AI 預測客流量以準備食材
在競爭激烈的餐飲業中，準確預測顧客數量及食物需求，是協助餐廳優化營運的關鍵。
餐廳不再只依賴直覺或人工經驗，人工智能（AI）正成為突破性的工具，幫助廚師和管理層精準預測客流量，準備足夠食材，減少浪費並節省成本。這不僅是科技趨勢，更是全球餐飲業可持續發展的解決方案。
本文將深入探討 AI 如何在廚房及餐廳營運中，預測客流量以準備最合適的食材！
為何預測如此重要？
餐廳經常面對需求難以預測及食物浪費的問題。事實上，約三分之一的食物從未被食用，而僅美國餐廳每年就浪費約 1,620 億美元的食物。
過度訂購會導致資金被浪費在腐壞的食材上，而訂購不足則會造成缺貨和銷售損失。因此，準確的預測至關重要：透過估算客流量和熱門菜式，營運者能調整食材訂購量，符合實際需求，減少浪費。
AI 在餐飲業的快速成長
餐飲業的 AI 市場正蓬勃發展。2025 年行業報告預測，全球餐飲業 AI 市場將在 2024 至 2029 年間增長約 322 億美元，年複合增長率達 34.5%。AI 系統承諾「透過提升效率、降低成本及改善顧客滿意度，徹底改變餐廳管理」。
值得注意的是，數據驅動的 AI 預測亦有助於可持續發展：麥肯錫分析估計，AI 透過供需匹配可每年節省高達 1,270 億美元的食物浪費。換言之，智能訂購直接節省金錢和資源。
餐廳中的 AI 需求預測
AI 需求預測利用機器學習分析數據，預測未來銷售和客流量。這些系統不僅使用簡單的電子表格，而是整合銷售點（POS）記錄、銷售歷史，甚至感應器數據（如預約或客流量）來預測趨勢。
實務上，餐廳利用 AI 模型預測季節性需求、標記高峰時段，並相應調配人手和庫存。例如，IBM 指出連鎖餐廳依賴 AI「預測季節性需求，避免過度囤積易腐物品」。這些預測能在節日高峰前增加準備，事後再調整，保持庫存平衡。
AI 預測所需的數據與技術
先進的 AI 預測結合多種數據來源。它將基本銷售歷史與外部因素如天氣、特殊活動和促銷結合。正如 IBM 所述，AI 模型可利用物聯網（IoT）設備數據、經濟指標、天氣預報及社交媒體情緒，揭示需求模式。
例如：
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歷史銷售：按時段的年度 POS 數據，建立基準需求曲線。
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日曆因素：星期幾、假期及本地活動（音樂會、體育賽事、節慶）影響客流。
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天氣狀況：溫度和降雨預報（例如雨天星期二晚上可能增加湯品訂單）。
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促銷與趨勢：特別菜單促銷或社交媒體上的熱門食物趨勢。
現代預測模型採用先進機器學習技術。神經網絡、梯度提升樹或時間序列模型等算法能捕捉複雜且非線性的需求模式。
例如，2025 年一項大學餐廳研究發現，XGBoost 模型（一種集成算法）結合前一天客流、假期及天氣數據，能高度準確預測每日客流量。隨著數據累積，這些模型能持續自我調整和優化。
AI 在廚房自動化的應用
現代餐廳亦開始採用 AI 驅動的廚房自動化。一些連鎖店部署機械人或智能設備，保持食材準備的一致性，讓廚師專注於烹調。同時，機器學習算法分析需求數據，指導這些系統運作。
例如，AI 可能學習到「雨天星期二晚上湯品銷量持續上升」，廚房便提前解凍湯底及切好更多蔬菜。結合機械人效率與數據洞察，餐廳能確保在顧客到來時，食材準備恰到好處。
AI 預測的好處
利用 AI 預測客流量帶來多重效益：
- 減少食物浪費：AI 驅動的訂購幫助在食材過期前用盡。研究顯示，AI 庫存系統可減少約 20% 或以上的廚房浪費。實際案例中，一家連鎖店使用 AI/ML 預測後，庫存浪費下降了 10%。
- 降低成本：更準確的預測減少過度囤貨。一個案例報告指出，採用 AI 預測後，勞動成本降低 20%（透過優化排班），同時大幅節省食材成本。
- 提升新鮮度與供應穩定：精準訂購確保食材保持最佳新鮮度，熱門菜式不會缺貨。
- 營運效率提升：自動化預測免除員工手動計算，系統可根據預測訂單量自動生成訂購或準備清單，加快採購流程並減少錯誤。
實際案例分享
許多餐廳和科技公司已經在運用 AI 預測：
- 快餐連鎖：一家美國大型餐飲集團以 AI/ML 系統取代傳統預測工具，實現 20% 的勞動成本節省及 10% 的庫存浪費減少。
- AI 廢物追蹤：如 Winnow Vision 利用攝影機和 AI 識別食物廢料。試用期間，一家廚房在數月內減少約 30% 的食物浪費。（競爭對手 Leanpath 和 Kitro 也使用類似感應器監控浪費並指導分量控制。）
- AI 驅動菜單：麥當勞在美國 700 家餐廳推出 AI 智能數碼菜單板，根據天氣和時間等因素推薦菜式，配合預測的需求高峰。
實施 AI 預測的步驟
餐廳要開始使用 AI 預測，應採取有系統的方法。例如，IBM 建議以下步驟：
- 評估目標：明確預測範圍（如整體客數、特定菜式、尖峰時段）。
- 選擇工具或合作夥伴：挑選專注於餐飲需求規劃的 AI 軟件或顧問。
- 收集高質量數據：確保 POS 和庫存記錄準確無誤，並根據需要整合新數據源（天氣 API、本地活動日曆等）。
- 讓利害關係人參與：培訓員工了解預測如何影響訂購、人手安排和準備決策，並展示 AI 的價值以獲得支持。
- 監控與優化：持續評估預測準確度，隨著新數據進入不斷更新模型。
挑戰與未來展望
採用 AI 預測亦面臨挑戰。規模較小的餐廳可能缺乏預算、數據基礎設施或技術專長，難以立即部署複雜工具。整合不同系統（POS、廚房庫存、供應商目錄）亦具挑戰性。
數據質量問題（銷售記錄不完整或菜單變動）會影響準確度。不過，隨著雲端 AI 平台變得更經濟且易用，即使獨立咖啡店也能利用這些工具。
展望未來，隨著餐廳將物聯網感應器和預測分析整合至營運各環節，AI 驅動的洞察將扮演更重要角色。
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準確預測客流量正改變餐廳營運。透過 AI 預測需求，廚房能優化食材準備和庫存，滿足實際需求——節省成本並減少浪費。
正如專家所言，AI 將「透過提升效率徹底改變餐廳管理」。在競爭激烈的行業中，數據驅動的預測成為成功秘訣：確保每位顧客都能享用到合適的食材，將遠見化為美味。
