Программно-аппаратныйкомплекссмашиннымзрением

Заказчик: «РестФотоАналитика» — структурное подразделение компании «Лондон Ресторан Групп», которое занимается разработкой и внедрением технических решений для сферы общественного питания. Под управлением «Лондон Ресторан Групп» находятся отели с системой «шведский стол», включая объекты сетей Рэдиссон, «Сочи Парк», санаторий «Знание» и другие.

Проблема: Полная непрозрачность учёта на кухне. Все данные о выданных и возвращённых блюдах фиксировались в бумажных журналах. Собственник тратил несколько недель в квартал на консолидацию отчётов, но точной картины потребления всё равно не было. Ежедневно килограммы готовой еды уходили в мусор, а бизнес нёс двойные убытки: на закупке лишних продуктов и на утилизации отходов.

Задача: Создать устройство, которое будет в автоматическом режиме фиксировать каждое выданное и возвращённое блюдо — его вес, температуру и внешний вид, — и собирать эти данные в понятную аналитику для управления закупками.

Решение: Мы не просто написали софт. Мы спроектировали промышленный комплекс с нуля и стали технологическим партнером. Заказчик пришел с готовой концепцией и глубоким знанием индустрии. Задача команды АЙТИФОКС заключалась в том, чтобы облечь эту идею в работающее технологическое решение.

Результат: Внедрение комплекса позволило заказчику получить полный контроль над фудкостом. По ряду ключевых позиций списания сократились кратно (например, по красной рыбе — с 50% до 2%). Совокупная годовая экономия по группе отелей с номерным фондом ~3200 комнат составила 62 000 000 рублей.

Как работает система и через какие сложности мы прошли — подробности ниже.

В АЙТИФОКС любой новый проект стартует с предпроектной аналитики. Даже когда заказчик приходит с многолетним опытом в индустрии и чётким видением, мы смотрим на задачу «с другой стороны» — со стороны разработки программного обеспечения.

Почему это важно для бизнеса: аналитика на старте — это не бюрократия, а экономия бюджета. Ошибка, найденная на этапе идеи, стоит в 10 раз дешевле, чем та же ошибка, найденная в уже работающей системе.

Как мы погружались в процессы

Мы опросили более 200 сотрудников «Лондон Ресторан Групп», включая топ-менеджмент, и составили списки проблем, которые влияют на финансовую эффективность аутсорсинга питания. Детально прописали порядок действий каждого участника процесса, чтобы в дальнейшем провести эффективное внедрение и экономить время сотрудников.

Команда АЙТИФОКС присутствовала на предприятиях заказчика, вникая во все процессы и тонкости работы кухни.

Что получили на выходе

Собранная информация легла в основу чёткого плана действий по созданию MVP-1 продукта. Мы согласовали стандарты, по которым впоследствии происходило тестирование и приёмка.

Результаты этапа аналитики:

• Сформированы цели и задачи продукта.
• Сформулированы проблемы и боли, которые он решает — как для собственников бизнеса, так и для персонала на кухне и в зале.
• Изучен рынок в поисках конкурентных решений — готовых аналогов не оказалось, хотя отдельные бизнес-процессы присутствовали в действующих системах автоматизации.
• Отрисованы прототипы интерфейсов.
• Собраны идеи для будущих итераций, необязательные для MVP-1.

По завершении аналитики мы определили, что система автоматизации учёта питания будет состоять из двух частей:

• Аппаратная часть — устройство, которое в автоматическом режиме фиксирует вес, температуру и внешний вид каждого блюда (как на выдаче, так и остатки).
• Программное обеспечение — собирает все данные воедино, фиксирует соответствие блюд нормам (вес, температура, внешний вид), в том числе требованиям ХАССП и Роспотребнадзора, и показывает план/факт по каждому продукту за любой период времени.

Три принципа, которых мы придерживались в этом проекте:

• Удобный интерфейс — чтобы внедрение было лёгким, и персонал не тратил много времени на обучение.
• Возможность масштабирования — потому что с первого раза всё не предусмотришь, система должна расти вместе с бизнесом.
• Экономия бюджета заказчика — не раздувать функционал без реальной бизнес-потребности.

Аппаратная часть

Первое, что мы собрали, была аппаратная часть ФОТОКАССЫ. В её состав вошли:

• Мини-компьютер
• Камера и инфракрасный тепловизор
• Датчики движения
• Прецизионные весы

Детали корпуса выполнены из нержавеющей стали — решение, продиктованное условиями работы на кухне. Каждый элемент проходил тесты и дорабатывался.

Например, для учёта температуры готовых блюд в первой итерации мы применили однонаправленный температурный датчик, но в процессе тестирования поняли, что лучше подойдёт инфракрасная камера с температурной матрицей.

