Trong ngành F&B cạnh tranh khốc liệt, việc dự đoán chính xác số lượng khách và nhu cầu thực phẩm là chìa khóa giúp nhà hàng tối ưu hóa hoạt động.

Thay vì dựa vào trực giác hay kinh nghiệm thủ công, AI (trí tuệ nhân tạo) đang trở thành công cụ đột phá, hỗ trợ đầu bếp và quản lý dự báo chính xác số lượng khách, chuẩn bị đủ nguyên liệu, giảm lãng phí và tiết kiệm chi phí. Đây không chỉ là xu hướng công nghệ mà còn là giải pháp bền vững cho tương lai ngành ẩm thực toàn cầu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về cách AI dự đoán số lượng khách để chuẩn bị nguyên liệu tối ưu nhất trong quá trình vận hành bếp và nhà hàng!

Tại sao việc dự báo lại quan trọng?

Nhà hàng thường gặp khó khăn với nhu cầu không ổn định và lãng phí thực phẩm. Thực tế, khoảng một phần ba lượng thực phẩm sản xuất ra không được tiêu thụ, và riêng các nhà hàng tại Mỹ đã lãng phí ước tính lên đến 162 tỷ đô la mỗi năm.

Việc đặt hàng quá nhiều làm vốn bị khóa trong hàng hóa hư hỏng, trong khi đặt hàng thiếu dẫn đến hết hàng và mất doanh thu. Vì vậy, dự báo chính xác là rất quan trọng: bằng cách ước tính lượng khách và món ăn phổ biến, nhà quản lý có thể điều chỉnh đơn hàng nguyên liệu phù hợp với nhu cầu thực tế, giảm thiểu lãng phí.

Tăng trưởng nhanh chóng của AI trong ngành dịch vụ ăn uống

Thị trường AI trong ngành thực phẩm và đồ uống đang bùng nổ. Báo cáo ngành năm 2025 dự đoán thị trường AI toàn cầu trong lĩnh vực này sẽ tăng khoảng 32,2 tỷ đô la (2024–2029, CAGR 34,5%). Các hệ thống AI hứa hẹn sẽ “cách mạng hóa quản lý nhà hàng bằng cách nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng”.

Đáng chú ý, dự báo dựa trên dữ liệu AI còn hỗ trợ phát triển bền vững: phân tích của McKinsey ước tính việc sử dụng AI để cân đối cung cầu có thể tạo ra giá trị lên đến 127 tỷ đô la mỗi năm nhờ giảm lãng phí thực phẩm. Nói cách khác, việc đặt hàng thông minh trực tiếp giúp tiết kiệm tiền bạc và tài nguyên.

Dự báo nhu cầu bằng AI trong nhà hàng

Dự báo nhu cầu bằng AI sử dụng học máy để dự đoán doanh số và số lượng khách trong tương lai thông qua phân tích dữ liệu. Thay vì dùng bảng tính đơn giản, các hệ thống này xử lý dữ liệu từ điểm bán hàng (POS), lịch sử bán hàng và thậm chí cảm biến (như dữ liệu đặt chỗ hoặc lưu lượng khách) để dự đoán xu hướng.

Trong thực tế, nhà hàng sử dụng mô hình AI để dự báo nhu cầu theo mùa, nhận diện các khung giờ cao điểm và phân bổ nhân sự, tồn kho phù hợp. Ví dụ, IBM cho biết các chuỗi nhà hàng dựa vào AI để “dự đoán nhu cầu theo mùa và tránh tồn kho quá nhiều các mặt hàng dễ hỏng”. Những dự báo này có thể giúp tăng cường chuẩn bị cho dịp lễ và giảm dần sau đó, giữ cân bằng tồn kho.

Dữ liệu và công nghệ cho dự báo AI

Dự báo AI tiên tiến dựa trên nhiều loại dữ liệu khác nhau. Nó kết hợp lịch sử bán hàng cơ bản với các yếu tố bên ngoài như thời tiết, sự kiện đặc biệt và khuyến mãi. Như IBM giải thích, mô hình AI có thể sử dụng dữ liệu từ thiết bị IoT, chỉ số kinh tế, dự báo thời tiết và cảm nhận trên mạng xã hội để phát hiện các mẫu nhu cầu.

