در صنعت رقابتی و پرشتاب غذا و نوشیدنی، پیش‌بینی دقیق تعداد مشتریان و تقاضای غذایی کلید کمک به رستوران‌ها برای بهینه‌سازی عملیات است.

به جای تکیه بر شهود یا تجربه دستی، هوش مصنوعی به عنوان ابزاری پیشگام در حال تبدیل شدن است که به سرآشپزان و مدیران کمک می‌کند تعداد مشتریان را به دقت پیش‌بینی کنند، مواد اولیه کافی آماده کنند، ضایعات را کاهش دهند و هزینه‌ها را صرفه‌جویی کنند. این نه تنها یک روند فناوری بلکه راه‌حلی پایدار برای آینده صنعت جهانی آشپزی است.

در این مقاله، بیشتر درباره چگونگی پیش‌بینی هوش مصنوعی تعداد مشتریان برای آماده‌سازی بهینه‌ترین مواد اولیه در حین عملیات آشپزخانه و رستوران خواهیم آموخت!

چرا پیش‌بینی اهمیت دارد؟

رستوران‌ها اغلب با تقاضای غیرقابل پیش‌بینی و ضایعات غذایی مواجه هستند. در واقع، حدود یک‌سوم از غذای تولید شده هرگز مصرف نمی‌شود و تنها رستوران‌های آمریکا سالانه حدود ۱۶۲ میلیارد دلار غذا را هدر می‌دهند.

سفارش بیش از حد سرمایه را در ضایعات قفل می‌کند، در حالی که سفارش کمتر منجر به کمبود موجودی و از دست رفتن فروش می‌شود. این موضوع اهمیت پیش‌بینی دقیق را دوچندان می‌کند: با برآورد حجم مشتریان و اقلام محبوب منو، مدیران می‌توانند سفارش مواد اولیه را متناسب با نیاز واقعی تنظیم کرده و ضایعات را کاهش دهند.

رشد سریع هوش مصنوعی در خدمات غذایی

بازار هوش مصنوعی در حوزه غذا و نوشیدنی در حال رونق است. گزارشی از صنعت پیش‌بینی می‌کند که بازار جهانی هوش مصنوعی در این حوزه بین سال‌های ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۹ حدود ۳۲.۲ میلیارد دلار رشد خواهد داشت (با نرخ رشد سالانه مرکب ۳۴.۵٪). سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی وعده می‌دهند که «مدیریت رستوران را با افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت مشتری متحول کنند».

قابل توجه است که پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های هوش مصنوعی می‌تواند از پایداری نیز حمایت کند: تحلیلی از مک‌کینزی نشان داد که تطبیق عرضه با تقاضا به کمک هوش مصنوعی می‌تواند تا ۱۲۷ میلیارد دلار ارزش سالانه از طریق کاهش ضایعات غذایی ایجاد کند. به عبارت دیگر، سفارش هوشمندانه مستقیماً در صرفه‌جویی پول و منابع موثر است.

پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی در رستوران‌ها

پیش‌بینی تقاضا با هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی فروش و تعداد مشتریان آینده با تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. به جای استفاده از صفحات گسترده ساده، این سیستم‌ها سوابق نقطه فروش (POS)، تاریخچه فروش و حتی ورودی‌های حسگر (مانند داده‌های رزرو یا تردد مشتری) را برای پیش‌بینی روندها دریافت می‌کنند.

در عمل، رستوران‌ها از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضای فصلی، شناسایی ساعات اوج و تخصیص کارکنان و موجودی به صورت متناسب استفاده می‌کنند. برای مثال، شرکت IBM اشاره می‌کند که زنجیره‌ها برای «پیش‌بینی تقاضای فصلی و جلوگیری از انبارداری بیش از حد اقلام فاسدشدنی» به هوش مصنوعی متکی هستند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند برای مثال، آماده‌سازی برای جمعیت تعطیلات را افزایش داده و سپس پس از آن کاهش دهند تا موجودی متعادل بماند.

داده‌ها و فناوری برای پیش‌بینی هوش مصنوعی

پیش‌بینی پیشرفته هوش مصنوعی از انواع مختلف داده‌ها بهره می‌برد. این داده‌ها تاریخچه فروش پایه را با عوامل خارجی مانند آب و هوا، رویدادهای ویژه و تبلیغات ترکیب می‌کند. همانطور که IBM توضیح می‌دهد، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، شاخص‌های اقتصادی، پیش‌بینی‌های آب و هوا و احساسات شبکه‌های اجتماعی برای آشکار کردن الگوهای تقاضا استفاده کنند.

