С чего начать?

tomatyss Ivan Yufryakov July 19, 2020

С чего начать?

Немного размышлений о том, что возможно применять в F&B среде без особых затрат на внедрение.

Автоматизация процессов


Основное, что необходимо понять - все решения уже кто-то придумал и реализовал, просто в другой области. Цель автоматизации процессов - придумать систему управления процессами так, чтобы человек в ней не принимал никакого участия, либо принимал только самые ответственные решения.

Сам процесс автоматизации можно разбить на три этапа.

Оцифровать то, что есть

Очень тяжело что-то улучшать, если это нельзя посчитать. Поэтому, для начала, надо постараться прийти к каким-то измеримым критериям. Сформулировать критерии, по которым вы в дальнейшем будете оценивать стало ли лучше, есть ли экономия и был ли вообще смысл во всем этом.

Декомпозировать текущие процессы

Это второй базовый принцип. Проще всего этот этап начать с зарисовки всех происходящих в заведении процессов. Для этого можно использовать любой подход, я рекомендую немного проникнуться к BPMN. Во-первых, это популярный стандарт (даже Standard Operating Procedures for Restaurants and Food Chains на базе него пытались построить), во-вторых, когда этот этап будет пройден, эти зарисовки легко накладываются на такой бесплатный софт как Camunda, которая дает из коробки автоматизировать практически любой процесс.

Ролик для вдохновения


После того, как все процессы зарисованы, с ними можно начинать работать. Начинать работать с процессами, стоит с таких вопросов:

  • Как этот процесс выглядит сейчас?
  • Нужен ли в принципе этот процесс?
  • Если процесс нужен, как он должен выглядеть в идеале? (Я, обычно, люблю использовать определения из ТРИЗ: идеальный конечный результат - это система которая, сама выполняет данную функцию; либо системы нет, а функции ее выполняются; либо функция не нужна)
  • Как мы можем изменить процесс при текущих вводных, чтобы сделать его более эффективным?

Приоритизировать процессы

Теперь, когда у вас есть нарисованные процессы, ответы на вопросы, за что эти процессы отвечают, и какой результат вы от них ожидаете, осталось решить с какого процесса вы начнете. Поскольку если делать всё и сразу, станет только хуже.

Всё, что осталось - это развернуть Камунду и автоматизировать те блок-схемы, которые легко этому поддаются. Если же вам кажется этот процесс слишком долгим и непонятным, ваши схемы можно легко переложить на плечи любой модной low-code площадки (например DirectualNode-REDn8n).


Управление остатками


Оптимизировать управление остатками. Тема старая и больная, в рамках нее разработано много решений. Да что уж решений, большинство современных концепций управления командами родилось именно из этой темы - Канбан, Теория ограничений и другие.

Хороший пример реализации: стартап с российскими корнями Foodcast.ai. Подобную систему возможно реализовать самостоятельно, используя гуглдокументы, благо у них есть большое количество дополнений и открытое API, open source библиотеки на гитхабе, боты в телеграмме, думаю в IIKO тоже что-то подобное есть.

Главное все и так осознают - нужно держать в ресторане наименьший запас всего, пополнять его постоянно, иметь возможность гибко его изменять, и, по возможности, исключить из этого процесса людей.

Порекомендовать тут готовое бесплатное решение сложно - у каждого свой путь. Можно начать, например, с frePPLe, хотя бы для представления о том, как это работает. Для особых энтузиастов можно посмотреть докладАлександра Алексейцева о том, как они обучали lightGBM делать примерно то же самое в Озоне.


Анализ вкусов


Большинство проектов полагаются на чувство прекрасного команды, и чаще всего получается хорошо. Однако и здесь можно что-то улучшить.

Немногие задумываются, как получать максимально непредвзятую обратную связь о вкусе блюд и продуктов. При этом, взяв за основу метод треугольника и составление вкусового профиля (Drivers of Liking), можно начать собирать собственную статистику как про собственные блюда, так и про предпочтения гостей. Как только вы соберете статистически значимую выборку, уже на этом этапе вас ждет масса новых инсайтов, к этим данным можно прикручивать любое машинное обучение для прогнозирования предпочтений разных когорт гостей.

Подойти к решению этой задачи можно как традиционно в ручном режиме, так и быстро реализовать бота/приложение/онлайн-анкету. Главное помните, что нельзя использовать формулировки, которые могут повлиять на решение.


Роботоруки


White Castle объявила, что начинает внедрять манипуляторы от Miso Robotics. Напомню, американский Miso Robotics – ещё одна версия будущего ресторанной кухни. Стартап сконструировал робота в виде человеческой руки, который работает со стандартным оборудованием фастфуда так же, как мог бы работать человек – берет картошку, кладет картошку, переворачивает бургер, поднимает бургер. Flippy, именно так зовут эту милую роботоруку, будет начинать готовить как только заказ пробит на кассе.

Как применить? На Хабре, например, есть целая пачка (раздва) статей, как собрать подобную руку самостоятельно без регистрации и смс. Можно начать с какого-то дешевого варианта за $100. То есть ограничения уже находятся не на уровне сложности реализации, а на уровне понимания необходимости реализации и в каком конкретном случае она даст выигрыш.


В качестве стимуляции воображения можно пойти в KFC посмотреть, как другая рука передает вам ваш заказ.


Инвестирование в проекты


Часто многие компании выстреливали продуктами, которые в самой компании воспринимались побочными. Mailchimp, Flickr, Slack, Basecamp (этот список можно продолжать до бесконечности) - сервисы, выросшие из уже давно позабытых компаний (кроме, пожалуй, 37signals). Например, была web-студия разработки, в которой в какой-то момент количество запросов на подготовку писем для рассылок переросло все возможные пределы, так появился Mailchimp. Flickr и Slack выросли из игрушек, про которые все давно забыли.

Возможно, при детальном анализе процессов, которые происходят у вас в заведении, вы сможете выяснить, что какая-то фича пользуется особенным спросом. Если такая найдется, то рекомендую сесть и понять, почему это так, и попробовать развить отдельный сервис.




Рекомендую во всех этих подходах придерживаться следующих двух принципов.

Первый принцип - попробовать представить, почему что-то может пойти не так. Придумать, как нивелировать негативный эффект, а потом исключить по возможности из этого процесса людей. Как говорит Ильяхов - пускай машина думает.

Второй, но не менее важный, ищите решения не в вашей области. Например, мне нравится управление процессами в NASA, хотя бы тем, что их подход к расследованию факапов делает с каждым годом полеты безопасней (а это супер сложно).


P. S.

Гифка из крутого ресторана Spyce, открытого выпускниками MIT в Бостоне. У них все меню болов построено на понятном процессе автоболов.



Comments

Log in to leave a comment

Be the first who will comment it