В условиях жесткой конкуренции в индустрии общественного питания точное прогнозирование числа клиентов и спроса на блюда является ключом к оптимизации работы ресторанов.

Вместо того чтобы полагаться на интуицию или ручной опыт, искусственный интеллект (ИИ) становится прорывным инструментом, который помогает поварам и менеджерам точно предсказывать количество посетителей, готовить необходимое количество ингредиентов, снижать отходы и экономить затраты. Это не просто технологический тренд, а устойчивое решение для будущего мировой кулинарной индустрии.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, как ИИ прогнозирует количество клиентов для подготовки максимально оптимального набора ингредиентов в процессе работы кухни и ресторана!

Почему прогнозирование важно?

Рестораны часто сталкиваются с непредсказуемым спросом и пищевыми отходами. На самом деле около трети произведённой пищи так и не съедается, а только в США рестораны ежегодно выбрасывают продукты на сумму около 162 миллиардов долларов.

Избыточные закупки замораживают капитал в испорченных продуктах, а недостаток — приводит к дефициту и упущенной выручке. Поэтому точное прогнозирование крайне важно: оценивая количество клиентов и популярные блюда, операторы могут корректировать заказы ингредиентов в соответствии с реальными потребностями и сокращать отходы.

Быстрый рост ИИ в сфере общественного питания

Рынок ИИ в сфере продуктов питания и напитков стремительно развивается. Отчёт отрасли на 2025 год прогнозирует рост глобального рынка ИИ в этой области примерно на 32,2 миллиарда долларов (2024–2029 гг., среднегодовой темп роста 34,5%). Системы на базе ИИ обещают «революционизировать управление ресторанами, повышая эффективность, снижая затраты и улучшая удовлетворённость клиентов».

Особенно важно, что прогнозирование на основе данных с помощью ИИ поддерживает устойчивое развитие: анализ McKinsey показал, что согласование предложения и спроса с помощью ИИ может принести до 127 миллиардов долларов ежегодной экономии за счёт сокращения пищевых отходов. Иными словами, умные заказы напрямую экономят деньги и ресурсы.

Прогнозирование спроса с помощью ИИ в ресторанах

Прогнозирование спроса с помощью ИИ использует машинное обучение для предсказания будущих продаж и количества клиентов на основе анализа данных. Вместо простых таблиц такие системы обрабатывают записи с точек продаж (POS), историю продаж и даже данные с датчиков (например, бронирования или пешеходного трафика), чтобы выявлять тенденции.

На практике рестораны применяют модели ИИ для прогнозирования сезонного спроса, выявления пиковых часов и распределения персонала и запасов соответственно. Например, IBM отмечает, что сети используют ИИ для «прогноза сезонного спроса и предотвращения излишков скоропортящихся продуктов». Такие прогнозы позволяют, например, увеличить подготовку к праздничному наплыву посетителей и затем сократить её, поддерживая баланс запасов.

Данные и технологии для прогнозирования с ИИ

Современное прогнозирование с ИИ опирается на широкий спектр данных. Оно сочетает базовую историю продаж с внешними факторами, такими как погода, специальные события и акции. Как объясняет IBM, модели ИИ могут использовать данные с устройств Интернета вещей (IoT), экономические индикаторы, прогнозы погоды и анализ настроений в социальных сетях для выявления закономерностей спроса.

Например:

• Исторические продажи: Данные POS по периодам дня за несколько лет, позволяющие построить базовые кривые спроса.

• Календарные факторы: Дни недели, праздники и расписания местных мероприятий (концерты, спортивные игры, фестивали), влияющие на посещаемость.

• Погодные условия: Прогнозы температуры и осадков (например, дождливые вторники вечером могут увеличить спрос на супы).

• Акции и тренды: Специальные предложения в меню или вирусные тренды в соцсетях.

Современные модели прогнозирования включают продвинутые методы машинного обучения. Алгоритмы, такие как нейронные сети, градиентный бустинг или модели временных рядов, способны улавливать сложные, нелинейные закономерности спроса.

Например, исследование 2025 года в университетской столовой показало, что модель XGBoost (тип ансамблевого алгоритма) достигла высокой точности в прогнозировании ежедневного количества посетителей, комбинируя такие параметры, как трафик предыдущего дня, праздники и погодные данные. Со временем эти модели могут адаптироваться и улучшаться по мере поступления новых данных.

ИИ в автоматизации кухни

Современные рестораны также используют автоматизацию на базе ИИ на кухне. Некоторые сети внедряют роботов или умные приборы для стабильной подготовки блюд, позволяя поварам сосредоточиться на приготовлении. Тем временем алгоритмы машинного обучения анализируют данные о спросе, чтобы управлять этими системами.

