Как мы ускорили производственный процесс в 6,5 раз, внедрив ИИ
Ускорили распознавание блюд в FoodBox с помощью ИИ — в 6,5 раз увеличили скорость выдачи названий блюд для сети предприятий общественного питания
- Workspace Digital Awards2025— Цифровизация и трансформация / Нейросети на службе бизнеса
Задача
Необходимо было ускорить выдачу блюд на шведской линии ресторана, так как поиск названий блюд в веб-программе занимал до 15 секунд и замедлял обслуживание
Решение
Разработали сервис с нейросетью, которая распознаёт блюда по фотографиям и выводит их названия на дисплей FoodBox. Провели сбор и подготовку данных, обучение нейросети, оптимизировали процесс распознавания, решили проблемы с качеством данных и скоростью работы
Результат
Скорость распознавания блюд увеличилась в 6,5 раз: с 10–15 секунд до 1–2 секунд
Похожие кейсы
Интегрировали систему нематериальной мотивации в крупнейшей сети ресторанов быстрого питания Крыма
Интегрировали систему Мерч Маркет для сети ресторанов Етти — ежемесячное начисление бонусов выросло на 35%
Умный график работы: автоматизация планирования для сети пиццерий «Пицца Фабрика»
Разработали веб-модули для автоматизации планирования смен в сети ресторанов, сократив время составления расписаний в разы.
Система автоматизации учета питания на шведской линии отеля "FoodBox" (Фотобокс)
Разработана автоматизированная система учета питания для сети отелей, что позволило сэкономить 62 млн рублей в год.
Разработка программного модуля для интеграции, ресторан Umami
Автоматизировали передачу заказов с сайта в R-Keeper для ресторана UMAMI, исключив ручной ввод и ошибки.
Как мы снизили потери сырья с 50% до 2% и предотвратили убытки на миллионы
Разработали систему автоматического контроля AVISK для сети фудтех-предприятий — снизили потери сырья с 50% до 2%
Птицефабрика Чамзинская: как внедрение AI улучшило сортировку куриного мяса
Внедрена система машинного зрения ML Sense для автоматизации сортировки куриных тушек — точность детектирования дефектов достигла 99%.