ریسٹورنٹ کی صنعت تیزی سے مصنوعی ذہانت (AI) کو اپنانے میں مصروف ہے تاکہ آپریشنز کو آسان بنایا جا سکے، کارکردگی میں بہتری لائی جا سکے، اور صارف کے تجربے کو بڑھایا جا سکے۔ حالیہ مارکیٹ ریسرچ کے مطابق، عالمی ریسٹورنٹ آٹومیشن اور فوڈ ٹیک مارکیٹ ایک اربوں ڈالر کی صنعت بن چکی ہے۔

مثال کے طور پر، عالمی خوراک کی آٹومیشن مارکیٹ 2024 میں تقریباً 15.0 ارب ڈالر تھی اور توقع ہے کہ 2032 تک یہ 23 ارب ڈالر سے تجاوز کر جائے گی۔ یہ ترقی AI سے چلنے والے نظاموں کے بڑھتے ہوئے استعمال کی عکاسی کرتی ہے جو فرنٹ آف ہاؤس (آرڈرنگ اور سروس) سے لے کر بیک آف ہاؤس (انونٹری اور کھانا پکانے) تک پھیلے ہوئے ہیں۔

محنت کی بلند لاگت اور کمی کے دباؤ نے ہر سائز کے ریسٹورنٹس کو AI حل میں سرمایہ کاری کرنے پر مجبور کیا ہے جو دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بناتے ہیں اور نظاموں کے درمیان ڈیٹا کو مربوط کرتے ہیں۔ ایک صنعتی مطالعہ کے مطابق، ریسٹورنٹس بڑھتی ہوئی تعداد میں "آٹومیشن کا استعمال کرتے ہیں تاکہ کاموں کو آسان بنایا جا سکے، خوراک کے اخراجات کو کم کیا جا سکے، اور زیادہ مستقل سروس فراہم کی جا سکے،" اور AI کو ایک عیش و آرام کی چیز کے بجائے ایک نئی آپریشنل ترجیح کے طور پر دیکھتے ہیں۔

عملی طور پر، دنیا بھر کی معروف چینز اور اسٹارٹ اپس AI کو ہر چیز کے لیے استعمال کر رہی ہیں، جیسے کہ اسمارٹ انونٹری کی پیش گوئی سے لے کر روبوٹک باورچیوں تک، جو کچن اور مینیجرز کے کام کرنے کے طریقے کو عالمی سطح پر بدل رہی ہے۔

آج کے اس مضمون میں، ہم ریسٹورنٹ مینجمنٹ اور کچن آپریشنز میں AI کے رجحانات اور جدتوں کا تفصیلی جائزہ لیں گے!

اور آج، اس مضمون میں، ہم ریسٹورنٹ مینجمنٹ اور کچن آپریشنز میں AI کے رجحانات اور جدتوں کا گہرائی سے جائزہ لیں گے۔

انوینٹری، پیش گوئی، اور ضیاع میں کمی کے لیے AI

AI کا ایک اہم استعمال انوینٹری کنٹرول اور طلب کی پیش گوئی میں ہے۔ روایتی ریسٹورنٹس اکثر زیادہ اسٹاک اور کمی کے درمیان توازن قائم کرنے کی کوشش کرتے ہیں – جس سے ضیاع یا فروخت کے مواقع ضائع ہو جاتے ہیں۔ AI سے چلنے والے پیش گوئی کے نظام تاریخی فروخت، موسم، مقامی تقریبات، اور موجودہ رجحانات کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ مخصوص مینو آئٹمز کی صارفین کی طلب کی پیش گوئی کی جا سکے۔

یہ مینیجرز کو صحیح مقدار میں اجزاء کا آرڈر دینے کی اجازت دیتا ہے۔

مثال کے طور پر، AI پلیٹ فارمز ماضی کی فروخت کے ڈیٹا کو آنے والی تعطیلات یا کھیلوں کی تقریبات جیسے عوامل کے ساتھ ملا کر آرڈرز اور عملے کی سطح کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ اس کا اثر نمایاں ہے: مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ AI خوراک کے ضیاع کو 20٪ تک کم کر سکتا ہے اور زیادہ آرڈرنگ کو روک کر اخراجات کو کم کر سکتا ہے۔ ایک رپورٹ میں بتایا گیا کہ 55٪ ریسٹورنٹس روزانہ انوینٹری مینجمنٹ اور طلب کی منصوبہ بندی کے لیے AI استعمال کرتے ہیں۔

