Dalam industri F&B yang sangat kompetitif, meramalkan dengan tepat bilangan pelanggan dan permintaan makanan adalah kunci untuk membantu restoran mengoptimumkan operasi.

Daripada bergantung pada naluri atau pengalaman manual, AI (kecerdasan buatan) kini menjadi alat terobosan, membantu cef dan pengurus meramalkan bilangan pelanggan dengan tepat, menyediakan bahan yang mencukupi, mengurangkan pembaziran dan menjimatkan kos. Ini bukan sahaja trend teknologi tetapi juga penyelesaian lestari untuk masa depan industri kulinari global.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih lanjut bagaimana AI meramalkan bilangan pelanggan untuk menyediakan bahan yang paling optimum, sepanjang operasi dapur dan restoran!

Mengapa Ramalan Itu Penting?

Restoran sering menghadapi cabaran permintaan yang tidak dapat diramal dan pembaziran makanan. Sebenarnya, kira-kira satu pertiga daripada makanan yang dihasilkan tidak pernah dimakan, dan restoran di Amerika Syarikat sahaja membazirkan makanan bernilai anggaran $162 bilion setiap tahun.

Pesanan berlebihan mengikat modal dalam kerosakan, manakala pesanan kurang menyebabkan kehabisan stok dan kehilangan jualan. Ini menjadikan ramalan yang tepat sangat kritikal: dengan menganggarkan jumlah pelanggan dan item menu popular, pengendali boleh melaraskan pesanan bahan mengikut keperluan sebenar dan mengurangkan pembaziran.

Pertumbuhan Pesat AI dalam Perkhidmatan Makanan

Pasaran AI dalam makanan dan minuman sedang berkembang pesat. Laporan industri 2025 meramalkan pasaran AI global dalam makanan dan minuman akan meningkat kira-kira $32.2 bilion (2024–2029, CAGR 34.5%). Sistem berkuasa AI menjanjikan untuk “merevolusikan pengurusan restoran dengan meningkatkan kecekapan, mengurangkan kos, dan memperbaiki kepuasan pelanggan”.

Yang penting, ramalan AI berasaskan data juga boleh menyokong kelestarian: analisis McKinsey menganggarkan bahawa padanan bekalan dengan permintaan yang dipacu AI boleh membuka nilai tahunan sehingga $127 bilion dengan mengurangkan pembaziran makanan. Dengan kata lain, pesanan pintar secara langsung menjimatkan wang dan sumber.

Ramalan Permintaan AI di Restoran

Ramalan permintaan AI menggunakan pembelajaran mesin untuk meramalkan jualan dan bilangan pelanggan masa depan dengan menganalisis data. Daripada hanya menggunakan helaian kerja mudah, sistem ini memproses rekod titik jualan (POS), sejarah jualan, malah input sensor (seperti data tempahan atau trafik pelanggan) untuk menjangka tren.

Dalam praktiknya, restoran menggunakan model AI untuk meramalkan permintaan bermusim, mengenal pasti waktu puncak, dan mengagihkan kakitangan serta inventori dengan sewajarnya. Contohnya, IBM menyatakan bahawa rangkaian restoran bergantung pada AI untuk “meramalkan permintaan bermusim dan mengelakkan stok berlebihan bagi barangan mudah rosak”. Ramalan ini boleh, contohnya, meningkatkan persiapan untuk pelanggan semasa cuti dan kemudian mengurangkannya selepas itu, memastikan inventori seimbang.

Data dan Teknologi untuk Ramalan AI

Ramalan AI yang maju menggunakan pelbagai jenis data. Ia menggabungkan sejarah jualan asas dengan faktor luaran seperti cuaca, acara khas, dan promosi. Seperti yang dijelaskan oleh IBM, model AI boleh menggunakan data daripada peranti IoT (Internet of Things), penunjuk ekonomi, ramalan cuaca, dan sentimen media sosial untuk mendedahkan corak permintaan.

Sebagai contoh:

• Jualan sejarah: Data POS tahun ke tahun mengikut waktu hari, membolehkan lengkung permintaan asas.

• Faktor kalendar: Hari dalam minggu, cuti, dan jadual acara tempatan (konsert, perlawanan sukan, festival) yang mempengaruhi trafik pelanggan.

• Keadaan cuaca: Ramalan suhu dan hujan (malam Selasa hujan mungkin meningkatkan pesanan sup).

• Promosi dan tren: Promosi menu khas atau tren makanan viral di media sosial.

Model ramalan moden merangkumi teknik pembelajaran mesin yang canggih. Algoritma seperti rangkaian neural, pokok peningkatan kecerunan, atau model siri masa menangkap corak permintaan yang kompleks dan tidak linear.

Sebagai contoh, kajian 2025 di kafeteria universiti mendapati model XGBoost (sejenis algoritma ensemble) mencapai ketepatan sangat tinggi dalam meramalkan bilangan pelanggan harian dengan menggabungkan ciri seperti trafik hari sebelumnya, cuti, dan data cuaca. Dari masa ke masa, model ini boleh menyesuaikan dan memperbaiki secara berterusan apabila lebih banyak data tersedia.

AI dalam Automasi Dapur

Restoran moden juga menggunakan automasi berkuasa AI di dapur. Sesetengah rangkaian menggunakan robot atau peralatan pintar untuk menyediakan makanan secara konsisten sementara cef menumpukan pada memasak. Sementara itu, algoritma pembelajaran mesin menganalisis data permintaan untuk membimbing sistem ini.

