У жорстко конкурентній індустрії харчування та напоїв точне прогнозування кількості клієнтів і попиту на їжу є ключем до оптимізації роботи ресторанів.

Замість покладатися на інтуїцію чи ручний досвід, штучний інтелект (ШІ) стає проривним інструментом, який допомагає кухарям і менеджерам точно передбачати кількість відвідувачів, готувати достатньо інгредієнтів, зменшувати відходи та економити витрати. Це не лише технологічний тренд, а й сталий шлях розвитку світової кулінарної галузі.

У цій статті ми детальніше розглянемо, як ШІ прогнозує кількість клієнтів для підготовки найоптимальніших інгредієнтів під час роботи кухні та ресторану!

Чому прогнозування має значення?

Ресторани часто стикаються з непередбачуваним попитом і харчовими відходами. Насправді близько третини виробленої їжі ніколи не споживається, а лише в США ресторани щорічно викидають їжу на суму приблизно 162 мільярди доларів.

Надмірні замовлення блокують капітал у псуванні продуктів, тоді як недозамовлення призводить до нестачі запасів і втрати продажів. Тому точне прогнозування є критично важливим: оцінюючи кількість клієнтів і популярні позиції меню, оператори можуть коригувати замовлення інгредієнтів відповідно до реальних потреб і зменшувати відходи.

Швидке зростання ШІ у сфері харчування

Ринок ШІ у харчовій промисловості стрімко зростає. Звіт галузі на 2025 рік прогнозує, що світовий ринок ШІ у харчовій та напоївній сфері зросте приблизно на 32,2 мільярда доларів (2024–2029, CAGR 34,5%). Системи на базі ШІ обіцяють «революціонізувати управління ресторанами, підвищуючи ефективність, знижуючи витрати та покращуючи задоволеність клієнтів».

Варто зазначити, що прогнозування на основі даних також підтримує сталий розвиток: аналіз McKinsey показав, що узгодження пропозиції з попитом за допомогою ШІ може забезпечити до 127 мільярдів доларів щорічної вигоди, скорочуючи харчові відходи. Іншими словами, розумне замовлення безпосередньо економить гроші та ресурси.

Прогнозування попиту за допомогою ШІ у ресторанах

Прогнозування попиту за допомогою ШІ використовує машинне навчання для передбачення майбутніх продажів і кількості клієнтів на основі аналізу даних. Замість простих таблиць ці системи обробляють записи POS, історію продажів і навіть дані сенсорів (наприклад, бронювання або потік відвідувачів), щоб передбачати тенденції.

На практиці ресторани застосовують моделі ШІ для прогнозування сезонного попиту, визначення пікових годин і відповідного розподілу персоналу та запасів. Наприклад, IBM зазначає, що мережі покладаються на ШІ, щоб «прогнозувати сезонний попит і уникати надлишкових запасів швидкопсувних товарів». Такі прогнози дозволяють, наприклад, збільшити підготовку до святкової навали і потім зменшити її, підтримуючи баланс запасів.

Дані та технології для прогнозування ШІ

Сучасне прогнозування на основі ШІ використовує широкий спектр даних. Воно поєднує базову історію продажів із зовнішніми факторами, такими як погода, спеціальні події та акції. Як пояснює IBM, моделі ШІ можуть використовувати дані з IoT-пристроїв, економічні індикатори, прогнози погоди та аналіз настроїв у соцмережах для виявлення закономірностей попиту.

Наприклад:

• Історія продажів: Дані POS за роками по частинах дня, що дозволяє формувати базові криві попиту.

• Календарні фактори: Дні тижня, свята та місцеві події (концерти, спортивні матчі, фестивалі), які впливають на потік відвідувачів.

• Погодні умови: Прогнози температури та опадів (наприклад, дощові вівторкові вечори можуть збільшувати замовлення супів).

• Акції та тренди: Спеціальні пропозиції меню або вірусні харчові тренди у соцмережах.

Сучасні моделі прогнозування включають передові методи машинного навчання. Алгоритми, такі як нейронні мережі, градієнтне підсилення дерев або моделі часових рядів, здатні враховувати складні, нелінійні закономірності попиту.

Наприклад, дослідження 2025 року в університетській їдальні показало, що модель XGBoost (тип ансамблевого алгоритму) досягла дуже високої точності у прогнозуванні щоденної кількості клієнтів, комбінуючи такі фактори, як трафік попереднього дня, свята та погодні умови. З часом ці моделі можуть адаптуватися і постійно вдосконалюватися з надходженням нових даних.

ШІ в автоматизації кухні

Сучасні ресторани також використовують автоматизацію на базі ШІ на кухні. Деякі мережі впроваджують роботів або розумні прилади для стабільної підготовки їжі, поки кухарі зосереджуються на приготуванні. Тим часом алгоритми машинного навчання аналізують дані попиту, щоб керувати цими системами.

