AI sa pamamahala ng restawran at operasyon sa kusina

Mabilis na tinatanggap ng industriya ng restawran ang artificial intelligence (AI) upang mapadali ang mga operasyon, mapabuti ang kahusayan, at mapahusay ang karanasan ng customer. Ayon sa mga kamakailang pananaliksik sa merkado, ang pandaigdigang merkado ng awtomasyon sa restawran at teknolohiya sa pagkain ay naging isang multi-bilyong dolyar na industriya.

Ang presyon mula sa mataas na gastos sa paggawa at kakulangan ay nagtulak sa mga restawran ng lahat ng laki na mamuhunan sa mga solusyon ng AI na nag-aautomat ng mga paulit-ulit na gawain at nag-iintegrate ng datos sa iba't ibang sistema. Ayon sa isang pag-aaral sa industriya, mas madalas nang "ginagamit ng mga restawran ang awtomasyon upang mapadali ang mga gawain, mabawasan ang gastos sa pagkain, at maghatid ng mas pare-parehong serbisyo," na itinuturing ang AI hindi bilang luho kundi bilang bagong prayoridad sa operasyon.

Sa praktika, ang mga nangungunang chain at startup sa buong mundo ay naglalagay ng AI para sa lahat mula sa matalinong pagtaya ng imbentaryo hanggang sa mga robotic na kusinero, na binabago ang paraan ng pagpapatakbo ng mga kusina at mga manager sa pandaigdigang antas.

AI powered restaurant kitchen

AI para sa Imbentaryo, Pagtataya, at Pagbawas ng Basura

Isang pangunahing aplikasyon ng AI ay sa kontrol ng imbentaryo at pagtataya ng pangangailangan. Madalas na nahaharap ang mga tradisyunal na restawran sa sobra o kakulangan ng stock – na nagreresulta sa basura o nawalang benta. Sinusuri ng mga sistemang pagtataya gamit ang AI ang mga nakaraang benta, panahon, lokal na mga kaganapan, at kasalukuyang mga uso upang hulaan ang pangangailangan ng customer para sa mga partikular na item sa menu.

Pinapayagan nito ang mga manager na mag-order ng tamang dami ng mga sangkap.

Halimbawa, maaaring pagsamahin ng mga platform ng AI ang datos ng nakaraang benta sa mga salik tulad ng paparating na mga pista opisyal o mga palaro upang pinuhin ang mga order at antas ng tauhan. Malaki ang epekto nito: iniulat ng mga pag-aaral na maaaring mabawasan ng AI ang basura sa pagkain ng hanggang 20% at mapababa ang gastos sa pamamagitan ng pag-iwas sa sobrang pag-order. Isang ulat ang nagtala na 55% ng mga restawran ay gumagamit na ng AI araw-araw para sa pamamahala ng imbentaryo at pagpaplano ng pangangailangan.

Tinutulungan ng kakayahang ito sa pagtataya ang mga restawran sa buong mundo – mula sa mga cafe sa UK na inaayos para sa mga lokal na kaganapan hanggang sa mga outlet sa Gitnang Silangan na umaangkop sa mga pana-panahong pista opisyal – upang ma-optimize ang stock at mabawasan ang pagkasira. Sa madaling salita, ginagawang data-driven na mga order ng AI ang hulaan, pinananatiling stock ang mga popular na item habang binabawasan ang dami ng hindi nagamit at nasirang pagkain.

AI inventory management dashboard

Matalinong Awtomasyon sa Kusina at Robotics

Binabago rin ng AI ang mga operasyon sa kusina sa pamamagitan ng awtomasyon at robotics. Ang mga robot na may AI "utak" ay maaaring magsagawa ng mga gawain tulad ng pagprito, paghahalo, o pagbuo ng mga putahe nang may katumpakan at pare-parehong kalidad. Halimbawa, ang Miso Robotics' Flippy ay isang AI-powered robotic fry station na ginagamit na ng mga chain tulad ng White Castle at Jack in the Box.

