Перейти к основному содержимому

Контроль качества блюд

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Несоответствие качества блюд стандартам: Различия в приготовлении блюд разными поварами.
  2. Жалобы клиентов: Неудовлетворенность клиентов из-за несоответствия ожидаемого и фактического качества.
  3. Потери продуктов: Использование некачественных ингредиентов или неправильное хранение.
  4. Отсутствие аналитики: Невозможность отслеживать и анализировать качество блюд в динамике.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Кафе
  • Рестораны
  • Фаст-фуд
  • Столовые
  • Кейтеринговые компании

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический контроль качества: Анализ качества блюд на основе изображений и отзывов клиентов.
  2. Прогнозирование качества: Предсказание возможных проблем с качеством на основе данных о ингредиентах и условиях хранения.
  3. Рекомендации по улучшению: Предоставление рекомендаций по улучшению качества блюд и процессов приготовления.
  4. Аналитика и отчеты: Генерация отчетов о качестве блюд и тенденциях.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Интеграция в одно заведение для контроля качества.
  • Мультиагентное использование: Использование в сети заведений для централизованного контроля и анализа.

Типы моделей ИИ​

  • Компьютерное зрение: Анализ изображений блюд для оценки их качества.
  • Обработка естественного языка (NLP): Анализ отзывов клиентов.
  • Машинное обучение: Прогнозирование качества на основе исторических данных.
  • Анализ данных: Анализ данных о ингредиентах, условиях хранения и приготовления.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Сбор данных о блюдах (изображения, отзывы, ингредиенты, условия хранения).
  2. Анализ: Анализ данных с использованием моделей ИИ.
  3. Генерация решений: Формирование рекомендаций и отчетов.

Схема взаимодействия​

  1. Клиент: Оставляет отзыв или загружает изображение блюда.
  2. Агент: Анализирует данные и формирует отчет.
  3. Администратор: Получает отчет и рекомендации.

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ процессов и потребностей заведения.
  2. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  3. Интеграция: Интеграция агента в существующие системы.
  4. Обучение: Обучение персонала работе с агентом.

Как этим пользоваться​

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

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе.
  2. API ключ: Получите API ключ для доступа к функциям агента.
  3. Интеграция: Интегрируйте API в ваши системы.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "ingredients": ["томаты", "огурцы", "лук"],
  "storage_conditions": {
    "temperature": 4,
    "humidity": 60
  }
}

Ответ:

{
  "prediction": "Качество блюда будет высоким при соблюдении условий хранения."
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "add_dish",
  "dish_data": {
    "name": "Салат Цезарь",
    "ingredients": ["курица", "салат", "сухарики", "соус"],
    "image_url": "http://example.com/salad.jpg"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Блюдо успешно добавлено."
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_feedback",
  "feedback_data": [
    {
      "text": "Салат был свежим и вкусным.",
      "rating": 5
    },
    {
      "text": "Мясо было пережаренным.",
      "rating": 2
    }
  ]
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "average_rating": 3.5,
    "common_complaints": ["пережаренное мясо"],
    "recommendations": ["Улучшить контроль за приготовлением мяса."]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "send_recommendation",
  "recommendation": "Улучшить контроль за приготовлением мяса.",
  "recipient": "chef@example.com"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Рекомендация успешно отправлена."
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict_quality: Прогнозирование качества блюда.
  2. /add_dish: Добавление нового блюда в систему.
  3. /analyze_feedback: Анализ отзывов клиентов.
  4. /send_recommendation: Отправка рекомендаций персоналу.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Кафе "Вкусняшка": Внедрение агента позволило снизить количество жалоб на качество блюд на 30%.
  2. Ресторан "Гурман": Анализ отзывов помог выявить основные проблемы и улучшить качество обслуживания.
  3. Фаст-фуд "Бургер Хаус": Прогнозирование качества ингредиентов позволило сократить потери на 20%.

Напишите нам​

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

Контакты