W silnie konkurencyjnej branży gastronomicznej dokładne przewidywanie liczby klientów i zapotrzebowania na jedzenie jest kluczem do optymalizacji działalności restauracji.

Zamiast polegać na intuicji czy doświadczeniu manualnym, sztuczna inteligencja (AI) staje się przełomowym narzędziem, które pomaga szefom kuchni i menedżerom precyzyjnie prognozować liczbę gości, przygotować odpowiednią ilość składników, ograniczyć odpady i obniżyć koszty. To nie tylko trend technologiczny, ale także zrównoważone rozwiązanie dla przyszłości globalnej branży kulinarnej.

W tym artykule dowiemy się więcej o tym, jak AI przewiduje liczbę klientów, aby przygotować najbardziej optymalne składniki podczas pracy kuchni i restauracji!

Dlaczego prognozowanie jest ważne?

Restauracje często borykają się z nieprzewidywalnym popytem i marnowaniem żywności. W rzeczywistości około jedna trzecia wyprodukowanego jedzenia nigdy nie zostaje zjedzona, a same restauracje w USA marnują rocznie jedzenie o wartości szacowanej na 162 miliardy dolarów.

Nadmierne zamówienia zamrażają kapitał w zepsutych produktach, podczas gdy niedobory prowadzą do braków i utraconych sprzedaży. Dlatego dokładne prognozowanie jest kluczowe: szacując liczbę klientów i popularność dań, operatorzy mogą dostosować zamówienia składników do rzeczywistych potrzeb i ograniczyć odpady.

Szybki rozwój AI w branży gastronomicznej

Rynek AI w sektorze żywności i napojów dynamicznie rośnie. Raport branżowy na 2025 rok przewiduje, że globalny rynek AI w tej branży wzrośnie o około 32,2 miliarda dolarów (2024–2029, CAGR 34,5%). Systemy oparte na AI obiecują „zrewolucjonizować zarządzanie restauracjami poprzez zwiększenie efektywności, obniżenie kosztów i poprawę satysfakcji klientów”.

Co ważne, prognozowanie oparte na danych może również wspierać zrównoważony rozwój: analiza McKinsey szacuje, że dopasowanie podaży do popytu dzięki AI może wygenerować roczną wartość do 127 miliardów dolarów poprzez ograniczenie marnotrawstwa żywności. Innymi słowy, inteligentne zamawianie bezpośrednio oszczędza pieniądze i zasoby.

Prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI w restauracjach

Prognozowanie popytu oparte na AI wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania przyszłej sprzedaży i liczby klientów poprzez analizę danych. Zamiast prostych arkuszy kalkulacyjnych, systemy te przetwarzają dane z punktów sprzedaży (POS), historię sprzedaży, a nawet dane z czujników (np. rezerwacje czy ruch pieszy), aby przewidzieć trendy.

W praktyce restauracje korzystają z modeli AI do prognozowania sezonowego popytu, identyfikowania godzin szczytu oraz odpowiedniego przydzielania personelu i zapasów. Na przykład IBM zauważa, że sieci restauracji polegają na AI, aby „przewidywać sezonowy popyt i unikać nadmiernego magazynowania produktów łatwo psujących się”. Takie prognozy pozwalają np. zwiększyć przygotowania na świąteczny tłum, a następnie je zmniejszyć, utrzymując równowagę zapasów.

Dane i technologia dla prognozowania AI

Zaawansowane prognozowanie AI opiera się na szerokim spektrum danych. Łączy podstawową historię sprzedaży z zewnętrznymi czynnikami, takimi jak pogoda, wydarzenia specjalne i promocje. Jak wyjaśnia IBM, modele AI mogą wykorzystywać dane z urządzeń IoT (Internet rzeczy), wskaźników ekonomicznych, prognoz pogody oraz nastrojów w mediach społecznościowych, aby ujawnić wzorce popytu.

Na przykład:

• Historia sprzedaży: Dane POS z podziałem na części dnia rok do roku, umożliwiające ustalenie podstawowych krzywych popytu.

• Czynniki kalendarzowe: Dzień tygodnia, święta oraz lokalne wydarzenia (koncerty, mecze sportowe, festiwale) wpływające na ruch klientów.

• Warunki pogodowe: Prognozy temperatury i opadów (np. deszczowe wtorkowe wieczory mogą zwiększać zamówienia zup).

• Promocje i trendy: Specjalne promocje menu lub wirusowe trendy kulinarne w mediach społecznościowych.

Nowoczesne modele prognozowania wykorzystują zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Algorytmy takie jak sieci neuronowe, drzewa gradientowe czy modele szeregów czasowych potrafią uchwycić złożone, nieliniowe wzorce popytu.

Na przykład badanie z 2025 roku w stołówce uniwersyteckiej wykazało, że model XGBoost (rodzaj algorytmu zespołowego) osiągnął bardzo wysoką dokładność w przewidywaniu dziennej liczby klientów, łącząc cechy takie jak ruch z poprzedniego dnia, święta i dane pogodowe. Z czasem modele te mogą się adaptować i stale ulepszać wraz z napływem nowych danych.

AI w automatyzacji kuchni

Nowoczesne restauracje wykorzystują również automatyzację kuchni opartą na AI. Niektóre sieci wdrażają roboty lub inteligentne urządzenia do przygotowywania jedzenia w sposób powtarzalny, podczas gdy szefowie kuchni koncentrują się na gotowaniu. Tymczasem algorytmy uczenia maszynowego analizują dane o popycie, aby sterować tymi systemami.

