歴史的に見れば、ファストフードは変化、自動化、イノベーションを積極的に受け入れてきた業界です。一貫した製品を効率的に作り提供するというコンセプトは、すべてのファストフードチェーンの理念の核心であり、世界中の消費者が期待するものです。
したがって、ファストフードレストランが業界におけるAI活用の先頭に立っていることは驚くべきことではありません。これは、ファストフードのフランチャイズや店舗が評価されるための2つの主要な重要業績評価指標（KPI）である「一貫性」と「効率性」において特に当てはまります。
ある著名なピザチェーン店は、品質保証手順を最適化し、ブランド基準が満たされていることを確認するためにAI技術を活用したいと考えていました。さらに、このピザレストランは、顧客との透明性を維持するという観点から、これを公にしました。
もう1つのファストフードレストランは、ドライブスルーシステムの効率性を把握し、改善方法を確立したいと考え、AIソリューションを求めました。
ファストフードにおける最大の課題の1つは、サービス、外観、そしてもちろん各店舗の食品がブランド全体で設定された基準に適合していることを確認することです。したがって、顧客がどの店舗に行っても、注文したものが期待する基準に達していると確信できることが理想です。
しかし、問題は、これがすべての場所で常に可能ではないということです。あるフランチャイズ店は企業の指導を厳格に守るかもしれませんが、別の店舗では最終製品の製造に関してよりルーズかもしれません。さらに、プロセス、保管、注文、そして提供される食品の全体的な基準に関連する定期的な品質保証がなければ、組織は特定の場所、チーム、または従業員のパフォーマンスの成功を完全に評価することはできません。
ファストフードレストランの効率に対する2つの大きな脅威は、スタッフの組織化とドライブスルーです。店舗のスタッフが不足している場合、間違いなく待ち時間が長くなり、それがレストランのパフォーマンスとブランド全体の評価に影響を与える可能性があります。これは、ドライブスルーのボトルネックに関して最も明確に現れます。
ドライブスルーを運営する際に効率的で迅速なサービスを維持するために、レストランは情報を必要とします。この情報には、異なるワークステーション間のスタッフ同士のコミュニケーションや、長い待ち行列や注文の紛失を防ぐための時間ベースのKPIなど、さまざまな形があります。
この著名なピザチェーン店は、NVIDIA® Jetson™ TX2 NXを搭載したBOXER-8233AIコンパクトファンレス組み込みBOX)コンパクトファンレス組み込みBOX) PCを活用した食品品質検査アプリケーションを導入しました。これには、食材の追加からオーブンでの調理時間、梱包前の品質保証チェックまで、ピザ作りの各工程を追跡する4台の高解像度カメラが含まれていました。
IPカメラでピザ作りプロセスを記録することにより、このデータはリアルタイムで利用できるだけでなく、内蔵のNVIDIA Jetson TX2 NX AIアクセラレータを使用して後続の分析のために転送されます。AI推論トレーニングを通じて、BOXER-8233AIは)は)、トレーニングされたアイテムを認識するソフトウェアの「目」として機能します。このプロセスにより、デバイスは視覚画像に基づいて、特定のアイテムが存在するかどうかを推論できます。
例えば、最初の段階で、AI学習済みソフトウェアはピザがあるかどうかを検知します。次に、追加された特定の食材を特定し、食材と量が注文と一致していることを確認します。その後、完成した製品を評価し、顧客に提供または提供するための最低基準に適合していることを保証します。これが起こっている間、顧客もアプリを介してプロセスをリアルタイムで追跡できます。
ドライブスルーレストランは、一日の異なる時間帯にドライブスルーレーンを通過する車両の数を分析するシステムと、特定のメニューアイテムのラッシュを理解するための在庫レベル分析を採用しました。
BOXER-8221AIを使用することで)を使用することで)、ドライブスルーレストランは、待ち行列の車の数、注文からサービスまでの平均時間、ボトルネックによる売上の損失数に関するリアルタイムデータを記録することができました。IPカメラをBOXER-8221AIの)の)「目」として使用することで、視覚データはコンピュータのAIアクセラレータであるNVIDIA Jetson Nano™を使用してリアルタイムで分析されました。これは、クアッドコアARM® Cortex®-A57 MPCoreプロセッサと、信じられないほどの処理速度を実現する128基のNVIDIA CUDA®コアを備えたNVIDIA Maxwell™ GPUアーキテクチャを組み合わせています。これは、複数の高解像度画像を同時に処理できることも意味しており、まさにドライブスルーレストランが必要としていた仕様です。
BOXER-8233AIの導入により)の導入により)、レストランの品質保証手段が顧客に対して完全に透明化され、肯定的なメディアの反応を引き起こしました。さらに、レストランはその後、品質保証の失敗による売上の損失を防ぎ、廃棄される食品の量を削減することができました。
さらに、このデバイスは、さまざまなスタッフメンバーやチームのパフォーマンスを測定するための有意義な管理インテリジェンスデータを提供します。例えば、このデバイスにより、経営陣はピザ作りのプロセスの速度、効率、衛生習慣、正確さを一日を通して測定でき、最もパフォーマンスの高いシフトと、最もパフォーマンスの高い作業員を見極めることができます。
ファストフードのドライブスルーに展開された車両認識アプリケーションの影響は、過大評価することはできません。待ち行列の車の数、注文からサービスまでの平均時間、遅延の結果として失われた売上に関するリアルタイムデータを記録することで、レストランはドライブスルーのスタッフのニーズをより適切に計画することができました。
さらに、レストランが特定のメニューアイテムのラッシュを予測し、積極的に計画するためのデータを持つことで、在庫と食品の準備もより効率的になり、メニューアイテムが売り切れたり、食品廃棄によってお金を失ったりする可能性が低くなります。