تتنبأ الذكاء الاصطناعي بحجم العملاء لتحضير المكونات

في صناعة الأغذية والمشروبات التنافسية بشدة، يعد التنبؤ الدقيق بعدد العملاء وطلب الطعام هو المفتاح 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. هذا ليس مجرد اتجاه تكنولوجي بل هو حل مستدام لمستقبل صناعة الطهي العالمية.

في هذا المقال، سنتعرف أكثر على كيفية تنبؤ الذكاء الاصطناعي بعدد العملاء لتحضير المكونات المثلى خلال 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، وتقدر المطاعم الأمريكية وحدها بخسارة طعام بقيمة 162 مليار دولار سنويًا.

هذا يجعل التنبؤ الدقيق أمرًا حيويًا: من خلال تقدير حجم العملاء والعناصر الشعبية في القائمة، يمكن للمشغلين تعديل طلبات المكونات لتتناسب مع الاحتياجات الحقيقية وتقليل الهدر.

— تقرير تحليل الصناعة

لماذا التنبؤ مهم في صناعة المطاعم

النمو السريع للذكاء الاصطناعي في خدمات الطعام

يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في الأغذية والمشروبات ازدهارًا. يتوقع تقرير صناعي لعام 2025 أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الأغذية والمشروبات بحوالي 32.2 مليار دولار (2024–2029، معدل نمو سنوي مركب 34.5٪). تعد الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بـ "ثورة في إدارة المطاعم من خلال تعزيز الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتحسين رضا العملاء".

بعبارة أخرى، يوفر الطلب الذكي المال والموارد مباشرة، مما يخلق سيناريو رابحًا للربحية والمسؤولية البيئية.

الثورة التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في خدمات الطعام

التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي في المطاعم

يستخدم التنبؤ بالطلب بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لتوقع المبيعات المستقبلية وعدد العملاء من خلال تحليل البيانات. بدلاً من جداول البيانات البسيطة، تستوعب هذه الأنظمة سجلات نقاط البيع، وتاريخ المبيعات، وحتى مدخلات المستشعرات (مثل بيانات الحجز أو حركة المرور) لتوقع الاتجاهات.

عمليًا، تستخدم المطاعم نماذج الذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب الموسمي، وتحديد أوقات الذروة، وتخصيص الموظفين والمخزون وفقًا لذلك. على سبيل المثال، تشير 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 لجمهور العطلات ثم تقليله بعد ذلك، مما يحافظ على توازن المخزون.

التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي في المطاعم

البيانات والتقنية لتنبؤ الذكاء الاصطناعي

يعتمد التنبؤ المتقدم بالذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من البيانات. يجمع بين تاريخ المبيعات الأساسي والعوامل الخارجية مثل الطقس، والفعاليات الخاصة، والعروض الترويجية. كما تشرح IBM، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استخدام بيانات من أجهزة إنترنت الأشياء، والمؤشرات الاقتصادية، وتوقعات الطقس، ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لكشف أنماط الطلب.

مع مرور الوقت، يمكن لهذه النماذج التكيف والتحسن باستمرار مع توفر المزيد من البيانات، مما يخلق توقعات أكثر دقة تدفع قرارات أعمال أفضل.

محرك بيانات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي

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.

قد يتعلم الذكاء الاصطناعي أن "أمسيات الثلاثاء الممطرة تدفع باستمرار إلى زيادة مبيعات الحساء"، لذا يذيب المطبخ مرقًا إضافيًا ويقطع المزيد من الخضروات مسبقًا.

— مثال على عمليات المطبخ بالذكاء الاصطناعي

من خلال دمج الكفاءة الروبوتية مع الرؤى المعتمدة على البيانات، يمكن للمطاعم ضمان توفر المكونات المناسبة تمامًا عند وصول العملاء، مما يخلق عمليات سلسة من التنبؤ إلى الطبق.

أتمتة المطبخ المدعومة بالذكاء الاصطناعي

فوائد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع حجم العملاء عدة فوائد:

هدر الطعام في المطاعم

أمثلة من الواقع

تستفيد العديد من المطاعم وشركات التكنولوجيا بالفعل من التنبؤ بالذكاء الاصطناعي:

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي في المطاعم

تنفيذ التنبؤ بالذكاء الاصطناعي

للبدء، يجب على المطاعم اتباع نهج منظم. على سبيل المثال، توصي IBM بخطوات مثل:

تنفيذ التنبؤ بالذكاء الاصطناعي

التحديات وآفاق المستقبل

يقدم اعتماد التنبؤ بالذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا. قد تفتقر المطاعم الصغيرة إلى الميزانية أو بنية البيانات أو الخبرة التقنية لنشر أدوات متطورة على الفور. يمكن أن يكون دمج الأنظمة المختلفة (نقاط البيع، مخزون المطبخ، كتالوجات الموردين) معقدًا.

يمكن أن تعيق مشاكل جودة البيانات (سجلات المبيعات غير المكتملة أو القوائم المتغيرة) الدقة. ومع ذلك، مع تزايد توفر منصات الذكاء الاصطناعي السحابية المعقولة والجاهزة، يمكن حتى للمقاهي المستقلة الاستفادة من هذه الأدوات.

التحديات وآفاق المستقبل في صناعة المطاعم

الخلاصة

يحول التنبؤ الدقيق بحجم العملاء عمليات المطاعم. باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الطلب، يمكن للمطابخ تحسين تحضير المكونات والمخزون لتلبية الاحتياجات الحقيقية—موفرة المال ومقللة الهدر.

من المتوقع أن "يحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المطاعم من خلال تعزيز الكفاءة". في صناعة تنافسية، تصبح التوقعات المعتمدة على البيانات وصفة للنجاح: ضمان توفر المكونات المناسبة لكل عميل وتحويل البصيرة إلى نكهة.

— تحليل خبير الصناعة