المكاسب:
- القدرة على تخطيط قائمة الشراء والحد الأدنى من المخزون (المستوى الاسمي) ومفاهيم نقطة الطلب بدعم من الذكاء الاصطناعي
- القدرة على قياس هدر الطعام، وإنتاج تحليل الأسباب الجذرية وسيناريوهات التخفيض باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتعزيز الاستدامة
- القدرة على التمييز بين أن توقعات الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات التاريخية والموسم، وأن قرار الشيف والمشتري يأتي أولاً في حالة انقطاع العرض وانقطاع الأسعار.
يتم تحقيق أرباح المطعم أو خسارتها إلى حد كبير في مكانين: الشراء الصحيح والقليل من الهدر. الكثير من المواد سوف يفسد، والقليل جدًا سوف يفسد القائمة؛ كل جرام يذهب هدراً هو مضيعة للمال المشتراة. في هذه الوحدة، سوف نستخدم الذكاء الاصطناعي كمساعد تخطيط لتخطيط المشتريات وإدارة المخزون وتقليل هدر الطعام. الحدود واضحة: يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء تنبؤات وسيناريوهات بناءً على البيانات التاريخية والموسم؛ لحكم الرئيس والمشتري الأسبقية في القرار المتعلق بانقطاع العرض وكسر الأسعار والجودة.
المفاهيم الأساسية للشراء
يعتمد الشراء القوي على بعض المفاهيم. المستوى الاسمي (الحد الأدنى لمستوى المخزون) هو الحد الأدنى لكمية المادة التي يجب أن تكون في متناول اليد في جميع الأوقات؛ عندما ينخفض إلى ما دون يتم وضع الطلب. نقطة الطلب هي ما يسمى بعتبة "الطلب الآن"، مع الأخذ في الاعتبار المهلة الزمنية (عدد الأيام التي يستغرقها وصول المادة). مخزون السلامة هو بمثابة حاجز ضد الاندفاع أو التأخير غير المتوقع.
عندما تقدم بيانات الاستخدام التاريخية والعدد المتوقع للأغلفة، ينتج الذكاء الاصطناعي مسودة عن المادة والكمية المطلوب طلبها ويوصي بمستويات متساوية. لكن المنتجات الطازجة لها مدة صلاحية قصيرة؛ شراء المزيد يعني الهدر، وشراء أقل يعني العجز في القائمة. التنبؤ بالذكاء الاصطناعي هو البداية؛ وتترك جودة المورد وسعره وموسميته في ذلك اليوم لقرار المشتري. على سبيل المثال، حتى لو قال الذكاء الاصطناعي "اشتر 10 كجم من الطماطم"، إذا كانت الطماطم ذات نوعية رديئة أو ارتفع السعر بشكل كبير في ذلك اليوم، فسوف يلجأ المشتري ذو الخبرة إلى بديل.
نصيحة: عندما تطلب من الذكاء الاصطناعي قائمة طلبات، قل "إظهار المستوى الاسمي والمخزون الحالي وكمية الطلب المقترحة لكل عنصر في أعمدة منفصلة". بهذه الطريقة تحصل على توصية منطقية، وليس قائمة عمياء، ويمكنك التحقق منها بصريًا.
قياس وتقليل هدر الطعام
لا يمكنك إدارة ما لا تقيسه. تشمل مصادر هدر الطعام عمومًا ما يلي: الإفراط في الشراء (الفساد)، والأجزاء غير الصحيحة (بقايا الطعام على الطبق)، ونفايات التحضير (الإفراط في الفرز)، والتخزين غير المناسب (الفساد المبكر)، وعدم توازن القائمة (تلف المكونات التي يتم بيعها بأقل من قيمتها الحقيقية). عندما تقدم سجلات الهدر الخاصة بك (ماذا، وكم، ولماذا تم التخلص منها)، فإن الذكاء الاصطناعي يجعل أكبر مصادر النفايات مرئية ويقترح سيناريوهات لتقليلها: اضبط الجزء، وأزل المكونات منخفضة البيع من القائمة، واستخدم المكونات المهدرة في طبق آخر.
ومن حيث الاستدامة، فإن الحد من النفايات هو أمر أخلاقي واقتصادي. يمكن أخذ أساليب "من الأنف إلى الذيل / من الجذر إلى الورقة"، مثل تحويل ساق الخضار إلى مرق/مرق الخضار، وتحويل الخبز القديم إلى خبز محمص، واستخدام النفايات في وجبات الموظفين، كأفكار من الذكاء الاصطناعي. ولكن يتم الحفاظ على هامش سلامة الأغذية: فلا يتم تقييم المنتج الفاسد أبدًا؛ "الحد من النفايات" لا يمكن أن يكون ذريعة لاستخدام الأغذية غير الآمنة.
