Четвертая промышленная революция в HoReCa

Пандемия ускорила цифровизацию ресторанной индустрии: чем меньше сотрудников готовят и подают еду, тем спокойнее гостям. Но технологии — это не только безопасность: они помогают освободить персонал от рутинной работы, увеличить выручку и гибко управлять спросом. R_keeper нашел самые интересные отраслевые примеры. 

Как роботы и искусственный интеллект помогают ресторанам работать эффективнее

55% гостей называют бесконтактные технологии одним из ключевых факторов, влияющим на выбор ресторана, показало исследование The Digital Life Index. Так пандемия ускорила цифровизацию индустрии: чем меньше людей задействовано в приготовлении и подаче еды, тем спокойнее посетителю. Отсюда бум заведений, где роботы режут пиццу и наливают кофе, а меню доступно только в электронном виде. R_keeper собрал самые интересные примеры технологий, которые меняют индустрию прямо сейчас, а еще помогают ресторанам освободить сотрудников от рутинной работы и увеличить выручку. 

Склад и кухня на автомате

Автоматизация — must have для всех игроков отрасли: от авторских кафе и небольших пекарен до премиум-ресторанов и федеральных фастфуд-сетей. Системы автоматизации помогают управлять залом, кухней, складом и офисом: бронировать столики для гостей, принимать заказы, рассчитывать персональные скидки, заказывать продукты у поставщиков, списывать остатки и проводить инвентаризацию, следить за выручкой и даже оценивать эффективность работы официантов. 

Причем внедрение не обязательно требует больших расходов: например, в линейке продуктов r_keeper есть r_keeper Lite — сервис для автоматизации небольших заведений общепита. Он требует минимальных ресурсов: для первичной настройки хватит обычного планшета на ОС Android и компьютера с интернетом и полчаса свободного времени.

Искусственный интеллект у плиты

Алгоритмы искусственного интеллекта в ресторанном бизнесе используют по-разному. Один из самых необычных вариантов — в московском ресторане SHE (входит в White Rabbit Family): шеф-поваром здесь работает нейросеть, которую на рецептах азиатской и итальянской кухонь обучал Владимир Мухин. У нее даже есть имя — Саша Вайнер — и собственный аккаунт в Instagram. Нейросеть уже может конструировать свои блюда, но еще продолжает развиваться и писать «философские» посты о сексизме в гастрономии и «экосексуальности» родного ресторана.

Более практичный способ использования искусственного интеллекта в общепите — система автоматического распознавания блюд Skala Vision на базе компьютерного зрения, которая уже внедрена в кассах r_keeper. «Решение оптимально для точек с потоком от 300 человек в день и двумя-тремя кассирами. Мы устанавливаем на кассу обычную камеру, которая фотографирует все блюда, а алгоритм на сервере сопоставляет эти картинки с информацией на чеках и учится их распознавать. На каждое блюдо нужно два-три десятка фотографий, и чем больше человек проходит через кассу, тем быстрее обучается система, — рассказывает генеральный директор Skala Vision Роман Левин. — Она легко адаптируется к ассортименту столовой и помогает упростить труд кассира».

В рабочем режиме алгоритм распознает все блюда на подносе за 2—3 секунды с точностью до 95%. «Даже человек не всегда может визуально отличить одно блюдо от другого, например пирожки с разной начинкой или два вида запеченного мяса под сыром. Однако точности 80% достаточно, чтобы внедрение было экономически целесообразным. К тому же эту проблему можно решить с помощью небольшой подстройки, например, используя разную посуду или маркируя зеленью блюда с определенным видом мяса», — отмечает он. Сейчас решение Skala Vision тестируется в двух форматах: как помощник кассира, который сократит время на обслуживание гостей и позволит нанимать меньше персонала, и как автономное решение, способное полностью заменить человека.

Машинное зрение использует и сервис Winnow Vision: благодаря камерам, направленным на мусорные баки, система распознает выброшенные продукты, взвешивает их, а затем формирует отчет о расходах. Внедрение этого решения в ресторанах IKEA в Великобритании помогло сократить пищевые отходы на 50%.