یہ پیش گوئی کی صلاحیت دنیا بھر کے ریسٹورنٹس کی مدد کرتی ہے – جیسے برطانیہ کے کیفے مقامی تقریبات کے مطابق ایڈجسٹ کرتے ہیں اور مشرق وسطیٰ کے ریسٹورنٹس موسمی تعطیلات کے مطابق خود کو ڈھالتے ہیں – تاکہ اسٹاک کو بہتر بنایا جا سکے اور ضیاع کو کم کیا جا سکے۔ مختصر یہ کہ، AI اندازے کو ڈیٹا پر مبنی آرڈرز میں بدل دیتا ہے، مقبول اشیاء کو اسٹاک میں رکھتا ہے اور غیر استعمال شدہ، خراب شدہ خوراک کی مقدار کو کم کرتا ہے۔

اسمارٹ کچن آٹومیشن اور روبوٹکس

AI کچن آپریشنز میں بھی انقلاب لا رہا ہے، خودکاری اور روبوٹکس کے ذریعے۔ AI سے لیس روبوٹ "دماغ" کے ساتھ ایسے کام انجام دے سکتے ہیں جیسے تلنا، ہلانا، یا کھانے کی اشیاء کو ترتیب دینا، وہ بھی درستگی اور مستقل مزاجی کے ساتھ۔ مثال کے طور پر، Miso Robotics کا Flippy ایک AI سے چلنے والا روبوٹک فرائی اسٹیشن ہے جو اب وائٹ کاسل اور جیک ان دی باکس جیسی چینز استعمال کر رہی ہیں۔

Flippy کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ آئٹمز (جیسے فرائز، پیاز کے حلقے، چکن) کو پہچانے جب وہ فریزر سے فرائیر تک جاتے ہیں، انہیں صحیح وقت تک پکائے، اور پیکنگ کے لیے فراہم کرے۔

وائٹ کاسل رپورٹ کرتی ہے کہ Flippy نے اپنے فرائیر میں ایک بڑا رکاوٹ دور کر دی ہے، مستقل حصے یقینی بنائے ہیں اور عملے کو کسٹمر سروس پر توجہ مرکوز کرنے کی آزادی دی ہے۔ 2024 میں Miso نے ایک نئی نسل کا Flippy متعارف کرایا جو 50٪ چھوٹا اور دوگنا تیز ہے۔ یہ نیا ماڈل موجودہ کچنوں میں چند گھنٹوں میں نصب ہو جاتا ہے اور متعدد فرائیڈ آئٹمز سنبھال سکتا ہے۔

Miso کا دعویٰ ہے کہ یہ "پہلے دن" سرمایہ کاری کی واپسی فراہم کرتا ہے: تقریباً $5,400 ماہانہ کرایہ پر، Flippy محنت کی لاگت کو کم کرتا ہے، سروس کو تیز کرتا ہے، اور تیل اور ضیاع کے اخراجات کو گھٹاتا ہے۔ ایک اندازے کے مطابق، یہ $5,000 سے $20,000 ماہانہ بچت کر سکتا ہے، کارکنوں کو زیادہ قیمتی کاموں پر لگانے اور خوراک کے ضیاع کو کم کرنے کے ذریعے۔

تلنے کے علاوہ، روبوٹ مکمل کھانے بھی پکاسکتے ہیں۔ ایشیا میں، شینزین کی اسٹارٹ اپ Botinkit نے Omni نامی کھانا پکانے والا روبوٹ تیار کیا ہے۔ Omni کھانے کو ہلانے، بھوننے، خودکار مصالحہ لگانے اور خود صفائی کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، اور اسے ٹچ اسکرین انٹرفیس کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے۔

آپریٹر صرف نسخہ منتخب کرتا ہے اور مراحل کی نگرانی کرتا ہے؛ روبوٹ وقت اور مکسنگ کا خیال رکھتا ہے۔ ایسی ٹیکنالوجی سے غیر باورچی بھی کچن لائن چلا سکتے ہیں۔

