V silně konkurenčním odvětví potravin a nápojů je přesné předpovídání počtu zákazníků a poptávky po jídle klíčem k optimalizaci provozu restaurací.

Místo spoléhání se na intuici nebo manuální zkušenosti se umělá inteligence (AI) stává průlomovým nástrojem, který pomáhá kuchařům a manažerům přesně odhadnout počet zákazníků, připravit dostatek surovin, snížit odpad a ušetřit náklady. Nejde jen o technologický trend, ale také o udržitelné řešení pro budoucnost globálního gastronomického průmyslu.

V tomto článku se dozvíte více o tom, jak AI předpovídá počet zákazníků, aby bylo možné připravit co nejoptimálnější suroviny během provozu kuchyně a restaurace!

Proč je předpovídání důležité?

Restaurace často čelí nepředvídatelné poptávce a plýtvání potravinami. Ve skutečnosti se asi třetina vyrobeného jídla nikdy nespotřebuje a samotné americké restaurace každoročně vyhodí potraviny v hodnotě odhadovaných 162 miliard dolarů.

Nadměrné objednávání váže kapitál v podobě zkažených surovin, zatímco nedostatečné objednávání vede k nedostatku zásob a ztrátě tržeb. Proto je přesné předpovídání klíčové: odhadem počtu zákazníků a oblíbených jídel mohou provozovatelé upravit objednávky surovin tak, aby odpovídaly skutečné poptávce a omezily odpad.

Rychlý růst AI v gastronomii

Trh s AI v oblasti potravin a nápojů rychle roste. Průmyslová zpráva z roku 2025 předpovídá, že globální trh s AI v potravinářství poroste o přibližně 32,2 miliardy dolarů (2024–2029, 34,5 % CAGR). Systémy založené na AI slibují „revoluci v řízení restaurací díky zvýšení efektivity, snížení nákladů a zlepšení spokojenosti zákazníků“.

Významné je také to, že předpovídání založené na datech může podpořit udržitelnost: analýza McKinsey odhadla, že díky AI lze ročně ušetřit až 127 miliard dolarů snížením plýtvání potravinami. Jinými slovy, chytré objednávání přímo šetří peníze i zdroje.

Předpovídání poptávky pomocí AI v restauracích

Předpovídání poptávky pomocí AI využívá strojové učení k odhadu budoucích prodejů a počtu zákazníků na základě analýzy dat. Místo jednoduchých tabulek tyto systémy zpracovávají záznamy z pokladních systémů (POS), historii prodejů a dokonce i data ze senzorů (například rezervace nebo údaje o pohybu zákazníků), aby předvídaly trendy.

V praxi restaurace používají AI modely k předpovídání sezónní poptávky, identifikaci špiček a přizpůsobení personálu a zásob. Například IBM uvádí, že řetězce spoléhají na AI, aby „předpovídaly sezónní poptávku a zabránily nadměrnému zásobování rychle se kazícími položkami“. Tyto předpovědi mohou například zvýšit přípravu na sváteční nápor a poté ji opět snížit, čímž udržují zásoby v rovnováze.

Data a technologie pro AI předpovědi

Pokročilé AI předpovědi využívají širokou škálu dat. Kombinují základní historii prodejů s externími faktory, jako je počasí, speciální události a akce. Jak vysvětluje IBM, AI modely mohou využívat data z IoT zařízení, ekonomických ukazatelů, předpovědí počasí a sentimentu na sociálních sítích k odhalení vzorců poptávky.

Například:

• Historické prodeje: Roční data z POS podle denních částí, umožňující vytvoření základních křivek poptávky.

• Kalendářní faktory: Den v týdnu, svátky a místní události (koncerty, sportovní zápasy, festivaly), které ovlivňují návštěvnost.

• Počasí: Předpovědi teploty a srážek (deštivé úterní večery mohou zvýšit objednávky polévek).

• Akce a trendy: Speciální menu akce nebo virální trendy na sociálních sítích.

Moderní modely předpovědí zahrnují pokročilé techniky strojového učení. Algoritmy jako neuronové sítě, gradientní boosting nebo modely časových řad zachycují složité, nelineární vzorce poptávky.

Například studie z roku 2025 v univerzitní jídelně zjistila, že model XGBoost (typ ensemble algoritmu) dosáhl velmi vysoké přesnosti při předpovídání denního počtu zákazníků kombinací faktorů jako předchozí denní návštěvnost, svátky a data o počasí. Tyto modely se časem adaptují a neustále zlepšují s přibývajícími daty.

AI v automatizaci kuchyně

Moderní restaurace také využívají automatizaci poháněnou AI v kuchyni. Některé řetězce nasazují roboty nebo chytré spotřebiče, které připravují jídlo konzistentně, zatímco kuchaři se soustředí na vaření. Mezitím algoritmy strojového učení analyzují data o poptávce a řídí tyto systémy.

