يتنبأ الذكاء الاصطناعي بحجم العملاء لتحضير المكونات
في صناعة الأغذية والمشروبات التي تشهد تنافسًا شديدًا، يُعد التنبؤ الدقيق بعدد العملاء وطلب الطعام مفتاحًا لمساعدة المطاعم على تحسين العمليات.
بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة اليدوية، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة ثورية تساعد الطهاة والمديرين على التنبؤ بدقة بعدد العملاء، وتحضير كمية كافية من المكونات، وتقليل الهدر، وتوفير التكاليف. وهذا ليس مجرد اتجاه تقني، بل هو حل مستدام لمستقبل صناعة الطهي العالمية.
في هذا المقال، سنتعرف أكثر على كيفية تنبؤ الذكاء الاصطناعي بعدد العملاء لتحضير المكونات الأمثل أثناء تشغيل المطبخ والمطعم!
لماذا التنبؤ مهم؟
غالبًا ما تواجه المطاعم صعوبة في التعامل مع الطلب غير المتوقع وهدر الطعام. في الواقع، يُهدر حوالي ثلث الطعام المنتج، وتُقدّر قيمة الطعام المهدر في المطاعم الأمريكية وحدها بحوالي 162 مليار دولار سنويًا.
الطلب الزائد يربط رأس المال في الفساد، بينما يؤدي الطلب الناقص إلى نفاد المخزون وفقدان المبيعات. لذلك، يصبح التنبؤ الدقيق أمرًا حيويًا: من خلال تقدير حجم العملاء والأطباق الشائعة، يمكن للمشغلين تعديل طلبات المكونات لتتناسب مع الاحتياجات الحقيقية وتقليل الهدر.
النمو السريع للذكاء الاصطناعي في خدمات الطعام
يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في قطاع الأغذية والمشروبات ازدهارًا كبيرًا. تتوقع تقارير الصناعة لعام 2025 أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في هذا القطاع بحوالي 32.2 مليار دولار (2024-2029، بمعدل نمو سنوي مركب 34.5%). تعد الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بـ"ثورة في إدارة المطاعم من خلال تعزيز الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتحسين رضا العملاء".
ومن الجدير بالذكر أن التنبؤ المدعوم بالبيانات يمكن أن يدعم أيضًا الاستدامة: حيث قدرت تحليلات ماكينزي أن التوفيق بين العرض والطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحقق قيمة سنوية تصل إلى 127 مليار دولار من خلال تقليل هدر الطعام. بمعنى آخر، الطلب الذكي يوفر المال والموارد مباشرة.
تنبؤ الطلب بالذكاء الاصطناعي في المطاعم
يستخدم تنبؤ الطلب بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية وعدد العملاء من خلال تحليل البيانات. بدلاً من جداول البيانات البسيطة، تستوعب هذه الأنظمة سجلات نقاط البيع، وتاريخ المبيعات، وحتى بيانات أجهزة الاستشعار (مثل بيانات الحجوزات أو حركة الزبائن) لتوقع الاتجاهات.
عمليًا، تستخدم المطاعم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب الموسمي، وتحديد أوقات الذروة، وتوزيع الموظفين والمخزون وفقًا لذلك. على سبيل المثال، تشير شركة IBM إلى أن السلاسل تعتمد على الذكاء الاصطناعي "لتوقع الطلب الموسمي وتجنب تخزين كميات زائدة من المواد القابلة للتلف". يمكن لهذه التوقعات، على سبيل المثال، زيادة التحضير لفترة الأعياد ثم تقليله بعد ذلك، مما يحافظ على توازن المخزون.
البيانات والتقنية لتنبؤ الذكاء الاصطناعي
يعتمد التنبؤ المتقدم بالذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من البيانات. فهو يجمع بين تاريخ المبيعات الأساسي والعوامل الخارجية مثل الطقس، والفعاليات الخاصة، والعروض الترويجية. كما توضح IBM، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استخدام بيانات من أجهزة إنترنت الأشياء، والمؤشرات الاقتصادية، وتوقعات الطقس، وتحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لكشف أنماط الطلب.
