Стартап Quick Dining Room придумал автоматизировать столовые с помощью ИИ. Хорошая ли это идея для бизнеса?
Федор Федоров всегда верил, что за искусственным интеллектом — будущее. Как-то, стоя в длинной очереди в столовой, он задумался, почему никто не автоматизировал ее работу, хотя ИИ и роботы уже проникли во все сферы промышленного производства. Федоров решил основать стартап Quick Dining Room, который с помощью компьютерного зрения будет сканировать содержимое тарелки и выставлять счет за обед. Предприниматель рассказал СберБизнес Live, как планирует развивать Quick Dining Room и почему расположение котлеты на тарелке путает компьютер, а эксперты оценили перспективы стартапа.
Quick Dining Room — это терминал самообслуживания с формированием заказа по снимку с камеры; он нужен, чтобы убрать очереди в столовых. Мы используем компьютерное зрение для распознавания блюд.
Выглядит это так: посетитель выбирает блюда, кладет поднос на терминал, камера делает снимок, система сама формирует заказ, включая весовые позиции, и клиент платит по карте или лицом, то есть с помощью биометрии.
Помимо того, что наше решение — технологичное, оно позволяет столовым экономить на оплате труда кассиров около 2,5 млн руб. Главное — технологичность такого терминала вызывает «вау-эффект» у посетителей и значительно экономит им время.
В среднем столовая в Москве тратит на оплату труда кассира 60 тыс. руб., обслуживание терминала обойдется в 20 тыс. руб. Установка оборудования стоит приблизительно 300 тыс. руб., это быстро окупится.
С чего все началось
Все началось с собственного потребительского опыта. Однажды я стоял в очереди в столовой и меня посетила мысль: почему в супермаркете я могу воспользоваться терминалом самообслуживания, все просканировать и оплатить, а в столовой нет? Почему я стою в очереди к кассиру, если давно привык пользоваться терминалами, с помощью которых пробиваю товар самостоятельно?
Причем вечером, во время похода за продуктами, мне банально некуда спешить. Тогда как во время обеденного перерыва я всегда тороплюсь, потому что в голове у меня — уйма рабочих задач, которые я отложил на вторую половину дня. И я точно не единственный человек, который хочет сэкономить потраченное на обед время.
Потом я нашел единомышленников, мы разработали подробную концепцию и подались во внутренний акселератор Сбера — SberUp.
Наша команда выиграла 2 млн руб., это стало нашим стартовым капиталом.
В акселераторе SberUp могут участвовать сотрудники всех грейдов и из всех регионов. Команда акселератора помогает доработать и «упаковать» идею в стартап.
Управляющий директор Сбера по работе со стартапами Наталья Магидей — о том, почему жюри SberUp поверили в Quick Dining Room:
«Внедрение этого продукта позволяло улучшить клиентский опыт посетителей столовых. Им больше не приходилось бы стоять в очереди к кассиру и тратить на это время и нервы. С учетом большого трафика сотрудников в столовых в часы пик, эффект от внедрения технологии был расценен как высокий».
Сейчас в команде Quick Dining Room есть разработчик, дата-сайентист и сборщики данных. Партнеры уделяют мне время тогда, когда оно у них есть: для них сейчас это не фултайм работа. Мы не вышли на поток продаж, поэтому у меня нет ресурса нанимать сотрудников на полный рабочий день, многое я делаю сам.
Попробуй угадай
У разработки подобного решения есть множество сложных кейсов с точки зрения компьютерного зрения. Это одна из самых сложных областей ИИ, она включает в себя ряд методов, которые учат компьютер видеть. Камера с помощью программного обеспечения идентифицирует объекты и классифицирует их.
Чтобы у компьютера появились «глаза», которые распознают нужные нам объекты, мы должны научить его видеть и классифицировать еду. Для этого мы используем технологии машинного обучения: собираем данные, которые позволяют выделить признаки и комбинации признаков, которые в дальнейшем помогают распознать похожие объекты.
Сейчас мы как раз собираем нужные данные, на это понадобится пара месяцев. Главная проблема в том, что блюда могут располагаться на тарелке хаотично, котлета может накладываться на салат и наоборот, тогда компьютерное зрение их толком не распознает. ИИ может не считывать, сколько граммов в порции, или считывать неправильно. Еще в столовых часто обновляется меню, одна каша пропадает, другая появляется и исчезает через неделю. Все это приходится учитывать.
Пройдите бесплатный онлайн-курс: Искусственный интеллект в малом бизнесе
Перспектива рынка
В дальнейших перспективах рынка я не сомневаюсь, общие тренды на роботизацию и автоматизацию говорят о стремительном росте такого бизнеса в будущем. Сейчас мировой рынок оплаты труда кассиров в общепите составляет $114 млрд, человеческий фактор значительно влияет на индустрию питания. Это можно изменить.
Тренд на полную автоматизацию повседневных процессов задал Amazon со своим проектом Amazon Go еще несколько лет назад. Это магазин без касс и без очередей. Ретейлер отказался от кассовой линии как таковой, оплата покупок происходит автоматически. Вместо продавцов покупки контролируют специальные камеры, они отслеживают, какой товар взял клиент и добавляют его в чек. После того, как покупатель взял нужные ему продукты, он просто выходит из магазина, счет оплачивается автоматически с помощью аккаунта в приложении Amazon.
