Все мы знаем, что переработка пищевых продуктов включает в себя несколько видов деятельности, направленных на приготовление и приготовление пищи вкусной, доступной и безопасной. Многие вещи и процедуры приходят на ум при обсуждении эволюции пищевого сектора. Тем не менее, технология является единственной важной частью, которая часто упускается из виду. Технологии играют огромную роль в части производства продуктов питания исистем онлайн-заказов для бизнеса.

С помощью алгоритмов машинного обучения можно найти свою любимую кухню через приложения, а производители узнают о продажах продукта с помощью обработки данных и анализа. Современные технологии постоянно совершенствуют каждый фактор пищевой промышленности. От упаковки до продления срока годности продуктов питания и обеспечения их безопасности.

За счет снижения затрат на управление производством улучшается и качество продуктов питания.

Машинное обучение в ресторанной индустрии может улучшить и компьютеризировать процесс, сэкономить деньги и упростить различные виды бизнеса.

Искусственный интеллект и машинное обучение одновременно приносят пользу как малым (рестораны, бары и кафе), так и крупным предприятиям (производство продуктов питания).

Существует множество сценариев, в которых машинное обучение и ИИ могут беспрепятственно применяться ко всему рабочему процессу и ресторанному бизнесу в различных случаях. Теперь давайте посмотрим на некоторые из них, используя искусственный интеллект в пищевой промышленности.

Решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения предлагают множество возможностей для оптимизации и автоматизации процессов, экономии средств и сокращения числа человеческих ошибок во многих отраслях. AI и ML могут принести пользу ресторанам, барам и кафе, а также производству продуктов питания.

Искусственный интеллект в статистике ресторанного бизнеса

Ожидается, что с 2019 по 2025 год ресторанная индустрия может зарегистрировать среднегодовой темп роста до 63,5%. Из-за чего многие руководители уже берут или перемещают свой бизнес, позволяя передовым технологиям входить в свой рабочий процесс. Посмотрите на регионы и темпы роста с 2019 по 2021 год.

  • В 2019 году США были признаны ведущим регионом и сейчас являются вторым по величине регионом ресторанной индустрии ИИ с увеличением доли рынка на 29,1%.
  • По данным Министерства сельского хозяйства США, в США также наблюдалось увеличение стоимости отгрузки на 16%.

Конвенция об искусственном интеллекте в сфере общественного питания

Сокращение потерь и дополнительная прозрачность

Поскольку правила безопасности пищевых продуктов вызывают озабоченность, производители продуктов питания должны быть более прозрачными в отношении движения продуктов питания по цепочке поставок. В этом случае искусственный интеллект в производстве продуктов питания помогает контролировать каждый этап процесса, делать прогнозы цен и управления запасами и отслеживать путь товаров от места их выращивания до места их получения потребителями, обеспечивая прозрачность. Чтобы избежать переизбытка товаров, которые будут потрачены впустую, мы можем оценить спрос на транспортировку, ценообразование и запасы, используя такое решение, как машинное обучение в ресторанной индустрии.

Разберитесь с оптическими решениями

Раньше производственный процесс включал в себя длинную цепочку людей, состоящую из действий, находящихся в рутинной и монотонной связи непосредственно для выбора продуктов питания. С помощью алгоритмов или решений на основе машинного обучения и искусственного интеллекта проще сортировать большое количество продуктов по размеру и форме. Например, можно легко определить, какое пищевое растение картофеля обладает способностью распознавать и сортировать картофель, используемый для производства чипсов и картофеля фри. Овощи, фрукты или основные продукты любого другого цвета также можно различать и размещать с помощью одной и той же системы, а также снижает вероятность того, что покупатели откажутся от них. Согласно TORMA, покупатели или продавцы продуктов питания, как правило, имеют более четкое представление о вместимости, доступности, качестве и безопасности различных продуктов питания. Для проверки всех вышеупомянутых факторов используется основная сенсорная технология с камерой для определения биологических характеристик (например, длины, ширины и диаметра), а также включает адаптивный спектр, который хорошо определен для оптической сортировки пищевых продуктов.