برای مثال:

• فروش تاریخی: داده‌های سالانه POS بر اساس بخش‌های زمانی روز، که منحنی‌های پایه تقاضا را فراهم می‌کند.

• عوامل تقویمی: روز هفته، تعطیلات و برنامه‌های رویدادهای محلی (کنسرت‌ها، مسابقات ورزشی، جشنواره‌ها) که بر تردد مشتریان تأثیر می‌گذارند.

• شرایط آب و هوایی: پیش‌بینی دما و بارش (مثلاً شب‌های بارانی سه‌شنبه ممکن است سفارش سوپ را افزایش دهد).

• تبلیغات و روندها: تبلیغات ویژه منو یا روندهای غذایی ویروسی در شبکه‌های اجتماعی.

مدل‌های پیش‌بینی مدرن شامل تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین هستند. الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، درختان تقویت گرادیان یا مدل‌های سری زمانی الگوهای پیچیده و غیرخطی تقاضا را ثبت می‌کنند.

برای مثال، مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۵ در یک کافه‌تریای دانشگاه نشان داد که مدل XGBoost (نوعی الگوریتم ترکیبی) دقت بسیار بالایی در پیش‌بینی تعداد روزانه مشتریان با ترکیب ویژگی‌هایی مانند ترافیک روز قبل، تعطیلات و داده‌های آب و هوا دارد. با گذشت زمان، این مدل‌ها می‌توانند به طور مداوم با ورود داده‌های جدید سازگار شده و بهبود یابند.

هوش مصنوعی در اتوماسیون آشپزخانه

رستوران‌های مدرن همچنین از اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در آشپزخانه استفاده می‌کنند. برخی زنجیره‌ها از ربات‌ها یا دستگاه‌های هوشمند برای آماده‌سازی مداوم غذا استفاده می‌کنند در حالی که سرآشپزان بر پخت و پز تمرکز دارند. در همین حال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های تقاضا را تحلیل می‌کنند تا این سیستم‌ها را هدایت کنند.

برای مثال، هوش مصنوعی ممکن است بیاموزد که «شب‌های بارانی سه‌شنبه به طور مداوم فروش سوپ را افزایش می‌دهد»، بنابراین آشپزخانه مقدار بیشتری از آبگوشت را یخ‌زدایی کرده و سبزیجات بیشتری را از قبل خرد می‌کند. با ترکیب کارایی رباتیک و بینش‌های مبتنی بر داده، رستوران‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که مواد اولیه دقیقاً به اندازه لازم آماده هستند وقتی مشتریان می‌رسند.

مزایای پیش‌بینی هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی حجم مشتریان مزایای متعددی دارد:

• کاهش ضایعات غذایی: سفارش مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کند مواد اولیه قبل از فاسد شدن مصرف شوند. مطالعات نشان می‌دهد سیستم‌های مدیریت موجودی هوش مصنوعی می‌توانند ضایعات آشپزخانه را حدود ۲۰٪ یا بیشتر کاهش دهند. در عمل، یک زنجیره که از پیش‌بینی هوش مصنوعی/یادگیری ماشین استفاده می‌کرد، کاهش ۱۰٪ در ضایعات موجودی را مشاهده کرد.
• کاهش هزینه‌ها: پیش‌بینی‌های بهتر به معنای کاهش سفارش بیش از حد است. یک مطالعه موردی کاهش ۲۰٪ در هزینه‌های نیروی کار (از طریق برنامه‌ریزی بهینه) همراه با صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌های غذایی پس از استفاده از پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را گزارش کرد.
• بهبود تازگی و در دسترس بودن: با سفارش دقیق مواد لازم، رستوران‌ها مواد اولیه را در بهترین تازگی نگه می‌دارند و هرگز با کمبود غذاهای محبوب مواجه نمی‌شوند.
• بهره‌وری عملیاتی: پیش‌بینی‌های خودکار کارکنان را از محاسبات دستی آزاد می‌کند. سیستم‌ها می‌توانند سفارش‌ها یا فهرست‌های آماده‌سازی را بر اساس حجم پیش‌بینی شده به صورت خودکار تولید کنند، که باعث تسریع در تأمین و کاهش خطاها می‌شود.

