Tối ưu hóa hoạt động bằng Vision AI trong nhà hàng

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 đúng giờ và thiết lập được tổ chức tốt có thể để lại ấn tượng lâu dài - giúp doanh nghiệp xây dựng lòng trung thành của khách hàng, thu hút các đánh giá tích cực và thúc đẩy khách hàng quay lại.

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

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

Một công nghệ có tác động 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 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 nhận dạng thực phẩm theo thời gian thực. Điều này giúp các nhà hàng có thể theo dõi đơn hàng, xác minh kích thước khẩu phần và giám sát hoạt động của 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, nêu bật các ứng dụng thực tế và khám phá tương lai.

‍

Một cái nhìn về Vision AI trong ngành dịch vụ thực phẩm

Giả sử bạn gọi một chiếc pizza từ chuỗi cửa hàng pizza yêu thích của mình, nhưng khi nhận được, nó không phải là thứ bạn gọi. Lớp phủ không đúng hoặc nướng không đều có thể dễ dàng biến một khách hàng phấn khích thành một khách hàng thất vọng. 

Để tránh những sai lầm 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 tổng thể tốt hơn cho khách hàng. 

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 không đúng 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 đoạn thể hiện, không chỉ xác định từng lớp phủ mà còn phác thảo và dán nhãn 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 khẩu phần và tính nhất quán tổng thể chỉ trong nháy mắt.

‍

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

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

Giám sát tình trạng chiếm dụng bàn ăn trong nhà hàng

Trong các nhà hàng và quán cà phê đông đúc, mọi chỗ ngồi đều quan trọng. Vào giờ cao điểm, ngay cả một bàn không được giám sát hoặc không được 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 có trống, có người ngồi hay đã đặt chỗ trước không, 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 nhân viên phục vụ, người phục vụ có thể nhanh chóng chỉ dẫn khách, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện tỷ lệ luân chuyển bàn, mang lại dịch vụ mượt mà hơn và trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Một ví dụ thú vị về giải pháp tương tự có thể thấy tại Outback Steakhouse ở Portland. Nhà hàng đã thử nghiệm một hệ thống do AI điều khiển sử dụng camera để theo dõi hoạt động ở 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 cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng chỗ ngồi, thời gian chờ và lưu lượng khách nói chung. Dữ liệu này giúp người quản lý nhanh chóng xác định các bàn trống hoặc chưa được dọn, điều chỉnh mức độ nhân viên và đẩy nhanh tốc độ sắp xếp chỗ ngồi cho khách, cuối cùng là giảm thời gian chờ, giảm thiểu tình trạng bỏ đi và cải thiện trải nghiệm ăn uống.

‍

Giám sát vệ sinh bằng AI trong nhà hàng

Sau đại dịch, các nhà hàng cảm thấy áp lực hơn trong việc duy trì các tiêu chuẩn vệ sinh nghiêm ngặt, từ thói quen rửa tay đến vệ sinh bề mặt. Tuy nhiên, đảm bảo các biện pháp này được thực hiện nhất quán ở nhiều địa điểm thì nói dễ hơn làm. 

Việc dựa vào các kiểm tra thủ công thường dẫn đến những lỗ hổng trong việc tuân thủ, các tiêu chuẩn không nhất quán và rủi ro gia tăng, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp thực phẩm quy mô lớn. Một cách tiếp cận thông minh hơn, 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 theo 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 PPE (Thiết bị bảo vệ cá nhân) như găng tay và khẩu trang, và thậm chí xác minh xem nhân viên nhà bếp có đeo các vật dụng bắt buộc như lưới trùm đầu hay không. Bằng cách tự động hóa các lần kiểm tra này, các nhà hàng có thể giảm nhu cầu giám sát liên tục và đảm bảo rằng các giao thức an toàn được tuân thủ nhất quán trong suốt cả ngày.

‍

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 nhiều 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 những gì bạn đã gọi trước đó và đưa ra các đề xuất phù hợp dựa trên sở thích của bạn.

