Аннотация
Брагин М.В., Ольшевский А.И. Разработка интеллектуальной системы резервирования заказов. В работе проводиться анализ современного применения систем резервирования заказов, исследована схема взаимодействия информационных потоков пользовательского интерфейса. Определен подход к применению искусственного интеллект в сфере резервирования заказов в организациях общественного питания
Общая постановка проблемы
Компьютерные системы резервирования заказов предназначены для ускорения процесса обслуживания клиентов в режиме реального времени. В результате этого повышается качество сервисных услуг, уменьшается времени обслуживания клиентов, увеличивается объемов и разнообразие предлагаемых услуг
Для предприятий, связанных с общественным питанием: будь то ресторан либо столовая, централизованная компьютерная обработка данных занимают важное место. Становятся необходимы сведения о наличии свободных мест в помещении обслуживания, так и непосредственно меню на сами блюда. Заказы становятся необходимы, так как организация с одной стороны, может быстрее удовлетворять потребности клиентов, а с другой – оптимально закупать и распределять продукты.
То, в какой степени экономятся время и средства, вложенные в закупку продукции и приготовление блюд, зависит от функциональности конкретной системы и её способности адаптироваться к определённым условиям. То есть, для различных учреждений общественного питания системы будут и должны отличаться с учётом специфики предоставляемых ими услуг и важности определённых предварительных данных.
Таким образом, не вызывает сомнений актуальность разработки системы резервирования заказов для конкретного учреждения либо определённого вида организаций.
Анализ современного применения систем резервирования заказов
Сегодня уже не вызывает сомнений то, что ресторан, кафе, либо другое подобное предприятие общественного питания уже не может полноценно функционировать без автоматизированного управления.
Опытным рестораторам не нужно объяснять, что дает внедрение системы автоматизации. Повар заранее знает, что ему готовить, а владелец всегда имеет точную информацию о работе его заведения. Аналитика, предоставляемая программой, покажет отчеты о продаже тех или иных блюд и позволит понять, что хотят видеть посетители в ресторане. Контроль сотрудников значительно облегчается с помощью системы разграничения прав доступа. Отчеты о работе персонала помогут выявить неэффективных сотрудников, снизить риск махинаций и фактически свести к нулю финансовые потери.
Заведение, оснащенное системой автоматизации, имеет ряд преимуществ по сравнению с не автоматизированным:
- скорость и качество обслуживания в таком заведении значительно выше;
- количество ошибок со стороны персонала заметно снижается;
- заказ, поступивший от клиента, автоматически поступает к повару;
- владелец всегда располагает актуальными на данный момент времени данными о работе его заведения.
Выбирая систему автоматизации ресторанного бизнеса, нужно учитывать, что на рынке представлено большое количество решений, и все они обладают определёнными достоинствами и недостатками. Если автоматизированная система сконструирована из разрозненных рабочих элементов и плохо стыкующихся между собой программных продуктов, это не только не облегчит работу персонала и руководства заведения, но и может привести к неожиданным сбоям. Положительный эффект может проявиться только в том случае, если оборудование и программное обеспечение, используемое на предприятии, являются единым комплексом.
При автоматизации заведения большую роль играет также характер заведения (кафе, бар, ресторан). Выбранная схема обслуживания посетителей существенно влияет на требуемый от системы автоматизации набор функций. Кроме того, это сказывается и на торговом оборудовании, которое должно быть использовано при автоматизации предприятия. Например, для предприятий, работающих по схеме Fast-Food, нет необходимости приобретать принтеры сервис-печати (распечатка задания повару (марки) на приготовление блюд по заказу) – все блюда уже готовы. Для схемы обслуживания посетителей Table-service (с официантом), напротив, требуется обязательное наличие таких принтеров. Готовых блюд нет, их необходимо готовить в соответствии с заказами от посетителей.
Для небольших баров и кафе нет необходимости в использовании большого количества официантских станций. Соответственно с точки зрения функциональных возможностей подходит практически любая система для автоматизации обслуживания посетителей. В этом случае нет необходимости требовать о системы «умных» дисконтных схем и «хитрых» CRM-модулей для управления лояльностью посетителей (дисконтные карты, накопительные скидки, рассылка SMS-сообщений и т.п.).
Крупные рестораны и развлекательные комплексы с несколькими залами требуют большего количества официантских станций. В этом случае система автоматизации должна поддерживать сложную структуру производственных подразделений предприятия (залы, кухни, цеха и т.д.), обеспечить персоналу единую базу заказов по всему предприятию в целом. В таких случаях обычных видов скидок бывает уже недостаточно. В системе должна быть предусмотрены расширенные виды дисконтных схем (к примеру, «третья кружка пива бесплатно»), возможность работы с рекламными акциями (сегодня в дневное время на коктейль «Махито» установлена специальная цена), клубные схемы обслуживания посетителей («карта на входе») и т.п.
Таким образом, очевидно, что данная предметная область предполагает широкое пространство для проектирования новых систем для предприятий конкретного вида и величины.
Процесс автоматизации резервирования заказов
Рассмотрев варианты существующих систем автоматизации ресторанного бизнеса, было принято решение о создании собственной системы, менее дорогостоящей и более полно отвечающей требованиям компании для автоматизации и повышения эффективности процесса резервирования заказов.
Цель работы: повышение эффективности процесса резервирования заказов в организациях общественного питания путём разработки и реализации автоматизированной системы.
Информационный поток – совокупность информации, минимально необходимая для осуществления работы системы. Внешние информационные потоки взаимодействуют с информационной системой извне.
В согласии с этим на основе анализа объекта компьютеризации была предложена схема взаимодействия информационных потоков пользовательского интерфейса, которая представлена на рисунке 1.
Для наглядности, потоки и страницы, доступные только администратору, изображены пунктирными стрелками и линиями.
Для работы системы резервирования
- сведения о блюдах, которые также включают данные о меню и ценах;
- данные о клиентах и группах пользователей;
- сведения о предварительных заказах.
Рисунок 1 – Схема взаимодействия информационных потоков пользовательского интерфейса
При этом существуют некоторые особенности предметной области, на которые стоит обратить внимание при проектировании базы данных системы.
Для организации хранения блюд важной информацией является название, вес и цена блюда, а также его принадлежность определённому меню. Также важны интервалы доступности блюда и актуальности цены. При этом первые легко определяются на основании вторых.
Клиентом выступает физическое лицо, работник предприятия, в пределах которого расположено учреждение общественного питания; количество клиентов фиксировано, список клиентов меняется, в среднем, около трех раз в месяц, известны их имена и фамилии, а также адреса электронной почты.
Для обеспечения конфиденциальности и безопасности клиент входит в систему под собственным логином и паролем.
Для обслуживания системы требуется администратор, который имеет расширенные права доступа и будет ответственным за наполнение базы данных актуальными сведениями. В связи с этим требуется хранить информацию о принадлежности к определённой группе пользователей.
Сведения о предварительных заказах включают дату дня, на который сделан заказ, выбранные блюда и конечно же данные о клиенте. При этом также хранится суммарная стоимость каждого заказа с учётом скидки. Кроме того, желательно хранить действующую цену каждого блюда из заказа на момент его осуществления.
Все данные хранятся в таблицах реляционной БД, созданной с помощью СУБД.
В соответствии с выбранной трехзвенной архитектурой приложения, база данных не осуществляет никаких функций, кроме непосредственно хранения данных (выступает как сервер). Доступ к таблицам данных и выполнение любых действий над данными осуществляется через сервер приложений.
То есть, как видно из схемы взаимодействия внутренних потоков данных, запросы к базе данных происходят через сервер приложений системы, который посылает их в зависимости от действий пользователя, взаимодействующего с системой через пользовательский интерфейс.