على سبيل المثال:
-
المبيعات التاريخية: بيانات نقاط البيع السنوية حسب فترات اليوم، مما يتيح منحنيات طلب أساسية.
-
عوامل التقويم: يوم الأسبوع، والعطلات، وجداول الفعاليات المحلية (الحفلات الموسيقية، المباريات الرياضية، المهرجانات) التي تؤثر على حركة الزبائن.
-
ظروف الطقس: توقعات درجات الحرارة وهطول الأمطار (مثل أمسيات الثلاثاء الممطرة التي قد تزيد من طلب الحساء).
-
العروض والاتجاهات: العروض الخاصة على القائمة أو الاتجاهات الغذائية الرائجة على وسائل التواصل الاجتماعي.
تشمل نماذج التنبؤ الحديثة تقنيات تعلم آلي متقدمة. تستخدم الخوارزميات مثل الشبكات العصبية، وأشجار التعزيز التدريجي، أو نماذج السلاسل الزمنية لالتقاط أنماط الطلب المعقدة وغير الخطية.
على سبيل المثال، وجدت دراسة عام 2025 في كافتيريا جامعية أن نموذج XGBoost (نوع من خوارزميات التجميع) حقق دقة عالية جدًا في التنبؤ بعدد العملاء اليومي من خلال دمج ميزات مثل حركة الزبائن في اليوم السابق، والعطلات، وبيانات الطقس. مع مرور الوقت، يمكن لهذه النماذج التكيف والتحسن باستمرار مع توفر المزيد من البيانات.
الذكاء الاصطناعي في أتمتة المطبخ
تستخدم المطاعم الحديثة أيضًا الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المطبخ. تنشر بعض السلاسل روبوتات أو أجهزة ذكية لتحضير الطعام بشكل متسق بينما يركز الطهاة على الطهي. في الوقت نفسه، تحلل خوارزميات التعلم الآلي بيانات الطلب لتوجيه هذه الأنظمة.
على سبيل المثال، قد يتعلم الذكاء الاصطناعي أن «أمسيات الثلاثاء الممطرة تزيد باستمرار من مبيعات الحساء»، لذا يقوم المطبخ بإذابة مرق إضافي وتقطيع المزيد من الخضروات مسبقًا. من خلال دمج كفاءة الروبوتات مع الرؤى المستندة إلى البيانات، يمكن للمطاعم ضمان توفر المكونات المناسبة تمامًا عند وصول العملاء.
فوائد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي
يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع حجم العملاء عدة فوائد:
- تقليل هدر الطعام: يساعد الطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي على استهلاك المكونات قبل تلفها. تظهر الدراسات أن أنظمة المخزون المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل هدر المطبخ بنسبة حوالي 20% أو أكثر. عمليًا، شهدت إحدى السلاسل التي تستخدم تنبؤات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي انخفاضًا في هدر المخزون بنسبة 10%.
- خفض التكاليف: تعني التوقعات الأفضل تقليل التخزين الزائد. أبلغت دراسة حالة عن انخفاض بنسبة 20% في تكاليف العمالة (من خلال جدولة محسنة) إلى جانب توفير كبير في تكاليف الطعام بعد التحول إلى التنبؤات بالذكاء الاصطناعي.
- تحسين الطزاجة والتوفر: من خلال طلب الكميات الدقيقة المطلوبة، تحافظ المطاعم على المكونات في أفضل حالاتها ولا تنفد الأطباق الشعبية.
- كفاءة تشغيلية: تحرر التنبؤات الآلية الموظفين من الحسابات اليدوية. يمكن للأنظمة توليد الطلبات أو قوائم التحضير تلقائيًا بناءً على حجم التذاكر المتوقع، مما يسرع الشراء ويقلل الأخطاء.
