根据对 27 个国家 15,000 名员工的在线调查,在参与的 27 个国家中,平均午休时间仅为 35 分钟。不幸的是,花在餐厅或工作食堂的大部分时间——通常是 15 分钟或更长时间——都花在了排队结账以支付餐费。
除了只给工人们留出很短的时间来享用他们的食物外,在收银台上花 15 分钟——看着时间一分一秒地流逝——既压力又令人沮丧。这种糟糕的客户体验无疑对餐厅的业务产生了不利影响。
所有这些都给西班牙的自助餐厅老板带来了商业挑战。餐厅的老板发现,在他们的场所等待结账可能需要长达 15 分钟,而他们的许多顾客的午休时间只有 30 到 60 分钟。结果,午休时间较长的顾客感到烦躁和沮丧,而许多午休时间较短的潜在顾客甚至根本懒得进来,导致餐厅的收入损失。
相关自助餐厅所提供的产品和菜肴通常没有条形码,需要收银员目视检查托盘上的每件物品并单独环上每件物品,这既慢又费时。餐厅可以每天更新菜单项并定期添加新菜品这一事实加剧了这个问题,从而使收银员不得不不断地查看和了解新的价格。理想的解决方案是可以简单地查看客户的托盘,立即识别所有物品,固有地知道每件物品的价格,立即添加所有内容,并及时向客户展示账单,可以通过以下方式快速支付信用卡或智能手机应用程序。
为了解决这个问题,餐厅求助于解决方案提供商 Proppos,后者开发了一套智能自主结账系统,集成了 Pervasive Technologies 的人工智能 (AI) 解决方案和凌华科技的推理硬件平台。对于这个特定的任务,一个名为 Proppos FastPay 的基于人工智能的自助结账系统配备了计算机视觉,可以满足视觉检查和速度的要求。
为了创建“ Proppos FastPay ”,Proppos 出于多种原因寻找工业级边缘 AI 平台。首先,餐厅的操作环境可能具有高湿度。其次,人工智能结账系统的安装空间和气流有限。第三,需要消散热量,这是高计算性能的副产品,以满足繁重的 AI 工作负载对速度和准确性的苛刻要求。而且,最后但并非最不重要的一点是,长期的支持是必须的,因为餐厅的人工智能结账系统预计至少会使用几年。
对于这项特定任务,Proppos 选择使用凌华科技的 DLAP-201-JT2 工业级边缘 AI 平台,该平台从头开始设计,旨在解决边缘 AI 应用面临的尺寸、重量和功率 (SWaP) 限制,并满足Proppos 团队制定的所有要求。
从软件的角度来看,使用凌华科技的 DLAP-201-JT2,人工智能结账系统的开发、部署和管理变得容易。秘诀在于内置的 NVIDIA Jetson™ TX2,这是一款超级计算机模块,不仅提供实时 AI 推理所需的计算能力,还配备了 NVIDIA 面向 AI 应用程序的全面的边缘到云解决方案。
为了让 AI 结账系统充分发挥其潜力,Proppos 需要一位具备 NVIDIA 工具和凌华科技硬件知识的 AI 专业合作伙伴。Pervasive Technologies 是 ADLINK 和 NVIDIA 的合作伙伴,专门从事工业和零售 AI 解决方案,Proppos 很快确定 Pervasive Technologies 是帮助他们使用最佳和最新工具构建强大解决方案的理想合作伙伴。
过去开发这种口径的系统需要几个月的时间,从准备开发环境开始,训练和优化 AI 模型,将 AI 模型部署到边缘,并将边缘平台与云端集成以远程管理和持续优化 AI楷模。现在,使用 NVIDIA 的 SDK,包括 NVIDIA DeepStream™、NVIDIA Jetpack™ 和 NVIDIA® TensorRT®,与其他选项相比,所需的工作量大大减少了几个月。
此外,使用 Proppos FastPay 系统更新菜单项既快速又简单。当新项目添加到菜单中时,餐厅工作人员可以用这些项目填充托盘,并让人工智能结账系统扫描托盘。托盘图像将自动发送到云端进行训练,能够识别新物品的更新人工智能模型将立即部署到凌华科技的 DLAP-201-JT2。此外,客户可以选择提供有关 AI 准确性的反馈,任何此类反馈都将发送到云端,以帮助重新训练和优化 AI 模型,从而提供持续改进。
现在,餐厅的顾客只需将托盘滑到摄像头下即可。在不到 1.5 秒的时间内,人工智能结账系统会自动识别托盘上的所有物品并显示总数以供客户批准,这比 16 秒的常规结账速度快 10 倍2。通过快速刷卡或通过智能手机应用程序,客户可以快速上路。
从客户的角度来看,基于人工智能的 Proppos FastPay 系统提供了更快、更愉快的体验,让他们有更多的时间来欣赏他们的饭菜。此外,该餐厅享有许多优势,包括优化生产、降低运营成本和提高客户整体满意度的能力。此外,这种快速结账过程可能会吸引更多午餐时间较短的顾客也光顾餐厅。
未来比你想象的更近
Proppos FastPay 只是迈向令人兴奋的未来的第一步。该系统也可用于医院、学校、汽车站、火车站和机场的食堂和餐馆。
此外,该系统可以通过多种方式进行扩展。例如,在公司食堂的情况下,可以通过面部识别来增强系统,从而消除用户每天支付的需要。相反,他们可以在月底自动计费。
在医疗机构的情况下,该系统可以监控患者的饮食习惯。或者考虑一个为足球队等运动设施提供服务的食堂,在这种情况下,系统可以根据个人情况监测球员所食用食物的热量摄入和营养价值,从而允许教练和医疗工作人员微调每个球员的饮食。
对于连锁餐厅,将来自多个机构的数据上传到云端,并分析和挖掘这些数据可能会产生广泛的智能,并能够根据一周中的某天、一年中的季节预测客户需求,甚至是每个餐厅所在位置的当前天气预报。
在接下来的几年里,采用人工智能和计算机视觉的系统将部署在无数不同的地点,以执行大量的应用程序——所有这些应用程序都旨在让我们的生活更安全——而凌华科技将继续走在这方面的最前沿令人兴奋的技术。
审核编辑:郭婷
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