Ipinahayag ng White Castle na naalis na ng Flippy ang isang malaking hadlang sa kanilang fryer, na tinitiyak ang pare-parehong bahagi at nagbibigay-laya sa mga tauhan upang magpokus sa serbisyo sa customer. Noong 2024, inilunsad ng Miso ang isang next-generation Flippy na 50% mas maliit at doble ang bilis kaysa dati. Ang bagong modelong ito ay na-i-install sa mga umiiral na kusina sa loob ng ilang oras at kayang hawakan ang maraming pritong item.

Higit pa sa pagprito, maaaring magluto ang mga robot ng buong putahe. Sa Asya, ang Shenzhen startup na Botinkit ay nakabuo ng Omni cooking robot. Kayang mag-stir-fry at mag-stew ng mga pagkain ang Omni, awtomatikong nagse-season at naglilinis ng sarili, lahat ay kinokontrol sa pamamagitan ng touch-screen interface.

Pinipili lamang ng operator ang recipe at minomonitor ang mga hakbang; ang robot ang humahawak sa timing at paghahalo. Pinapayagan ng ganitong teknolohiya kahit ang mga hindi chef na magpatakbo ng linya ng kusina.

Ipinahayag ng CEO ng Botinkit na ang mga robot tulad ng Omni ay maaaring magbawas ng gastos sa paggawa ng humigit-kumulang 30% at mabawasan ang basura sa sangkap ng mga 10%, habang naghahatid ng pare-parehong kalidad ng putahe habang lumalaki ang mga restawran.

Nagdaragdag din ng awtomasyon ang mga fast-casual chain. Ang unang automated na lokasyon ng Sweetgreen ay umabot sa $2.8 milyon sa benta na may 31.1% na margin ng kita, habang ang turnover ng empleyado ay 45% na mas mababa kaysa sa karaniwang mga tindahan.

— Sweetgreen Performance Report

Nagdaragdag din ng awtomasyon ang mga fast-casual chain. Ipinakilala ng Sweetgreen (isang U.S. salad chain) ang isang "Infinite Kitchen" na may mga conveyor belt at robotic assembly. Nakita ng unang lokasyon nito ang mas mataas na throughput at kita: sa isang taon, umabot ito sa $2.8 milyon sa benta na may 31.1% na margin ng kita.

• Ang turnover ng empleyado ay 45% na mas mababa kaysa sa karaniwang tindahan
• Ang mga automated na kusina ay nag-generate ng 10% na mas mataas na tseke ng customer
• Mabilis na pagkumpleto ng order at pinahusay na katumpakan
• Na-automate ang mga paulit-ulit na gawain, na nagpapabuti ng kasiyahan sa trabaho

Plano ng chain na palawakin ang teknolohiyang ito sa karamihan ng mga bagong tindahan, lalo na sa mga lokasyong may mataas na volume. Sinusubukan ng ibang mga brand ang katulad na mga sistema; halimbawa, sinusubukan ng Chipotle ang isang automated na linya para sa tortilla at guacamole prep (bagaman hindi pa ito malawakang naipapatupad).

Ipinapakita ng mga halimbawang ito na ang AI sa kusina ay hindi kathang-isip kundi realidad. Sa pamamagitan ng pag-aautomat ng pagluluto, pag-portion, at paglilinis, maaaring mapabuti ng mga restawran ang konsistensi at kaligtasan (halimbawa, inaalis ng Flippy ang panganib ng pagprito sa mainit na langis). Sa maraming kaso, maaaring magtrabaho ang mga robot nang tuloy-tuloy nang walang pagkapagod.

Kasabay ng matalinong appliances (mga oven system na nakaka-detect ng pagkakaluto, mga konektadong grill na nag-uulat ng status, atbp.), nangangako ang mga "kusina ng hinaharap" na pinapagana ng AI ng mas mabilis at mas maaasahang paghahanda ng pagkain habang minomonitor ng mga tauhan ang proseso.

