Архив HoReCa, туризм и досуг · Рестораны, фастфуд и кофейни
Hanlai Food: в буфете Hanlai Harbor в Гаосюне ИИ снизил отходы со 140 до 52 г
В буфете Hanlai Harbor в Гаосюне система ИИ-распознавания остатков еды через пять месяцев снизила средние отходы на гостя со 140 до 52 г. Голосовой ИИ-помощник бронирования за четыре месяца обработал почти 50 тыс. минут звонков.
/01 · ключевые результаты
-
результат
было 140 52 г
средние пищевые отходы на гостя
Экономическая ежедневная газета (經濟日報), статья, 24.04.2026
уровень до внедрения системы
через пять месяцев после внедрения · Ресторан Hanlai Harbor в Гаосюне, демонстрационная площадка
данные СМИ
-
результат
около 20%
рост гибкости распределения персонала
Экономическая ежедневная газета (經濟日報), статья, 24.04.2026
за четыре месяца после запуска · ИИ-голосовой помощник бронирования; охват по ресторанам не раскрыт
данные СМИ
-
масштаб
почти 50 тыс. мин
объём обработанных звонков
Экономическая ежедневная газета (經濟日報), статья, 24.04.2026
за четыре месяца после запуска · ИИ-голосовой помощник бронирования; охват по ресторанам не раскрыт
данные СМИ
- 1,3 млн звонков годовой объём телефонных бронирований · исходный уровень Экономическая ежедневная газета (經濟日報), статья, 24.04.2026
- около 50% доля принимаемых звонков · исходный уровень Экономическая ежедневная газета (經濟日報), статья, 24.04.2026
оценка strategai
Оценку не приводим: нет денежного эффекта, объёма еды и стоимости продуктов, источник даёт только граммы на гостя.
В буфете Hanlai Harbor в Гаосюне система ИИ-распознавания остатков еды через пять месяцев снизила средние отходы на гостя со 140 до 52 г. Голосовой ИИ-помощник бронирования за четыре месяца обработал почти 50 тыс. минут звонков.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- 漢來美食
- Отрасль
- HoReCa, туризм и досуг · Рестораны, фастфуд и кофейни
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Оптимизация техпроцесса, АСУ ТП, советчики
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 24.04.2026
- География
- Тайвань (Китай)
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Hanlai Food управляет 20 ресторанными брендами и 52 ресторанами на Тайване. Председатель совета директоров Линь Шутин назвала причинами ИИ-проекта нехватку рабочих рук и давление на операционную эффективность в отрасли. До внедрения голосового помощника семь ресторанов-буфетов Hanlai Harbor принимали около 1,3 млн телефонных бронирований в год, при этом отвечали примерно на половину звонков. Подготовка продуктов и закупки в буфете опирались на опыт сотрудников.
Что
Решение
Компания запустила три ИИ-системы: голосовое бронирование, распознавание посетителей по телу (возраст, пол, маршрут у раздачи) и распознавание пищевых отходов. Система учёта отходов использует камеры и весы, в реальном времени определяет вид и вес остатков еды и накапливает статистику. По ней кухня видит популярные и непродаваемые блюда и корректирует подготовку продуктов и закупки. Голосовой ИИ-помощник принимает звонки на бронирование и снимает перегрузку линии в часы пик, а персонал ресторанов освобождается для работы в зале. Данные о распознавании посетителей применяются для расстановки блюд на раздаче и пропорций выдачи.
Как
Внедрение
По словам председателя, ИИ-трансформация началась два года назад, и теперь три системы работают в зале и на кухне. Систему учёта отходов отработали в ресторане Hanlai Harbor в Гаосюне: через пять месяцев средние отходы на гостя снизились со 140 до 52 г. Голосовой помощник за четыре месяца обработал почти 50 тыс. минут звонков и, по данным газеты, на 20% повысил гибкость распределения персонала. Компания также оценивает ИИ-систему для обработки жалоб клиентов. Сведения о поставщиках и бюджете проекта в публикации не приведены.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- В гаосюнском ресторане Hanlai Harbor средние пищевые отходы на гостя снизились со 140 до 52 г за пять месяцев после внедрения ИИ-системы распознавания остатков еды.
- Голосовой ИИ-помощник бронирования за четыре месяца обработал почти 50 тыс. минут звонков и повысил гибкость распределения персонала примерно на 20%.
- До запуска помощника семь ресторанов-буфетов Hanlai Harbor получали около 1,3 млн телефонных бронирований в год и отвечали примерно на половину звонков.
Ограничения
- Снижение отходов со 140 до 52 г получено в одном ресторане, выбранном демонстрационной площадкой; для остальных заведений сети результат не приведён.
- Показатели даны в граммах на гостя; денежный эффект, объём сэкономленных продуктов и затраты на систему в источнике не названы.
- 20% относятся к гибкости распределения персонала, а метод её измерения не раскрыт. Рост доли принятых звонков и число бронирований после запуска не приведены.
-
[1] Экономическая ежедневная газета (經濟日報)
智慧經營/漢來美食董事長林淑婷 AI 賦能 優化食材運用
СМИ · 24.04.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002233 · Версия 1 · 24.10.2026 · /c/CB-002233/