கஸ்டமர் எண்ணிக்கையை கணிக்க AI, பொருட்களை தயாரிக்க

கடுமையான போட்டியுள்ள உணவு மற்றும் பானம் துறையில், வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கை மற்றும் உணவு தேவையை துல்லியமாக கணிப்பது உணவகங்களின் செயல்பாட்டை மேம்படுத்த முக்கியம்.

உணர்வு அல்லது கைமுறை அனுபவத்தை சாராமல், AI (கைபடைத்திறன்) ஒரு முன்னேற்ற கருவியாக மாறி, சமையல்காரர்கள் மற்றும் மேலாளர்களுக்கு வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கையை துல்லியமாக கணிக்க, போதுமான பொருட்களை தயாரிக்க, வீணை குறைக்க மற்றும் செலவுகளை சேமிக்க உதவுகிறது. இது ஒரு தொழில்நுட்ப போக்கே அல்ல, உலகளாவிய சமையல் துறையின் நிலைத்தன்மைக்கான தீர்வாகும்.

இந்த கட்டுரையில், சமையல் மற்றும் உணவக செயல்பாட்டின் போது AI எப்படி வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கையை கணித்து சிறந்த பொருட்களை தயாரிக்கிறது என்பதைப் பற்றி அறிந்துகொள்வோம்!

கணிப்பது ஏன் முக்கியம்?

உணவகங்கள் பெரும்பாலும் எதிர்பாராத தேவையால் மற்றும் உணவு வீணையால் சிக்கலாக இருக்கின்றன. உண்மையில், தயாரிக்கப்பட்ட உணவின் சுமார் ஒரு மூன்றாம் பகுதி எப்போதும் சாப்பிடப்படவில்லை, அமெரிக்க உணவகங்கள் மட்டும் ஆண்டுக்கு $162 பில்லியன் மதிப்புள்ள உணவை வீணாக்குகின்றன.

இதனால் துல்லியமான கணிப்புகள் அவசியம்: வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கை மற்றும் பிரபலமான மெனு பொருட்களை மதிப்பிடுவதன் மூலம், இயக்குநர்கள் உண்மையான தேவைகளுக்கு பொருட்கள் ஆர்டரை சரிசெய்து வீணை குறைக்க முடியும்.

— துறை பகுப்பாய்வு அறிக்கை

உணவகத் துறையில் கணிப்பது ஏன் முக்கியம்

உணவு சேவையில் AI விரைவான வளர்ச்சி

உணவு மற்றும் பானங்களில் AI சந்தை விரிகிறது. 2025 துறை அறிக்கை உலகளாவிய AI சந்தை 2024–2029 காலத்தில் சுமார் $32.2 பில்லியன் (34.5% CAGR) வளர்ச்சி காணும் என்று கணிக்கிறது. AI-ஆல் இயக்கப்படும் அமைப்புகள் "உணவக மேலாண்மையை செயல்திறன் மேம்பாடு, செலவு குறைப்பு மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தி உயர்வு மூலம் புரட்சி செய்யும்" என்று வாக்குறுதி அளிக்கின்றன.

மற்ற வார்த்தைகளில், புத்திசாலி ஆர்டர் செய்வது நேரடியாக பணம் மற்றும் வளங்களை சேமித்து, லாபகரமான மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பொறுப்பான சூழலை உருவாக்குகிறது.

உணவு சேவையில் AI புரட்சி

உணவகங்களில் AI தேவைக் கணிப்பு

AI தேவைக் கணிப்பு, இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால விற்பனை மற்றும் வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கையை கணிக்கிறது. எளிய ஸ்பிரெட்ஷீட்டுகளுக்கு பதிலாக, இந்த அமைப்புகள் விற்பனை பதிவுகள், வரலாற்று விற்பனை மற்றும் சென்சார் உள்ளீடுகளை (முன்பதிவு அல்லது காலடி போக்குவரத்து தரவு போன்றவை) பகுப்பாய்வு செய்து போக்குகளை முன்னறிவிக்கின்றன.

வாசலில், உணவகங்கள் AI மாதிரிகளை பயன்படுத்தி பருவ தேவையை கணிக்க, உச்ச நேரங்களை அடையாளம் காண, பணியாளர்கள் மற்றும் சரக்குகளை ஒதுக்குகின்றன. உதாரணமாக, IBM கூறுகிறது, சங்கங்கள் AI-ஐ பயன்படுத்தி "பருவ தேவையை கணித்து கெட்டுப்போகும் பொருட்களை அதிகமாக வாங்குவதைத் தவிர்க்கின்றன". இந்த கணிப்புகள், உதாரணமாக, விடுமுறை கூட்டத்திற்கான தயாரிப்பை அதிகரித்து பின்னர் சரக்குகளை சமநிலைப்படுத்தக் கூடும்.