Botinkit کے CEO کے مطابق، Omni جیسے روبوٹ محنت کی لاگت میں تقریباً 30٪ کمی اور اجزاء کے ضیاع میں تقریباً 10٪ کمی کر سکتے ہیں، جبکہ ریسٹورنٹس کے بڑھنے پر مستقل معیار فراہم کرتے ہیں۔

فاسٹ کیژول چینز بھی آٹومیشن شامل کر رہی ہیں۔ Sweetgreen (ایک امریکی سلاد چین) نے "Infinite Kitchen" متعارف کرایا ہے جس میں کنویئر بیلٹ اور روبوٹک اسمبلی شامل ہیں۔ اس کی پہلی جگہ نے زیادہ پیداوار اور منافع دیکھا: ایک سال میں اس کی فروخت 2.8 ملین ڈالر تک پہنچ گئی جس کا منافع 31.1٪ تھا۔

اہم بات یہ ہے کہ ملازمین کی تبدیلی کی شرح 45٪ کم تھی کیونکہ دہرائے جانے والے کام خودکار تھے۔ درحقیقت، Sweetgreen نے پایا کہ خودکار کچنوں نے 10٪ زیادہ کسٹمر چیکس پیدا کیے، آرڈر کی تکمیل کو تیز کر کے اور درستگی کو یقینی بنا کر۔

چین اس ٹیکنالوجی کو زیادہ تر نئے اسٹورز میں، خاص طور پر زیادہ حجم والی جگہوں پر، پھیلانے کا ارادہ رکھتا ہے۔ دیگر برانڈز بھی اسی طرح کے نظام آزما رہے ہیں؛ مثلاً Chipotle ایک خودکار ٹورٹیلا اور گوآکامولی تیاری کی لائن آزما رہا ہے (اگرچہ ابھی وسیع پیمانے پر نافذ نہیں ہوئی)۔

یہ مثالیں ظاہر کرتی ہیں کہ کچن میں AI سائنس فکشن نہیں بلکہ حقیقت ہے۔ کھانا پکانے، حصے بنانے، اور صفائی کے کاموں کو خودکار بنا کر، ریسٹورنٹس مستقل مزاجی اور حفاظت کو بہتر بنا سکتے ہیں (مثلاً Flippy گرم تیل کے خطرے کو ختم کرتا ہے)۔ کئی صورتوں میں، روبوٹ بغیر تھکے چوبیس گھنٹے کام کر سکتے ہیں۔

اسمارٹ آلات کے ساتھ مل کر (اوون سسٹمز جو پکنے کی حالت کا پتہ لگاتے ہیں، کنیکٹڈ گرلز جو حالت رپورٹ کرتے ہیں، وغیرہ)، AI "مستقبل کے کچن" تیز تر اور زیادہ قابل اعتماد کھانے کی تیاری کا وعدہ کرتے ہیں جبکہ عملہ عمل کی نگرانی کرتا ہے۔

فرنٹ آف ہاؤس اور سروس میں جدتیں

AI مہمانوں کے تعاملات کو بھی بدل رہا ہے۔ بہت سے ریسٹورنٹس اب AI سے چلنے والی آرڈرنگ، سیلف سروس کیوسکس، اور یہاں تک کہ چیٹ بوٹس یا وائس اسسٹنٹس استعمال کرتے ہیں تاکہ صارفین کی خدمت کی جا سکے۔ مثال کے طور پر، ڈیجیٹل کیوسکس اور موبائل ایپس متحرک مینو اور خصوصی پیشکشیں دکھا سکتی ہیں۔

مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ نصف سے زیادہ کوئیک سروس ریسٹورنٹس (QSRs) 2025 تک مکمل آٹومیشن کی طرف بڑھ رہے ہیں، جس میں AI سے چلنے والے ڈرائیو تھرو سسٹمز بھی شامل ہیں۔ درحقیقت، ایک حالیہ سروے میں پایا گیا کہ 63٪ ریسٹورنٹس روزانہ AI استعمال کرتے ہیں تاکہ کسٹمر تجربے کو منظم کیا جا سکے (جو سب سے زیادہ مقبول استعمال ہے)۔