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

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

Cách tiếp cận này không chỉ giúp thanh toán nhanh hơn và thuận tiện hơn mà còn giúp Panera theo dõi tốt hơn các lượt truy cập và hiểu sở thích của khách hàng theo 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 hướng dẫn bởi thị giác máy tính, những robot này giúp quản lý các khoảng thời gian bận rộn đồng thời thêm nét tương tác, mang tính tương lai vào trải nghiệm ăn uống.

‍

Trong khi đó, khi nói đến hoạt động nhà bếp, tự động hóa cũng là một lĩnh vực trọng tâm của nhiều doanh nghiệp. Mục tiêu là tạo ra những nhà bếp thông minh hơn, hiệu quả hơn, nơi AI và robot làm việc cùng với các nhóm con người - không phải để thay thế nhân viên, mà để tăng tốc độ, tính nhất quán và chất lượng tổng thể. 

Ví dụ, Chipotle đã giới thiệu Chippy - một hệ thống tự động xử lý chiên và tẩm gia vị cho khoai tây chiên tortilla. Bằng cách tiếp quản các nhiệm vụ chuẩn bị lặp đi lặp lại, Chippy cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đảm bảo khoai tây chiên chất lượng cao đồng đều trong khi giảm lỗi chuẩn bị thực phẩm trong giờ cao điểm. Do đó, dịch vụ di chuyển nhanh hơn, sự hài lòng của khách hàng được cải thiện và hiệu quả của nhân viên tăng lên.

Ưu và nhược điểm của phân tích nhà hàng sử dụng AI

Sau đây là cái nhìn sâu hơn về một số lợi ích chính mà công nghệ thị giác máy tính mang lại cho ngành dịch vụ thực phẩm :

• Kiểm tra tuân thủ dễ dàng hơn: Công nghệ thị giác máy tính có thể tự động theo dõi các hoạt động vệ sinh và an toàn theo thời gian thực, giúp các nhà hàng dễ dàng tuân thủ các quy định về thực phẩm và vượt qua các cuộc thanh tra mà không bị căng thẳng.
  
  
• Quyết định thực đơn thông minh hơn: Bằng cách theo dõi món ăn nào khách hàng chọn hoặc bỏ qua (đặc biệt là ở các bữa tiệc buffet và khu vực tự phục vụ), các nhà hàng có thể tinh chỉnh thực đơn và cắt giảm lãng phí thực phẩm.
  
  
• Tính nhất quán của thương hiệu trên nhiều địa điểm: Đối với các chuỗi nhà hàng, công nghệ 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 vẫn có một số hạn chế cần lưu ý khi triển khai các giải pháp Vision AI. Sau đây là một số hạn chế cần cân nhắc:

• Mối quan ngại về quyền riêng tư : Sự hiện diện của camera có thể khiến một số khách hàng và nhân viên cảm thấy không thoải mái. Nếu không có sự giao tiếp rõ ràng, điều này có thể gây ra mối quan ngại về giám sát và quyền riêng tư cá nhân.
  
  
• Sự thiên vị trong các mô hình AI: Nếu không được đào tạo đúng cách với dữ liệu đa dạng, các mô hình thị giác máy tính có thể phản ánh sự thiên vị có thể ảnh hưởng không công bằng đến dịch vụ hoặc việc ra quyết định.
  
  
• Thách thức về tích hợp: Việc tích hợp công nghệ thị giác máy tính với các hệ thống nhà hàng hiện có, như công cụ theo dõi hàng tồn kho hoặc quản lý bếp, có thể phức tạp và tốn thời gian.

Những điểm chính

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

Cho dù là chuỗi thức ăn nhanh hay bếp đám mây, ngày càng nhiều nhà hàng áp dụng công nghệ này để duy trì khả năng thích ứng và cạnh tranh. Nhìn về phía trước, vai trò của thị giác máy tính có thể sẽ tiếp tục phát triển. Khi Vision AI trở nên dễ tiếp cận hơn, chúng ta đang thấy những cải tiến thú vị như bếp hoàn toàn tự động và trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng đang được khám phá. 

Hãy trở thành một phần trong cộng đồng của chúng tôi! Hãy khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá Vision AI. Bạn có muốn xây dựng các giải pháp về thị giác máy tính không? 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 các cải tiến như AI trong chăm sóc sức khỏe và Vision AI trong sản xuất .