Ремонт, техническое обслуживание и мониторинг

Чтобы отправить партию отличного качества, необходимо иметь большой, сложный и тщательно сконструированный набор машин. Выполнение таких огромных операций может привести к истощению машин в тот момент, когда техническое обслуживание является самым отчаянным шагом. Это может стоить целое состояние, если не будет какого-либо профилактического обслуживания. Он включает в себя два показателя: время ремонта или стоимость ремонта, а также классификацию проблем по одной. Техническое обслуживание, проводимое на регулярной основе, может помочь сэкономить до 50 % времени на техническое обслуживание и может помочь снизить затраты почти на 10 % из-за задержки технического обслуживания. Чтобы контролировать или отслеживать план обслуживания сложных и громоздких машин, можно положиться на ИИ. Создав цифровой двойник соответствующей машины, вы будете в курсе и хорошо информированы о данных о производительности по параметрам и масштабируете весь производственный процесс. Мало того, машинное обучение также помогает выявлять факторы, напрямую влияющие на качество производственного процесса, оптимизируя его с помощью анализа первопричин. А с помощью алгоритмов мониторинга состояния вы можете легко обнаруживать или отслеживать фактическое состояние интегрированной машины в режиме реального времени, чтобы достичь и оценить общую эффективность оборудования.

Выше мы обсудили приложения на основе ИИ в сфере общественного питания. Точно так же мы обсудим приложения на основе ML в ресторанном бизнесе.

Приложения на основе машинного обучения модернизируют ресторанную индустрию

Как обсуждалось выше, мы знаем, что современные технологические алгоритмы приносят пользу нескольким отраслям, а также помогают некоторым из них выжить в этой жесткой конкуренции. Согласно опросу, около 52 процентилей владельцев ресторанного бизнеса признали, что высокие операционные расходы и расходы на питание, как правило, продолжают расти, и что для решения этой проблемы машинное обучение в пищевой промышленности является благом. Давайте перейдем к делу и поговорим о приложениях машинного обучения, используемых в ресторанной индустрии.

Предполагаемые продажи

Многие могут не понять логики этого, но логически верно, что погода играет важную роль в продажах ресторана. Подчеркнув это, было проведено исследование, в котором 7 из 15 ресторанов отметили, что текущий климат действительно влияет на их продажи. Выпить и насладиться сангрией можно только в ясный день, а удовольствие от горячего какао в уютном бистро можно получить только в холодный или безлюдный день.

Независимо от того, какую кухню продает или подает конкретный ресторан, погода автоматически повлияет на продажи или количество клиентов, которым кафе помогает в какой-то случайный день. Полагаясь на приложения на основе машинного обучения, владельцы ресторанов могут быть в курсе увеличения позиций в меню и стимулировать большую часть продаж в течение определенного сезона.

Платформы для продажи продуктов питания

После выбора конкретной кухни вашим следующим и основным шагом будет поиск онлайн-платформы для создания присутствия вашего бренда среди людей через Интернет или с помощью интегрированной системы онлайн-заказов для бизнеса. Наличие онлайн-платформы дает вам огромное количество целевых аудиторий и помогает запустить весь процесс с помощью мобильных приложений (см. список версий Android) или удобного искусственного интеллекта для ресторанов. С помощью интегрированной системы машинного обучения владельцы ресторанов могут легко повысить точность и оптимизировать административные функции, включающие размещение заказов, создание отчетов о доходах, отправку бригад и назначение новых задач.

Ресторан рядом со мной

С технической точки зрения, это ключевое слово с коротким хвостом помогает нам пройти через рестораны, кафе или бары с самым высоким рейтингом в соответствии с их рейтингами и отзывами. Люди обращают внимание на карты Google/поиск любого недавно открытого ресторана. Здесь алгоритмы машинного обучения помогают собирать данные из различных источников или программ доставки еды, давая покупателю небольшое представление о ресторане или кафе в соответствии с его вкусом или предпочтительным выбором. Несколько аналитических данных помогают клиентам узнать о любых предложениях или событиях, размещенных в их любимом ресторане, через их любимые платформы, такие как Facebook, Instagram или Slack.