Jak AI pomaga kawiarniom kontrolować pozostałości produktów i oszczędzać na utylizacji

Każdego dnia tysiące kawiarni i piekarni muszą wyrzucać niesprzedane jedzenie – kanapki, croissanty, owoce, świeżo wyciskane soki. Restauracje i przedsiębiorstwa gastronomiczne na całym świecie tracą rocznie do 2,6 biliona dolarów z powodu marnowania żywności.

Przy tym każdy dolar zainwestowany w redukcję odpadów wraca w postaci 14 dolarów oszczędności na zakupach, przechowywaniu i utylizacji produktów, które i tak lądują w koszu. Presja rośnie też ze strony regulatorów – na przykład do 2030 roku restauracje i kawiarnie w UE muszą ograniczyć wielkość utylizacji o 30%.

Ale żeby redukować marnowanie jedzenia, trzeba najpierw wiedzieć, ile produktów rzeczywiście zostaje na koniec dnia. I właśnie z tym większość kawiarni ma problem.

Dlaczego tradycyjna ewidencja nie działa

W większości kawiarni sprzedaż jest zautomatyzowana. System kasowy rejestruje każdą transakcję, a specjalistyczne programy jak r_keeper rozchodują składniki z magazynu według receptur. Wydawałoby się, że pozostałość można łatwo wyliczyć z różnicy między tym, co wyszło z magazynu, a tym, co sprzedano przez kasę. W praktyce ta formuła nie działa.

Problem w tym, że system nie widzi etapu pośredniego – produkcji. Zobaczmy na przykładzie. Kucharz pobrał z magazynu mąkę, masło i inne składniki i przygotował partię croissantów. Ale nie zawsze jest rejestrowane, ile sztuk wyszło i ile wyłożono na ladę. Wiadomo tylko, że w ciągu dnia sprzedano 15 croissantów. Czyli za pomocą systemu księgowego nie można ustalić, ile gotowych produktów zostaje na koniec zmiany.

Żeby zamknąć tę lukę, pracownik przed zamknięciem ręcznie liczy to, co zostało na ladzie i wypełnia raport odpadów. Właśnie na podstawie tego raportu produkty są oficjalnie utylizowane. Nikt nie sprawdza, czy liczby w raporcie zgadzają się z tym, co rzeczywiście leżało na półce przed zamknięciem lokalu.

Dokładność danych całkowicie zależy więc od konkretnej osoby na koniec zmiany. Pracownik może pomylić się w obliczeniach, zapomnieć wpisać część pozycji albo w ogóle nie policzyć produktów. W rezultacie dane w raporcie odpadów i rzeczywiste pozostałości na ladzie często się rozchodzą. Dla sieci kilkudziesięciu punktów to staje się systemowym problemem w kilku obszarach.

Nadużycia. Pracownik może zabrać produkty do domu, a w raporcie napisać, że zutylizował. Albo po prostu wyrzucić część produktów, nie odnotowując tego nigdzie. Ponieważ nie ma niezależnego źródła danych o tym, ile rzeczywiście było na ladzie, sprawdzenie cyfr w raporcie jest niemożliwe. Firma może dowiedzieć się o rozbieżnościach tylko jeśli przeprowadzi dochodzenie.

Brak wglądu w zarządzanie. Firma nie rozumie rzeczywistej wielkości utylizacji i nie widzi prawidłowości. Na przykład, że każdego piątku wieczorem zostaje dwa razy więcej croissantów niż w dni powszednie, albo że konkretna pozycja stabilnie się nie wyprzedaje. Bez tych danych decyzje o tym, ile produkować i kiedy, podejmowane są intuicyjnie. W rezultacie biznes albo nadprodukuje i ma zbędne odpisy, albo ma puste półki w godzinach szczytu.