Программная часть: бэкенд и микросервисы

В разработке бэкенда применялась микросервисная архитектура. Ключевые компоненты:

• Микросервис датчиков — получает входящие данные о весе, температуре и внешнем виде, затем передаёт их на API-сервер для последующей обработки.
• SDK для взаимодействия с хранилищем данных — предоставляет инструменты для работы с учётной системой (1С, HRS, iiko, R-keeper, Tillypad, Store House, Shelter).
• API-сервер веб-приложения — обеспечивает взаимодействие с пользовательским интерфейсом.
• Функционал предварительной обработки и оптимизации данных — генерирует сравнительные отчёты со скоростью от 1 секунды.
• RabbitMQ (брокер сообщений) — синхронизирует данные между фотобоксами и центральным сервером, обеспечивая формирование отчётов. При этом устройств в сети может быть до 100 штук и более.
• Внешнее хранилище S3 — используется для хранения больших объёмов данных.

Фронтенд: единый интерфейс для всех устройств

Интерфейсы ФОТОКАССЫ должны были отражать информацию одинаково корректно на всех устройствах и для всех ролей персонала — от администраторов и поваров до официантов и операторов шведской линии. Мы разработали версии под:

• POS-терминал

• Планшет

• Мобильные устройства

• Десктоп

Методология и работа с обратной связью

Для этого проекта мы использовали подход Agile (гибкий подход к управлению проектами) — требовалась быстрая реакция на новые вводные. Разработка шла параллельно с тестированием, мы постоянно собирали обратную связь и придумывали улучшения.

Для заказчика было критически важно удобство использования системы рядовыми сотрудниками. В процессе тестирования выяснилось, что нужно ещё больше упростить интерфейс и увеличить размер кнопок, чтобы повара и официанты тратили меньше времени на операции.

Команда АЙТИФОКС присутствовала на внедрении и проверочных испытаниях. Вместе с заказчиком мы формировали бэклог и обсуждали, как сделать продукт стабильнее, не раздувая бюджет.

Инженерный вызов: как мы «взломали» китайские весы

Самым непростым моментом стало сопротивление персонала. ФОТОКАССУ на кухне встретили в штыки — система учитывает каждый грамм и меняет привычный уклад. Любое неудобство или сбой становились поводом отказаться от её использования. А если поводов не было — их создавали.

Слабым звеном оказались китайские электронные весы. Их базовые функции работали только в идеальных условиях. Если весы включались с нагрузкой (например, рядом стояла коробка, давящая на платформу), запуск заканчивался сбоем. По инструкции нужно было нажать одну кнопку — и весы должны показать ноль. Но они продолжали показывать лишние граммы. Для повара это стало поводом заявить: «Работать невозможно».

Ждать исправления от китайского производителя — потерять время и доверие заказчика. Команда АЙТИФОКС нашла обходное решение. У весов есть возможность на уровне кода выключить и включить устройство. Мы сделали так: пользователь нажимает одну кнопку, а внутри выполняется цепочка — выключение, включение, снова выключение, снова включение, затем звуковой сигнал.

Вместо одной команды — четыре. Не самое элегантное решение, но надёжное. Весы перестали быть слабым местом.

Ключевой компонент комплекса — ИИ модуль для распознавания блюд. Раньше официантам приходилось вручную вбивать или искать название каждого блюда в интерфейсе. Теперь достаточно поставить гастроёмкость на платформу — ИИ за доли секунды определяет, что это за блюдо, и автоматически выводит его название на экран.

Что дало внедрение нейросети:

• Время на идентификацию блюда при выдаче сократилось в 6,5 раза.
• Точность распознавания достигает 90–95%. Система уверенно справляется даже с неочевидными случаями — например, отличает творог от других продуктов белого цвета со схожей текстурой и формой.
• Скорость обработки одного блюда — 1,5–2 секунды.

Чтобы выйти на такие показатели, команда АЙТИФОКС проделала большую работу: собрала и разметила датасет, обучила свёрточную нейросеть на архитектуре ResNet151. Для персонала заказчика провели обучающие сессии — это гарантировало высокое качество входящих данных и быстрый рост эффективности использования системы.

Подробнее о разработке и внедрении ИИ в ФОТОКАССУ читайте в кейсе.

Результат для бизнеса: ИИ-модуль ФОТОКАССЫ исключил человеческий фактор из процесса учёта, ускорил обслуживание гостей и обеспечил максимальную точность данных о потреблении.

ФОТОКАССА встраивается в ежедневные процессы кухни отеля и работает на двух ключевых точках: выдача блюд на шведскую линию и возврат остатков после окончания рациона питания.

Этап 1. Выдача блюд на шведскую линию

Прежде чем блюдо попадёт к гостю, оно проходит через ФОТОКАССУ. Процесс выглядит так:

1. Установка гастроёмкости. Повар или официант ставит гастроёмкость с блюдом на платформу устройства.

