Lợi nhuận:
- Khả năng chuyển đổi mise en place, danh sách chuẩn bị và logic trạm thành kế hoạch chuẩn bị hàng ngày và quy trình làm việc với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Khả năng tạo các bản dự thảo phân công nhiệm vụ và ca nhân sự theo ước tính mật độ dịch vụ và phạm vi bao phủ (couvert)
- Khả năng hiểu rằng kế hoạch vận hành do trí tuệ nhân tạo đưa ra phải phù hợp với năng lực thực tế của nhà bếp, kỹ năng của đội và khả năng quan sát của đầu bếp.
Hương vị của một món ăn được quyết định bởi nhà bếp, nhưng sự sống còn của một nhà hàng lại phụ thuộc vào thứ tự của nhà bếp. Dịch vụ bao gồm 200 đô la vào một buổi tối thứ bảy bận rộn chỉ có thể thực hiện được nếu mọi thứ được chuẩn bị trước, mọi người đều biết phải làm gì và các trạm đang trôi chảy. Trọng tâm của cách thiết lập này là mise en place (tiếng Pháp có nghĩa là “mọi thứ ở đúng vị trí của nó”) - có tất cả các nguyên liệu được cắt nhỏ, đo lường và sẵn sàng tại trạm trước khi phục vụ. Trong đơn vị này, chúng tôi sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo làm trợ lý tổ chức cho danh sách chuẩn bị, quy trình làm việc và lập kế hoạch ca làm việc. Ranh giới: AI đưa ra kế hoạch dự thảo; Kế hoạch được điều chỉnh cho phù hợp với đầu bếp dựa trên năng lực thực tế của bếp, tay nghề của tổ và thực tế trong ngày.
Mise en place và logic danh sách chuẩn bị
Trong quá trình phục vụ, thức ăn được nấu chín chứ không được chuẩn bị sẵn. Việc cắt nhỏ, ướp, chuẩn bị nước sốt và chia khẩu phần được hoàn thành trước khi phục vụ. Danh sách chuẩn bị là danh sách cho biết những việc chuẩn bị nào sẽ được thực hiện trong một ca, với số lượng bao nhiêu và mức độ ưu tiên như thế nào. Một danh sách chuẩn bị tốt dựa trên số lượng đồ ăn ước tính: nếu dự kiến có 120 người, hãy tính xem bao nhiêu phần nước sốt, bao nhiêu kg rau, bao nhiêu phần thịt cần chuẩn bị dựa trên đĩa bán trung bình.
Trạm là khu vực nhiệm vụ của nhà bếp: nướng, nóng, lạnh/salad, món tráng miệng, máng cỏ. Mỗi trạm đều có chỗ chuẩn bị và danh sách chuẩn bị riêng. AI rất hữu ích trong việc đưa ra dự báo bán hàng và danh sách chuẩn bị dựa trên trạm dự thảo khi bạn đưa ra đơn thuốc; bạn nói "~120 chiếc hôm nay, những chiếc đĩa đó rất phổ biến" và anh ấy phác thảo số lượng sơ bộ và thứ tự ưu tiên. Nhưng số tiền thực tế được điều chỉnh bởi sự lãng phí của bạn ngày hôm qua, lượng hàng tồn kho bạn có và tốc độ của nhóm bạn.
Mẹo: Khi yêu cầu danh sách chuẩn bị từ AI, hãy đặt "thời gian ước tính" và "ưu tiên (phải được hoàn thành theo dịch vụ / linh hoạt)" bên cạnh mỗi mục. Do đó, danh sách không chỉ trả lời những gì phải làm mà còn theo thứ tự nào và ai nên bắt đầu trước.
Từng bước: Kế hoạch vận hành với AI
- Nhập dự đoán trang bìa của bạn. Đưa ra số lượng khách dự kiến (đặt chỗ + mẫu ngày trước).
- Kể tên các món ăn phổ biến. Đĩa nào bán chạy nhất; chuẩn bị có trọng số tương ứng.
- Lấy bản dự thảo danh sách chuẩn bị. Dựa trên trạm, số lượng và mức độ ưu tiên.
- Thích ứng với năng lực. Làm cho nó trở nên thực tế với số lượng đội, công suất lò/lò và lượng hàng có sẵn.
- Phân phối ca và nhiệm vụ. Ai chịu trách nhiệm chuẩn bị gì, ở trạm nào?
- Đánh giá sau dịch vụ. Cái gì đã qua, cái gì tăng lên, cái gì chưa đủ; Sửa dự đoán ngày mai.
