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- 適用場景

校園、醫(yī)院、政府機關(guān)等食堂

面包店

快餐店

早餐店

火鍋店

- 多種支付方式

一卡通支付

手機支付

人臉支付

視頻介紹

- AI圖像識別技術(shù)

直接識別菜品

直接識別水果、面包、飲料等

直接識別包子、饅頭等的數(shù)量

能識別市面上所有餐盤

秒結(jié)算，不費芯

1秒識別

3秒結(jié)算

準確率99.6%以上

- 結(jié)算步驟

自助點餐

將托盤方式識別區(qū)

結(jié)算臺自動計價

人臉/手機/一卡通支付，支付完成，取走餐盤就餐

- 大數(shù)據(jù)分析

-營養(yǎng)數(shù)據(jù)-
-消費數(shù)據(jù)-
-用戶數(shù)據(jù)-
-終端數(shù)據(jù)-

營養(yǎng)數(shù)據(jù)

與專業(yè)營養(yǎng)機構(gòu)合作，推出膳食建議，為每一位食客建立個人健康數(shù)據(jù)檔案。
幾萬種菜品配方庫，覆蓋各大菜系；上千種食材原料庫，揭開菜品密碼；智能營養(yǎng)計算，自動核算菜品營養(yǎng)……

菜品營養(yǎng)成分表：三大營養(yǎng)素、微量元素數(shù)字化呈現(xiàn)
菜品營養(yǎng)標簽：直觀展現(xiàn)菜品營養(yǎng)特性
終端數(shù)據(jù)：運行狀態(tài)，系統(tǒng)日志，終端線上線下。

消費數(shù)據(jù)

深度挖掘、分析用戶飲食偏好、消費習(xí)慣、
支付方式等數(shù)據(jù)，打通線上線下，建立用戶畫像，幫助企業(yè)提供深度營銷服務(wù)。

用戶數(shù)據(jù)

用戶綁定注冊，形成數(shù)據(jù)報表，記錄用戶消費、支付等信息。

終端數(shù)據(jù)

用戶綁定注冊，形成數(shù)據(jù)報表，記錄用戶消費、支付等信息。

- 優(yōu)勢

縮短排隊時間，提高服務(wù)效率：

結(jié)算自動化，無需人工干預(yù)，極大地提升了結(jié)算效率，緩解了結(jié)算排隊擁堵的問題。

自動結(jié)算，節(jié)省人工，減少運營成本：

智能結(jié)算臺自動結(jié)算，每小時結(jié)算千余人次，相當(dāng)于三位服務(wù)員，節(jié)省人工，減少運營成本。

自助選餐，緩解菜品出品壓力：

自助選餐，菜品小份供應(yīng)，用餐者自由按份選取，后廚出品與用餐者選餐相分離，緩解高峰期菜品出品壓力，一次選餐一次結(jié)賬。

杜絕結(jié)算差錯，提使用者滿意度：

智能結(jié)算，避免人為差錯，自動算賬精確無誤，提使用者滿意度。

- 優(yōu)劣分析

常見餐廳模式	傳統(tǒng)自選模式	RFID自選模式	視覺自選模式
技術(shù)特點	使用大量人工，除了結(jié)算設(shè)施，無其他技術(shù)支持。	在每個餐盤下植入芯片，每個芯片寫入數(shù)據(jù)，通過結(jié)算臺射頻識別菜價。	AI圖像識別技術(shù)，人工智能深度學(xué)習(xí)，能直接識別菜品。
結(jié)算效益	服務(wù)員逐個核算菜品單價計算總價，結(jié)算速度慢。	因使用射頻技術(shù)，易受外部磁場、電場影響，整體識別效果一般。	AI圖像識別，支持人臉支付、一卡通支付、移動支付，識別靈敏度高，精度達99.6%以上。
維護運營		需要對每個餐盤寫入數(shù)據(jù)，費時耗力。芯片易受高溫、物理變形等影響，極易損壞，需定期更換餐盤。	使用操作簡單，可以通過遠程隨時批量更改。如：增加品類、調(diào)整售價只需平臺管理端錄入菜品信息即可。
優(yōu)劣分析	傳統(tǒng)模式劣勢：結(jié)賬速度慢，客戶排隊等待時間長，易算錯賬，浪費時間。	RFID劣勢：結(jié)算臺體積巨大；結(jié)算臺不斷發(fā)射電磁波，有一定輻射；定制餐盤昂貴，成本高；消毒時85度高溫就可能造成芯片損壞，后期損耗極大。	優(yōu)勢：設(shè)備小巧精致，適應(yīng)各種場景，可定制；餐盤無需植入芯片；能識別市面上所有餐盤；支持人臉支付、手機支付、一卡通支付。