نمونه‌های واقعی

بسیاری از رستوران‌ها و شرکت‌های فناوری در حال حاضر از پیش‌بینی هوش مصنوعی بهره می‌برند:

• زنجیره فست‌کژوال: یک گروه بزرگ رستورانی در آمریکا ابزارهای پیش‌بینی قدیمی خود را با سیستم هوش مصنوعی/یادگیری ماشین جایگزین کرد و ۲۰٪ صرفه‌جویی بیشتر در هزینه نیروی کار و ۱۰٪ کاهش ضایعات موجودی را تجربه کرد.
• ردیابی ضایعات با هوش مصنوعی: راه‌حل‌هایی مانند Winnow Vision از دوربین‌ها و هوش مصنوعی برای شناسایی ضایعات غذایی استفاده می‌کنند. در آزمایش‌ها، یک آشپزخانه با استفاده از Winnow حدود ۳۰٪ ضایعات غذایی خود را در چند ماه کاهش داد. (رقبایی مانند Leanpath و Kitro از حسگرهای مشابه برای نظارت بر ضایعات و راهنمایی در اندازه‌گیری استفاده می‌کنند.)
• منوهای مبتنی بر هوش مصنوعی: مک‌دونالد در ۷۰۰ رستوران خود در آمریکا تابلوهای منوی دیجیتال مجهز به هوش مصنوعی را راه‌اندازی کرده است. این سیستم‌ها اقلام را بر اساس عواملی مانند آب و هوا و زمان روز پیشنهاد می‌دهند و منو را با اوج‌های تقاضا هماهنگ می‌کنند.

پیاده‌سازی پیش‌بینی هوش مصنوعی

برای شروع، رستوران‌ها باید رویکردی ساختاریافته را دنبال کنند. برای مثال، IBM مراحل زیر را توصیه می‌کند:

1. ارزیابی اهداف: تعریف مواردی که باید پیش‌بینی شوند (مثلاً تعداد کل مشتریان، اقلام خاص منو، ساعات اوج).
2. انتخاب ابزار یا شرکا: انتخاب نرم‌افزار هوش مصنوعی یا مشاورانی که در برنامه‌ریزی تقاضای مهمان‌نوازی تخصص دارند.
3. جمع‌آوری داده‌های با کیفیت: اطمینان از صحت و پاکیزگی سوابق POS و موجودی. در صورت نیاز، ادغام منابع جدید (APIهای آب و هوا، تقویم رویدادهای محلی و غیره).
4. درگیر کردن ذینفعان: آموزش کارکنان درباره چگونگی استفاده از پیش‌بینی‌ها در تصمیمات سفارش، برنامه‌ریزی نیروی کار و آماده‌سازی. جلب حمایت با نشان دادن ارزش هوش مصنوعی.
5. نظارت و بهبود: ارزیابی مداوم دقت پیش‌بینی و به‌روزرسانی مدل‌ها با ورود داده‌های جدید.

چالش‌ها و چشم‌انداز آینده

استفاده از پیش‌بینی هوش مصنوعی همچنین چالش‌هایی دارد. رستوران‌های کوچک‌تر ممکن است بودجه، زیرساخت داده یا تخصص فنی لازم برای استفاده از ابزارهای پیشرفته را نداشته باشند. ادغام سیستم‌های مختلف (POS، موجودی آشپزخانه، کاتالوگ تأمین‌کنندگان) می‌تواند پیچیده باشد.

مشکلات کیفیت داده‌ها (سوابق فروش ناقص یا تغییر منوها) می‌تواند دقت را کاهش دهد. با این حال، با مقرون به صرفه‌تر و آماده‌تر شدن پلتفرم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، حتی کافه‌های مستقل نیز می‌توانند از این ابزارها بهره‌مند شوند.

در آینده، بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی احتمالاً نقش بزرگ‌تری خواهند داشت زیرا رستوران‌ها حسگرهای اینترنت اشیا و تحلیل‌های پیش‌بینی را در تمام جنبه‌های عملیات خود ادغام می‌کنند.

>>> آیا مایلید بیشتر درباره: هوش مصنوعی در مدیریت رستوران و عملیات آشپزخانه بدانید؟

پیش‌بینی دقیق حجم مشتریان در حال تحول عملیات رستوران‌ها است. با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا، آشپزخانه‌ها می‌توانند آماده‌سازی مواد اولیه و موجودی را بهینه کنند تا نیازهای واقعی را برآورده سازند—صرفه‌جویی در هزینه و کاهش ضایعات.

همانطور که یک کارشناس اشاره می‌کند، هوش مصنوعی قرار است «مدیریت رستوران را با افزایش بهره‌وری متحول کند». در صنعتی رقابتی، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها به یک دستور موفقیت تبدیل می‌شوند: اطمینان از اینکه مواد اولیه مناسب برای هر مشتری آماده است و پیش‌بینی به طعم تبدیل می‌شود.