تنبيه: إن تقليل النفايات لا يضر أبدًا بسلامة الأغذية. حتى عندما يقول الذكاء الاصطناعي "تقييم الفاقد"، فإن الكلمة الأخيرة هي قاعدة سلامة الأغذية: لا يوجد منتج انتهت صلاحيته، أو به سلسلة تبريد معطلة، أو يبدو أنه معرض للخطر.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - انخفاض النفايات مع المستوى الاسمي. كان مطبخ الفندق يشتري دائمًا الكثير من الأعشاب الطازجة وكان نصفها يذبل. أعطى الرئيس 6 أسابيع من بيانات الاستخدام إلى الذكاء الاصطناعي؛ استخرج الذكاء الاصطناعي الاستخدام الأسبوعي الفعلي والمستوى الاسمي الموصى به لكل عشب. تم تخفيض الطلبيات إلى هذا المستوى، وانخفض هدر الأعشاب الطازجة بشكل ملحوظ. وفي الأسابيع التي كانت فيها جودة المورد سيئة، اتخذ المشتري قراره مرة أخرى؛ قام الذكاء الاصطناعي بإعداد القاعدة، وقام البشر بتعديلها.
الحالة 2 - تحليل السبب الجذري للنفايات. كان أحد المطاعم يعاني من هدر كميات كبيرة من الطعام شهريًا، لكنه لم يكن يعرف من أين يأتي ذلك. تم تسجيل النفايات لمدة شهر (ماذا، كم كجم، لماذا) وتم إعطاؤها لـ YZ. واستشهدت منظمة العفو الدولية بأكبر ثلاثة مصادر: المخزون الفاسد من طبق السمك المنخفض البيع، والإفراط في تقسيم الطبق الجانبي، ومكونات السلطة المخزنة بشكل غير صحيح. تمت إزالة طبق السمك من القائمة، وتم تقليل الأجزاء وتصحيح التخزين. انخفضت النفايات بشكل ملحوظ في ثلاثة أشهر. وأظهرت منظمة العفو الدولية المصدر، واتخذ الفريق القرارات.
الحالة 3 - القرار البشري في انقطاع العرض. إذا نظرنا إلى الوراء، فقد وضعت منظمة العفو الدولية بعض المأكولات البحرية في قائمة الطلبات الروتينية الخاصة بها. لكن الصيد توقف في ذلك الأسبوع بسبب الطقس، وكان المنتج إما غير متوفر أو باهظ الثمن. ولم يطبق المشتري قائمة الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى؛ أجرى بدائل مؤقتة في القائمة وتحدث إلى المورد. الذكاء الاصطناعي يتطلع إلى الماضي؛ يدير الإنسان فترة الراحة اللحظية.
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) مسودة الشراء/الأمر:
دورك: مساعد المشتريات. يوجد أدناه لكل مادة: المستوى الاسمي، والمخزون الحالي، ومتوسط الاستخدام خلال الأسابيع الأربعة الماضية، والمهلة الزمنية. الكثافة المتوقعة الأسبوع القادم: [عادية/عالية]. المهمة: حساب كمية الطلب الموصى بها لكل مادة في عمود منفصل وكتابة المبرر في جملة واحدة. أضف تحذيرًا بشأن مدة الصلاحية للمنتجات الطازجة. اذكر أنني سأتخذ قرار الجودة/السعر. البيانات: [الجدول].
2) تحليل السبب الجذري للنفايات:
فيما يلي سجل الهدر الشهري: المادة/اللوحة، الكمية التي تم التخلص منها، سبب التخلص منها. اذكر أكبر 5 مصادر للنفايات؛ لكل منها، اكتب السبب الجذري المحتمل وتوصية التخفيف. لا تقدم أي اقتراحات من شأنها المساس بسلامة الأغذية. البيانات: [الجدول].
3) تقييم النفايات (الآمنة):
اقترح أفكارًا آمنة لإعادة التدوير لمخلفات التحضير التالية (مثل سيقان الخضروات وقشور الخبز) (المرق ومرق الخضار والخبز المحمص ووجبات الموظفين). بالنسبة لكل فكرة، اذكر أن هذا ينطبق فقط على المنتجات الطازجة والآمنة، ولا يمكن استخدام المنتج الفاسد. النفايات: [قائمة].
