大麥網路與工研院攜手合作，運用 FAST AI 技術，研發出一套兼具創新與實用性的智慧 AI-POS 系統。這套系統以數據為核心，將消費者端與餐飲營運端的多維度數據進行縝密整合與深度分析，在自動化管理與數位轉型的既有基礎上，加大步伐為餐飲品牌注入 AI 賦能，推動整體產業再次升級。
AI-POS 系統包含三大核心模組，分別對應不同的經營需求與挑戰。今天將為大家介紹其中之一：「AI 銷量預測」模組。
｜過去的「感覺式」叫貨模式 帶來的困擾
在傳統餐飲經營中，店家通常憑藉個人感覺或經驗進行食材採購與備貨。這種「感覺式」管理模式，非常容易受到人為因素影響，導致叫貨量無法準確匹配實際需求。
其結果往往是：
① 成本浪費：過度叫貨導致庫存積壓，提升整體食材成本。
② 剩食問題：未售出且超過效期的食材成為剩食，造成地球環境的負擔。
③ 碳排挑戰：食材浪費的背後，意味著更高的碳排放量，影響溫室氣體排放並對自然環境造成衝擊。
針對這些長期困擾店家的問題，大麥推出全新的 AI-POS 系統，以更智慧、更加自動化的方式，逐步解決營運痛點，全面優化餐飲經營模式，讓經營餐廳這件事變得更輕鬆。
｜AI 技術開啟全新經營視野
「AI 銷量預測」模組透過銷售數據分析演算法的技術，結合時節、連假、天氣等多項外部因素，全面掌握影響銷售的多元因子，精準預測未來一週的餐點銷售數量。這讓餐飲業者能根據數據調整食材庫存，取代過去憑感覺採購的模式，從而避免食材過剩或不足的情況。
隨著店家銷售數據的累積，系統會動態優化銷量預測模型，不斷提升預測準確度。
根據數百間店家導入「AI 銷量預測」模組後的統計成果，我們發現到，這些店家的剩食率，從採用傳統基準方法（以過去7天銷售平均預估叫貨量）的 36.4% 大幅降低至 14%，成功減少了 22.3% 的剩食浪費，不僅如此，食材成本與碳排放問題也獲得顯著的改善，真正實現了降低成本並落實企業與環境永續發展。
以下為某早餐店與某健康餐盒品牌於2024年4月份的銷量預測與真實銷售比較圖表。
｜導入 AI 技術與傳統經營模式的差異
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