Индустрия общественного питания сталкивается с серьезными трудовыми проблемами, контролем качества и устойчивостью, которые усугубляются пандемией. По данным NSF International, организации по тестированию и сертификации продуктов, более половины менеджеров ресторанов быстрого обслуживания (QSR) считают, что текучесть кадров является проблемой для их бизнеса, а 20% считают, что это оказывает наибольшее негативное влияние на работу внутри ресторана. последние несколько месяцев. Один из 10 менеджеров и сотрудников признался NSF в февральском опросе, что столкнувшись с большими объемами заказов, они недавно пропустили циклы автоматической очистки или проигнорировали сообщения об ошибках на оборудовании.
Инго Сторк-Версборг утверждает, что у его компании PreciTaste есть решение, ключевым компонентом которого является искусственный интеллект. PreciTaste продает услугу, которая отслеживает качество продуктов питания на кухнях быстрого обслуживания, прогнозируя спрос и предложение, чтобы дать работникам рекомендации по подготовке заказов.
PreciTaste был загружен до сегодняшнего дня, что знаменует закрытие раунда серии A стартапа стоимостью 24 млн. долл.. Melitas Ventures и Cleveland Avenue LLC возглавили транш с участием инвесторов, в том числе генеральных директоров Burger King и McDonald’s и Enlightened Hospitality Investments, фонда, соучредителем которого является генеральный директор Shake Shack Дэнни Мейер.
«Пандемия усилила потребность в цифровой оптимизации в сфере QSR. В то время как другие отрасли переживают спад, операторы общественного питания продолжают уделять больше внимания цифровым решениям для повышения эффективности кухонь, что является основным фактором обеспечения нашего … финансирования», — сказал Сторк-Версборг TechCrunch. «Для оператора QSR PreciTaste является признанной платформой для точного приготовления пищи в зависимости от спроса. Он максимально повышает эффективность, повышает качество и сокращает количество пищевых отходов благодаря запатентованной системе управления кухней «всегда включен». Доказано, что технология снижает накладные расходы и пищевые отходы, инструктируя бригады готовить ровно столько, сколько им нужно, и ее легко масштабировать».
Кредиты изображений: PreciTaste
Сторк-Версборг стал соучредителем PreciTaste более десяти лет назад вместе со своей женой Лаурой, опираясь на технологию, изначально разработанную в Техническом университете Мюнхена. Компания начиналась как PreciBake, сосредоточившись на автоматизации процессов выпечки в коммерческих печах.
Текущий флагман PreciTaste предназначен для решения более широкого круга задач, например, сколько гамбургеров нужно приготовить перед обеденным переполохом. Во-первых, система прогнозирует спрос, отслеживая движение в магазине (с помощью камер), системы торговых точек и доступный инвентарь. Затем он использует дополнительные камеры на кухне, чтобы проверить наличие продуктов и определить количество еды для приготовления.
Предложения (например, «приготовить на гриле две котлеты для гамбургеров», «испечь хлеб в течение 40 минут при температуре 375 градусов») передаются бригадам через сенсорные экраны. Они также увидят предупреждения, если заказы будут неточными, в зависимости от того, решит ли оператор QSR включить эту функцию. Менеджеры могут удаленно контролировать операции в одном или нескольких ресторанах на серверной части.
Сторк-Версборг говорит, что PreciTaste может устранить значительное количество — 85% — пищевых отходов в точках продаж, и это утверждение, вероятно, вызовет интерес у потенциальных клиентов ресторана. Из-за инфляции цены на блюда быстрого обслуживания в мае выросли на 7,3%, что побудило посетителей сократить свои расходы. Одно недавнее исследование показало, что 54% потребителей в США обедают вне дома реже, в то время как 33% предпочитают «торговать» при выборе ресторанов.
Кредиты изображений: PreciTaste
Но системы ИИ точны настолько, насколько точны данные, используемые для их обучения. К сожалению, Сторк-Версборг отказался сообщить, какие образцы использовались для обучения алгоритмов PreciTaste, а также, одинаково ли хорошо работает система для разных типов продуктов и кухонных установок.
«PreciTaste использует запатентованную аугментацию данных. [machine] методы обучения, основанные на его обширной, быстрорастущей библиотеке данных общественного питания, которая добавляет данные изображений из 19 000 блюд, приготовленных каждые пять минут, которые мы в настоящее время отслеживаем, чтобы предложить нашим клиентам компьютерное зрение, которое работает в масштабе и в нескольких регионах», Stork-Wersborg сказал. «Чтобы заставить свое компьютерное зрение работать на любой кухне, включая неизвестные среды или ситуации, PreciTaste использует свои растущие данные моделирования операций с пищевыми продуктами в своем конвейере машинного обучения для повышения надежности, который включает данные о различных уровнях жирности, соотношениях сторон, кухонных инструментах (включая перчатки), окклюзии и многое другое».
На вопрос о другой злободневной теме — конфиденциальности — Сторк-Версборг сказал, что данные камеры «в большинстве случаев» удаляются сразу. Конкурент PreciTaste, компания Agot AI, в некоторых публикациях нелестно охарактеризована как «слежка».
«PreciTaste предлагает автономное граничное решение для искусственного интеллекта. Таким образом, мы имеем полный контроль над тем, что происходит с данными клиентов, и можем удовлетворить их потребности в защите данных и политики хранения данных», — сказал Сторк-Версборг. «Поскольку обучение и оптимизация нашей модели требуют вычислительных ресурсов, недоступных на периферии, некоторые данные анонимизируются и загружаются на наши серверы. Большая часть данных анализируется на периферии и в большинстве случаев сразу же удаляется».
Stork-Wersborg сообщает, что система PreciTaste для мониторинга уже установлена более чем в 1500 заведениях, в том числе в «растущем списке» американских ресторанов быстрого питания. (Он не стал называть бренды.) Но у компании может возникнуть трудный путь к будущему росту, учитывая конкуренцию со стороны таких компаний, как Dragontail Systems, Leanpath, Winnow, Miso Robotics и вышеупомянутая Agot.
Сторк-Версборг утверждал, что технологическое превосходство является определяющим фактором для PreciTaste.
Кредиты изображений: PreciTaste
«Система собирает данные, которые не только помогают ресторанам работать более эффективно, но и позволяют руководству проверять соблюдение операционных процедур, даже если на месте нет руководства. Таким образом, он устраняет слепую зону и предоставляет руководству высшего уровня ранее недоступные данные, на которых они могут основывать свои решения», — сказал Сторк-Версборг. «PreciTaste предлагает решение для управления кухней с искусственным интеллектом, сочетающее передовое компьютерное зрение и глубокое обучение».
В PreciTaste работает 98 человек в Германии, Индии и США, и к концу года планируется нанять более 25 сотрудников.