Гадание по большим данным

Аналитика, построенная на использовании больших данных, позволяет ресторанам гибко адаптироваться к изменениям: например, готовиться к спаду спроса, если прогноз погоды обещает мощный снегопад, или открывать новые точки с учетом трафика пешеходов. Два года назад «Макдоналдс» инвестировал 300 млн долларов в стартап Dynamic Yield для улучшения своего drive-формата. Алгоритмы будут учитывать погоду, время суток, пробки, данные об истории продаж в конкретной точке, чтобы формировать меню с подсказками для водителей. Например, рекламировать на цифровых дисплеях мороженое в жаркий день и согревающий чай зимой. А в дальнейшем — и прогнозировать потребительский спрос, чтобы готовить меньше непопулярных блюд: так можно сократить количество пищевых расходов и повысить рентабельность бизнеса.

Собственные данные ресторана, пусть и не такие большие, тоже источник для размышлений. Собирая информацию о гостях и их предпочтениях через системы бронирования, социальные сети, отзывы и кассы, можно улучшать меню, работать с сервисом, внедрять новые инструменты лояльности.

Робот с подносом

Использование роботов в ресторанах пока еще остается скорее маркетинговым ходом, чем полноценным способом повысить эффективность бизнеса. Но не только: например, повар «Робопоке», который готовил в ресторане «Много лосося» на Ленинградском рынке, привлек внимание гостей и увеличил продажи точки на 10%, рассказал журналу Forbes автор проекта Александр Мутовин. KFC открыл в Москве полностью роботизированный ресторан: во время первого заказа терминал фотографирует посетителя, присваивает ему персональный цифровой код и запоминает данные об оплате, так что в следующий раз расплатиться можно буквально лицом. А в китайском Гуанчжоу в ресторане Foodom работает сразу 46 роботов: хостес, поваров и официантов.

Роботы-официанты тестируются и в нескольких «Шоколадницах», говорит операционный директор сети Юрий Владыкин. «Один из наших роботов похож на кота, у него есть дисплей, чтобы общаться с гостями, и пять подносов для размещения заказов и использованной посуды. Робот может привезти заказ к нужному столу, раздать блюда нескольким гостям или дождаться официанта, чтобы тот поставил на подносы использованную посуду, — рассказывает он. — Гостям робот нравится, а выручка растет, причем быстрее, чем трафик. Многие заказывают что-то дополнительно, например десерт, чтобы посмотреть, как робот его принесет, и успеть снять на видео. А у официантов появляется больше времени на общение с посетителями».

У «Шоколадницы» нет цели заменить роботами всех официантов, отмечает Юрий Владыкин. Задача — повысить эффективность сотрудников и обеспечить бесперебойную работу в часы пик и в круглосуточных кафе, чтобы освободить официантов от ночных смен. 

Меню в телефоне

Кажется, что на фоне роботов и больших данных QR-кодами, в которых зашифрована ссылка на меню, сложно удивить. Однако в период пандемии и после нее вырос спрос на бесконтактное обслуживание. Именно поэтому Bloomberg считает цифровые меню ключом к скорейшему возвращению ресторанов к нормальной жизни после коронавируса. Это не только экологично и удобно, но и безопасно: гостям не нужно брать меню руками, а официантам — лишний раз ходить по залу и взаимодействовать с посетителями. 

К тому же есть и более интересные способы использования QR-кодов. Например, в калифорнийской сети ресторанов TAPS Fishhouse and Brewery внедрили сервис IBM Food Trust, который собирает информацию о цепочках поставок продуктов питания. Отсканировав QR-код в меню, гости могут проследить всю историю заказанного морского гребешка, даже увидеть рыбаков, которые его выловили. Такое нововведение позволило увеличить продажи морепродуктов почти на 40%.

Технологии в HoReCa — это не только вау-эффект и новые впечатления, за которыми гости приходят в рестораны. Цифровые помощники помогают рестораторам работать с большей эффективностью, а еще освобождают от рутины и позволяют заняться по-настоящему важными делами: экспериментировать с меню и общаться с гостями.