ایک نمایاں مثال ہے وائٹ کاسل کی "Julia" – ایک AI وائس اسسٹنٹ جو ماسٹر کارڈ کے ساتھ مل کر تیار کیا گیا ہے۔ جولیا ڈرائیو تھرو آرڈرز کو قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے ذریعے لیتا ہے، عملے کو کھڑکی پر مہمانوں کا استقبال کرنے اور ادائیگی سنبھالنے کی آزادی دیتا ہے۔

یہ نظام اضافی فروخت کرتا ہے اور آرڈر کی درستگی کو یقینی بناتا ہے، تاکہ ایک ہموار تجربہ فراہم کیا جا سکے۔ وائٹ کاسل کے عہدیدار کہتے ہیں کہ جولیا عملے کو صارفین کے ساتھ بات چیت کرنے دیتا ہے بجائے اس کے کہ وہ صرف آرڈرز دہرائیں، جس سے زیادہ مہمان نواز ماحول پیدا ہوتا ہے۔

اسی طرح، بہت سے پیزا چینز اور کیفے چیٹ بوٹس یا ایپ AI پیش کرتے ہیں جو ماضی کی پسند کی بنیاد پر آئٹمز تجویز کرتے ہیں۔ AI الگورتھمز صارف کے وفاداری پروفائل یا آرڈر کی تاریخ کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ اضافی اشیاء (برگر کے ساتھ اضافی فرائز، کافی کے ساتھ پیسٹری وغیرہ) کی سفارش کریں، جس سے فروخت اور اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔

مزید برآں، کچھ ریسٹورنٹس فرنٹ آف ہاؤس سروس کے لیے خود مختار روبوٹ استعمال کرتے ہیں۔ AI سے چلنے والے ڈیلیوری روبوٹ (جیسے Bear Robotics کا "Penny" یا Pudu کے روبوٹ) کھانے کے ٹرے میزوں تک لے جا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، AI سے لیس روبوٹ آن بورڈ کیمروں اور نیویگیشن الگورتھمز کا استعمال کرتے ہوئے کھانے کو ڈائننگ ایریا میں منتقل کرتے ہیں، جس سے ویٹرز کو کسٹمر کی دیکھ بھال پر توجہ مرکوز کرنے کا موقع ملتا ہے۔ یہ روبوٹ میزوں کو پہچانتے ہیں اور رکاوٹوں سے بچتے ہیں، جس سے چھوٹے عملے کو مصروف سروس کے دوران پلیٹیں گرانے سے بچایا جا سکتا ہے۔

وائس AI کو بھی صنعت بھر میں ڈرائیو تھروز میں آزمایا جا رہا ہے۔ ایک Deloitte رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ وائس آرڈرنگ ایک ابھرتا ہوا استعمال ہے: آپریٹرز AI سسٹمز کا تجربہ کر رہے ہیں جو فون یا اسپیکر کے ذریعے آرڈر لیتے ہیں، آرڈر اندراج کے عمل کو خودکار بناتے ہیں۔

اگر اچھی طرح نافذ کیا جائے تو یہ AI ٹولز انتظار کے اوقات اور غلطیوں کو کم کر سکتے ہیں۔ یہاں تک کہ فوڈ ڈیلیوری پلیٹ فارمز بھی AI استعمال کرتے ہیں تاکہ آرڈر کی تاخیر کی پیش گوئی کریں اور ڈرائیورز کو راستہ دیں، جو بالواسطہ طور پر ریسٹورنٹ آپریشنز کو صارفین کے سامنے بہتر بناتا ہے۔ مختصر یہ کہ، سیلف آرڈرنگ کیوسکس اور موبائل ایپس سے لے کر وائس AI اور سروس روبوٹ تک، ٹیکنالوجی کھانے کو مزید ڈیجیٹل اور ڈیٹا پر مبنی بنا رہی ہے۔

