AI 預測客流量以準備食材
AI 讓餐廳能更準確預測客流量及準備食材，減少高達 20% 的食物浪費，並提升效率。
在競爭激烈的餐飲行業中，準確預測顧客數量和食物需求是幫助餐廳優化營運的關鍵。
餐廳不再依賴直覺或手動經驗，人工智能（AI）正成為突破性工具，協助廚師和管理層準確預測客流量，準備足夠食材，減少浪費並節省成本。這不僅是技術趨勢，更是全球餐飲業未來的可持續解決方案。
本文將深入探討 AI 如何預測客流量，協助廚房和餐廳在營運中準備最優化的食材！
為何預測如此重要？
餐廳經常面臨需求難以預測和食物浪費的問題。事實上，約三分之一的食物從未被食用，美國餐廳每年浪費的食物價值估計高達 1620 億美元。
過度訂購的影響
訂購不足的風險
這使得準確預測變得至關重要：透過估算客流量和熱門菜品，營運者能調整食材訂購以符合實際需求，減少浪費。
— 行業分析報告
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 AI 市場將增長約 322 億美元（2024–2029 年，複合年增長率 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」。
換句話說，智慧訂購直接節省金錢和資源，為盈利和環境責任創造雙贏局面。
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試算表，還整合銷售點（POS）記錄、銷售歷史，甚至感測器數據（如預約或客流量）來預測趨勢。
手動預測
- 簡單試算表
- 基於直覺的決策
- 數據來源有限
- 錯誤率高
機器學習
- 整合 POS 數據
- 分析感測器輸入
- 多元數據來源
- 預測準確
實務上，餐廳利用 AI 模型預測季節性需求，標示高峰時段，並相應分配員工和庫存。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」。這些預測能在節日人潮前增加準備，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。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。
內部數據來源
- 歷史銷售： 按時段的年度 POS 數據，建立基線需求曲線
- 庫存記錄： 庫存水平與周轉率，確保準確規劃
- 顧客行為： 預約資料與客流分析
外部因素
- 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
- 天氣狀況： 溫度與降雨預報（例如雨天星期二晚上可能增加湯品訂單）
- 促銷與趨勢： 特別菜單促銷或社交媒體上的熱門食物趨勢
機器學習技術
- 神經網絡用於複雜模式識別
- 梯度提升樹用於集成學習
- 時間序列模型進行時間分析
- XGBoost 演算法提升預測準確度
隨著數據持續累積，這些模型能不斷調整與優化，產生越來越精準的預測，推動更佳的商業決策。
AI 在廚房自動化中的應用
現代餐廳也在廚房中使用 AI 驅動的自動化系統。一些連鎖店部署機器人或智能設備，確保食材準備一致，讓廚師專注烹飪。同時，機器學習算法分析需求數據，指導這些系統運作。
機器人效率
自動化準備系統確保品質與速度穩定
- 份量一致
- 降低人力成本
- 全天候運作能力
智慧洞察
數據驅動決策引導廚房運作
- 預測性食材準備
- 基於需求的排班
- 減少浪費的算法
AI 可能學習到「雨天星期二晚上湯品銷量穩定增加」，廚房會提前解凍高湯並多切蔬菜。
— AI 廚房運作範例
結合機器人效率與數據洞察，餐廳能確保在顧客到來時準備好恰當食材，實現從預測到上菜的無縫運作。
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
降低成本
提升新鮮度
營運效率
實際案例
許多餐廳和科技公司已經在利用 AI 預測：
快餐連鎖成功案例
一家美國大型餐飲集團用 AI/ML 系統取代傳統預測工具，取得顯著成果：
AI 食物浪費追蹤解決方案
像 Winnow Vision 這類解決方案利用攝影機和 AI 識別食物殘渣。試用中，一家廚房在數月內減少約 30% 的食物浪費。
競爭對手 Leanpath 和 Kitro 也使用類似感測器監控浪費並指導份量決策。
AI 驅動的菜單顯示板
麥當勞已在 700 家美國餐廳 推出 AI 智能數碼菜單板。這些系統根據天氣和時間等因素推薦菜品，與預測需求高峰相匹配。
- 基於天氣的推薦
- 時間敏感的菜單優化
- 即時需求對應
實施 AI 預測
餐廳要開始使用 AI 預測，應採取有結構的步驟。例如，IBM 建議的步驟包括：
評估目標
定義需要預測的項目（如總客數、特定菜品、尖峰時段）。建立明確目標和成功指標。
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。研究有成功案例的供應商。
收集高品質數據
確保 POS 和庫存記錄乾淨且準確。根據需要整合新數據源（天氣 API、本地活動日曆等）以進行全面分析。
參與利益相關者
培訓員工了解預測如何影響訂購、排班和準備決策。透過清晰示範和成果取得支持。
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。定期優化確保持續提升效能。
挑戰與未來展望
採用 AI 預測也面臨挑戰。較小餐廳可能缺乏預算、數據基礎設施或技術專長，無法立即部署複雜工具。整合不同系統（POS、廚房庫存、供應商目錄）也具挑戰性。
當前挑戰
- 較小餐廳的預算限制
- 系統整合複雜
- 數據品質與完整性問題
- 技術專業需求
未來解決方案
- 更實惠的雲端平台
- 為獨立餐廳設計的即用型 AI 解決方案
- 改進的物聯網感測器整合
- 強化的預測分析
數據品質問題（如銷售記錄不完整或菜單變動）會影響準確度。然而，隨著雲端 AI 平台變得更實惠且即用，即使獨立咖啡館也能利用這些工具。
結論
準確預測客流量正在改變餐廳營運。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。
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，將遠見轉化為美味。
— 行業專家分析