Sự thay đổi và phân bổ nhiệm vụ
Lập kế hoạch nhân sự bao gồm cả chi phí và chất lượng dịch vụ. Dịch vụ chuyên sâu với ít người làm giảm chất lượng và làm hao mòn đội ngũ; Một ngày yên tĩnh với quá nhiều người khiến bạn mất tiền. AI tạo ra phác thảo ca làm việc dựa trên mật độ ước tính (số lượng bìa, phân bổ thời gian): bao nhiêu người, ở ga nào, vào thời gian nào. Nhưng dự thảo này không biết thực tế con người: ai mạnh ở trạm nào, ai nghỉ phép, sự năng động trong đội. Đó là lý do tại sao AI đưa ra bộ xương và đầu bếp hoặc đầu bếp phó sẽ lắp ráp nó theo ý muốn của con người. Ngoài ra, các quy định pháp lý như giờ làm việc và quyền nghỉ giải lao đều được tuân thủ; AI có thể nhắc nhở những điều này nhưng doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm tuân thủ.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Từ thứ bảy hỗn loạn đến phục vụ có trật tự. Dịch vụ thứ bảy của một nhà hàng liên tục bị kẹt xe; Nước sốt đã hết và trang trí không đủ. Người đứng đầu đã cung cấp trang bìa và dữ liệu bán hàng trong 8 tuần qua cho AI; AI trích xuất các đĩa phổ biến và trung bình vào Thứ Bảy, tạo ra bản nháp danh sách chuẩn bị theo trạm. Người đứng đầu đã điều chỉnh điều này theo kỹ năng của đội. Trong vòng ba tuần, cuộc khủng hoảng "hết nước sốt" giảm đáng kể và luồng dịch vụ được cải thiện. AI đưa ra mẫu và phác thảo; Người đứng đầu đã thiết lập trật tự.
Trường hợp 2 - Chuẩn bị quá mức, lãng phí nhiều hơn. Một nhà bếp mỗi ngày chuẩn bị quá nhiều đồ và vứt đi những thức ăn thừa, với logic “hãy chuẩn bị thật nhiều, nếu không đủ sẽ rất tệ”. Dữ liệu về lãng phí trước khi bán hàng trước đây được so sánh với AI; Người ta quan sát thấy một số món ăn thường xuyên được chuẩn bị quá nhiều 30%. Lượng chuẩn bị đã được điều chỉnh theo dự báo và giảm lãng phí. Quyết định thuộc về người đứng đầu; AI định lượng chất thải vô hình.
Trường hợp 3 - Chi phí của kế hoạch ca mù. Một người quản lý thực hiện kế hoạch ca làm việc do AI đưa ra mà không nghĩ đến con người: anh ta đưa người đầu bếp thiếu kinh nghiệm nhất vào trạm bận rộn nhất. Dịch vụ đã bị gián đoạn. Bài học: AI đưa ra khung dịch chuyển nhưng thủ trưởng biết ai mạnh ở đâu; Kế hoạch không thể được thực hiện nếu không thích ứng với mọi người.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Danh sách chuẩn bị theo trạm:
Vai trò của bạn: trợ lý vận hành nhà bếp. Dự kiến cover hôm nay: [120].Tấm phổ biến và thị phần ước tính: [plate - %]. Kích thước khẩu phần công thức: [tóm tắt]. Nhiệm vụ: soạn thảo danh sách chuẩn bị theo từng trạm (nướng/nóng/lạnh/tráng miệng). Đối với từng hạng mục: số lượng, thời gian dự kiến, mức độ ưu tiên (có điều kiện/linh hoạt cho đến khi phục vụ). Lưu ý rằng đây là ƯỚC TÍNH và số lượng thực tế sẽ được điều chỉnh theo lượng tồn kho và hao hụt.
2) So sánh trước khi cháy:
Dưới đây là khẩu phần đã chuẩn bị, khẩu phần đã bán và lượng rác thải trên đĩa trong 4 tuần qua. Thường xuyên tìm các món ăn được chuẩn bị QUÁ NHIỀU và đề xuất lượng chế biến mới được khuyến nghị cho mỗi món. Hiển thị tài khoản. Dữ liệu: [bảng].
3) Bản nháp ca:
Dự kiến phân phối bìa theo giờ: [18:00-20:00 bận, 20:00-22:00 rất bận]. Trạm: [danh sách]. Nhiệm vụ: tạo một ca làm việc SKELETON để biết có bao nhiêu người sẽ có mặt ở ga nào và vào thời gian nào. Tôi sẽ phân công mọi người theo kỹ năng của họ. Nhắc tôi về các quy định về giờ nghỉ và giờ làm việc.