کمپیوٹر وژن اور معیار کی نگرانی

کمپیوٹر وژن – AI کی ایک شاخ جہاں کیمرے اور تصویر کا تجزیہ کام کرتے ہیں – ریسٹورنٹس میں معیار کی نگرانی اور تجزیات کے لیے مقبول ہو رہا ہے۔ AI کیمرے کچن اور ڈائننگ روم کی نگرانی کر سکتے ہیں، معیارات کو یقینی بنا سکتے ہیں اور سروس کو آسان بنا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، اوور ہیڈ کیمرے AI کے ساتھ یہ ٹریک کر سکتے ہیں کہ کون سی میزیں مصروف ہیں، مہمان کتنی دیر سے انتظار کر رہے ہیں، اور آیا میز صفائی کے لیے خالی ہے یا نہیں۔ ایک سیٹ اپ میں، AI ماڈل ہر میز کے علاقے کو حقیقی وقت میں "کھا رہے ہیں"، "انتظار کر رہے ہیں"، یا "صفائی" کے طور پر لیبل کرتا ہے۔

یہ مینیجرز کو بیٹھنے اور عملے کی منصوبہ بندی کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے: اگر بہت سی میزیں "انتظار کر رہی ہیں" تو وہ زیادہ ویٹرز مقرر کرتے ہیں، جبکہ اگر "صفائی" کا کام جمع ہو رہا ہے تو بسروں کو فوری اطلاع دی جاتی ہے۔ مصروف مقامات پر، ایسے حقیقی وقت کے وژن ڈیٹا سے ٹرن اوور میں نمایاں بہتری اور رکاوٹوں میں کمی آتی ہے۔

AI وژن کو براہ راست خوراک کے معیار پر بھی لاگو کیا جاتا ہے۔ ایک قابل ذکر مثال ہے Domino’s Pizza Checker۔ پیزا اسمبلی لائن کے اوپر نصب کیمرہ ہر پیزا کو اوون میں جانے سے پہلے اور باکسنگ سے پہلے چیک کرتا ہے۔

AI ٹاپنگ کی جگہ، کرسٹ کے رنگ، اور مجموعی ظاہری شکل کو برانڈ کے معیار کے مطابق تجزیہ کرتا ہے۔ نتیجتاً، Domino’s نے اس نظام کے نفاذ کے بعد تقریباً 14–15٪ مصنوعات کے معیار میں بہتری رپورٹ کی ہے (بہت کم غلطیوں کے ساتھ)۔

اسی طرح، بڑے کیٹررز جیسے Compass Group ضیاع کے کنٹینرز کے اوپر AI کیمرے استعمال کرتے ہیں تاکہ ضائع شدہ خوراک کی قسم اور مقدار کی درجہ بندی کی جا سکے۔ اس ڈیٹا نے کچنوں کو زیادہ پیداوار کی نشاندہی کرنے میں مدد دی: ایک پروگرام نے 30–50٪ خوراک کے ضیاع کو کم کیا ہے اسمارٹ تیاری کے فیصلوں کے ذریعے۔

ایک اور چین ایک وژن سینسر استعمال کرتا ہے جو سروس اسٹیشنز کے اوپر نصب ہے تاکہ حصے کے سائز اور ریفل کی سطح کو 95٪ درستگی کے ساتھ ماپ سکے، غیر معتبر دستی ترازو کی جگہ لے رہا ہے۔

خوراک اور میزوں کے علاوہ، وژن سسٹمز صفائی کے اصولوں کو بھی نافذ کر سکتے ہیں۔ اگرچہ ابھی وسیع پیمانے پر نہیں، کچھ پائلٹ پروگرام AI استعمال کرتے ہیں تاکہ یقینی بنایا جا سکے کہ عملہ ہاتھ دھو رہا ہے یا دستانے پہنے ہوئے ہے، اور پکائی گئی اشیاء کا درجہ حرارت خودکار طور پر چیک کیا جا رہا ہے۔

مجموعی طور پر، کمپیوٹر وژن ریسٹورنٹس کو اضافی نگاہ فراہم کرتا ہے: AI کبھی تھکتا نہیں ہے trays اور میزوں کی جانچ کرتے ہوئے۔ نتیجہ زیادہ مستقل مزاجی اور حفاظت ہے – چاہے وہ فلیم گرلڈ اسٹیکس ہوں یا فاسٹ فوڈ فرائز، کچن AI کا استعمال کر کے غلطیوں کو پکڑ سکتے ہیں اس سے پہلے کہ صارفین انہیں دیکھیں۔