2. Автоматическое распознавание. Встроенная нейросеть за 1,5–2 секунды определяет, что это за блюдо, и выводит его название на экран. Раньше сотруднику приходилось вручную искать наименование в интерфейсе.

3. Фиксация параметров. Система автоматически снимает и сохраняет следующие данные:

• Вес блюда (с помощью встроенных весов).

• Температура блюда (с помощью инфракрасной камеры с температурной матрицей).

• Внешний вид (фотофиксация с помощью камеры).

• Время выдачи.  

4. Проверка на соответствие эталонам. ИИ для определения эталонности подтверждает, что блюдо соответствует нормам по весу, температуре и внешнему виду. Это гарантирует, что гостю подаётся качественная еда, соответствующая стандартам ХАССП и Роспотребнадзора.

Этап 2. Учёт возвратов после окончания рациона

После завершения завтрака, обеда или ужина остатки блюд проходят через ФОТОКАССУ повторно:

1. Фиксация возвратов. Гастроёмкости с оставшейся едой снова устанавливаются на платформу. Система распознаёт блюдо и фиксирует его остаточный вес.

2. Распределение по статьям. Возвраты автоматически классифицируются по статьям учёта:

• Возврат прихода

• Списание

• Порча

• Питание персонала

• Буфет

3. Закрытие рациона. По окончании фиксации сотрудник закрывает рацион питания, и данные автоматически выгружаются в бэк-офисные системы учёта заказчика: 1С, HRS, iiko, R-keeper, Tillypad, Store House, Shelter.

Какие данные получает отель

После внедрения ФОТОКАССЫ администратор, шеф-повар и руководство отеля получают доступ к следующей информации:

В режиме реального времени:

• План/факт по каждому блюду — сколько приготовлено и сколько фактически съедено.

• Соответствие блюд эталонам — данные о весе, температуре и внешнем виде каждой позиции.

• Статус по нормам ХАССП и Роспотребнадзора — автоматический контроль соблюдения санитарных требований.

За любой выбранный период (день, неделя, месяц, сезон отпусков, праздники):

• Сравнительные отчёты — динамика потребления по каждому блюду, скорость генерации отчёта — от 1 секунды.

• Наиболее востребованные блюда — что гости едят активно.

• Позиции с высоким процентом возврата — что готовится в избытке и регулярно уходит в списание.

• Продукты с наибольшими потерями — по каким ингредиентам происходит перерасход.

• Тепловой и бракеражный журналы — на 99% заполняются автоматически.

Для финансового управления:

• Фактический фудкост по каждому рациону питания.

• Экономия на списаниях в денежном выражении.

• Данные для точного планирования закупок — сколько продуктов действительно требуется, а сколько закупалось «на глаз» и уходило в утилизацию.

На основе этой аналитики шеф-повар корректирует меню шведской линии так, чтобы оно точнее соответствовало вкусам гостей. Объёмы производства оптимизируются, закупки планируются точнее. В результате отель сокращает издержки, сохраняя или повышая качество и разнообразие питания.

После тестирования и опытной эксплуатации команда АЙТИФОКС внедрила ФОТОКАССУ на объектах заказчика.

Контроль над фудкостом. Списания по ключевым продуктам сократились с 50% до 2–5%. Система показала реальное потребление гостей, меню привели к факту, закупки оптимизировали.

Сокращение ручного труда. 99% данных теперь подаётся автоматически. Время на отчёты сократилось на 70% — это высвободило собственнику более 288 рабочих часов в год.

Качество питания. Рейтинг на Яндекс.Картах вырос с 80% до 94% благодаря стабильному контролю температуры и веса порций.

Меньше ошибок. Количество ошибок при учёте снизилось на 68% — система не забывает фиксировать возвраты и не путает блюда.

Финансовый итог. Экономия — 53 рубля на одного гостя в день. В масштабе группы отелей (3200 комнат) — 62 000 000 рублей в год. Эти деньги остались в бизнесе, а не ушли в мусор.

Разработка запатентована в России, США, ЕС и Евразии.

В 2025 году ФОТОКАССА получила серебряную награду Workspace Digital Awards в категории «Цифровизация и трансформация / Нейросети на службе бизнеса».

Заложенная АЙТИФОКС архитектура позволила решению выйти за пределы гостиничного бизнеса. В 2025 году заказчик выиграл тендер на оснащение 26 школ Ямало-Ненецкого автономного округа комплексом ФОТОКАССА.

Подробнее можете почитать в нашем кейсе «ИИ-система учета питания для школ»

Технология может быть масштабирована на любые объекты социального питания: больницы, санатории, армию.

Ваш учёт — на бумажках? Ваши потери — в миллионах?

Мы спроектируем систему учёта под ваши уникальные процессы. Не «коробку», которая ломается. А решение, которое работает именно в вашем бизнесе.

Рассчитаем экономию за 1 день. Оставьте заявку.