Компьютерное зрение позволяет ресторанам повышать эффективность, сокращать расходы и улучшать качество обслуживания. Узнайте о лучших вариантах использования и о том, как рестораны могут эффективно внедрить собственные системы машинного зрения на базе искусственного интеллекта.
В эпоху цифровой трансформации ресторанная индустрия наверстывает упущенное, всё активнее внедряя технологии искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества обслуживания клиентов.
Компьютерное зрение, подраздел искусственного интеллекта (ИИ), позволяет машинам «видеть» и «понимать» изображения и видео в режиме реального времени. Далее мы обсудим огромный потенциал компьютерного зрения для внедрения инноваций в ресторанном бизнесе и покажем, как ИИ формирует будущее ресторанной индустрии.
Необходимость автоматизации в ресторанной индустрии
В современном динамичном и высококонкурентном мире гастрономии ресторанный бизнес сталкивается с множеством проблем. Они варьируются от управления растущими операционными расходами и нехваткой рабочей силы до обеспечения безопасности продуктов питания и поддержания стабильного качества. Одновременно растут и ожидания клиентов, что обуславливает потребность в удобстве, быстром обслуживании и экологичных практиках.
Чтобы справиться с этими проблемами, владельцы ресторанов стремятся развивать автоматизацию, внедряя новые технологии, такие как предиктивный или генеративный искусственный интеллект. Примеры использования в ресторанах включают системы искусственного интеллекта, чат-боты, POS-системы, системы интеллектуального заказа, автоматизацию кухни, голосовые помощники, прогнозирование спроса, анализ настроений, анализ данных машинного обучения и многое другое.
Автоматизация операций не только оптимизирует рабочие процессы, но и решает эти проблемы, помогая ресторанам оставаться прибыльными, обеспечивая при этом неизменно высокое качество обслуживания.
Кухни ресторанов используют компьютерное зрение для обнаружения объектов в реальном времени
Компьютерное зрение и ИИ в ресторанах
Компьютерное зрение и ИИ находятся на переднем крае этой революции автоматизации. Позволяя компьютерам интерпретировать визуальные данные из реального мира, компьютерное зрение предоставляет ценную информацию для оцифровки операций, упрощения принятия решений и повышения эффективности работы.
ИИ-зрение обеспечивает автоматизацию с помощью камер, которые служат «глазами» для наблюдения и анализа ситуаций с помощью методов машинного обучения. Данные в режиме реального времени собираются и анализируются с помощью ИИ и алгоритмов глубокого обучения. Эти системы обеспечивают полный обзор деятельности ресторана — от отслеживания запасов до мониторинга занятости столиков.
Современные приложения компьютерного зрения могут использовать обычные камеры видеонаблюдения без дополнительных датчиков. Это важно в ресторанной индустрии, поскольку такие предприятия, как сети ресторанов быстрого питания, часто работают по франчайзинговым моделям с использованием разнообразного оборудования.
Приложение с моделью машинного обучения для умных холодильников в ресторанах
Примеры использования компьютерного зрения в ресторанах
Применение компьютерного зрения в ресторанах разнообразно и зависит от бизнес-модели и стратегии. Вот некоторые из наиболее важных примеров использования визуального ИИ в ресторанах:
- Контроль качества: С помощью компьютерного зрения рестораны могут автоматизировать проверку качества и безопасности продуктов питания, сокращая количество ошибок и отходов. Стандартизированный контроль качества критически важен для предотвращения штрафов и проблем с безопасностью продуктов питания в крупных ресторанных сетях.
- Соблюдение стандартных операционных процедур: Визуальный ИИ используется для автоматического контроля гигиены на кухне и соблюдения стандартных операционных процедур, например, для обеспечения постоянного ношения перчаток и фиксаторов для волос сотрудниками. Такие примеры использования важны для кухонь-гостей и ресторанов быстрого питания, где владельцы бренда ограничены в возможностях обеспечения соблюдения правил.
- Управление столиками: Интеллектуальные алгоритмы могут отслеживать занятость столиков для эффективного управления рассадкой, увеличивая тем самым оборачиваемость посетителей. Оптимизация занятости столиков крайне важна для кафе и бистро. Аналогичным образом, камеры можно использовать для анализа использования парковок и автокасс.
- Управление запасами: Приложения для отслеживания запасов могут прогнозировать потребности в пополнении запасов. Они используют обнаружение и подсчёт объектов, распознавание нескольких штрихкодов и считывание этикеток. Рестораны формата «шведский стол» также могут использовать машинное зрение для оптимизации процесса пополнения.
- Вовлечённость клиентов: компьютерное зрение распознаёт модели поведения и предпочтения клиентов. Это используется для повышения вовлеченности клиентов и улучшения качества обслуживания, например, посредством обнаружения очередей для сокращения времени ожидания. Это важно как для обычных ресторанов, так и для фудтраков, кафе и бистро.
- Эффективность работы персонала: Анализ рабочих процессов помогает оптимизировать перемещение персонала и повысить эффективность работы в точке продаж. Визуальные алгоритмы позволяют принимать более обоснованные решения о найме на основе объективных данных.
Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о вариантах использования в ваших ресторанах.