Smart Kitchen Automation and Robotics

Mga Inobasyon sa Front-of-House at Serbisyo

Binabago rin ng AI ang mga interaksyon sa mga bisita. Maraming restawran ngayon ang gumagamit ng AI-driven na pag-order, self-service kiosks, at maging mga chatbot o voice assistant upang pangasiwaan ang mga customer. Halimbawa, maaaring magpakita ang digital kiosks at mobile apps ng mga dynamic na menu at espesyal na alok.

Sinusubukan din ang Voice AI sa mga drive-thru sa buong industriya. Isang ulat ng Deloitte ang nagsasaad na ang voice ordering ay isang umuusbong na kaso ng paggamit: sinusubukan ng mga operator ang mga AI system na tumatanggap ng mga order sa telepono o speaker, na ina-automate ang proseso ng pagpasok ng order.

Kapag maayos na naipatupad, maaaring mabawasan ng mga AI tool na ito ang oras ng paghihintay at mga error. Ginagamit din ng mga platform ng food delivery ang AI upang hulaan ang mga pagkaantala sa order at i-route ang mga driver, na hindi direktang nagpapabuti sa operasyon ng restawran sa panig ng customer. Sa madaling salita, mula sa self-ordering kiosks at mobile apps hanggang sa voice AI at service robots, ginagawa ng teknolohiya ang pagkain na mas digital at batay sa datos.

AI front of house innovations

Computer Vision at Kontrol sa Kalidad

Ang computer vision – isang sangay ng AI kung saan ang mga camera at pagsusuri ng imahe ang gumagawa ng trabaho – ay lumalaganap sa mga restawran para sa kontrol sa kalidad at analytics. Maaaring subaybayan ng mga AI camera ang mga kusina at dining room, tinitiyak ang mga pamantayan at pinapadali ang serbisyo.

Halimbawa, maaaring subaybayan ng mga overhead camera na may AI kung aling mga mesa ang okupado, gaano katagal naghihintay ang mga bisita, at kung nalinis na ang mesa para sa paglilinis. Sa isang setup, nilalagyan ng AI model ng label ang bawat lugar ng mesa bilang "KUMAKAIN," "NAGHIHINTAY," o "NILILINIS" nang real time.

Pinapayagan nito ang mga manager na i-optimize ang pag-upo at pag-aasikaso ng tauhan: kung maraming mesa ang may label na "NAGHIHINTAY," alam nilang magtalaga ng mas maraming server, samantalang kung maraming "NILILINIS," maaaring agad na alertuhan ang mga busser. Sa mga abalang lugar, maaaring malaki ang maitutulong ng ganitong real-time vision data upang mapabuti ang turnover at mabawasan ang mga bottleneck.

Isang camera na naka-mount sa ibabaw ng pizza assembly line ang sumusuri sa bawat pizza bago ito ilagay sa oven at muli bago i-box. Sinusuri ng AI ang pagkakalagay ng toppings, kulay ng crust, at pangkalahatang hitsura laban sa mga pamantayan ng brand.

— Domino's Pizza Checker System

Direktang inilalapat ang AI vision sa kalidad ng pagkain. Isang kilalang halimbawa ang Domino's Pizza Checker. Isang camera na naka-mount sa ibabaw ng pizza assembly line ang sumusuri sa bawat pizza bago ito ilagay sa oven at muli bago i-box.

Sinusuri ng AI ang pagkakalagay ng toppings, kulay ng crust, at pangkalahatang hitsura laban sa mga pamantayan ng brand. Bilang resulta, iniulat ng Domino's ang humigit-kumulang 14–15% na pagbuti sa kalidad ng produkto (na may mas kaunting pagkakamali) matapos ipatupad ang sistemang ito.

Katulad nito, gumagamit ang malalaking caterer tulad ng Compass Group ng mga AI camera sa ibabaw ng mga basurahan upang uriin ang mga itinapon na pagkain ayon sa uri at dami. Nakakatulong ang datos na ito sa mga kusina upang matukoy ang sobra-sobrang produksyon: isang programa ang nakabawas ng basura sa pagkain ng 30–50% sa pamamagitan ng mas matalinong mga desisyon sa paghahanda.