உணவகங்களில் AI தேவைக் கணிப்பு

AI கணிப்புக்கான தரவு மற்றும் தொழில்நுட்பம்

மேம்பட்ட AI கணிப்பு பல்வேறு தரவுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இது அடிப்படை விற்பனை வரலாற்றை வானிலை, சிறப்பு நிகழ்வுகள் மற்றும் விளம்பரங்கள் போன்ற வெளிப்புற காரணிகளுடன் இணைக்கிறது. IBM விளக்குகிறது, AI மாதிரிகள் IoT சாதனங்கள், பொருளாதார குறியீடுகள், வானிலை கணிப்புகள் மற்றும் சமூக ஊடக உணர்வுகளைப் பயன்படுத்தி தேவைக் கோட்பாடுகளை வெளிப்படுத்த முடியும்.

காலத்துடன், இந்த மாதிரிகள் தொடர்ந்து தரவு கிடைக்கும் போதெல்லாம் தானாக மேம்பட்டு, சிறந்த வணிக முடிவுகளை இயக்கும் துல்லியமான கணிப்புகளை உருவாக்கும்.

AI கணிப்பு தரவு இயந்திரம்

சமையல் தானியங்கி செயல்பாட்டில் AI

நவீன உணவகங்கள் சமையல் தானியக்கத்தில் AI-ஐ பயன்படுத்துகின்றன. சில சங்கங்கள் உணவு தயாரிப்புக்கு ரோபோட்கள் அல்லது புத்திசாலி சாதனங்களை பயன்படுத்தி சமையல்காரர்கள் சமையல் மீது கவனம் செலுத்துகிறார்கள். அதே சமயம், இயந்திரக் கற்றல் ஆல்காரிதம்கள் தேவைக் கணிப்பை பகுப்பாய்வு செய்து இந்த அமைப்புகளை வழிநடத்துகின்றன.

ஒரு AI "மழை பெய்யும் செவ்வாய் இரவுகள் தொடர்ந்து அதிக சூப் விற்பனையை ஏற்படுத்தும்" என்பதை கற்றுக்கொண்டு, சமையல் கூடம் கூடுதல் ப்ரோத் உருக்கி, அதிக காய்கறிகளை முன்கூட்டியே நறுக்கலாம்.

— AI சமையல் செயல்பாட்டு உதாரணம்

ரோபோடிக் செயல்திறன் மற்றும் தரவு சார்ந்த பார்வைகளை இணைத்து, உணவகங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் வரும்போது சரியான பொருட்களை தயாரித்து, கணிப்பிலிருந்து தட்டு வரை சீரான செயல்பாட்டை உறுதி செய்கின்றன.

AI இயக்கும் சமையல் தானியக்கம்

AI கணிப்பின் நன்மைகள்

வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கையை கணிக்க AI பயன்படுத்துவதன் பல நன்மைகள் உள்ளன:

உணவகங்களில் உணவு வீணை

உண்மையான உலக உதாரணங்கள்

பல உணவகங்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே AI கணிப்பைப் பயன்படுத்தி வருகின்றன:

உணவகங்களில் உண்மையான உலக AI பயன்பாடுகள்

AI கணிப்பை நடைமுறைப்படுத்துதல்

தொடங்க, உணவகங்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையை பின்பற்ற வேண்டும். உதாரணமாக, IBM பின்வரும் படிகளை பரிந்துரைக்கிறது:

AI கணிப்பை நடைமுறைப்படுத்துதல்

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

AI கணிப்பை ஏற்றுக்கொள்ளும் போது சவால்களும் உள்ளன. சிறிய உணவகங்களுக்கு உடனடி நுட்ப திறன், தரவு கட்டமைப்பு அல்லது தொழில்நுட்ப நிபுணத்துவம் இல்லாமை இருக்கலாம். வேறுபட்ட அமைப்புகளை (POS, சமையல் சரக்கு, வழங்குநர் பட்டியல்கள்) ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானது.

தரவு தர பிரச்சினைகள் (முழுமையற்ற விற்பனை பதிவுகள் அல்லது மெனு மாற்றங்கள்) துல்லியத்தை பாதிக்கலாம். இருப்பினும், மேக அடிப்படையிலான AI தளங்கள் குறைந்த செலவில் மற்றும் turnkey ஆக மாறுவதால், தனிப்பட்ட கஃபேகளும் இந்த கருவிகளை பயன்படுத்த முடியும்.

உணவகத் துறையில் சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

முடிவு

வாடிக்கையாளர் எண்ணிக்கையை துல்லியமாக கணிப்பது உணவக செயல்பாட்டை மாற்றி வருகிறது. AI-ஐ பயன்படுத்தி தேவையை முன்னறிந்து சமையல் பொருட்கள் மற்றும் சரக்குகளை சிறப்பாக திட்டமிட முடியும்—பணம் சேமித்து வீணை குறைக்க.

AI "செயல்திறனை மேம்படுத்தி உணவக மேலாண்மையில் புரட்சி செய்ய உள்ளது". கடுமையான போட்டியுள்ள துறையில், தரவுத்தள கணிப்புகள் வெற்றிக்கான சூத்திரமாக மாறுகின்றன: ஒவ்வொரு வாடிக்கையாளருக்கும் சரியான பொருட்கள் தயாராக இருப்பதை உறுதி செய்து முன்னறிவை சுவையாக மாற்றுகிறது.

— துறை நிபுணர் பகுப்பாய்வு