4) Tóm tắt sau dịch vụ:
Dưới đây là số lượng được chuẩn bị, bán và tăng lên ngày hôm nay. Sau một thời gian ngắn phục vụ, sẽ đưa ra bản tóm tắt: điều gì chưa đủ, điều gì còn sót lại, 3 gợi ý điều chỉnh để chuẩn bị cho ngày mai. Dữ liệu: [bảng].
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Lập cho tôi một danh sách chuẩn bị.
Không có số lượng nắp, đĩa, trạm; Một danh sách chung chung và vô dụng xuất hiện.
Mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý hoạt động. Hôm nay là thứ bảy, dự kiến có ~140 bìa, giờ cao điểm 19:00-22:00. Các món ăn phổ biến: thịt viên nướng (25%), cá chẽm (15%), risotto (12%). Lập bản dự thảo danh sách chuẩn bị theo trạm; Viết số lượng, thời lượng và mức độ ưu tiên trên mỗi mục. Lưu ý mình sẽ điều chỉnh số lượng thực tế cùng với hàng tồn kho và hao hụt.
Các lớp kế hoạch hoạt động (bảng)
lớp
Nội dung
Đóng góp của AI
sự thích nghi của con người
Dự đoán bìa
khách dự kiến
khuôn mẫu từ quá khứ
Đặt chỗ + trực giác
danh sách chuẩn bị
Cái gì, bao nhiêu, ưu tiên
Dự thảo dựa trên trạm
Thiết lập tồn kho + lãng phí
quy trình làm việc
Thứ tự và thời gian
Khuyến nghị ưu tiên
Tốc độ của đội
sự thay đổi
ai, ở đâu, khi nào
bộ xương kỹ thuật số
Kỹ năng + sự cho phép + luật pháp
sau dịch vụ
Thế nào là đủ/nhiều hơn?
Tóm tắt
bài học cho ngày mai
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu chuẩn bị mà không đưa ra ước tính chi phí. Số lượng trở nên vô ngữ cảnh; Nhập ước tính ròng.
- Quá nhiều thói quen chuẩn bị. Nỗi sợ “không đủ thì không tốt” tạo ra sự lãng phí thường xuyên; hãy đoán xem.
- Áp dụng ca làm việc mà không có người. Bộ xương AI không biết ai mạnh hơn ở đâu.
- Bỏ qua các quy định pháp luật. Kế hoạch không thể được thực hiện nếu không tính đến thời gian nghỉ giải lao và giờ làm việc.
- Bỏ qua sau khi phục vụ. Nếu đủ/nhiều hơn không được xem xét lại thì dự đoán sẽ luôn sai.
Tóm lại
Hoạt động nhà bếp là nơi hương vị đáp ứng yêu cầu. Mise en place và danh sách chuẩn bị giúp thực hiện dịch vụ chuyên sâu. AI tạo ra các bản nháp nhanh chóng, từ ước tính trang bìa đến danh sách chuẩn bị theo trạm, từ quy trình làm việc đến khung ca và giúp hiển thị chất thải. Nhưng mỗi phương án đều được điều chỉnh phù hợp với từng người dựa trên năng lực thực tế của bếp, tay nghề của đội ngũ, tồn kho, lãng phí và các quy định pháp luật. AI tăng tốc tổ chức, người đứng đầu thiết lập trật tự.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một ngày phục vụ bận rộn và xác định số lượng bìa và đĩa phổ biến dự kiến. Nhận danh sách chuẩn bị dự thảo theo từng trạm từ YZ (số lượng, thời lượng, mức độ ưu tiên). Làm cho bản dự thảo này trở nên thực tế dựa trên số lượng cổ phiếu và đội ngũ tưởng tượng mà bạn có. Đồng thời lập lịch làm việc trong cùng ngày và phân công mọi người vào các trạm (dựa trên kỹ năng tưởng tượng của họ). Viết ra những dữ liệu bạn sẽ thu thập sau dịch vụ.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi dựa trên danh sách chuẩn bị dự đoán giới hạn ròng.
- [ ] Tôi đã thêm số lượng, thời lượng và mức độ ưu tiên cho từng hạng mục chuẩn bị.
- [ ] Tôi đã điều chỉnh kế hoạch phù hợp với lượng hàng tồn kho, chất thải và kỹ năng đồng đội.
- [ ] Mình sắp xếp khung shift theo ý mọi người.
- [ ] Tôi đã tuân thủ các quy định về giờ nghỉ và giờ làm việc.
- [ ] Tôi sẽ sửa dự báo ngày mai bằng dữ liệu sau dịch vụ.