Mesurer le temps de service des commandes, le temps de nettoyage des tables et les temps de repas avec une installation minimale d'appareils numériques.
Gestion unifiée des normes SOP de l'entreprise ; SOP spécifiques à l'industrie personnalisables ; développement de modèles de *merchandising* standard et utilisation de différents modèles de *merchandising* pour différents rôles d'inspection ; *SOP backtracking* pour optimiser et améliorer les modèles de *merchandising*.
Les unités de mise en file d'attente ont toujours été difficiles à identifier et à suivre avec précision pour l'architecture de surveillance traditionnelle en raison du flux constant et de la nature changeante des clients individuels. Vionvision développe des algorithmes d'IA avancés pour identifier les unités de mise en file d'attente dans divers scénarios. Ces algorithmes aident les gestionnaires à analyser l'occupation des caissiers, les formes des files d'attente, la prévention des abandons et la fatigue liée à la mise en file d'attente sur place. Cela fournit des stratégies d'ajustement basées sur les données et des infographies de gestion numérique.
L'efficacité d'un restaurant, tant dans les zones avant que dans les cuisines, est essentielle pour la satisfaction des clients et les taux de retour. Outre les méthodes d'inspection traditionnelles, les algorithmes d'IA de Vionvision peuvent détecter et signaler automatiquement les comportements irréguliers 24 h/24 et 7 j/7, tels que le présentéisme (employés présents mais non productifs), le vol de temps (engagement dans des activités non liées au travail pendant les heures payées) et le sabotage du lieu de travail (dommages délibérés aux biens de l'entreprise). L'identification de ces comportements permet aux gestionnaires de prendre des mesures correctives immédiates, améliorant ainsi la productivité et l'utilisation de la main-d'œuvre. De plus, la propreté est une préoccupation majeure. Les systèmes de Vionvision basés sur LLM identifient rapidement les problèmes sanitaires comme les rongeurs et les ordures, permettant une intervention rapide pour maintenir les normes de santé et de sécurité, protégeant ainsi la réputation et les profits du restaurant[1].
Imaginez un client affamé commandant dans votre menu sur une plateforme de livraison, pour recevoir ensuite un appel lui indiquant que le plat principal est en rupture de stock ou, pire encore, une commande incomplète. Cela conduit à des avis négatifs et à une perte d'activité. Pour éviter cela, les appareils de Vionvision basés sur l'IA offrent un contrôle facile de vos entrepôts. Des capteurs numériques surveillent en permanence les étagères de stockage et détectent les niveaux de stock, fonctionnant même à des températures aussi basses que -30 °C, ce qui les rend adaptés à la plupart des environnements de stockage alimentaire. En cas de pénurie, le système alerte rapidement les superviseurs pour un réapprovisionnement immédiat et synchronise l'état des stocks avec les plateformes de livraison en ligne, garantissant des menus précis et des clients satisfaits[1].
Les propriétaires de restaurants doivent surveiller plusieurs paramètres pour une compréhension globale et impartiale des performances. S'appuyer uniquement sur des impressions subjectives peut conduire à des inexactitudes, ce qui rend la prise de décision basée sur les données essentielle. La technologie ReID avancée et les algorithmes d'IA de Vionvision fournissent des données complètes sur la planification, les promotions, les conversions, les tendances du trafic, les cartes thermiques et les modèles de *footfall*, aidant à une gestion efficace de l'entreprise.