Gumagamit din ang isa pang chain ng vision sensor sa ibabaw ng mga serving station upang sukatin ang laki ng bahagi at antas ng refill nang may 95% katumpakan, pumapalit sa mga hindi maaasahang manual na timbangan.

Higit pa sa pagkain at mga mesa, maaaring ipatupad ng vision system ang kalinisan. Bagaman hindi pa laganap, may mga pilot na paggamit ng AI upang matiyak na naghuhugas ng kamay ang mga tauhan o nagsusuot ng guwantes, at upang awtomatikong suriin ang temperatura ng mga nilutong item.

Sa pangkalahatan, nagbibigay ang computer vision ng dagdag na mata sa mga restawran: hindi napapagod ang AI sa pagsuri ng mga tray at mesa. Ang resulta ay mas mataas na konsistensi at kaligtasan — mula sa flame-grilled steaks hanggang sa fast-food fries, maaaring gamitin ng mga kusina ang AI upang mahuli ang mga pagkakamali bago pa man ito mapansin ng mga customer.

AI computer vision for quality control

Data Analytics, Pag-aayos ng Tauhan, at Suporta sa Desisyon

Sa likod ng maraming inobasyong ito ay ang data analytics. Nakapaloob ang mga AI tool sa software sa pamamahala ng restawran upang tulungan ang mga may-ari na gumawa ng mas matalinong desisyon. Halimbawa, maaaring suriin ng mga analytics platform ang point-of-sale at operating data upang hulaan ang mga abalang oras, na nagmumungkahi ng optimal na iskedyul ng tauhan.

Sa mga kumplikadong multi-lokasyon na brand, tinutulungan ng AI ang mga manager na balansehin ang mga shift sa iba't ibang outlet at tiyakin ang pagsunod sa mga batas sa paggawa. Napansin ng mga eksperto na maaaring i-align ng AI scheduling ang supply ng tauhan sa inaasahang pangangailangan, na nagpapababa ng overtime at idle na tauhan. Sa katunayan, iniulat ng isang pagsusuri na ang mga organisasyong gumagamit ng AI scheduling ay nakakita ng hanggang 12% na pagbawas sa gastos sa paggawa dahil sa mas mahusay na pag-aayos ng shift.

Higit pa sa pag-iskedyul, tumutulong ang AI sa menu engineering at pagpepresyo. Sa pamamagitan ng pagsusuri kung aling mga item ang pinakamabenta, sa anong oras, at sa ilalim ng anong mga promosyon, maaaring magmungkahi ang AI ng mga pagbabago sa halo ng menu o mga limitadong alok.

Sinusuportahan din ng mga advanced na sistema ang dynamic pricing – halimbawa, bahagyang pagtaas ng presyo sa mga peak hours o happy hours upang mapalaki ang kita (bagaman mas karaniwan ito sa hospitality, nagsisimula na itong tuklasin sa mga restawran). Lahat ng ito ay pinapagana ng AI na sumusuri sa mga pattern ng nakaraang benta, datos ng customer, at mga uso sa merkado nang real time.

Sa madaling salita, ginagawang actionable insights ng AI-powered software ang raw operations data (benta, imbentaryo, foot traffic). Nakikita ng mga executive ng restawran kung aling mga lokasyon ang hindi maganda ang performance, aling mga item ang mababa ang kita, o kung paano naaapektuhan ng mga kampanya sa marketing ang mga order.

Kapag nahaharap sa mga pagpipilian tulad ng pagpapalawak ng menu, pagbubukas ng mga bagong lokasyon, o pamumuhunan sa bagong teknolohiya, maaaring umasa ang mga manager sa mga forecast ng AI kaysa sa hunch lamang. Natuklasan ng isang survey ng Deloitte na naniniwala ang maraming chain na maaaring palalimin ng AI ang katapatan ng customer at pagbutihin ang karanasan ng empleyado sa susunod na alon ng paggamit.

