Знакомство с новым рестораном или кафе обычно начинается с чтения отзывов о качестве и эффективности обслуживания. Быстрое обслуживание, своевременная доставка еды и хорошо организованная обстановка могут оставить неизгладимое впечатление, помогая компаниям повышать лояльность клиентов, привлекать положительные отзывы и стимулировать повторные посещения.
Вот почему многие рестораны всегда ищут способы улучшить свои внутренние операции. В частности, они все чаще обращаются к инновационным технологиям, чтобы повысить эффективность и сохранить удовлетворенность клиентов.
На самом деле, исследования показывают, что компания по производству продуктов питания и напитков, получающая 10 миллиардов долларов годового дохода, может получить от 810 миллионов до 1,6 миллиарда долларов добавленной стоимости, внедрив цифровые и ИИ-технологии во 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 YOLO11, можно использовать для обнаружения объектов в реальном времени и идентификации продуктов питания. Это позволяет ресторанам отслеживать заказы, проверять размеры порций и контролировать работу кухни, оптимизируя рабочий процесс и повышая скорость обслуживания.
В этой статье мы рассмотрим, как машинное зрение в ресторанах меняет отрасль, рассмотрим реальные приложения и выясним, что нас ждет в будущем.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для обнаружения продуктов питания.
Взгляд на машинное зрение с точки зрения сферы общественного питания
Допустим, вы заказываете пиццу в любимой сети пиццерий, но когда она прибывает, это не то, что вы заказывали. Неправильная начинка или неравномерная выпечка могут легко превратить восторженного клиента в разочарованного.
Чтобы избежать подобных ошибок, многие предприятия общественного питания интегрируют машинное зрение в свои рабочие процессы. Компьютерное зрение используется кафе и ресторанами для повышения точности, оптимизации операций и обеспечения лучшего общего обслуживания клиентов.
Например, в производстве пиццы модели Vision AI, такие как YOLO11, могут использоваться для проверки пиццы в режиме реального времени, выявляя 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, которая не только идентифицирует каждую начинку, но также выделяет и маркирует их по отдельности. Этот более глубокий уровень детализации обеспечивает более точный контроль качества, позволяя ресторанам быстро проверять правильность размещения, размеры порций и общую согласованность.
Рис. 2. Обнаружение и сегментация начинок для пиццы с помощью YOLO.
Применение компьютерного зрения для ресторанов и кафе
Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение меняет работу ресторанов, давайте рассмотрим некоторые из его реальных применений.
Мониторинг занятости столиков в ресторане
В оживленных ресторанах и кафе каждое место имеет значение. В часы пик даже один неконтролируемый или неубранный столик может привести к более длительному времени ожидания, разочарованию гостей и потере дохода. Вот где передовые технологии, такие как компьютерное зрение, действительно имеют значение.
Точно определяя, пусты ли столы, заняты или зарезервированы, Vision AI может предоставить менеджерам в режиме реального времени видимость наличия мест. Вместо того чтобы полагаться на ручные проверки или обновления персонала зала, хозяева могут быстро направлять гостей, сокращать время ожидания и улучшать показатели оборачиваемости столов, что приводит к более плавному обслуживанию и лучшему опыту клиентов.
Интересный пример подобного решения можно увидеть в заведении Outback Steakhouse в Портленде. Ресторан опробовал систему на основе ИИ, которая использует камеры для мониторинга активности в вестибюле и обеденных зонах.
Отслеживая перемещение гостей, активность персонала и статус столов в режиме реального времени, технология дает представление о наличии мест, времени ожидания и общем потоке людей. Эти данные помогают менеджерам быстро определять свободные или незаполненные столы, корректировать численность персонала и ускорять рассадку гостей, в конечном итоге сокращая время ожидания, сводя к минимуму количество уходов и улучшая качество обслуживания.
Рис. 3. Отслеживание столов в реальном времени улучшает рассадку и качество обслуживания гостей.
Мониторинг гигиены с помощью ИИ в ресторанах
После пандемии рестораны испытывают большее давление в плане соблюдения строгих стандартов гигиены, от процедур мытья рук до дезинфекции поверхностей. Однако обеспечение последовательного соблюдения этих практик в разных местах — это легче сказать, чем сделать.
Опираясь на ручные проверки, часто возникают пробелы в соблюдении, непоследовательные стандарты и повышенный риск, особенно для крупных предприятий общественного питания. Более разумный и надежный подход необходим для поддержания подотчетности и прозрачности.
