25 дек 2020
Обновлено
22 дек 2025

Как искусственный интеллект ускоряет обслуживание на кассе в два раза. Интеграция машинного зрения с r_keeper

Как искусственный интеллект ускоряет обслуживание на кассе в два раза. Интеграция машинного зрения с r_keeper
🕓 время чтения: 5 мин.

Осенью 2020 года наш партнер, компания Carbis, завершила работу над уникальным проектом — интеграцией машинного зрения Skala Vision с кассой r_keeper. Как это работает и помогает улучшать сервис в нашей статье. 

Осенью 2020 года партнер r_keeper, компания Carbis, завершила работу над уникальным проектом — интеграцией машинного зрения Skala Vision с кассой r_keeper. Решение предназначено для столовых и других ресторанных free-flow концепций: cистема видеораспознавания Skala Vision определяет, какие блюда и напитки поставил на поднос гость, и формирует на кассе заказ. Кассиру остается только принять оплату.

В основе решения Skala Vision лежат нейросети и специальные алгоритмы, распознающие еду, напитки, товары в упаковке и их количество. Когда гость ставит поднос в поле зрения камеры, кассир нажимает на кассе кнопку «Распознать», система определяет, какие позиции выбрал гость и формирует заказ, а кассир затем рассчитывает гостя удобным способом. Вот, как это работало на выставке PIR EXPO 2020. 

Скорость обслуживания сокращается почти вдвое: если кассир вносит блюда в кассу и принимает оплату за 25-40 секунд, то машина определяет блюда мгновенно, а на проверку и оплату уходит 10-20 секунд. Это особенно ценно в часы высокой загрузки и для заведений, использующих две и более кассы.

content-img(114).png

На разработку и тестирование программного обеспечения, которое связывает модуль Skala Vision с кассой r_keeper 7, команде Carbis потребовалось около полугода, а сама система устанавливается в заведении всего за один час. Единственное дополнительное оборудование, которое потребуется ресторану — обычная веб-камера. Запуск системы на кассе не требует дополнительных действий со стороны персонала и специальной настройки: машине достаточно увидеть каждое блюдо около 20 раз, чтобы «запомнить» и правильно  идентифицировать в дальнейшем.

Первым оценить работоспособность предложили студентам МФТИ. Решение от Skala Vision уже работает в столовой ВУЗа.

  1. Гость после выбора блюд, располагает поднос под камерой в кассовой зоне

  2. Единственное дополнительное оборудование, которое потребуется ресторану — обычная веб-камера 

  3. Компьютерное зрение определяет блюда на подносе 

  4. И передает данные в кассовую систему. Кассир вносит корректировки при необходимости. 

Сейчас машинное зрение помогает кассирам и сокращает время обслуживания на 40 кассах в 15 заведениях. Пока проекты работают в тестовом режиме. В дальнейших планах Skala Vision — интеграция машинного зрения с киоском самообслуживания, что позволит гостям оплачивать заказ без кассира; а также создание видеосистемы, которая определяет и сразу списывает плату за выбранные гостем блюда, без кассовой зоны как таковой. А это уже существенная экономия не только времени, но и расходов заведения на персонал.

70 000+ заведений уже выбрали r_keeper! Присоединяйтесь!
Цены на сайте опубликованы в информационных целях и не являются офертой.
Точная стоимость будет рассчитана менеджером.

Больше статей

В Москве пройдёт VIII Всероссийский конгресс рестораторов ТОП-100 от «Ресторанных ведомостей». r_keeper выступит официальным партнёром форума, представит свои решения на стенде и поделится кейсом о том, как обслужить 1000 гостей за полчаса без перегруза кухни

Блог
r_keeper выступит генеральным партнером Restaurant & Kitchen Management 2026

Приглашаем рестораторов и управляющих, чтобы познакомить с инструментами для точного расчёта, прогнозирования и минимизации финансовых рисков

Подробнее
Год контроля склада за 1 ₽: специальное предложение от r_keeper

До 31 марта при покупке продуктов r_keeper от 50 000 ₽ можно получить подписку на систему складского учёта r_k StoreHouse Pro на 12 месяцев всего за 1 ₽

Подробнее

Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить наши сервисы для пользователей. Продолжая использование сайта, вы подтверждаете своё согласие на использование файлов cookie. В случае несогласия, вы можете отключить использование cookie в настройках браузера или покинуть сайт.