Například AI může zjistit, že „deštivé úterní večery pravidelně zvyšují prodej polévek“, takže kuchyně rozmrazuje více vývaru a předem krájí více zeleniny. Spojením robotické efektivity s datově řízenými poznatky mohou restaurace zajistit, že budou mít přesně ty správné suroviny připravené, když zákazníci přijdou.

Výhody AI předpovědí

Použití AI k předpovědi počtu zákazníků přináší řadu výhod:

• Snížení plýtvání potravinami: AI řízené objednávání pomáhá využít suroviny dříve, než se zkazí. Studie ukazují, že AI systémy pro správu zásob mohou snížit odpad v kuchyni o přibližně 20 % nebo více. V praxi jeden řetězec používající AI/ML předpovědi zaznamenal pokles odpadu zásob o 10 %.
• Snížení nákladů: Lepší předpovědi znamenají méně nadměrných zásob. Jeden případ uvádí 20% snížení nákladů na pracovní sílu (díky optimalizovanému plánování) spolu s významnými úsporami na potravinách po přechodu na AI předpovědi.
• Zlepšení čerstvosti a dostupnosti: Přesným objednáváním toho, co je potřeba, si restaurace udržují suroviny v nejlepší kvalitě a nikdy nedochází k nedostatku oblíbených jídel.
• Provozní efektivita: Automatizované předpovědi uvolňují personál od manuálních výpočtů. Systémy mohou automaticky generovat objednávky nebo přípravné seznamy na základě předpokládaného počtu objednávek, což urychluje nákup a snižuje chyby.

Reálné příklady

Mnoho restaurací a technologických firem již využívá AI předpovědi:

• Řetězec rychlého občerstvení: Velká americká skupina restaurací nahradila své starší nástroje předpovědí AI/ML systémem a dosáhla o 20 % vyšších úspor na pracovních nákladech a o 10 % nižšího odpadu zásob.
• Sledování odpadu pomocí AI: Řešení jako Winnow Vision používají kamery a AI k identifikaci potravinového odpadu. V testech kuchyně používající Winnow snížily odpad asi o 30 % během několika měsíců. (Konkurenti Leanpath a Kitro používají podobné senzory k monitorování odpadu a řízení porcí.)
• Menu řízená AI: McDonald’s zavedl AI poháněné digitální menu panely ve 700 restauracích v USA. Tyto systémy navrhují položky na základě faktorů jako počasí a denní doba, čímž přizpůsobují nabídku předpokládané poptávce.

Zavádění AI předpovědí

Pro začátek by restaurace měly postupovat strukturovaně. Například IBM doporučuje kroky jako:

1. Stanovení cílů: Definujte, co je potřeba předpovídat (např. celkový počet zákazníků, konkrétní položky menu, špičkové hodiny).
2. Výběr nástrojů nebo partnerů: Zvolte AI software nebo konzultanty specializující se na plánování poptávky v pohostinství.
3. Sběr kvalitních dat: Zajistěte čisté a přesné záznamy z POS a zásob. Podle potřeby integrujte nové zdroje (API počasí, kalendáře místních akcí atd.).
4. Zapojení zainteresovaných stran: Školte personál, jak předpovědi ovlivňují objednávání, plánování směn a přípravu. Získejte podporu ukázáním hodnoty AI.
5. Monitorování a zdokonalování: Průběžně vyhodnocujte přesnost předpovědí a aktualizujte modely s přibývajícími daty.

Výzvy a budoucí výhled

Zavádění AI předpovědí přináší také výzvy. Menší restaurace mohou postrádat rozpočet, datovou infrastrukturu nebo technické znalosti k okamžitému nasazení sofistikovaných nástrojů. Integrace různých systémů (POS, kuchyňské zásoby, katalogy dodavatelů) může být složitá.

Problémy s kvalitou dat (neúplné záznamy o prodejích nebo měnící se menu) mohou snižovat přesnost. Nicméně s rostoucí dostupností cloudových AI platforem se tyto nástroje stávají dostupnějšími i pro nezávislé kavárny.

Do budoucna se očekává, že AI poháněné poznatky budou hrát ještě větší roli, jak restaurace integrují IoT senzory a prediktivní analytiku do všech aspektů svého provozu.

>>> Chcete se dozvědět více o: Umělá inteligence v řízení restaurací a provozu kuchyně ?

Přesné předpovídání počtu zákazníků mění provoz restaurací. Díky využití AI k odhadu poptávky mohou kuchyně optimalizovat přípravu surovin a zásoby tak, aby odpovídaly skutečným potřebám—šetrněji k peněžence i životnímu prostředí.

Jak uvádí jeden odborník, AI má „revolučně změnit řízení restaurací zvýšením efektivity“. V konkurenčním prostředí se předpovědi založené na datech stávají receptem na úspěch: zajišťují, že správné suroviny jsou vždy připraveny pro každého zákazníka a proměňují předvídavost v chuť.