Инфраструктура компьютерного зрения
Программная инфраструктура для систем компьютерного зрения представляет собой сочетание различных технологий, платформ и инструментов, необходимых для разработки, развертывания и управления приложениями компьютерного зрения. Такая инфраструктура искусственного зрения обычно включает в себя большое количество библиотек машинного обучения и фреймворков для обработки изображений и видео, таких как OpenCV, TensorFlow или PyTorch.
Инфраструктура искусственного зрения предоставляет программные системы искусственного интеллекта для эффективного масштабирования, поддержки и устранения неполадок в проектах компьютерного зрения. Поскольку большинству компаний требуется несколько приложений, инфраструктура искусственного интеллекта должна быть достаточно надежной и гибкой для централизованной работы всех приложений.
Поскольку компьютерное зрение требует обработки больших объемов видеоданных и значительных вычислительных нагрузок, такие системы искусственного интеллекта должны работать «на периферии». Такие архитектуры периферийного ИИ позволяют организовать масштабные развертывания на распределенных периферийных устройствах (серверах), подключенных к физическим камерам в ресторанах.
Обнаружение людей для определения занятости ресторанов
Наша платформа компьютерного зрения — это единственное комплексное решение для компаний, позволяющее создавать и масштабировать приложения компьютерного зрения в реальном мире. Она обеспечивает интуитивно понятный интерфейс, эффективную интеграцию оборудования и программного обеспечения, а также мощные инструменты обеспечения конфиденциальности и безопасности.
Платформа подходит для создания индивидуальных решений компьютерного зрения, а также для управления, масштабирования и оптимизации нескольких приложений в одном месте. Это делает его идеальным выбором для владельцев ресторанов, желающих автоматизировать работу с помощью компьютерного зрения, не раскрывая свои данные и приложения.
Закажите демонстрацию для своей компании и начните проверку концепции с первого пилотного приложения.
Одна платформа для всех приложений компьютерного зрения.
Разработать или купить готовые решения для компьютерного зрения?
При внедрении передовых технологий, таких как компьютерное зрение, компании часто сталкиваются с дилеммой «сделать или купить». Хотя покупка готового решения может включать в себя «стандартные» инструменты, всё больше ресторанов решают разрабатывать собственные системы машинного зрения на основе искусственного интеллекта.
Одной из ключевых причин такого выбора является контроль данных и конфиденциальность. Компании генерируют огромные объёмы ценных данных, которые при эффективном анализе и использовании могут обеспечить конкурентные преимущества. Создавая собственные системы, владельцы ресторанов сохраняют полное владение и контроль над своими данными, гарантируя их безопасность и максимальное использование.
Более того, системы машинного зрения, разработанные на заказ, можно адаптировать к конкретным потребностям и процессам бизнеса. Зачастую готовое решение не обеспечивает необходимого уровня интеграции. Индивидуально разработанные системы обеспечивают большую гибкость для внесения изменений или дополнений по мере развития бизнеса.
Наша компания помогает компаниям обучать свои команды и партнёров быстрой реализации проектов в области компьютерного зрения с использованием автоматизированных продуктов. При этом мы предоставляем всю необходимую поддержку и профессиональные услуги. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.
Глубокое обучение в ресторанных приложениях
Внедрение компьютерного зрения: пошаговое руководство
- Понимание потребности: Первый шаг — определение эксплуатационных задач, которые может решить компьютерное зрение. Составьте список всех возможных вариантов использования и оцените их по ценности и сложности по шкале от 1 до 10. Используя полученную оценку, составьте список из 3–5 вариантов использования.
- Определение приоритетов в дорожной карте. Определите пилотный вариант использования, с которого стоит начать. Важно выбрать одно очень простое приложение с разумной бизнес-ценностью. Это станет отправной точкой для внедрения компьютерного зрения.
- Планирование: Определите возможные сценарии внедрения приложения. Зачастую существуют разные способы достижения желаемого результата; например, движение можно обнаружить с помощью обнаружения объекта или оценки его позы, классификации и т. д. Затем определите необходимое оборудование для проверки концепции (PoC) и сформируйте команду во главе с руководителем проекта. #3: Инфраструктура: Выберите инфраструктуру компьютерного зрения или определите свой собственный стек. С Viso Suite вы получаете комплексную платформу компьютерного зрения с интуитивно понятным интерфейсом.
- Внедрение: Настройте рабочее пространство Viso Suite, разработайте приложение с помощью визуального перетаскивания и интегрируйте его с существующими системами и камерами.
- Обучение: Убедитесь, что члены команды понимают, как работает приложение и как они могут обновлять и настраивать систему.
- Итерации и оптимизация: Постоянно оценивайте эффективность системы, внося необходимые корректировки для достижения оптимальной производительности.
Заключение – технологии визуального ИИ для ресторанов
По мере развития ресторанов технологии компьютерного зрения будут играть всё более важную роль в автоматизации их деятельности. Крупные сети ресторанов, в частности, могут использовать технологии ИИ для сбора данных, автоматизации процессов и снижения затрат.
Платформа компьютерного зрения Viso Suite предоставляет мощное решение для ресторанов, стремящихся использовать эту технологию, предоставляя комплексную инфраструктуру, подходящую для всех приложений компьютерного зрения, необходимых сегодня и в будущем.