Ví dụ:

• Lịch sử bán hàng: Dữ liệu POS theo từng khung giờ qua các năm, giúp xác định đường cong nhu cầu cơ bản.

• Yếu tố lịch: Ngày trong tuần, ngày lễ và lịch sự kiện địa phương (buổi hòa nhạc, trận đấu thể thao, lễ hội) ảnh hưởng đến lượng khách.

• Điều kiện thời tiết: Dự báo nhiệt độ và lượng mưa (ví dụ, tối thứ Ba mưa có thể làm tăng đơn gọi súp).

• Khuyến mãi và xu hướng: Chương trình khuyến mãi đặc biệt hoặc xu hướng ẩm thực lan truyền trên mạng xã hội.

Các mô hình dự báo hiện đại áp dụng kỹ thuật học máy tiên tiến. Thuật toán như mạng nơ-ron, cây tăng cường gradient hay mô hình chuỗi thời gian giúp nắm bắt các mẫu nhu cầu phức tạp, phi tuyến tính.

Ví dụ, một nghiên cứu năm 2025 tại căng tin đại học cho thấy mô hình XGBoost (thuật toán tổ hợp) đạt độ chính xác rất cao trong dự đoán số lượng khách hàng hàng ngày bằng cách kết hợp các yếu tố như lưu lượng khách ngày trước, ngày lễ và dữ liệu thời tiết. Theo thời gian, các mô hình này có thể tự điều chỉnh và cải thiện liên tục khi có thêm dữ liệu.

AI trong tự động hóa bếp

Các nhà hàng hiện đại cũng áp dụng tự động hóa bằng AI trong bếp. Một số chuỗi sử dụng robot hoặc thiết bị thông minh để chuẩn bị thức ăn đồng đều, trong khi đầu bếp tập trung vào nấu nướng. Đồng thời, thuật toán học máy phân tích dữ liệu nhu cầu để điều phối các hệ thống này.

Ví dụ, AI có thể học rằng “tối thứ Ba mưa thường làm tăng doanh số súp”, nên bếp sẽ rã đông thêm nước dùng và thái nhiều rau củ hơn trước. Bằng cách kết hợp hiệu quả của robot với phân tích dữ liệu, nhà hàng đảm bảo có đủ nguyên liệu chuẩn bị sẵn khi khách đến.

Lợi ích của dự báo AI

Việc sử dụng AI để dự đoán lượng khách mang lại nhiều lợi ích:

• Giảm lãng phí thực phẩm: Đặt hàng dựa trên AI giúp sử dụng nguyên liệu trước khi hư hỏng. Nghiên cứu cho thấy hệ thống quản lý tồn kho AI có thể giảm lãng phí bếp khoảng 20% hoặc hơn. Thực tế, một chuỗi nhà hàng sử dụng dự báo AI/ML đã giảm lãng phí tồn kho 10%.
• Giảm chi phí: Dự báo chính xác giúp tránh tồn kho quá nhiều. Một nghiên cứu điển hình ghi nhận giảm 20% chi phí nhân công (nhờ tối ưu lịch làm việc) cùng với tiết kiệm đáng kể chi phí thực phẩm sau khi chuyển sang dự báo AI.
• Cải thiện độ tươi và sẵn có: Đặt hàng chính xác giúp nhà hàng giữ nguyên liệu luôn tươi ngon và không bị hết món ăn phổ biến.
• Hiệu quả vận hành: Dự báo tự động giải phóng nhân viên khỏi việc tính toán thủ công. Hệ thống có thể tự động tạo đơn hàng hoặc danh sách chuẩn bị dựa trên lượng khách dự kiến, đẩy nhanh quy trình mua sắm và giảm sai sót.

Ví dụ thực tế

Nhiều nhà hàng và công ty công nghệ đã ứng dụng dự báo AI:

• Chuỗi nhà hàng nhanh: Một tập đoàn nhà hàng lớn tại Mỹ đã thay thế công cụ dự báo cũ bằng hệ thống AI/ML và đạt được tiết kiệm chi phí nhân công cao hơn 20% cùng giảm lãng phí tồn kho 10%.
• Giám sát lãng phí bằng AI: Giải pháp như Winnow Vision sử dụng camera và AI để nhận diện thức ăn thừa. Trong thử nghiệm, một bếp dùng Winnow đã giảm lãng phí thực phẩm khoảng 30% chỉ trong vài tháng. (Các đối thủ Leanpath và Kitro cũng dùng cảm biến tương tự để theo dõi lãng phí và hướng dẫn định lượng khẩu phần.)
• Thực đơn dựa trên AI: McDonald’s đã triển khai bảng thực đơn kỹ thuật số chạy AI tại 700 nhà hàng ở Mỹ. Hệ thống này đề xuất món ăn dựa trên yếu tố như thời tiết và thời gian trong ngày, giúp thực đơn phù hợp với nhu cầu dự kiến.

Triển khai dự báo AI

Để bắt đầu, nhà hàng nên theo một quy trình có cấu trúc. Ví dụ, IBM khuyến nghị các bước như:

1. Đánh giá mục tiêu: Xác định những gì cần dự báo (ví dụ: tổng số khách, món ăn cụ thể, giờ cao điểm).
2. Lựa chọn công cụ hoặc đối tác: Chọn phần mềm AI hoặc tư vấn chuyên về lập kế hoạch nhu cầu trong ngành khách sạn.
3. Thu thập dữ liệu chất lượng: Đảm bảo dữ liệu POS và tồn kho sạch, chính xác. Tích hợp nguồn dữ liệu mới (API thời tiết, lịch sự kiện địa phương, v.v.) khi cần.
4. Tham gia các bên liên quan: Đào tạo nhân viên về cách dự báo ảnh hưởng đến việc đặt hàng, phân bổ nhân sự và chuẩn bị. Tạo sự đồng thuận bằng cách chứng minh giá trị của AI.
5. Giám sát và hoàn thiện: Liên tục đánh giá độ chính xác dự báo và cập nhật mô hình theo thời gian khi có dữ liệu mới.

Thách thức và triển vọng tương lai

Việc áp dụng dự báo AI cũng gặp phải những thách thức. Các nhà hàng nhỏ có thể thiếu ngân sách, hạ tầng dữ liệu hoặc chuyên môn kỹ thuật để triển khai công cụ phức tạp ngay lập tức. Việc tích hợp các hệ thống khác nhau (POS, tồn kho bếp, danh mục nhà cung cấp) có thể phức tạp.

Vấn đề chất lượng dữ liệu (hồ sơ bán hàng không đầy đủ hoặc thực đơn thay đổi) có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Tuy nhiên, khi các nền tảng AI trên đám mây trở nên dễ tiếp cận và trọn gói hơn, ngay cả các quán cà phê độc lập cũng có thể tận dụng công nghệ này.

Trong tương lai, các phân tích dự đoán dựa trên AI có khả năng đóng vai trò lớn hơn khi nhà hàng tích hợp cảm biến IoT và phân tích dữ liệu vào mọi khía cạnh vận hành.

>>> Quý vị có muốn tìm hiểu thêm về: Trí tuệ nhân tạo trong quản lý nhà hàng và vận hành bếp ?

Dự báo chính xác lượng khách đang thay đổi cách vận hành nhà hàng. Bằng cách sử dụng AI để dự đoán nhu cầu, bếp có thể tối ưu chuẩn bị nguyên liệu và tồn kho phù hợp với nhu cầu thực tế—giúp tiết kiệm chi phí và giảm lãng phí.

Như một chuyên gia nhận định, AI sẽ “cách mạng hóa quản lý nhà hàng bằng cách nâng cao hiệu quả”. Trong ngành cạnh tranh, dự báo dựa trên dữ liệu trở thành công thức thành công: đảm bảo nguyên liệu phù hợp cho từng khách và biến tầm nhìn thành hương vị.