Перейти к основному содержимому

Контроль соблюдения стандартов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Несоответствие стандартам качества: Несоблюдение стандартов приготовления пищи, санитарных норм и правил обслуживания клиентов.
  2. Низкая эффективность контроля: Ручной контроль качества требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  3. Риск потери репутации: Нарушения стандартов могут привести к негативным отзывам и потере клиентов.
  4. Сложность анализа данных: Отсутствие систематизированного подхода к сбору и анализу данных о качестве обслуживания.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Сети ресторанов быстрого питания (фастфуд).
  • Кафе и рестораны с высокой посещаемостью.
  • Компании, предоставляющие услуги общественного питания.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический контроль качества: Анализ видеопотоков с камер для выявления нарушений стандартов приготовления и обслуживания.
  2. Анализ данных: Сбор и анализ данных о качестве обслуживания, выявление тенденций и проблемных зон.
  3. Генерация отчетов: Автоматическое формирование отчетов о соблюдении стандартов и рекомендаций по улучшению.
  4. Уведомления и предупреждения: Отправка уведомлений о выявленных нарушениях в реальном времени.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в отдельный ресторан или кафе.
  • Мультиагентное использование: Агент может быть развернут в сети ресторанов, обеспечивая централизованный контроль и анализ данных.

Типы моделей ИИ​

  • Компьютерное зрение: Для анализа видеопотоков и выявления нарушений.
  • Машинное обучение: Для анализа данных и прогнозирования тенденций.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа отзывов клиентов и выявления проблем.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Видеопотоки с камер, данные о заказах, отзывы клиентов.
  2. Анализ данных: Использование моделей ИИ для выявления нарушений и анализа тенденций.
  3. Генерация решений: Формирование отчетов и рекомендаций по улучшению качества обслуживания.
  4. Уведомления: Отправка уведомлений о выявленных нарушениях в реальном времени.

Схема взаимодействия​

[Камеры] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация отчетов] -> [Уведомления]

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Анализ текущих процессов контроля качества.
  • Определение ключевых показателей качества.

Подбор решения​

  • Адаптация готовых решений или разработка с нуля.
  • Интеграция с существующими системами.

Интеграция​

  • Установка и настройка камер.
  • Интеграция с системами управления рестораном.

Обучение​

  • Обучение персонала работе с системой.
  • Настройка моделей ИИ на основе специфики бизнеса.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте API для интеграции агента с вашими системами.
  3. Настройка: Настройте параметры анализа и уведомлений.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать данные и отчеты.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "predict",
  "data": {
    "restaurant_id": "12345",
    "date_range": {
      "start": "2023-10-01",
      "end": "2023-10-31"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "quality_score": 92,
    "risk_of_violations": 8
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "get_data",
  "data": {
    "restaurant_id": "12345",
    "date": "2023-10-15"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "violations": [
      {
        "time": "12:34",
        "type": "sanitation",
        "description": "Недостаточная чистота рабочей поверхности"
      }
    ],
    "quality_score": 88
  }
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze",
  "data": {
    "restaurant_id": "12345",
    "date_range": {
      "start": "2023-10-01",
      "end": "2023-10-31"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "average_quality_score": 90,
    "most_common_violation": "sanitation",
    "improvement_recommendations": [
      "Увеличить частоту уборки рабочих поверхностей",
      "Провести дополнительное обучение персонала"
    ]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "notify",
  "data": {
    "restaurant_id": "12345",
    "message": "Обнаружено нарушение санитарных норм в 12:34"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict: Прогнозирование качества обслуживания.
  2. /get_data: Получение данных о нарушениях и качестве обслуживания.
  3. /analyze: Анализ данных и формирование рекомендаций.
  4. /notify: Отправка уведомлений о нарушениях.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Сеть ресторанов быстрого питания: Централизованный контроль качества в 50 ресторанах, снижение количества нарушений на 30%.
  2. Кафе с высокой посещаемостью: Улучшение качества обслуживания и увеличение положительных отзывов на 20%.
  3. Компания общественного питания: Автоматизация контроля качества и снижение затрат на ручной контроль на 40%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты