Dauguma pokalbių apie DI diegimą smulkiajam verslui, kuriuos veda savininkai, paprastai sukasi apie rinkodaros tekstus arba klientų aptarnavimo pokalbių robotus. Nors tai yra naudinga, šie sprendimai dažnai yra tik periferiniai, palyginti su pagrindine fizinio verslo problema: žiauria „virtuvės užkulisių“ (angl. Back of House) realybe. Svetingumo sektoriuje pelnas uždirbamas ne prie stalo; jis saugomas šiukšliadėžėje ir prie termostato.
Neseniai dirbau su penkių restoranų grupe, kuri susidūrė su klasikiniais svetingumo sektoriaus sunkumais: augančiomis ingredientų kainomis, astronominėmis sąskaitomis už energiją ir darbo rinka, kurioje „perteklinis paruošimas“ tapo pavojingu saugumo tinklu. Pakeitę fokusą nuo žmogaus intuicijos prie nuspėjamojo DI, jie ne tik sutaupė šiek tiek pinigų – jie pasiekė 25 % maržos padidėjimą.
Štai kaip mes tai padarėme ir kodėl šios pamokos tinka beveik bet kuriam verslui, dirbančiam su fizinėmis atsargomis ir pridėtinėmis išlaidomis.
„Viduokliška marža“: kodėl intuicija paveda pelno ir nuostolių ataskaitą
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Kiekvienas restorano savininkas mano, kad pažįsta savo verslą. Jie žino, kad antradienio vakarai yra ramūs, o penktadienio vakarai – tikra aukso kasykla. Tačiau yra milžiniškas atotrūkis tarp „bendros atmosferos pajautimo“ ir „tikslumo iki uncijos“. Aš tai vadinu „Viduokliška marža“ – tai nuo 3 % iki 7 % potencialaus pelno, kuris išgaruoja dėl sprendimų, priimtų „dėl viso pikto“.
Šiuo konkrečiu atveju, vyriausieji šefai kasdien vidutiniškai 18 % perviršydavo reikiamą produktų paruošimą. Kodėl? Todėl, kad profesinė trauma pritrūkti firminio patiekalo viduryje aptarnavimo yra didesnė nei tylus skausmas išmetant tris kilogramus paruoštų svogūnų vidurnaktį. Žmonės biologiškai užprogramuoti vengti „atsargų trūkumo“ krizės, net jei tai žlugdo ilgalaikę verslo sveikatą.
Pradėjome nuo jų svetingumo sektoriaus kaštų struktūrų analizės. Duomenys parodė, kad nors pajamos buvo stabilios, „paruošimo perteklius“ rijo jų galimybes reinvestuoti. DI nejaučia „atsargų trūkumo“ baimės. Jis turi duomenis.
1 žingsnis: perteklinio paruošimo problemos sprendimas naudojant nuspėjamąsias atsargas
Įdiegėme nuspėjamojo DI sluoksnį, kuris buvo susietas su jų esama pardavimo taško (POS) sistema. Užuot „Sous Chef“ spėliojęs, kiek vilkešerių paruošti trečiadieniui, DI analizavo:
- Istorinius pardavimų dėsningumus: ne tik „praėjusį trečiadienį“, bet paskutinių trejų metų trečiadienius.
- Hiperlokalius kintamuosius: orų prognozę (lietus mažina vietų skaičių terasoje), vietinių renginių kalendorius (netoliese vykstantis koncertas didina lankytojų srautą) ir net atlyginimų mokėjimo ciklus.
- Gendamumo indeksą: mūsų sukurtą sistemą, skirtą teikti pirmenybę brangiems, trumpo galiojimo produktams.
Sinchronizavus meniu paklausą su pirkimais, tinklas per pirmąjį ketvirtį sumažino ingredientų švaistymą 22 %. Kai pritaikote šią logiką maisto ir gėrimų gamybai, sutaupymo mastas tampa dar įspūdingesnis. Tai nebėra klausimas apie „mažesnį pirkimą“; tai klausimas apie „teisingą pirkimą“.