Искусственный интеллект в сфере резервирования заказов
Искусственный интеллект (ИИ) в области заказов определенно обладает потенциалом в прогнозировании и понимании конкретных требований. Перечислим возможности искусственного интеллекта в сфере заказов, которые, четко выделяются на данный момент:
- усиленная политика снабжения, которая обычно приводит к сокращению ручного вмешательства в обработку данных и устранению большинства недостатков во всей системе управления цепи поставок;
- эффективный поиск поставщиков улучшен с помощью искусственного интеллекта посредством более оптимизированных процессов и максимального точного рабочего процесса (или обработки данных) в условиях эффективного ценообразовании;
- масштабируемость, растущая в геометрической прогрессии предопределена практически неограниченной круглосуточной «роботизацией» труда, огромным потенциалом развертывания гибкой и масштабируемой цифровой рабочей силы;
- улучшенная прогнозируемость и отчетность могут включать в себя программные алгоритмы на основе искусственного интеллекта, обеспечивая профессионалов в области заказов мгновенной информацией, большей прозрачностью и наглядностью (например, с помощью динамических панелей мониторинга).
Теперь стало возможным использовать самые инновационные технологии, поддерживаемые полным спектром возможностей искусственного интеллекта в сфере заказов, используемых в интеллектуальной автоматизации полного цикла процесса заказов – от интеллектуального анализа расходов предприятия и обслуживания клиентов до управления расчетами и счетами.
Анализ расходов, основанный на технологиях ИИ, может с легкостью обеспечить бизнес бесценными подробными сведениями и данными о расходах предприятия. Это способствует постоянно совершенствуемой точности, самообучению и безошибочной функциональности, которая в конечном счете может превратить искусственный интеллект в закупках в спасательный круг для предприятия, и непосредственно повлиять на успех.
Поиск поставщиков с использованием шаблонных действий либо общих модели поведения людей, основанные на технологиях ИИ, могут в конечном итоге помочь наладить контакт и молниеносно начать сотрудничать с ведущими поставщиками. Инновационные технологии будут экономить много времени и человеческие усилия, обычно задействованные в процессе отбора поставщиков – и могут быть потрачены на выполнение более стратегически важных действий, которые могут выполняться только посредством человеческого интеллекта. Например, ведение переговоров с потенциально важными партнерами или оценка реальной стоимости наиболее перспективных заказов.
Искусственный интеллект в сфере заказов может предоставить предприятию чрезвычайно мощную цифровую помощь, автоматически обрабатывая заказы на поставку и обрабатывая большинство ручных рутинных действий, обычно участвующих в анализе расходов, поиске источников, сбережений, контрактов и снабжении и во многом другом при автоматизации полного процесса заказов.
Выводы
В работе были рассмотрены варианты существующих систем автоматизации ресторанного бизнеса.
На данном этапе, было принято решение о создании собственной системы, менее дорогостоящей и более полно отвечающей требованиям компании для автоматизации и повышения эффективности процесса резервирования заказов.
Разработка программы основанной на технологиях ИИ, поможет улучшить взаимодействие с клиентами, скорость и качество обслуживания, повысить степень учета и контроля.
Список использованной литературы
1. Автоматизация ресторанного бизнеса [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ivs-company.ru/services/restaurant/
2. Рязанцев, А. CRM-система. Порядок в продажах за 6 недель / А.Рязанцев. – М.: 1000 Бестселлеров, 2019. – 200 с.
3. Система автоматизации ресторана «ЮПИТЕР»» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.b-class.ru/fastfood.phtml
4. Резервирование товаров в интернет-магазине: виды, механизмы, сроки и способы автоматизации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.nectain.com/blog-ru/iskusstvennyj-intellekt-v-sfere-zakupok/
5. Отличие архитектуры «клиент-сервер» от архитектуры «файл-сервер» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://books.kulichki.com/data/access/as1/Glava%2017/Index3.htm
6. Информационные потоки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://pravil.net.ua/plan3/2_2.html
7. Web-приложение [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Веб-приложение
8. Резервирование товаров в интернет-магазине: виды, механизмы, сроки и способы автоматизации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ekam.ru/blogs/pos/rezervirovanie-tovara