أمثلة من الواقع
تستخدم العديد من المطاعم وشركات التكنولوجيا بالفعل تنبؤات الذكاء الاصطناعي:
- سلسلة مطاعم سريعة غير رسمية: استبدلت مجموعة مطاعم أمريكية كبرى أدوات التنبؤ القديمة بنظام ذكاء اصطناعي/تعلم آلي وحققت توفيرًا بنسبة 20% في تكاليف العمالة و10% أقل في هدر المخزون.
- تتبع الهدر بالذكاء الاصطناعي: تستخدم حلول مثل Winnow Vision كاميرات والذكاء الاصطناعي لتحديد بقايا الطعام. في التجارب، خفض مطبخ يستخدم Winnow هدر الطعام بنحو 30% خلال بضعة أشهر. (تستخدم شركات منافسة مثل Leanpath وKitro أجهزة استشعار مماثلة لمراقبة الهدر وتوجيه تحديد الحصص.)
- القوائم المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: أطلقت ماكدونالدز لوحات قوائم رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في 700 مطعم أمريكي. تقترح هذه الأنظمة عناصر بناءً على عوامل مثل الطقس ووقت اليوم، مما يوافق عروض القائمة مع ذروة الطلب المتوقعة.
تنفيذ التنبؤ بالذكاء الاصطناعي
لبدء التنفيذ، يجب على المطاعم اتباع نهج منظم. على سبيل المثال، توصي IBM بخطوات مثل:
- تقييم الأهداف: تحديد ما يجب التنبؤ به (مثل إجمالي عدد الزبائن، عناصر قائمة محددة، ساعات الذروة).
- اختيار الأدوات أو الشركاء: اختيار برامج الذكاء الاصطناعي أو المستشارين المتخصصين في تخطيط الطلب للضيافة.
- جمع بيانات ذات جودة: ضمان نظافة ودقة سجلات نقاط البيع والمخزون. دمج مصادر جديدة (واجهات برمجة تطبيقات الطقس، جداول الفعاليات المحلية، إلخ) حسب الحاجة.
- إشراك أصحاب المصلحة: تدريب الموظفين على كيفية استخدام التنبؤات في اتخاذ قرارات الطلب، والجدولة، والتحضير. كسب الدعم من خلال إظهار قيمة الذكاء الاصطناعي.
- المراقبة والتحسين: تقييم دقة التنبؤات باستمرار وتحديث النماذج مع مرور الوقت مع توفر بيانات جديدة.
التحديات وآفاق المستقبل
يطرح اعتماد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا. قد تفتقر المطاعم الصغيرة إلى الميزانية أو بنية البيانات أو الخبرة التقنية لنشر أدوات متقدمة على الفور. قد يكون دمج الأنظمة المختلفة (نقاط البيع، مخزون المطبخ، كتالوجات الموردين) معقدًا.
يمكن أن تؤثر مشكلات جودة البيانات (سجلات المبيعات غير المكتملة أو القوائم المتغيرة) على الدقة. ومع ذلك، مع تزايد توفر منصات الذكاء الاصطناعي السحابية بأسعار معقولة وسهلة الاستخدام، يمكن حتى للمقاهي المستقلة الاستفادة من هذه الأدوات.
في المستقبل، من المرجح أن تلعب الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي دورًا أكبر مع دمج المطاعم لأجهزة استشعار إنترنت الأشياء والتحليلات التنبؤية في جميع جوانب عملياتها.
>>> هل ترغب في معرفة المزيد عن: الذكاء الاصطناعي في إدارة المطاعم وعمليات المطبخ ؟
يُحدث التنبؤ الدقيق بحجم العملاء تحولًا في عمليات المطاعم. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب، يمكن للمطابخ تحسين تحضير المكونات والمخزون لتلبية الاحتياجات الحقيقية—مما يوفر المال ويقلل الهدر.
كما يشير أحد الخبراء، من المتوقع أن "يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المطاعم من خلال تعزيز الكفاءة". في صناعة تنافسية، تصبح التوقعات المستندة إلى البيانات وصفة للنجاح: ضمان توفر المكونات المناسبة لكل عميل وتحويل التنبؤ إلى نكهة.