2 žingsnis: dinaminis terminis sinchronizavimas
Antrinis DI diegimo smulkiajame versle efektas dažnai pateikia didžiausių siurprizų. Pastebėjome, kad virtuvės ŠVOK (šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo) bei šaldymo išlaidos buvo statinės. Ventiliatoriai veikė pilnu pajėgumu nuo 10 val. ryto iki 23 val. vakaro, o šaldymo patalpos kovojo su orkaičių skleidžiama šiluma nepriklausomai nuo to, ar gaminami du kepsniai, ar penkiasdešimt.
Įdiegėme tai, ką vadinu dinaminiu terminiu sinchronizavimu. Prijungę nuspėjamąjį paruošimo grafiką prie pastato išmaniosios energijos valdymo sistemos, galėjome „iš anksto atvėsinti“ arba „iš anksto pašildyti“ zonas, atsižvelgdami į numatomą aktyvumą.
Jei DI numatydavo ramų laikotarpį nuo 14 val. iki 17 val., sistema automatiškai sumažindavo ištraukimo ventiliatorių galingumą ir pakoreguodavo klimato zonas. Tai nebuvo tiesiog „išjungimas“; tai buvo intelektualus moduliavimas. Išsamesnę analizę, kaip tai veikia galutinį rezultatą, galite rasti mūsų vadove apie verslo energijos išlaidas.
Rezultatai: ne tik skaičiai lentelėje
Rezultatas – 25 % padidėjusi grynoji marža visuose penkiuose taškuose. Tačiau „minkštieji“ laimėjimai buvo ne mažiau svarbūs:
- Darbuotojų išlaikymas: virtuvės komanda patyrė mažiau streso, nes „paruošimo sąrašas“ buvo tikslus. Jie nedirbo beprasmio darbo, kuris galiausiai atsidurdavo šiukšliadėžėje.
- Kokybės kontrolė: mažesni, bet dažnesni paruošimo ciklai reiškė, kad patiekiamas maistas buvo šviežesnis.
- Tvarumo autoritetas: „Nulinės atliekų virtuvė“ tapo galingu rinkodaros įrankiu, pritraukiančiu lankytojus, kuriems svarbi aplinkosaugos atsakomybė.
Neakivaizdi įžvalga: 90/10 automatizavimo taisyklė
Daugelis verslininkų bijo, kad DI diegimas smulkiajame versle reiškia „meistrystės sielos“ praradimą. Ši atvejo analizė įrodė priešingai. Leidę DI pasirūpinti 90 % verslo, kuris yra gryna logistika (kiek svogūnų? kiek elektros?), šefai galėjo laisvai susikoncentruoti į 10 %, kurie iš tikrųjų svarbūs: receptus, serviravimą ir svečių patirtį.
Kai DI perima kasdienybę, žmonės pagaliau gali sau leisti būti genialūs.
Nuo ko pradėti?
Jei žiūrite į savo pelno ir nuostolių ataskaitą ir matote „Viduoklišką maržą“, kurios niekaip nepavyksta užfiksuoti, laikas nustoti spėlioti. Įrankiai tam pasiekti nebėra rezervuoti tik pasauliniams tinklams su milijoniniais biudžetais moksliniams tyrimams. Jie prieinami jums jau dabar už kelių vakarienių kainą.
AI Accelerating padeda tiksliai nustatyti, kur įvyksta šie nutekėjimai. Nesvarbu, ar dirbate svetingumo, gamybos ar profesinių paslaugų srityje, logika išlieka ta pati: nuspėjamasis aiškumas kaskart nugali žmogaus intuiciją.
Ar esate pasiruošę nustoti ruoštis ateičiai, kuri dar neatėjo? Kibkime į darbą.