5.4 Notkun gervigreindar í rekstrargreiningu

Gervigreindar líkön í veitinga- og mötuneytisrekstri byggjast ýmist á vélanámi undir eftirliti eða eftirlitslausu vélanámi. Í vélanámi undir eftirliti eru söguleg gögn, svo sem fyrri sala, vikudagar, árstíðir, veður og sértækir viðburðir, notuð til að þjálfa líkön sem spá fyrir um framtíðareftirspurn.

Dæmi um slík líkön eru Random Forest, línuleg aðhvarfslíkön og LSTM-tauganet, sem hafa verið notuð með góðum árangri til að spá fyrir um sölumagn í veitingarekstri og mötuneytum.

Í eftirlitslausu vélanámi er ekki unnið með fyrirfram skilgreinda útkomubreytu, heldur leitað að duldum mynstrum og tengslum í gögnum. Slíkar aðferðir geta nýst til að greina samhengi milli matarsóunar, framleiðsluvenja, pöntunartíma, vörusamsetningar og verkferla. Þannig má til dæmis finna endurtekin frávik í ákveðnum vöktum, dögum eða vöruflokkum sem tengjast aukinni sóun eða ofmikilli framleiðslu.

Rannsóknir benda til þess að bætt eftirspurnarspá geti dregið verulega úr matarsóun. Í nýlegri rannsókn á catering- og mötuneytisþjónustu kom fram að nákvæmari spálíkön, meðal annars Random Forest og LSTM, gætu minnkað sóun um 14–52% miðað við eldri og grófari áætlanir. Einnig hafa rannsóknir á veitingastöðum sýnt að vélanám getur skilað samkeppnishæfum og hagnýtum söluspám, bæði til eins dags og viku fram í tímann.

Í framkvæmd birtast þessi líkön oft ekki sem fræðileg heiti ein og sér, heldur sem hluti af rekstrarhugbúnaði. Kerfi á borð við Tenzo nota vélanám til að spá fyrir um eftirspurn út frá sölu, veðri, frídögum og viðburðum, en Apicbase tengir slíkar spár við birgðastýringu, uppskriftir og sjálfvirka pöntunargerð. Lausnir á borð við Orbisk styðja svo við greiningu á raunverulegri matarsóun með myndgreiningu og gagnagreiningu, sem getur hjálpað stjórnendum að greina duld tengsl milli sóunar og verkferla í eldhúsinu.

Tenzo:Hvað hún gerir: Spáir fyrir um eftirspurn og sölu út frá sögulegum gögnum, veðri, frídögum og viðburðum. Nýtist til að bæta mönnun, innkaup og undirbúning. Hlekkur: https://www.gotenzo.com/

Apicbase:Hvað hún gerir: Tengir saman eftirspurnarspá, birgðastýringu, uppskriftir og innkaup. Nýtist vel til að áætla magn og draga úr offramleiðslu og sóun. Hlekkur: https://get.apicbase.com/demand-forecasting-restaurant/

Orbisk:Hvað hún gerir: Greinir matarsóun með myndgreiningu og gagnagreiningu. Nýtist til að finna mynstur í því hvað fer í ruslið, hvenær og mögulega af hverju. Hlekkur: https://orbisk.com/blog/food-waste-management-system-for-hospitality/