На Урале искусственный интеллект улучшил бизнес-процессы в общепите и торговле
В час пик в студенческой столовой всегда выстраивается очередь - примерно 250 человек. И с недавних пор за линией раздачи и содержанием подносов следит видеокамера. Не для того чтобы пресечь воровство, а чтобы ускорить расчет и оптимизировать работу сотрудников. Пилотная версия сервиса объединила комплекс программ, в том числе машинное зрение и искусственный интеллект. Автоматическое распознавание и учет блюд позволяют анализировать, какие из них более востребованы, на какие дни недели и часы приходятся пиковые нагрузки. Кроме того, программа ведет учет продуктов на складе и реестр поставщиков с надежной репутацией. Эта информация поможет заведению оптимизировать закупки, логистику и в конце концов повысить прибыль.
Как пояснили разработчики, помимо особого программного обеспечения для внедрения новинки потребовались специализированные камеры и датчики, а также солидные вычислительные мощности для обработки и анализа данных в режиме реального времени.
- Мы стремимся создать хороший инструмент в помощь руководителям точек общественного питания. Надеемся, что после тестовой версии нашим продуктом заинтересуются кафе и рестораны, - говорит программист Максим Булдашов. - Искусственный интеллект никогда не заменит человека на кухне или в заводском цехе, он нужен лишь для того, чтобы что-то усовершенствовать и оптимизировать, разгрузить людей.
Через год после внедрения системы руководство столовой получит подробные отчеты и прогноз по ключевым показателям деятельности.
- Нам этот опыт интересен: важно, чтобы продукты быстро попадали на кухню со склада, а мы могли грамотно прогнозировать закупки, экономить и оптимально использовать время сотрудников, - рассказал директор учебно-производственного комбината института Игорь Кажура. - Хочется по возможности перекинуть рутинные задачи на искусственный интеллект. Нейросеть работает на нашей площадке уже полгода, анализирует и собирает данные. Следующий шаг - это совершенствование с помощью ИИ ассортимента и ревизия поставщиков, с которыми мы могли бы повысить качество питания студентов.
Кстати, в состав института входит школа полного дня, где действует система шведского стола. Дети питаются четыре раза в день, поэтому перед разработчиками приложения на перспективу стоит задача "со звездочкой": сделать процесс максимально простым и снизить затраты с учетом детского меню.
Еще один удачный пример, когда технические новинки помогли улучшить обслуживание клиентов, подала крупная уральская сеть, в которую входит около 200 продуктовых магазинов. Компания специально создала собственный ИТ-отдел, в результате у нее не только успешно работают сайт и мобильное приложение, но и автоматизирована практически вся операционная деятельность торговых точек: инвентаризация, уценка товаров, контроль сроков годности и списания. Это позволило бизнесу экономить несколько миллионов рублей ежемесячно.
В частности, персонал может всецело доверять умному боту, который контролирует продажи: если ходовой продукт вдруг залежится на полках, то робот подаст тревожный звоночек старшему продавцу. Контроль автозакупа в бизнес-системе ведется по важным пунктам: выручка, упущенная выручка и списания. Так как почти 70 процентов ассортимента - товары категории фреш со сроком годности 2-4 дня, такая аналитика позволяет удерживать объем списания товара на уровне не выше 3-8 процентов.
Между тем крупные торговые сети делают ставку на мобильные приложения и отечественные платформы, куда переселилась вся база данных о клиентах. Как рассказали в пресс-службе федерального ретейлера, ежедневно по всей стране за покупками к ним заходят более 17 миллионов человек, аудитория мобильного приложения составляет около 13 миллионов пользователей в месяц. Дополнительно сеть старается внедрять умные технологии, например весы самообслуживания: с помощью встроенной камеры, нейросети и компьютерного зрения они анализируют товар на платформе и предлагают потребителю наиболее вероятные варианты для быстрой оплаты. Благодаря новинке покупателю больше не нужно запоминать номера позиций и набирать их на сенсорной клавиатуре устройства - весы все сделают самостоятельно. Этим техническим решением до конца 2023 года планируется оснастить более 1,5 тысячи весов самообслуживания в крупных супермаркетах и суперсторах сети. Точность распознавания продукции составляет 98 процентов.
- Решение отвечает клиентскому запросу на простые и быстрые покупки, позволяет повышать качество обслуживания и одновременно положительно влияет на продажи и лояльность покупателей. В магазинах, где установлены умные весы, более 95 процентов посетителей пользуются результатом, предлагаемым программой, - пояснил директор департамента розничных технологий Эдуард Ирышков.