Выход на окупаемость
Мы еще не вывели продукт в полноценный продакшн, но уже запустились на некоторых кассах в столовой в Сбере. Готовимся к запуску в еще нескольких офисных корпусах. В России у нас уже есть конкуренты, но мы готовы к этому — наше преимущество в большом интерактивном дисплее и поддержке весовых блюд. У других игроков этого нет.
Я видел интерактивные кассы самообслуживания в столовых в Китае и в Европе, терминалы там недоработаны, рынок еще не сформирован. Но технология так или иначе развивается, потому что ее поддержка стоит дешевле, чем оплата штата кассиров.
Я хочу, чтобы летом мы запустились полноценно. Точка безубыточности будет достигнута после установки 100 терминалов, мы надеемся, что это займет пару лет. В планах — сотрудничать с крупными игроками; в целом, со многими мы уже так или иначе взаимодействуем.
Конечно, я надеюсь вывести разработку на уровень, который позволит распространить наше решение на все площадки Сбера.
Что эксперты думают про Quick Dining Room
Елена Пономарева, основатель и гендиректор «Лаборатории трендов»
Автоматизация работы столовых с помощью ИИ — это хорошая идея, но она скорее «на вырост». Сейчас бизнесу, грубо говоря, не до этого. По идее, к таким стартапам я бы возвращалась через год или два. В первую очередь мы должны понимать, сколько в итоге будет стоить подобное решение для заведения. Если речь идет о столовой, то мы говорим о низком среднем чеке. Сможет ли обычный общепит себе это позволить?
Если мы говорим о корпоративной столовой в бизнес-центре — это другой разговор. Большие компании могут позволить себе внедрять технологические решения, особенно если впоследствии они позволят экономить.
Но давайте обратимся к опыту крупного ретейла. Недавно один из «топов» крупной торговой сети сказал мне, что ненавидит кассы самообслуживания. Человеку не хочется лишний раз думать, заморачиваться, сканировать товар, вечно что-то не получается — чувствуешь себя тупым. И если посмотреть на обычные продуктовые магазины, то можно увидеть все те же очереди у кассы. Многим покупателям проще подождать несколько минут, чтобы их обслужил сотрудник магазина, и им не пришлось ничего делать самостоятельно.
Людмила Голубкова, генеральный директор УК фонда «Астарта Капитал»
В моей десятилетней практике в качестве венчурного инвестора мне несколько раз встречались такие решения. При внешней привлекательности определения состава блюд по снимку с камеры это решение имеет много подводных камней.
.
Разрекламированная точность распознавания с камеры до сих пор составляет 60–70%. Даже в случае стандартного набора блюд (что сильно облегчит задачу) точность не будет высокой. Например, картофельное пюре и каша для дешевой камеры будут выглядеть одинаково. Дорогие камеры будут влиять на стоимость решения, кроме того, они могут быть недоступны из-за внешних ограничений.
.
Непонятно, какое еще оборудование будет задействовано в комплексной реализации решения. Скорее всего, потребуются весы и специальная порционная посуда.
.
В месте формирования заказа потребуется хорошая освещенность. В хороших столовых и кафе, как правило, свет приглушенный. Это диктуется не только экономикой, но и эргономикой. Принимать пищу надо в спокойной и расслабленной обстановке.
Когда мы автоматизируем процессы, то должны исходить не из прямой замены человека автоматом, а из выполняемой функции. Уже давно мы пользуемся вендинговыми автоматами, которые не заменяют баристу.
Еще 15 лет назад в Германии в самых дешевых супермаркетах были установлены автоматы по выпечке хлеба. Можно было подойти и в течение пары минут получить только что испеченную свежую булку или горячий пирожок. При этом сохраняются старые семейные пекарни, которые выполняют роль клуба, куда местные жители приходят не только купить свежий батон, но и поговорить по душам с хозяевами. Мне известны попытки молодых инженеров сконструировать робота-блинопека. Дальше раннего прототипа дело не продвинулось, хотя технических компетенций вполне хватало. Нужен был заинтересованный индустриальный партнер.
Я бы предложила команде проекта сделать пивот, то есть изменение направления стартапа. Предполагаю, что разработчики имеют компетенции в распознавании изображений. Сейчас на конвейерах различных производств требуются такие решения в составе недорогих отечественных робототехнических комплексов. Уже несколько лет небольшие команды (я их называют «малые КБ») ездят по стране и налаживают такие комплексы.
Арсений Даббах, основатель аналитической платформы Dsight
В целом, такие проекты можно назвать перспективными. Их стоит внедрять не только в вузовских, школьных и корпоративных столовых, но и в ресторанах самообслуживания, например в «Братьях Караваевых». Рынок достаточно объемный, но сам продукт нужно долго и тщательно настраивать, такое решение непросто разработать с технической точки зрения.
Если рассматривать выход на школьные столовые, то стоит учитывать, что это государственный сектор — на него сложно выйти.