Например, решения на основе компьютерного зрения можно использовать для мониторинга гигиенических практик, обработки пищевых продуктов и поведения персонала в режиме реального времени. Во многих случаях существующую инфраструктуру видеонаблюдения можно использовать для отслеживания таких действий, как мытье рук, правильное использование СИЗ (средств индивидуальной защиты), таких как перчатки и маски, и даже проверки того, носят ли сотрудники кухни необходимые предметы, такие как сетки для волос. Автоматизируя эти проверки, рестораны могут снизить необходимость постоянного надзора и гарантировать, что протоколы безопасности будут постоянно соблюдаться в течение дня.
Рис. 4. Умные камеры можно использовать для отслеживания гигиены в режиме реального времени, чтобы обеспечить безопасность на кухне.
Программы лояльности с использованием ИИ: более умный способ привлечения клиентов
Программы лояльности в ресторанах становятся умнее с помощью ИИ, создавая более персонализированный опыт для клиентов. Представьте, что вы заходите в свой любимый ресторан, и система сразу узнает вас. Она знает, что вы заказывали раньше, и предлагает индивидуальные рекомендации на основе ваших предпочтений.
Компьютерное зрение может сделать это реальностью, позволяя ресторанам распознавать постоянных клиентов с помощью распознавания лиц или биометрических данных, создавая бесшовные и персонализированные впечатления.
Такие рестораны, как Panera Bread, уже используют этот подход с системой распознавания ладоней Amazon One для ускорения платежей и оптимизации отслеживания лояльности. Клиенты просто сканируют свою ладонь, чтобы заплатить, и автоматически получают доступ к своей учетной записи лояльности MyPanera — карты, телефоны или приложения не требуются.
Такой подход не только ускоряет и упрощает оформление заказа, но и помогает Panera лучше отслеживать посещения и понимать предпочтения клиентов в режиме реального времени. Основываясь на этих знаниях, система может отправлять персонализированные предложения, побуждая клиентов возвращаться чаще и укрепляя лояльность к бренду.
Рис. 5. Сканирование ладони клиента для ускорения платежей.
Будущее умных ресторанных технологий
Будущее умных ресторанных технологий приближается 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. Руководствуясь компьютерным зрением, эти роботы помогают управлять загруженными периодами, добавляя футуристический, интерактивный штрих к процессу приема пищи.
Рис. 6. Сервисный робот Chick-fil-A.
Между тем, когда дело доходит до кухонных операций, автоматизация также является ключевым направлением для многих предприятий. Цель состоит в том, чтобы создать более умные, более эффективные кухни, где ИИ и робототехника работают вместе с человеческими командами — не для замены персонала, а для повышения скорости, последовательности и общего качества.
Например, Chipotle представила Chippy — автоматизированную систему, которая занимается жаркой и приправкой чипсов из тортильи. Взяв на себя повторяющиеся задачи по подготовке, Chippy позволяет персоналу сосредоточиться на более сложных обязанностях, обеспечивая неизменно высокое качество чипсов и сокращая ошибки приготовления пищи в часы пик. В результате обслуживание осуществляется быстрее, удовлетворенность клиентов улучшается, а эффективность персонала увеличивается.
Плюсы и минусы аналитики ресторанов на основе ИИ
Вот более подробный обзор некоторых основных преимуществ, которые компьютерное зрение дает индустрии общественного питания:
- Более простые проверки соответствия: компьютерное зрение может автоматически отслеживать правила гигиены и безопасности в режиме реального времени, что упрощает для ресторанов соблюдение правил в отношении пищевых продуктов и прохождение проверок без стресса.
- Более разумные решения по меню: отслеживая, какие блюда клиенты выбирают или пропускают (особенно в буфетах и зонах самообслуживания), рестораны могут точно настраивать свои меню и сокращать пищевые отходы.
- Единообразие бренда в разных местах: для сетей ресторанов компьютерное зрение помогает поддерживать единообразную подачу блюд, стандарты обслуживания и соблюдение гигиены в разных местах, защищая репутацию бренда.
Хотя компьютерное зрение дает много преимуществ для этой сферы, 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 персонала. 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 предвзятость, которая может несправедливо повлиять на обслуживание или принятие решений.
- Проблемы интеграции: Интеграция компьютерного зрения с существующими системами ресторанов, такими как инструменты отслеживания запасов или управления кухней, может быть сложной и трудоемкой.
Выводы
По мере того, как растут ожидания клиентов и растет потребность 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 общий опыт приема пищи.
Будь то сети быстрого питания или облачные кухни, все больше ресторанов внедряют эту технологию, чтобы оставаться адаптивными и конкурентоспособными. Заглядывая вперед, можно сказать, что роль компьютерного зрения, скорее всего, продолжит расти. По мере того, как Vision AI становится более доступным, мы видим интересные инновации, такие как полностью автоматизированные кухни и более персонализированный опыт для клиентов.
