收益：
- 能够在人工智能支持下规划采购清单、最低库存（标准水平）和订购点概念
- 能够测量食物浪费，利用人工智能进行根本原因分析和减少情景，并加强可持续性
- 能够区分人工智能预测是基于历史数据和季节，并且在供应中断和价格中断的情况下，厨师和买家的决定优先。
餐馆的利润主要取决于两个地方：正确的采购和很少的浪费。材料太多会变质，太少会毁掉菜单；浪费的每一克都是浪费购买的钱。在本单元中，我们将使用人工智能作为采购规划、库存管理和减少食物浪费的规划助手。边界清晰：人工智能根据历史数据和季节生成预测和场景； The judgment of the chief and the buyer takes precedence in the decision on supply interruption, price breakage and quality.
采购的基本概念
可靠的购买依赖于一些概念。标准水平（最低库存水平）是指始终手头必须有的材料的最低数量；当它跌破时，就会下订单。订购点是所谓的“立即订购”阈值，考虑到交货时间（物料到达需要多少天）。安全库存可以缓冲意外的高峰或延误。
当您提供历史使用数据和预期封面数量时，人工智能会生成一份草稿，其中包含要订购的材料和数量，并推荐标准水平。但新鲜农产品的保质期很短；买多了就意味着浪费，买少了就意味着菜单短缺。人工智能预测是一个开始；供应商当天的质量、价格和季节性由买方决定。例如，即使人工智能说“买10公斤西红柿”，如果当天西红柿质量不好或者价格暴涨，有经验的买家也会转向替代方案。
提示：当向人工智能询问订单列表时，请说“在单独的列中显示每件商品的标准水平、当前库存和建议订单数量”。通过这种方式，您可以获得合理的推荐，而不是盲目的列表，并且您可以直观地进行检查。
测量和减少食物浪费
你无法管理你无法衡量的东西。食物浪费的来源通常包括：过度购买（腐败）、分量不正确（盘子里的剩菜）、准备浪费（过度分类）、储存不当（过早腐败）和菜单失衡（低价食材腐败）。当你提供浪费记录（什么、多少、为什么扔掉）时，人工智能会显示最大的浪费源，并建议减少方案：调整份量、从菜单中删除低销量的食物、在另一个盘子中使用浪费的食材。
就可持续性而言，减少废物既符合道德又经济。 “从鼻子到尾巴/从根到叶”的方法，例如将蔬菜的茎变成高汤/蔬菜汤、将不新鲜的面包变成油煎面包块、以及在员工膳食中利用废物，都可以被视为人工智能的想法。但食品安全边际得以维持：变质的产品永远不会被评估； “减少浪费”绝不能成为使用不安全食品的借口。
注意：减少废物绝不会损害食品安全。即使人工智能说“评估浪费”，最终的结论也是食品安全规则：没有过期的产品、冷链断裂的产品或看起来受到损害的产品。
三个迷你箱子
案例 1 — 废物随着标准水平而减少。酒店厨房总是买了太多的新鲜香草，一半都枯萎了。 Chief 向 AI 提供了 6 周的使用数据；人工智能提取每种草药的实际每周使用量和建议标准水平。订单减少到这个水平，新鲜药草的浪费显着减少。在供应商质量较差的几周内，买家再次做出了自己的决定；人工智能建立基础，人类调整它。
案例 2 — 废物根本原因分析。一家餐厅每月都会出现大量食物浪费，但不知道这些浪费来自哪里。记录一个月的废物（什么、多少公斤、为什么）并交给 YZ。 AI 列举了三个最大的来源：低价鱼盘的库存变质、配菜的份量过多以及沙拉原料储存不当。鱼尾板从菜单中删除，份量减少，存储方式也得到纠正。三个月内废物量明显减少。人工智能显示来源，团队做出决定。
案例 3 — 供应中断中的人为决策。回想起来，AI已经将某种海鲜列入了它的日常订单清单。但由于天气原因，那周狩猎停止了，产品要么买不到，要么非常昂贵。买家没有盲目套用AI清单；对菜单进行了临时替换并与供应商进行了交谈。人工智能回顾过去；人类可以管理短暂的休息。
四个可复制模板
1) 采购/订单汇票：
您的角色：采购助理。以下是每种材料的信息：标准水平、当前库存、过去 4 周的平均使用量以及交货时间。预计下周密度：[正常/高]。任务：在单独的一栏中计算每种材料的建议订购数量，并用一句话写出理由。在生鲜产品上添加保质期警告。声明我将做出质量/价格决定。数据：[表]。
2）废弃物根源分析：
以下是每月的浪费记录：材料/板材、丢弃数量、丢弃原因。列出 5 个最大的废物来源；对于每个问题，写下可能的根本原因和缓解建议。请勿提出任何损害食品安全的建议。数据：[表]。
3）废物评价（安全）：
针对以下制备废物（例如蔬菜茎、面包皮）（高汤、蔬菜汤、油煎面包块、员工餐）提出 SAFE 回收想法。对于每个想法，请声明这仅适用于新鲜和安全的产品，不能使用变质的产品。废物：[清单]。
4）标准杆推荐：
以下是过去 6 周按材料的使用情况。计算每种材料的建议标准水平（最低库存）和安全库存。考虑供应时间。观察新鲜/耐用之间的区别。显示公式。数据：[表]。
弱提示/强提示
弱：
我应该订购多少材料？
无使用量、库存、交货时间、密度；人工智能会做出预测，但它不起作用。
强：
您的角色：采购助理。番茄：标准水平 8 公斤，可用 3 公斤，每周使用 ~12 公斤，供应 1 天。下周密度较高。计算建议的订购数量，写出理由，添加保质期警告。我将根据质量和价格来决定。
供应和废物概念（表）
概念
描述
为什么它很重要？
标准杆水平
分钟必须在场。库存
不算太少，也不算太多
订购点
按交货时间划分的订单阈值
准时供应
安全库存
意外密度缓冲区
防止菜单间隙
火
丢弃/丢失数量
直接损失金钱
根本原因
浪费的真正原因
永久解决方案
常见错误
- 盲目应用AI订单列表。质量、价格和季节是人们的决定。
- 不保存火灾记录。无法计量的废物无法管理；没有注册就没有分析。
- 跳过新鲜农产品的保质期。购买太多意味着损坏、金钱和浪费。
- 将减少浪费置于食品安全之上。损坏的产品永远不会被评估。
- 忽略供应中断。根据过去的预测不知道瞬间的突破。
综上所述
通过正确的采购和很少的浪费来维持利润。 YZ par level是订单数量、浪费根源分析、浪费评估思路的快速规划助手；它量化了看不见的浪费。但每个预测都取决于过去和季节；质量、价格和削减供应的决定权由厨师和买家决定。减少浪费绝不会损害食品安全。
应用任务
选择五种材料并记下每种材料的标准水平、当前库存、每周使用量和交货时间（尽管是虚构的）。从 YZ 收到合理的订单草稿。另外，创建一个月的假想废物记录，让人工智能执行根本原因分析，并为两个最大的废物源编写减少决策。设置供应中断场景并解释您作为人类将如何做出决策。
清单
- [ ] 我根据标准水平、库存和交货时间制定订单草案。
- [ ] 我认为人工智能推荐将质量/价格决定权留给了人类。
- [ ] 我保存火灾记录并进行根本原因分析。
- [ ] 我考虑了新鲜产品的保质期警告。
- [ ] 我从未在减少浪费的过程中损害食品安全。
- [ ] 我知道，当供应中断时，人的判断是第一位的。