Ryzyka prawne. W wielu krajach kawiarnie są zobowiązane przekazywać utylizowane produkty licencjonowanym organizacjom i dokumentować to przed organami kontrolnymi. Jeśli wielkość w raporcie odpadów rozchodzi się z tym, co faktycznie przekazano do utylizacji, to naruszenie, które wychodzi podczas kontroli.

Automatyczne liczenie pozostałości: jak to działa

Jeden ze sposobów rozwiązania tych problemów to automatyzacja liczenia pozostałości za pomocą computer vision. Stacjonarne kamery, już zainstalowane w kawiarni, rejestrują stan lady w czasie rzeczywistym.

Na koniec zmiany kamera automatycznie robi finalne zdjęcie lady. Sieć neuronowa analizuje obraz i liczy, ile jednostek produktów zostało w każdej kategorii produktowej. System nie zawsze rozpoznaje konkretne pozycje – na przykład nie określi, ile dokładnie croissantów czy kanapek zostało, ale powie, że w strefie soków zostały 3 jednostki towaru. Dane o liczbie pozostałych produktów na ladzie wystarczą, żeby zweryfikować każdy raport odpadów. Wynik zapisuje się w systemie i od razu jest dostępny dla menedżera.

W ciągu dnia kamery też kontrolują zapełnienie lad. Ale nie śledzą liczby konkretnych pozycji, tylko obecność pustego miejsca na ladzie. Gdy go jest za dużo, personel dostaje powiadomienie, że pora uzupełnić ekspozycję.

Co to daje biznesowi

Automatyczne liczenie pozostałości rozwiązuje od razu trzy zadania, z którymi ręczna ewidencja sobie nie radzi.

Kontrola utylizacji. Przed wdrożeniem systemu jedynym źródłem danych o pozostałościach był pracownik, który sam liczył pozostały towar i wypełniał raport odpadów. Teraz menedżer ma niezależny punkt weryfikacji: dane z finalnego zdjęcia lady. Jeśli cyfry się rozchodzą, widać to od razu, i tę informację zawsze można sprawdzić w archiwum zdjęć. Dla sieci kilkudziesięciu punktów to fundamentalna zmiana: sprawdzić każdy punkt ręcznie jest niemożliwe, a system robi to automatycznie każdego dnia i podświetla rozbieżności.

Optymalizacja produkcji. Gdy gromadzą się dane o pozostałościach, menedżer zaczyna widzieć prawidłowości i rozumieć, w które dni i o której godzinie produkty stabilnie się nie wyprzedają. Mając te dane, można podejmować obiektywne decyzje i redukować produkcję w ostatnich godzinach pracy lub korygować zakupy na konkretne dni tygodnia. Według szacunków badaczy większość marnowanej żywności w gastronomii to właśnie nadprodukcja. Bez danych o pozostałościach tego problemu nie można nawet zmierzyć, nie mówiąc już o jego rozwiązaniu.

Zwrot finansowy. Lokale po wdrożeniu systemów kontroli odpadów żywnościowych opartych na AI średnio redukują wydatki na zakup produktów o 2-8%, a wielkość utylizowanych produktów spada do 39% w porównaniu z poziomem wyjściowym. Dla sieci kilkudziesięciu punktów nawet niewielka poprawa dokładności planowania produkcji daje odczuwalny wynik finansowy.

Kiedy warto działać

Technologie kontroli pozostałości na ladzie są już dostępne i działają. Dla sieci kawiarni to jeden z najszybszych sposobów na redukcję strat i rozpoczęcie podejmowania decyzji w oparciu o rzeczywiste dane, a nie odczucia.

Większość takich rozwiązań działa na kamerach, które już wiszą w lokalu. Nie trzeba kupować nowego sprzętu, nie trzeba też zmieniać systemu kasowego.

Wymogi dotyczące dokumentowania utylizacji zaostrzają się w wielu krajach. Firmy, które zbudują system ewidencji teraz, okażą się gotowe na nowe przepisy wcześniej, niż staną się one obowiązkowe.