AI 預測顧客數量以準備食材
在競爭激烈的餐飲業中，準確預測顧客數量與餐飲需求，是協助餐廳優化營運的關鍵。
餐廳不再僅依賴直覺或人工經驗，人工智慧（AI）正成為突破性的工具，幫助廚師與管理者精準預估顧客數量，準備足夠食材，減少浪費並節省成本。這不僅是科技趨勢，更是全球餐飲產業永續發展的解方。
本文將深入探討 AI 如何在廚房與餐廳營運中，預測顧客數量以準備最適切的食材！
為什麼預測如此重要？
餐廳經常面臨需求難以預測與食物浪費的挑戰。事實上，約三分之一的食物從生產到消費過程中被浪費，美國餐廳每年浪費的食物價值估計高達 1,620 億美元。
過度採購會導致資金被浪費在腐敗食材上，而採購不足則會造成缺貨與銷售損失。因此，準確的預測至關重要：透過估算顧客數量與熱門菜色，經營者能調整食材訂購量，符合實際需求並減少浪費。
AI 在餐飲業的快速成長
餐飲業的 AI 市場正蓬勃發展。2025 年產業報告預測，全球餐飲業 AI 市場將在 2024 至 2029 年間成長約 322 億美元，年複合成長率達 34.5%。AI 系統承諾「透過提升效率、降低成本並改善顧客滿意度，徹底改變餐廳管理」。
值得注意的是，數據驅動的 AI 預測也有助於永續發展：麥肯錫分析指出，AI 透過供需匹配，能每年創造高達 1,270 億美元的價值，主要來自減少食物浪費。換句話說，智慧訂購直接節省金錢與資源。
餐廳中的 AI 需求預測
AI 需求預測利用機器學習分析數據，預測未來銷售與顧客數量。這些系統不僅使用簡單的試算表，而是整合銷售點（POS）紀錄、銷售歷史，甚至感測器數據（如訂位或人流資料）來預測趨勢。
實務上，餐廳利用 AI 模型預測季節性需求、標示高峰時段，並相應調配人力與庫存。例如，IBM 指出連鎖餐廳依賴 AI「預測季節性需求，避免過度囤積易腐食材」。這些預測能在節慶期間增加備料，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 預測結合多元數據，將基本銷售歷史與外部因素如天氣、特殊活動及促銷活動整合。正如 IBM 所述，AI 模型可利用物聯網（IoT）設備數據、經濟指標、天氣預報及社群媒體情緒，揭示需求模式。
例如：
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歷史銷售：依照時段的年度 POS 數據，建立基準需求曲線。
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日曆因素：星期幾、假日及當地活動（音樂會、體育賽事、節慶）影響人流。
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天氣狀況：溫度與降雨預報（例如雨天週二晚上可能增加湯品訂單）。
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促銷與趨勢：特殊菜單促銷或社群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，如神經網路、梯度提升樹或時間序列模型，捕捉複雜且非線性的需求變化。
例如，2025 年一項大學餐廳研究發現，XGBoost 模型（一種集成演算法）結合前一日人流、假日與天氣數據，能高度準確預測每日顧客數。隨著數據累積，這些模型能持續自我調整與優化。
AI 在廚房自動化的應用
現代餐廳也開始導入 AI 驅動的廚房自動化。一些連鎖餐廳使用機器人或智慧設備穩定備料，讓廚師專注烹飪。同時，機器學習演算法分析需求數據，指導這些系統運作。
例如，AI 可能學習到「雨天週二晚上湯品銷量穩定增加」，廚房便提前解凍高湯並多切蔬菜。結合機器人效率與數據洞察，餐廳能確保在顧客到來時，食材準備恰到好處。
AI 預測的優勢
利用 AI 預測顧客數量帶來多重效益：
- 減少食物浪費：AI 驅動的訂購系統幫助在食材過期前使用完畢。研究顯示，AI 庫存系統可減少約 20% 以上的廚房浪費。實務中，一家連鎖餐廳使用 AI/ML 預測後，庫存浪費降低了 10%。
- 降低成本：更精準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：精準訂購所需食材，確保食材新鮮且熱門菜色不缺貨。
- 營運效率提升：自動化預測減輕員工手動計算負擔。系統可根據預測訂單量自動生成訂購或備料清單，加快採購流程並減少錯誤。
實際案例分享
許多餐廳與科技公司已經開始運用 AI 預測：
- 快餐連鎖：美國一家大型餐飲集團以 AI/ML 系統取代傳統預測工具，勞動成本節省提升 20%，庫存浪費減少 10%。
- AI 廚餘追蹤：Winnow Vision 利用攝影機與 AI 辨識食物殘渣。試用期間，一家廚房在數月內減少約 30% 食物浪費。（競爭對手 Leanpath 與 Kitro 也使用類似感測器監控浪費並指導份量控制。）
- AI 智慧菜單：麥當勞在美國 700 家餐廳推出 AI 驅動的數位菜單板，根據天氣與時間等因素推薦菜色，讓菜單更貼近預測需求高峰。
導入 AI 預測的步驟
餐廳要開始導入 AI 預測，應採取有系統的流程。例如，IBM 建議以下步驟：
- 評估目標：明確定義預測需求（如整體用餐人數、特定菜色、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 軟體或顧問。
- 收集高品質數據：確保 POS 與庫存紀錄乾淨且準確，並視需要整合新數據來源（天氣 API、當地活動行事曆等）。
- 讓利害關係人參與：培訓員工了解預測如何影響訂購、人力與備料決策，並透過展示 AI 價值取得支持。
- 持續監控與優化：定期評估預測準確度，隨著新數據進入持續更新模型。
挑戰與未來展望
採用 AI 預測也面臨挑戰。較小型餐廳可能缺乏預算、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。
數據品質問題（銷售紀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，獨立咖啡館也能利用這些工具。
展望未來，隨著餐廳整合物聯網感測器與預測分析，AI 洞察將在營運各面向扮演更重要角色。
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準確預測顧客數量正改變餐廳營運。透過 AI 預測需求，廚房能優化食材準備與庫存，符合實際需求——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」。在競爭激烈的產業中，數據驅動的預測成為成功關鍵：確保每位顧客都能享用到適時準備的食材，將遠見化為美味。