4) توصية المستوى الاسمي:
فيما يلي آخر 6 أسابيع من الاستخدام حسب المادة. احسب المستوى الاسمي الموصى به (الحد الأدنى للمخزون) ومخزون الأمان لكل مادة. خذ وقت العرض في الاعتبار. لاحظ الفرق بين الطازج/المتين. إظهار الصيغة. البيانات: [الجدول].
موجه ضعيف / موجه قوي
ضعيف:
ما هي كمية المواد التي يجب أن أطلبها؟
لا يوجد استخدام، المخزون، المهلة الزمنية، الكثافة؛ يقوم الذكاء الاصطناعي بالتنبؤات، ولكنه لا يعمل.
قوي:
دورك: مساعد المشتريات. الطماطم: المستوى الاسمي 8 كجم، متوفر 3 كجم، الاستخدام الأسبوعي ~ 12 كجم، العرض يوم واحد. كثافة عالية الأسبوع المقبل احسب كمية الطلب الموصى بها، واكتب مبررًا، وأضف تحذيرًا بشأن مدة الصلاحية. سأقرر الجودة والسعر.
مفاهيم العرض والنفايات (جدول)
مفهوم
الوصف
لماذا هو مهم؟
المستوى الاسمي
الحد الأدنى المطلوب للتواجد. الأسهم
ليس قليلًا جدًا، وليس كثيرًا
نقطة النظام
عتبة الطلب حسب المهلة الزمنية
العرض في الوقت المحدد
مخزون السلامة
عازلة كثافة غير متوقعة
يمنع فجوة القائمة
نار
المبلغ المهمل/المفقود
الخسارة المباشرة للمال
السبب الجذري
السبب الحقيقي للهدر
الحل الدائم
الأخطاء الشائعة
- تطبيق قائمة ترتيب الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى. الجودة والسعر والموسم هي قرارات الناس.
- عدم الاحتفاظ بسجلات الحرائق. ولا يمكن إدارة النفايات غير المقاسة؛ لا يوجد تحليل دون تسجيل.
- تخطي مدة الصلاحية على المنتجات الطازجة. شراء الكثير يعني التلف والمال والهدر.
- وضع الحد من النفايات قبل سلامة الأغذية لا يتم تقييم المنتج التالف أبدًا.
- تجاهل انقطاع الإمدادات. التنبؤ المبني على الماضي لا يعرف الانقطاع اللحظي.
باختصار
يتم الحفاظ على الربح عن طريق الشراء الصحيح والقليل من الهدر. المستوى الاسمي YZ هو مساعد تخطيط سريع من حيث كمية الطلب وتحليل السبب الجذري للنفايات وأفكار تقييم الهدر؛ إنه يقيس النفايات غير المرئية. لكن كل توقع يعتمد على الماضي والموسم. يُترك القرار بشأن الجودة والسعر وتخفيضات العرض للطاهي والمشتري. إن الحد من النفايات لا يضر أبدًا بسلامة الأغذية.
مهمة التطبيق
اختر خمس مواد واكتب المستوى الاسمي، والمخزون الحالي، والاستخدام الأسبوعي، والمهلة الزمنية (وإن كانت خيالية) لكل منها. احصل على مسودة أمر مسببة من YZ. بشكل منفصل، قم بإنشاء سجل وهمي للنفايات لمدة شهر واحد، واطلب من الذكاء الاصطناعي إجراء تحليل للسبب الجذري، وكتابة قرار تخفيض لأكبر مصدرين للنفايات. قم بإعداد سيناريو انقطاع العرض واشرح كيف يمكنك اتخاذ القرار كإنسان.
قائمة مرجعية
- [ ] لقد قمت ببناء مسودة الطلب على المستوى الاسمي والمخزون والمهلة الزمنية.
- [ ] أؤكد أن توصية الذكاء الاصطناعي تترك قرار الجودة/السعر للإنسان.
- [ ] أحتفظ بسجلات الحرائق وأقوم بتحليل الأسباب الجذرية.
- [ ] لقد أخذت في الاعتبار تحذير العمر الافتراضي للمنتجات الطازجة.
- [ ] لم أقم مطلقًا بالمساس بسلامة الأغذية من خلال تقليل الهدر.
- [ ] أعلم أن الحكم البشري يأتي أولاً عند حدوث انقطاع في الإمدادات.