếp. 

YOLO11 hỗ trợ một loạt các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và phân vùng thực thể, không chỉ xác định từng loại topping mà còn vạch ra và gắn nhãn chúng riêng lẻ. Mức độ chi tiết sâu hơn này cho phép kiểm soát chất lượng chính xác hơn, cho phép các nhà hàng kiểm tra vị trí chính xác, kích thước phần và tính nhất quán tổng thể một cách nhanh chóng.

‍

Ứng dụng của thị giác máy tính cho nhà hàng và quán cà phê

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách thị giác máy tính đang tái tạo hoạt động của nhà hàng, hãy khám phá một số ứng dụng thực tế của nó.

Giám sát số lượng bàn trống tại nhà hàng

Trong các nhà hàng và quán cà phê bận rộn, mọi chỗ ngồi đều quan trọng. Trong giờ cao điểm, ngay cả một chiếc bàn không được giám sát hoặc dọn dẹp cũng có thể dẫn đến thời gian chờ đợi lâu hơn, khách hàng thất vọng và mất doanh thu. Đó là nơi công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính tạo ra sự khác biệt thực sự.

Bằng cách phát hiện chính xác xem bàn trống, có người ngồi hay đã được đặt trước, Vision AI có thể cung cấp cho người quản lý khả năng hiển thị theo thời gian thực về tình trạng chỗ ngồi. Thay vì dựa vào kiểm tra thủ công hoặc cập nhật của nhân viên phục vụ, chủ nhà có thể nhanh chóng hướng dẫn khách, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện tỷ lệ lấp đầy bàn, dẫn đến dịch vụ suôn sẻ hơn và trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Một ví dụ thú vị về một giải pháp tương tự có thể được thấy tại một địa điểm Outback Steakhouse ở Portland. Nhà hàng đã thử nghiệm một hệ thống điều khiển bằng AI sử dụng máy ảnh để theo dõi hoạt động trong sảnh và khu vực ăn uống.

Bằng cách theo dõi chuyển động của khách, hoạt động của nhân viên và trạng thái bàn theo thời gian thực, công nghệ này cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng chỗ ngồi, thời gian chờ đợi và lưu lượng khách tổng thể. Dữ liệu này giúp các nhà quản lý nhanh chóng xác định các bàn trống hoặc chưa dọn dẹp, điều chỉnh mức độ nhân viên và tăng tốc độ xếp chỗ cho khách, cuối cùng là giảm thời gian chờ đợi, giảm thiểu tình trạng khách bỏ đi và cải thiện trải nghiệm ăn uống.

‍

Giám sát vệ sinh bằng AI trong nhà hàng

Sau đại dịch, các nhà hàng chịu áp lực lớn hơn trong việc duy trì các tiêu chuẩn vệ sinh nghiêm ngặt, từ quy trình rửa tay đến vệ sinh bề mặt. Tuy nhiên, việc đảm bảo các biện pháp này được tuân thủ nhất quán ở nhiều địa điểm khác nhau là điều nói dễ hơn làm. 

Việc dựa vào kiểm tra thủ công thường dẫn đến những lỗ hổng trong tuân thủ, tiêu chuẩn không nhất quán và tăng rủi ro, đặc biệt đối với các doanh nghiệp thực phẩm quy mô lớn. Một phương pháp thông minh và đáng tin cậy hơn là điều cần thiết để duy trì trách nhiệm giải trình và tính minh bạch. 

Ví dụ: các giải pháp thị giác máy tính có thể được sử dụng để theo dõi các hoạt động vệ sinh, xử lý thực phẩm và hành vi của nhân viên trong thời gian thực. Trong nhiều trường hợp, cơ sở hạ tầng CCTV hiện có có thể được tận dụng để theo dõi các hoạt động như rửa tay, sử dụng đúng cách PPE (Thiết bị Bảo vệ Cá nhân) như găng tay và khẩu trang, và thậm chí xác minh xem nhân viên nhà bếp có đang đội các vật dụng bắt buộc như mũ trùm tóc hay không. Bằng cách tự động hóa các kiểm tra này, các nhà hàng có thể giảm nhu cầu giám sát liên tục và đảm bảo rằng các quy trình an toàn được tuân thủ nhất quán trong suốt cả ngày.

‍

Các chương trình khách hàng thân thiết sử dụng AI: Một cách thông minh hơn để thu hút khách hàng

Các chương trình khách hàng thân thiết trong nhà hàng đang trở nên thông minh hơn với sự trợ giúp của AI, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng. Hãy tưởng tượng bạn bước vào nhà hàng yêu thích của mình và hệ thống ngay lập tức nhận ra bạn. Nó biết bạn đã gọi món gì trước đây và đưa ra các đề xuất phù hợp dựa trên sở thích của bạn.

Thị giác máy tính có thể biến điều này thành hiện thực bằng cách cho phép các nhà hàng nhận ra khách hàng quen bằng cách sử dụng nhận dạng khuôn mặt hoặc dữ liệu sinh trắc học, tạo ra trải nghiệm liền mạch và cá nhân hóa. 

Các nhà hàng như Panera Bread đã tận dụng phương pháp này với hệ thống nhận dạng lòng bàn tay Amazon One để tăng tốc thanh toán và hợp lý hóa việc theo dõi khách hàng thân thiết. Khách hàng chỉ cần quét lòng bàn tay để thanh toán và tự động truy cập tài khoản khách hàng thân thiết MyPanera của họ - không cần thẻ, điện thoại hoặc ứng dụng. 

Cách tiếp cận này không chỉ giúp việc thanh toán nhanh hơn và thuận tiện hơn mà còn giúp Panera theo dõi tốt hơn các lượt ghé thăm và hiểu rõ hơn về sở thích của khách hàng trong thời gian thực. Dựa trên những thông tin chi tiết này, hệ thống có thể gửi các ưu đãi được cá nhân hóa, khuyến khích khách hàng quay lại thường xuyên hơn và củng cố lòng trung thành với thương hiệu.

‍

Tương lai của công nghệ nhà hàng thông minh

Tương lai của công nghệ nhà hàng thông minh đang đến rất nhanh. Robot trong nhà hàng đang trở nên phổ biến hơn, với các chuỗi như Burger King và Chick-fil-A đã thử nghiệm robot phục vụ để giao đồ ăn. Được dẫn đường bởi thị giác máy tính, những robot này giúp quản lý thời gian bận rộn đồng thời thêm một nét tương tác, đậm chất tương lai cho trải nghiệm ăn uống.

‍

Trong khi đó, tự động hóa cũng là một lĩnh vực trọng tâm đối với nhiều doanh nghiệp trong vận hành nhà bếp. Mục tiêu là tạo ra những căn bếp thông minh và hiệu quả hơn, nơi AI và robot làm việc cùng với đội ngũ nhân viên - không phải để thay thế nhân viên, mà là để tăng cường tốc độ, tính nhất quán và chất lượng tổng thể. 

Ví dụ, Chipotle đã giới thiệu Chippy - một hệ thống tự động xử lý việc chiên và nêm gia vị cho bánh tortilla. Bằng cách đảm nhận các công việc chuẩn bị lặp đi lặp lại, Chippy cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đảm bảo chất lượng bánh luôn cao đồng thời giảm thiểu sai sót trong quá trình chuẩn bị thực phẩm vào giờ cao điểm. Nhờ đó, dịch vụ được thực hiện nhanh hơn, sự hài lòng của khách hàng được cải thiện và hiệu quả làm việc của nhân viên tăng lên.

Ưu và nhược điểm của phân tích nhà hàng dựa trên AI

Đây là cái nhìn cận cảnh về một số lợi ích chính mà thị giác máy tính mang lại cho ngành dịch vụ thực phẩm:

• Kiểm tra tuân thủ dễ dàng hơn: Thị giác máy tính có thể tự động theo dõi các hoạt động vệ sinh và an toàn trong thời gian thực, giúp các nhà hàng dễ dàng tuân thủ các quy định về thực phẩm và vượt qua các cuộc kiểm tra mà không bị căng thẳng.
  
  
• Quyết định thực đơn thông minh hơn: Bằng cách theo dõi những món ăn mà khách hàng chọn hoặc bỏ qua (đặc biệt là trong các bữa tiệc buffet và khu vực tự phục vụ), các nhà hàng có thể tinh chỉnh thực đơn của họ và cắt giảm lãng phí thực phẩm.
  
  
• Tính nhất quán của thương hiệu trên các địa điểm: Đối với các chuỗi nhà hàng, thị giác máy tính giúp duy trì tính nhất quán trong cách trình bày món ăn, tiêu chuẩn dịch vụ và tuân thủ vệ sinh trên nhiều địa điểm, bảo vệ danh tiếng thương hiệu.

Mặc dù thị giác máy tính mang lại nhiều lợi thế cho không gian này, nhưng có một vài hạn chế cần ghi nhớ khi triển khai các giải pháp Vision AI. Dưới đây là một số hạn chế cần xem xét:

• Lo ngại về quyền riêng tư: Sự hiện diện của máy ảnh có thể khiến một số khách hàng và nhân viên cảm thấy khó chịu. Nếu không có giao tiếp rõ ràng, nó có thể làm dấy lên lo ngại về giám sát và quyền riêng tư cá nhân.
  
  
• Độ chệch trong mô hình AI (Bias in AI models): Nếu không được huấn luyện đúng cách với dữ liệu đa dạng, các mô hình thị giác máy tính có thể phản ánh những độ chệch có thể ảnh hưởng không công bằng đến dịch vụ hoặc việc ra quyết định.
  
  
• Thách thức tích hợp: Tích hợp thị giác máy tính với các hệ thống nhà hàng hiện có, như theo dõi hàng tồn kho hoặc các công cụ quản lý nhà bếp, có thể phức tạp và tốn thời gian.

Những điều cần nhớ

Khi kỳ vọng của khách hàng tăng lên và nhu cầu về các hoạt động trơn tru hơn ngày càng tăng, computer vision đang trở thành một phần thiết yếu của ngành dịch vụ thực phẩm ngày nay. Nó giúp các nhà bếp hoạt động hiệu quả hơn, giảm lãng phí, cải thiện vệ sinh và tối ưu hóa trải nghiệm ăn uống tổng thể. 

Cho dù đó là chuỗi thức ăn nhanh hay bếp trên nền tảng đám mây, ngày càng có nhiều nhà hàng áp dụng công nghệ này để duy trì khả năng thích ứng và cạnh tranh. Trong tương lai, vai trò của thị giác máy tính có thể sẽ tiếp tục tăng lên. Khi AI thị giác trở nên dễ tiếp cận hơn, chúng ta đang thấy những đổi mới thú vị như nhà bếp hoàn toàn tự động và trải nghiệm được cá nhân hóa hơn cho khách hàng đang được khám phá. 

Hãy trở thành một phần của cộng đồng của chúng tôi! Đi sâu vào kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá Vision AI. Bạn quan tâm đến việc xây dựng các giải pháp thị giác máy tính? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu thêm về những đổi mới như AI trong chăm sóc sức khỏe và Vision AI trong sản xuất.