Искусственный интеллект и ресторанный бизнес

1.

НИУ КЭУ им. Мусы Рыскулбекова
Кафедра «Товароведение, таможенная экспертиза и ресторанный бизнес»
Всемирный день защиты прав потребителя
Тема доклада «Искусственный интеллект и ресторанный
бизнес»
Бишкек 2024
Выполнил: студент
группы РБ-1-20
Оленчич В.А.

2.

УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ: ПРЕЦИЗИОННЫЙ
ПОДХОД
• Ключевая задача в ресторанном бизнесе -управление запасами:
необходимо точно знать, сколько и каких продуктов нужно закупать,
чтобы минимизировать издержки и избежать дефицита. На помощь
приходит ИИ, анализирующий множество данных: от сезонности и
погоды до трендов потребления. Рестораны, использующие ИИ,
способны прогнозировать спрос, сокращая количество неиспользуемых
продуктов и повышая прибыль.

3.

• Основа для эффективного управления запасами -анализ спроса.
ИИ способен обрабатывать огромные объемы данных о
продажах, погоде, местных событиях, социальных медиа. Это
позволяет предсказывать спрос с высокой точностью. Система
может
уловить,
что
продажи
определенного
блюда
увеличиваются в дождливые дни и предложить увеличить
закупку необходимых ингредиентов.

4.

• Закупки в ресторанах основывались на интуиции и опыте. ИИ предлагает
более научный подход. ИИ могут точно определять, сколько и каких
продуктов заказывать, учитывая сроки годности и потребление.
• ИИ используют для динамического ценообразования. Если система
фиксирует избыток определенного продукта, она может предложить
скидки на блюда с этим продуктом, помогая тем самым уменьшить
потери.

5.

ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ
• Сеть
кафе
Starbucks использует ИИ
для
прогнозирования
спроса и оптимизации
запасов
в
каждом
отдельном
кафе,
что
позволяет
сократить
пищевые
отходы
и
повысить эффективность
работы.
• BlueCart - использует ИИ
для упрощения процесса
заказа продуктов и
управления запасами для
ресторанов и
поставщиков. Платформа
анализирует данные
заказов, для помощи
ресторанам
прогнозировать спрос и
оптимизировать заказы,
тем самым снижая
издержки и предотвращая
пищевые отходы.
•Winnow
Solutionsиспользует
ИИ
для
анализа
отходов
на
кухнях
ресторанов.
Система отслеживает,
какие
продукты
выбрасываются,
и
предоставляет
шефповарам
данные,
которые
используют
для
оптимизации
закупок и снижения
количества отходов.

6.

•Upserve - менеджментсервис, который использует
ИИ для предоставления
аналитики по продажам,
тенденциям и поведению
клиентов.
•Aigens - гонконгская
компания, предлагающая
решения на основе ИИ
для
автоматизации
заказов и управления
запасами в ресторанах.
•NCR Inventory Management эта
система
предлагает
интегрированный подход к
управлению
запасами,
используя данные в реальном
времени для автоматизации
процессов
закупок
и
контроля запасов.

7.

КУЛИНАРНОЕ ТВОРЧЕСТВО: ИИ В РОЛИ ШЕФ-ПОВАРА
(ИИ) преображает подход к созданию блюд и разработке меню в ресторанах. Эта
технология открывает новые горизонты для шеф-поваров, предлагая
уникальные сочетания вкусов и текстур.
ИИ анализирует огромные массивы данных о кулинарных предпочтениях,
рецептах и пищевых трендах. Это позволяет предлагать инновационные
сочетания ингредиентов, создавая блюда, которые могут удивить каждого.

8.

ПРИМЕРЫ
• Ресторан La Foodieteca , используют ИИ для создания персонализированных меню на
основе предпочтений клиентов, учитывая даже их аллергии и диетические
ограничения.
• "Chef Watson" от IBM - этот ИИ был разработан компанией IBM в сотрудничестве с
журналом Bon Appétit. Он способен анализировать рецепты, химические данные об
ингредиентах и региональных вкусовых предпочтений, чтобы создавать
инновационные и неожиданные рецепты.

9.

• "DeepChef" - Проект использует машинное обучение для создания рецептов. Система
анализирует рецепты и генерирует новые, учитывая пищевую ценность и доступные
ингредиенты.
• "IntelligentX Brewing Company" - пивоваренная компания, использующая алгоритмы
ИИ для улучшения своих рецептов пива. ИИ анализирует отзывы покупателей для
оптимизации вкуса. Делает его более привлекательным для конкретной аудитории.

10.

ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ: ИИ
ЗНАЕТ, ЧТО ВЫ ХОТИТЕ
В современном мире ресторанный бизнес кормит и стремится предложить каждому
клиенту уникальный опыт. ИИ играет ключевую роль в этом процессе, предоставляя
варианты обслуживания, которые могут значительно улучшить клиентский опыт.
ИИ анализирует предпочтения клиентов, их прошлые заказы, отзывы и даже
поведение в социальных сетях, чтобы создать профиль каждого посетителя.

11.

ИИ помогает оптимизировать обслуживание в ресторанах, анализирует поток
клиентов и предпочтения посетителей. Это позволяет ресторанам эффективно
распределять персонал, минимизировать время ожидания и улучшить общий
клиентский опыт. Интеграция с системами управления заказами позволяет
адаптировать меню и предложения в реальном времени.