Sebagai contoh, AI mungkin mempelajari bahawa “malam Selasa hujan sentiasa meningkatkan jualan sup”, jadi dapur mencairkan stok tambahan dan memotong lebih banyak sayur terlebih dahulu. Dengan menggabungkan kecekapan robotik dengan pandangan berasaskan data, restoran dapat memastikan bahan yang tepat tersedia apabila pelanggan tiba.

Manfaat Ramalan AI

Menggunakan AI untuk meramalkan jumlah pelanggan menawarkan pelbagai manfaat:

• Pengurangan pembaziran makanan: Pesanan berasaskan AI membantu menggunakan bahan sebelum rosak. Kajian menunjukkan sistem inventori AI boleh mengurangkan pembaziran dapur sekitar 20% atau lebih. Dalam praktik, satu rangkaian yang menggunakan ramalan AI/ML melihat pembaziran inventori turun sebanyak 10%.
• Penjimatan kos: Ramalan yang lebih baik bermakna kurang stok berlebihan. Satu kajian kes melaporkan pengurangan kos buruh sebanyak 20% (melalui penjadualan optimum) bersama penjimatan kos makanan yang ketara selepas beralih ke ramalan AI.
• Kesegaran dan ketersediaan yang lebih baik: Dengan memesan tepat apa yang diperlukan, restoran mengekalkan bahan pada tahap kesegaran maksimum dan tidak pernah kehabisan hidangan popular.
• Kecekapan operasi: Ramalan automatik membebaskan kakitangan daripada pengiraan manual. Sistem boleh menjana pesanan atau senarai persiapan secara automatik berdasarkan jumlah tiket yang diramalkan, mempercepatkan perolehan dan mengurangkan kesilapan.

Contoh Dunia Sebenar

Banyak restoran dan syarikat teknologi sudah menggunakan ramalan AI:

• Rangkaian makanan segera: Satu kumpulan restoran utama di AS menggantikan alat ramalan lama dengan sistem AI/ML dan mencapai penjimatan kos buruh 20% lebih tinggi serta pengurangan pembaziran inventori sebanyak 10%.
• Penjejakan pembaziran AI: Penyelesaian seperti Winnow Vision menggunakan kamera dan AI untuk mengenal pasti sisa makanan. Dalam ujian, dapur yang menggunakan Winnow mengurangkan pembaziran makanan sekitar 30% dalam beberapa bulan. (Pesaing Leanpath dan Kitro menggunakan sensor serupa untuk memantau pembaziran dan membimbing pengawalan bahagian.)
• Menu berkuasa AI: McDonald’s telah melancarkan papan menu digital berkuasa AI di 700 restoran di AS. Sistem ini mencadangkan item berdasarkan faktor seperti cuaca dan waktu hari, menyelaraskan tawaran menu dengan puncak permintaan yang diramalkan.

Melaksanakan Ramalan AI

Untuk memulakan, restoran harus mengikuti pendekatan berstruktur. Contohnya, IBM mengesyorkan langkah seperti:

1. Menilai objektif: Tentukan apa yang perlu diramalkan (contohnya jumlah pelanggan keseluruhan, item menu tertentu, waktu puncak).
2. Pilih alat atau rakan kongsi: Pilih perisian AI atau perunding yang pakar dalam perancangan permintaan hospitaliti.
3. Kumpul data berkualiti: Pastikan rekod POS dan inventori bersih dan tepat. Integrasi sumber baru (API cuaca, kalendar acara tempatan, dll.) mengikut keperluan.
4. Libatkan pihak berkepentingan: Latih kakitangan tentang bagaimana ramalan mempengaruhi pesanan, penjadualan, dan keputusan persiapan. Dapatkan sokongan dengan menunjukkan nilai AI.
5. Pantau dan perbaiki: Sentiasa nilai ketepatan ramalan dan kemas kini model dari masa ke masa apabila data baru diperoleh.

Cabaran dan Pandangan Masa Depan

Menggunakan ramalan AI juga menghadapi cabaran. Restoran kecil mungkin kekurangan bajet, infrastruktur data, atau kepakaran teknikal untuk menggunakan alat canggih dengan segera. Mengintegrasikan sistem berbeza (POS, inventori dapur, katalog pembekal) boleh menjadi rumit.

Isu kualiti data (rekod jualan tidak lengkap atau menu yang berubah) boleh menjejaskan ketepatan. Namun, apabila platform AI berasaskan awan menjadi lebih mampu milik dan mudah digunakan, kafe bebas juga boleh memanfaatkan alat ini.

Melihat ke hadapan, pandangan yang dipacu AI dijangka memainkan peranan lebih besar apabila restoran mengintegrasikan sensor IoT dan analitik ramalan dalam semua aspek operasi mereka.

>>> Adakah anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang: AI dalam pengurusan restoran & operasi dapur ?

Ramalan tepat jumlah pelanggan sedang mengubah operasi restoran. Dengan menggunakan AI untuk menjangka permintaan, dapur dapat mengoptimumkan persiapan bahan dan inventori untuk memenuhi keperluan sebenar—menjimatkan wang dan mengurangkan pembaziran.

Seperti yang dinyatakan oleh seorang pakar, AI dijangka “merevolusikan pengurusan restoran dengan meningkatkan kecekapan”. Dalam industri yang kompetitif, ramalan berasaskan data menjadi resipi kejayaan: memastikan bahan yang tepat tersedia untuk setiap pelanggan dan mengubah pandangan menjadi rasa.