Sa buong mundo, tinutulungan ng mga analytics tool na ito ang mga chain na mag-coordinate sa iba't ibang rehiyon – inaayos para sa mga lokal na pista (hal. Ramadan sa Gitnang Silangan o mga kaganapan sa laro sa UK) at pinag-iisa ang data para sa mas epektibong procurement at pag-aasikaso ng tauhan.

AI data analytics for decision support

Mga Benepisyo ng Pagtanggap ng AI

Ang pagpapatupad ng AI ay maaaring magdala ng malalaking benepisyo sa buong negosyo ng restawran. Ilan sa mga pangunahing pakinabang ay:

Magkasama, ginagawa ng mga benepisyong ito ang mga restawran na mas kompetitibo at sustainable. Sa katunayan, iniulat ng mga pinagkukunan sa industriya na madalas na nakakakita ng nasusukat na ROI ang mga maagang gumagamit ng awtomasyon. Nakakita ang mga QSR na nagpapatupad ng kiosks at online ordering ng pagtaas sa transaksyon (~5%) at pagtaas ng kita (~8%). Maging maliit na cafe o malaking chain, maaaring buksan ng teknolohiya ang mga kahusayan na dati ay imposible pang panatilihin nang manu-mano.

Benefits of AI adoption infographic

Mga Hamon at Hinaharap na Pananaw

Bagaman promising, may mga hamon ang pagtanggap ng AI sa mga restawran. Isang survey noong 2024 sa mga global na executive ng restawran ang nakakita na marami pang chain ang nasa maagang yugto pa lamang ng pag-deploy ng AI. Ang unang alon ng AI (imbentaryo at karanasan ng customer) ay nasa maayos na kalagayan, ngunit ang ganap na awtomasyon sa kusina at inobasyon sa menu ay mga umuusbong pa lamang na larangan.

Mga Prediksyon para sa Hinaharap

Sa pagtingin sa hinaharap, lalago pa ang papel ng AI sa mga restawran. Ang kakulangan sa paggawa at tumataas na gastos ay magtutulak sa mga operator na mas gumamit ng awtomasyon. Magpapatuloy ang pag-unlad sa robotics at mga modelo ng AI.

• Ganap na autonomous na mga kusina sa mas maraming lutuin
• Mas personalized na marketing at karanasan ng customer
• AI assistant para sa mga manager at paggawa ng desisyon
• Pinahusay na mga modelo ng kolaborasyon ng tao at AI

Karamihan sa mga eksperto ay sumasang-ayon na ang AI ay isang kasangkapan upang palakasin ang mga koponang tao – hindi upang palitan sila nang buo. Ang mga pinakamatagumpay na restawran ay yaong nagsasama ng teknolohiya at personal na ugnayan, gamit ang AI upang hawakan ang mga rutinang gawain habang ang mga tauhan ay nakatuon sa hospitality at pagkamalikhain.

— Industry Analysis Report

Gayunpaman, karamihan sa mga eksperto ay sumasang-ayon na ang AI ay isang kasangkapan upang palakasin ang mga koponang tao – hindi upang palitan sila nang buo. Ang mga pinakamatagumpay na restawran ay yaong nagsasama ng teknolohiya at personal na ugnayan, gamit ang AI upang hawakan ang mga rutinang gawain habang ang mga tauhan ay nakatuon sa hospitality at pagkamalikhain.

The future of AI and human collaboration in restaurants

Konklusyon

Sa kabuuan, binabago ng AI halos bawat aspeto ng pamamahala ng restawran at operasyon sa kusina sa buong mundo. Mula sa matalinong pagtataya hanggang sa mga robot chef at data analytics, layunin ng mga inobasyong ito na gawing mas lean, ligtas, at customer-centric ang mga restawran.

Habang umuunlad ang teknolohiya, maaaring asahan ng mga kumakain at operator ang mas mabilis, mas sariwa, at mas personalized na karanasan sa pagkain.