Na przykład AI może nauczyć się, że „deszczowe wtorkowe wieczory konsekwentnie zwiększają sprzedaż zup”, więc kuchnia wcześniej rozmraża dodatkowy bulion i kroi więcej warzyw. Łącząc efektywność robotów z analizą danych, restauracje mogą mieć dokładnie te składniki, które są potrzebne, gotowe na przybycie klientów.

Korzyści z prognozowania AI

Wykorzystanie AI do przewidywania liczby klientów przynosi wiele korzyści:

• Zmniejszenie marnotrawstwa żywności: Zamawianie oparte na AI pomaga wykorzystać składniki zanim się zepsują. Badania pokazują, że systemy zarządzania zapasami oparte na AI mogą ograniczyć odpady kuchenne o około 20% lub więcej. W praktyce jedna sieć korzystająca z prognoz AI/ML odnotowała spadek strat zapasów o 10%.
• Niższe koszty: Lepsze prognozy oznaczają mniej nadmiernych zapasów. Jeden z przypadków wykazał 20% redukcję kosztów pracy (dzięki optymalizacji grafików) oraz znaczące oszczędności na kosztach żywności po wdrożeniu prognoz AI.
• Lepsza świeżość i dostępność: Dzięki precyzyjnemu zamawianiu restauracje utrzymują składniki w najlepszej jakości i nigdy nie brakuje popularnych dań.
• Efektywność operacyjna: Automatyczne prognozy zwalniają personel z ręcznych obliczeń. Systemy mogą automatycznie generować zamówienia lub listy przygotowań na podstawie przewidywanej liczby zamówień, przyspieszając zaopatrzenie i ograniczając błędy.

Przykłady z życia

Wiele restauracji i firm technologicznych już korzysta z prognoz AI:

• Sieć fast-casual: Duża amerykańska grupa restauracyjna zastąpiła tradycyjne narzędzia prognozowania systemem AI/ML, osiągając 20% większe oszczędności na kosztach pracy i 10% mniej strat zapasów.
• Śledzenie odpadów z AI: Rozwiązania takie jak Winnow Vision wykorzystują kamery i AI do identyfikacji resztek jedzenia. W testach kuchnia korzystająca z Winnow zmniejszyła odpady o około 30% w ciągu kilku miesięcy. (Konkurenci Leanpath i Kitro stosują podobne czujniki do monitorowania odpadów i optymalizacji porcji.)
• Menu oparte na AI: McDonald’s wprowadził cyfrowe tablice menu zasilane AI w 700 restauracjach w USA. Systemy te sugerują pozycje na podstawie takich czynników jak pogoda i pora dnia, dostosowując ofertę do przewidywanych szczytów popytu.

Wdrażanie prognozowania AI

Aby rozpocząć, restauracje powinny stosować uporządkowane podejście. Na przykład IBM rekomenduje następujące kroki:

1. Określenie celów: Zdefiniowanie, co należy prognozować (np. ogólna liczba gości, konkretne pozycje menu, godziny szczytu).
2. Wybór narzędzi lub partnerów: Dobór oprogramowania AI lub konsultantów specjalizujących się w planowaniu popytu w branży gastronomicznej.
3. Zbieranie jakościowych danych: Zapewnienie czystych i dokładnych danych POS oraz zapasów. Integracja nowych źródeł danych (API pogodowe, kalendarze lokalnych wydarzeń itp.) w razie potrzeby.
4. Zaangażowanie interesariuszy: Szkolenie personelu, jak prognozy wpływają na zamówienia, grafik i przygotowania. Uzyskanie akceptacji poprzez pokazanie wartości AI.
5. Monitorowanie i doskonalenie: Ciągła ocena dokładności prognoz i aktualizacja modeli w miarę pojawiania się nowych danych.

Wyzwania i perspektywy na przyszłość

Wdrożenie prognozowania AI wiąże się również z wyzwaniami. Mniejsze restauracje mogą nie dysponować budżetem, infrastrukturą danych ani wiedzą techniczną potrzebną do natychmiastowego wdrożenia zaawansowanych narzędzi. Integracja różnych systemów (POS, magazyn kuchenny, katalogi dostawców) może być skomplikowana.

Problemy z jakością danych (niekompletne zapisy sprzedaży lub zmieniające się menu) mogą utrudniać dokładność. Jednak wraz z rosnącą dostępnością chmurowych platform AI, nawet niezależne kawiarnie mogą korzystać z tych rozwiązań.

Patrząc w przyszłość, analizy oparte na AI prawdopodobnie odegrają jeszcze większą rolę, gdy restauracje zintegrują czujniki IoT i analitykę predykcyjną we wszystkich aspektach swojej działalności.

>>> Czy chcieliby Państwo dowiedzieć się więcej o: Sztuczna inteligencja w zarządzaniu restauracją i operacjach kuchennych ?

Dokładne prognozowanie liczby klientów zmienia sposób funkcjonowania restauracji. Dzięki wykorzystaniu AI do przewidywania popytu kuchnie mogą optymalizować przygotowanie składników i zarządzanie zapasami, dostosowując się do rzeczywistych potrzeb — oszczędzając pieniądze i ograniczając odpady.

Jak zauważa jeden z ekspertów, AI ma „zrewolucjonizować zarządzanie restauracjami poprzez zwiększenie efektywności”. W konkurencyjnej branży prognozy oparte na danych stają się przepisem na sukces: zapewniając odpowiednie składniki dla każdego klienta i zamieniając przewidywania w smak.