ڈیٹا اینالٹکس، عملہ، اور فیصلہ سازی کی معاونت

ان جدتوں کی بنیاد ڈیٹا اینالٹکس ہے۔ AI ٹولز ریسٹورنٹ مینجمنٹ سافٹ ویئر میں شامل ہوتے ہیں تاکہ مالکان کو بہتر فیصلے کرنے میں مدد دی جا سکے۔ مثال کے طور پر، اینالٹکس پلیٹ فارمز پوائنٹ آف سیل اور آپریٹنگ ڈیٹا کا تجزیہ کر کے مصروف اوقات کی پیش گوئی کرتے ہیں، اور عملے کے شیڈولز کی تجویز دیتے ہیں۔

پیچیدہ کثیرالمقامی برانڈز میں، AI مینیجرز کو مختلف آؤٹ لیٹس کے درمیان شفٹوں کو متوازن کرنے اور محنت کے قوانین کی پابندی کو یقینی بنانے میں مدد دیتا ہے۔ ماہرین کا کہنا ہے کہ AI شیڈولنگ محنت کی فراہمی کو متوقع طلب کے مطابق ترتیب دے سکتی ہے، اوور ٹائم اور غیر فعال عملے کو کم کرتی ہے۔ درحقیقت، ایک جائزے میں بتایا گیا کہ AI شیڈولنگ استعمال کرنے والی تنظیموں نے 12٪ تک محنت کی لاگت میں کمی دیکھی ہے بہتر شفٹ ترتیب کی وجہ سے۔

شیڈولنگ کے علاوہ، AI مینو انجینئرنگ اور قیمتوں کے تعین میں مدد دیتا ہے۔ یہ تجزیہ کرتا ہے کہ کون سی اشیاء کب اور کس پروموشن کے تحت سب سے زیادہ فروخت ہوتی ہیں، اور مینو میں تبدیلیوں یا محدود وقت کی پیشکشوں کی تجویز دیتا ہے۔

جدید نظام یہاں تک کہ متحرک قیمتوں کی حمایت کرتے ہیں – مثلاً، مصروف اوقات یا ہپی آور کے دوران قیمتوں میں معمولی اضافہ تاکہ آمدنی زیادہ سے زیادہ کی جا سکے (اگرچہ یہ زیادہ تر ہاسپیٹیلٹی میں عام ہے، لیکن ریسٹورنٹس میں بھی اس کی تلاش شروع ہو رہی ہے)۔ یہ سب AI کی تاریخی فروخت کے نمونوں، صارف کے ڈیٹا، اور مارکیٹ کے رجحانات کے حقیقی وقت کے تجزیے سے چلتا ہے۔

مختصر یہ کہ، AI سے چلنے والا سافٹ ویئر خام آپریشنل ڈیٹا (فروخت، انوینٹری، گاہکوں کی آمد) کو قابل عمل بصیرت میں بدل دیتا ہے۔ ریسٹورنٹ کے منتظمین دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے مقامات کم کارکردگی دکھا رہے ہیں، کون سی اشیاء کم منافع بخش ہیں، یا مارکیٹنگ مہمات آرڈرز کو کیسے متاثر کر رہی ہیں۔

جب مینو کو بڑھانے، نئے مقامات کھولنے، یا نئی ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کرنے جیسے انتخاب کا سامنا ہو، تو مینیجرز AI کی پیش گوئیوں پر انحصار کر سکتے ہیں بجائے کہ صرف اپنی حدس پر۔ Deloitte کے ایک سروے میں پایا گیا کہ بہت سی چینز کا ماننا ہے کہ AI اگلی لہر میں صارف کی وفاداری کو گہرا اور ملازمین کے تجربے کو بہتر بنا سکتا ہے۔

عالمی سطح پر، یہ اینالٹکس ٹولز چینز کو خطوں کے درمیان ہم آہنگی میں مدد دیتے ہیں – مقامی تہواروں (مثلاً مشرق وسطیٰ میں رمضان یا برطانیہ میں کھیلوں کے دن کی تقریبات) کے مطابق ایڈجسٹمنٹ کرتے ہیں اور زیادہ مؤثر خریداری اور عملے کی منصوبہ بندی کے لیے ڈیٹا کو متحد کرتے ہیں۔

AI اپنانے کے فوائد

AI کو نافذ کرنے سے ریسٹورنٹ کے کاروبار میں نمایاں فوائد حاصل ہو سکتے ہیں۔ کچھ کلیدی فوائد درج ذیل ہیں:

• بہتر کارکردگی: AI معمول کے کاموں جیسے آرڈر لینا، تیاری کا شیڈول بنانا، اور انوینٹری گنتی کو خودکار بناتا ہے۔ اس سے عملہ زیادہ قیمتی کاموں پر توجہ مرکوز کر سکتا ہے۔ مینیجرز تیز تر سروس اور کم غلطیوں کی اطلاع دیتے ہیں – مثال کے طور پر، AI سے چلنے والا کچن روٹنگ یقینی بناتا ہے کہ آرڈر کے تمام حصے ایک ساتھ مکمل ہوں، مہمان کے انتظار کے وقت اور گرم پلیٹ کے دورانیے کو کم کرتا ہے۔

• اخراجات اور ضیاع میں کمی: انوینٹری اور محنت کو بہتر بنا کر AI کئی محاذوں پر اخراجات کو کم کرتا ہے۔ پیش گوئی کرنے والے آرڈرنگ سسٹمز ضیاع اور اضافی اسٹاک کو کم کرتے ہیں۔ خودکار کھانا پکانے کا سامان زیادہ پکانے یا اضافی حصے دینے کو کم کر سکتا ہے۔ جیسا کہ بتایا گیا، AI سسٹمز اکثر خوراک کے ضیاع اور پے رول کو کم کر کے اپنی لاگت نکال لیتے ہیں: ایک روبوٹ کٹر دعویٰ کرتا ہے کہ وہ محنت کی دوبارہ تقسیم اور ضیاع کی بچت کے ذریعے ہر اسٹور میں ماہانہ $5,000 سے $20,000 بچا سکتا ہے۔

• بہتر صارف تجربہ: ذاتی نوعیت اور تیزی سے سروس مہمانوں کو خوشگوار بناتی ہے۔ AI سے چلنے والے سفارشاتی انجن (ایپس یا کیوسکس میں) اضافی اشیاء اور کومبوز تجویز کر سکتے ہیں جو صارف کو پسند آئیں، فروخت اور محسوس شدہ سروس کو بڑھاتے ہیں۔
  تیز تر، زیادہ درست آرڈر کی تکمیل (AI سے چلنے والے کچن اور ڈیجیٹل آرڈرنگ سے) جدید مہمان کی سہولت کی توقعات کو پورا کرتی ہے۔ سروے میں، بہتر صارف تجربہ AI کے سب سے زیادہ رپورٹ کیے گئے اثرات میں سے ایک ہے۔

• ڈیٹا پر مبنی مینجمنٹ: AI سسٹمز مینیجرز کو گہری بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ فروخت، مارجن، اور محنت کے میٹرکس کے رجحانات مسلسل تجزیہ کیے جاتے ہیں، جس سے مالکان کو مینو کو بہتر بنانے، قیمتوں کو ایڈجسٹ کرنے، اور مستقبل کی منصوبہ بندی کرنے میں مدد ملتی ہے۔
  مثال کے طور پر، AI ڈیش بورڈز استعمال کرنے والی چینز جلدی سے کم کارکردگی دکھانے والی اشیاء یا علاقوں کی نشاندہی کر سکتی ہیں اور ایڈجسٹ کر سکتی ہیں۔ جیسا کہ Deloitte نے مشاہدہ کیا، ذاتی نوعیت کے تجربات اور ہوشیار آپریشنز کے لیے AI کا استعمال مارجن کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے اور کاروبار کو زیادہ مضبوط بنا سکتا ہے۔

یہ فوائد مل کر ریسٹورنٹس کو زیادہ مسابقتی اور پائیدار بناتے ہیں۔ درحقیقت، صنعتی ذرائع رپورٹ کرتے ہیں کہ آٹومیشن کے ابتدائی اپنانے والے اکثر قابل پیمائش ROI دیکھتے ہیں۔ QSRs جنہوں نے کیوسکس اور آن لائن آرڈرنگ نافذ کی ہے، انہوں نے لین دین میں تقریباً 5٪ اضافہ اور منافع میں تقریباً 8٪ اضافہ دیکھا ہے۔ چاہے چھوٹا کیفے ہو یا بڑی چین، ٹیکنالوجی ایسی کارکردگی کو ممکن بناتی ہے جو پہلے دستی طور پر برقرار رکھنا ناممکن تھی۔

چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

اگرچہ امید افزا ہے، ریسٹورنٹس میں AI اپنانے کے ساتھ چیلنجز بھی ہیں۔ 2024 کے ایک عالمی ریسٹورنٹ ایگزیکٹوز کے سروے میں پایا گیا کہ بہت سی چینز ابھی AI نفاذ کے ابتدائی مراحل میں ہیں۔ AI کی پہلی لہر (انوینٹری اور کسٹمر تجربہ) اچھی طرح جاری ہے، لیکن مکمل کچن آٹومیشن اور مینو کی جدت ابھی ابھرتے ہوئے شعبے ہیں۔

اہم خدشات میں ماہرانہ عملہ تلاش کرنا اور خطرات کا انتظام شامل ہیں۔ تقریباً نصف سروے کیے گئے رہنما ٹیکنالوجی کے خطرے یا AI مہارت کی کمی کے بارے میں فکر مند تھے۔ ڈیٹا کی پرائیویسی اور دانشورانہ ملکیت کے مسائل بھی سامنے آتے ہیں، کیونکہ نظام اکثر صارف اور آپریشنل ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔

موجودہ ٹیکنالوجی کے ساتھ انضمام ایک اور رکاوٹ ہے۔ ریسٹورنٹس درجنوں مختلف نظام (POS، اکاؤنٹنگ، ریزرویشن پلیٹ فارمز، وغیرہ) چلاتے ہیں، اور AI ٹولز کو مضبوط ڈیٹا ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ چینز کو AI کو بغیر رکاوٹ چلانے کے لیے مضبوط نیٹ ورکس، سینسرز، اور عملے کی تربیت کی ضرورت ہے۔

کچھ برانڈز خبردار کرتے ہیں کہ AI کے لیے ابتدائی سرمایہ کاری اور واضح حکمت عملی ضروری ہے۔ جیسا کہ ایک Deloitte تجزیہ کار نے کہا، AI کے ساتھ "مکمل پیمانے پر تبدیلی" حاصل کرنے کے لیے جدت اور عملی نظم و ضبط کے درمیان توازن ضروری ہے: حکمرانی، سائبر سیکیورٹی، اور مناسب مہارتیں ہونا لازمی ہیں۔

آگے دیکھتے ہوئے، ریسٹورنٹس میں AI کا کردار صرف بڑھتا جائے گا۔ محنت کی کمی اور بڑھتے ہوئے اخراجات کا مطلب ہے کہ آپریٹرز خودکاری کی طرف بڑھیں گے۔ روبوٹکس اور AI ماڈلز میں ترقی جاری رہے گی۔

ہم مزید کھانوں میں مکمل خودکار کچن، زیادہ ذاتی نوعیت کی مارکیٹنگ، اور مینیجرز کے لیے AI اسسٹنٹس دیکھ سکتے ہیں۔ تاہم، زیادہ تر ماہرین اتفاق کرتے ہیں کہ AI ایک ایسا آلہ ہے جو انسانی ٹیموں کی مدد کرتا ہے – انہیں مکمل طور پر تبدیل نہیں کرتا۔ سب سے کامیاب ریسٹورنٹس وہ ہوں گے جو ٹیکنالوجی کو انسانی لمس کے ساتھ ملائیں، AI کو معمول کے کام سنبھالنے دیں جبکہ عملہ مہمان نوازی اور تخلیقی صلاحیت پر توجہ دے۔

خلاصہ یہ کہ، AI دنیا بھر میں ریسٹورنٹ مینجمنٹ اور کچن آپریشنز کے تقریباً ہر پہلو کو بدل رہا ہے۔ اسمارٹ پیش گوئی سے لے کر روبوٹ شیفس اور ڈیٹا اینالٹکس تک، یہ جدتیں ریسٹورنٹس کو زیادہ ہلکا پھلکا، محفوظ، اور صارف مرکوز بنانے کا مقصد رکھتی ہیں۔

جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، کھانے والے اور آپریٹر دونوں تیز تر، تازہ تر، اور زیادہ ذاتی نوعیت کے کھانے کے تجربے کی توقع کر سکتے ہیں۔