Наприклад, ШІ може навчитися, що «дощові вівторкові вечори стабільно збільшують продажі супів», тому кухня заздалегідь розморожує додатковий бульйон і нарізає більше овочів. Поєднуючи роботизовану ефективність із аналітикою на основі даних, ресторани можуть гарантувати наявність саме тих інгредієнтів, які потрібні клієнтам.

Переваги прогнозування за допомогою ШІ

Використання ШІ для прогнозування кількості клієнтів дає кілька вигод:

• Зменшення харчових відходів: Замовлення на основі ШІ допомагає використовувати інгредієнти до їх псування. Дослідження показують, що системи управління запасами на базі ШІ можуть скоротити відходи на кухні приблизно на 20% і більше. На практиці одна мережа, що використовує прогнозування ШІ/МН, знизила відходи запасів на 10%.
• Зниження витрат: Точніші прогнози означають менше надлишкових запасів. Одне дослідження випадку зафіксувало 20% зниження витрат на робочу силу (завдяки оптимізації графіків) та значну економію на харчових продуктах після впровадження прогнозів ШІ.
• Покращена свіжість і доступність: Замовляючи саме те, що потрібно, ресторани підтримують інгредієнти у найкращому стані і ніколи не залишаються без популярних страв.
• Оперативна ефективність: Автоматизовані прогнози звільняють персонал від ручних розрахунків. Системи можуть автоматично формувати замовлення або списки підготовки на основі прогнозованого обсягу замовлень, пришвидшуючи закупівлі і зменшуючи помилки.

Приклади з реального життя

Багато ресторанів і технологічних компаній вже використовують прогнозування на основі ШІ:

• Мережа фаст-кежуал: Велика американська ресторанна група замінила застарілі інструменти прогнозування системою ШІ/МН і досягла 20% економії на витратах на робочу силу та 10% зменшення харчових відходів.
• Відстеження відходів за допомогою ШІ: Рішення, як-от Winnow Vision, використовують камери та ШІ для ідентифікації харчових відходів. У тестах кухня, що застосовувала Winnow, скоротила харчові відходи приблизно на 30% за кілька місяців. (Конкуренти Leanpath і Kitro використовують подібні сенсори для моніторингу відходів і контролю порцій.)
• Меню на базі ШІ: McDonald’s впровадив цифрові меню з підтримкою ШІ у 700 ресторанах США. Ці системи пропонують позиції залежно від погоди та часу доби, узгоджуючи меню з прогнозованими піками попиту.

Впровадження прогнозування на основі ШІ

Щоб розпочати, ресторанам слід дотримуватися структурованого підходу. Наприклад, IBM рекомендує такі кроки:

1. Оцінка цілей: Визначити, що саме потрібно прогнозувати (наприклад, загальна кількість відвідувачів, конкретні позиції меню, пікові години).
2. Вибір інструментів або партнерів: Обрати програмне забезпечення ШІ або консультантів, які спеціалізуються на плануванні попиту у сфері гостинності.
3. Збір якісних даних: Забезпечити чисті, точні записи POS і запасів. За потреби інтегрувати нові джерела (API погоди, календарі місцевих подій тощо).
4. Залучення зацікавлених сторін: Навчити персонал, як прогнози впливають на замовлення, розподіл персоналу та підготовку. Отримати підтримку, демонструючи цінність ШІ.
5. Моніторинг і вдосконалення: Постійно оцінювати точність прогнозів і оновлювати моделі з часом із надходженням нових даних.

Виклики та перспективи

Впровадження прогнозування на основі ШІ також має виклики. Менші ресторани можуть не мати бюджету, інфраструктури даних або технічної експертизи для негайного використання складних інструментів. Інтеграція різнорідних систем (POS, кухонні запаси, каталоги постачальників) може бути складною.

Проблеми з якістю даних (неповні записи продажів або зміни в меню) можуть знижувати точність. Однак із розвитком хмарних платформ ШІ, які стають доступнішими та простішими у використанні, навіть незалежні кафе можуть скористатися цими інструментами.

У майбутньому аналітика на основі ШІ, ймовірно, відіграватиме ще більшу роль, оскільки ресторани інтегрують IoT-сенсори та прогнозну аналітику у всі аспекти своєї діяльності.

>>> Бажаєте дізнатися більше про: Штучний інтелект у керуванні ресторанами та кухонними операціями ?

Точне прогнозування кількості клієнтів змінює роботу ресторанів. Використовуючи ШІ для передбачення попиту, кухні можуть оптимізувати підготовку інгредієнтів і запаси, щоб відповідати реальним потребам — економлячи гроші та зменшуючи відходи.

Як зазначає один експерт, ШІ має «революціонізувати управління ресторанами, підвищуючи ефективність». У конкурентній галузі прогнози на основі даних стають рецептом успіху: забезпечуючи наявність потрібних інгредієнтів для кожного клієнта і перетворюючи передбачення на смак.