Аналитика ресторанов на основе ИИ
Технологии компьютерного зрения для постоянного контроля ключевых операций ресторана
Видеоаналитика кухонных операций
Позвольте компьютерному зрению собирать данные о производительности ваших работников на кухне на основе существующих данных наблюдения. Система обнаруживает действия и вычисляет количество времени, затраченного каждым сотрудником на работу в определенных рабочих зонах. В результате руководство располагает достоверными данными о каждой операции, работе команды и сотрудников.

Счетчик размещения заказов
Разрешите алгоритму машинного обучения отслеживать количество людей, ожидающих в очереди для размещение заказа, и сравнивать его с наличием обслуживающего персонала. Эти данные предоставляют руководству бизнеса доступ к информации о производительности сотрудников и команды в целом, выявляя слабые места в продажах.
Отслеживайте уборку столов
Получите четкое представление о том, как долго на столах остаются грязные подносы после ухода клиента. Сравните результаты в разных ресторанах и используйте геймификацию для мотивации персонала Вашего ресторана.
Обзор кейса
Краткая история успешной реализации проекта ресторанной аналитики для сети пиццерий
Что было "до"?
Успешная сеть ресторанов ежегодно открывает несколько новых филиалов. Все рестораны являются прибыльными, однако некоторые из них демонстрируют более высокие показатели, чем другие. Популярность и эффективность новых пиццерий зависят не только от их местоположения, но и от качества и эффективности внутренних процессов, таких как приготовление пищи, подача блюд, обслуживание, уборка столов и помещений в целом. Руководству нужны дополнительные надежные и подробные данные о производительности, чтобы понять, что именно делает работу ресторана лучше и насколько хорошо различные функции и роли выполняются в настоящее время.
В чем была проблема?
Оценка текущих бизнес-процессов с помощью специалистов-оценщиков потребует большого количества сотрудников с одинаковой квалификацией, использующих одну и ту же методологию. Кроме того, объективность собранных данных и выводов была бы сомнительной, поскольку поведение и производительность персонала изменились бы под наблюдением (люди обычно работают усерднее, когда чувствуют, что их производительность оценивается). Это также потребовало бы, чтобы каждый эксперт по оценке наблюдал и регистрировал действия нескольких сотрудников одновременно в течение многих часов, не упуская деталей. Это повлекло бы за собой "человеческий фактор" и субъективность на каждом этапе, снижая надежность данных.
Что мы сделали?
НейроСистемс спроектировала и разработала комплексное программное решение, которое анализирует видеоданные, снятые существующей системой видеонаблюдения клиента, для выявления и оценки регулярных операций ресторана. Программное обеспечение автоматически определяет тип операции, выполняемой каждым сотрудником в каждый момент времени, количество гостей в очереди для оформления заказа и количество времени, затрачиваемого на уборку каждого стола после ухода гостей. Собранная статистика отображается в понятном и последовательном виде на центральном портале самообслуживания, где авторизованные пользователи могут создавать готовые или самостоятельно созданные статистические отчеты и визуальные макеты.
Каков был результат?
Заказчик получил мощный инструмент для надежной оценки производственного процесса в нескольких ресторанах. После сбора данных о производительности за первые две недели новый инструмент позволил бизнесу выявить конкретные отклонения в определенных процессах, которые повлияли на общую производительность объекта. В некоторых случаях руководство принимало немедленные бизнес-решения. Другие, требовали дополнительного аудита, но это занимало гораздо меньше времени и ресурсов, поскольку конкретный целевой процесс был определен заранее. Во всех случаях показатели эффективности продемонстрировали немедленный рост.
Как это работает?
Ядром ИИ-системы является программное обеспечение, использующее алгоритмы машинного обучения. Оно может работать как на удаленном сервере, так и на специализированных компьютерах (блоках обработки видео), расположенных в каждом объекте, что позволяет создавать централизованную, децентрализованную, комбинированную или облачную архитектуру.

ПО использует данные, полученные существующей системой видеонаблюдения, для анализа видеопотоков. На начальном этапе настройки системный администратор использует панель администратора для определения зон для каждой операции (нарезка, приготовление, приготовление, мытье, уборка стола для гостей, кассовый стол и т.д.) на изображениях, снятых камерой. Униформа персонала отмечена уникальными графическими маркерами, которые помогают компьютерному зрению четко идентифицировать каждого сотрудника. Модель машинного обучения, созданная специалистами по обработке данных, определяет операции, выполняемые каждым сотрудником в каждый момент времени. Эта информация хранится в базе данных, которая будет многократно использоваться для аналитических отчетов, содержащих аналитическую информацию. Авторизованный персонал может просматривать предварительно разработанные графические визуализации производительности, а также создавать свои собственные отчеты с помощью встроенного конструктора отчетов.
Может ли быть лучше?
Это решение может развиваться в нескольких направлениях. Могут быть добавлены новые функции для повышения вовлеченности персонала ресторана. Например, можно геймифицировать работу персонала, предоставив им доступ к командным или личным данным о производительности, а также создать внутреннюю систему награждения за выдающиеся достижения. Аналитика может дать гораздо больше информации, если она сочетается с программным обеспечением для управления ресторанным бизнесом. Это, например, может помочь увидеть неочевидные зависимости между уровнем продаж конкретного блюда в конкретном ресторане и отклонением процесса его приготовления в нем.

Добавление новых функций компьютерного зрения позволит анализировать проходимость, санитарные нормы (ношение перчаток и масок) и многие другие аспекты, повышающие удовлетворенность клиентов, снижающие риски и предотвращающие потери.