Например, ИИ может выявить, что «дождливые вторники вечером стабильно увеличивают продажи супов», и кухня заранее размораживает дополнительный бульон и нарезает больше овощей. Объединяя роботизированную эффективность с аналитикой на основе данных, рестораны обеспечивают наличие именно тех ингредиентов, которые нужны клиентам.

Преимущества прогнозирования с ИИ

Использование ИИ для прогнозирования количества клиентов приносит множество выгод:

• Сокращение пищевых отходов: Заказы на основе ИИ помогают использовать ингредиенты до истечения срока годности. Исследования показывают, что системы управления запасами на базе ИИ могут уменьшить отходы на кухне примерно на 20% и более. На практике одна сеть, применяющая прогнозы ИИ/МО, снизила потери запасов на 10%.
• Снижение затрат: Более точные прогнозы уменьшают излишки. В одном кейсе отмечено снижение затрат на рабочую силу на 20% (за счёт оптимизации графиков) и значительная экономия на продуктах после внедрения ИИ-прогнозов.
• Улучшение свежести и доступности: Заказывая ровно столько, сколько нужно, рестораны сохраняют ингредиенты максимально свежими и никогда не испытывают дефицита популярных блюд.
• Повышение операционной эффективности: Автоматизированные прогнозы освобождают персонал от ручных расчётов. Системы могут автоматически формировать заказы или списки подготовки на основе прогнозируемого объёма заказов, ускоряя закупки и снижая ошибки.

Реальные примеры

Многие рестораны и технологические компании уже используют прогнозирование с ИИ:

• Сеть фаст-кэжуал: Крупная американская ресторанная группа заменила устаревшие инструменты прогнозирования на систему ИИ/МО и добилась 20% экономии на затратах на персонал и 10% сокращения пищевых отходов.
• Отслеживание отходов с помощью ИИ: Решения, такие как Winnow Vision, используют камеры и ИИ для выявления пищевых остатков. В тестах кухня с Winnow сократила отходы примерно на 30% за несколько месяцев. (Конкуренты Leanpath и Kitro применяют аналогичные сенсоры для контроля отходов и регулировки порций.)
• Меню на базе ИИ: McDonald’s внедрил цифровые меню с ИИ в 700 ресторанах США. Эти системы предлагают блюда с учётом погоды и времени суток, подстраивая ассортимент под прогнозируемые пики спроса.

Внедрение прогнозирования с ИИ

Для начала ресторанам рекомендуется следовать структурированному подходу. Например, IBM советует следующие шаги:

1. Определить цели: Чётко сформулировать, что именно нужно прогнозировать (например, общее количество посетителей, конкретные блюда, пиковые часы).
2. Выбрать инструменты или партнёров: Подобрать программное обеспечение ИИ или консультантов, специализирующихся на планировании спроса в сфере гостеприимства.
3. Собрать качественные данные: Обеспечить чистоту и точность записей POS и учёта запасов. При необходимости интегрировать новые источники (API погоды, календари местных событий и т. д.).
4. Вовлечь заинтересованные стороны: Обучить персонал тому, как прогнозы влияют на заказы, расписание и подготовку. Добиться поддержки, демонстрируя ценность ИИ.
5. Контролировать и совершенствовать: Постоянно оценивать точность прогнозов и обновлять модели по мере поступления новых данных.

Проблемы и перспективы

Внедрение прогнозирования с ИИ также сопряжено с трудностями. Небольшим ресторанам может не хватать бюджета, инфраструктуры данных или технических знаний для быстрого запуска сложных инструментов. Интеграция разрозненных систем (POS, учёт запасов, каталоги поставщиков) может быть сложной.

Проблемы с качеством данных (неполные записи продаж или меняющееся меню) могут снижать точность. Однако с ростом доступности облачных платформ ИИ даже независимые кафе смогут использовать эти технологии.

В будущем аналитика на базе ИИ, вероятно, будет играть ещё более важную роль, поскольку рестораны интегрируют датчики IoT и предиктивную аналитику во все аспекты своей деятельности.

>>> Хотели бы Вы узнать больше о: ИИ в управлении ресторанами и работе кухни ?

Точное прогнозирование количества клиентов меняет работу ресторанов. Используя ИИ для предсказания спроса, кухни могут оптимизировать подготовку ингредиентов и управление запасами, чтобы соответствовать реальным потребностям — экономя деньги и сокращая отходы.

Как отмечает один эксперт, ИИ «революционизирует управление ресторанами, повышая эффективность». В конкурентной отрасли прогнозы на основе данных становятся рецептом успеха: обеспечивая наличие нужных ингредиентов для каждого клиента и превращая предвидение в вкус.