Die Gastronomiebranche steht vor großen Herausforderungen in Bezug auf Arbeit, Qualitätskontrolle und Nachhaltigkeit, die durch die Pandemie noch verschärft werden. Nach Laut NSF International, einer Organisation für Produkttests und -zertifizierung, empfanden mehr als die Hälfte der Manager von Schnellrestaurants (QSR) die Personalfluktuation als ein Problem für ihr Unternehmen, wobei 20 % angaben, dass dies in der Vergangenheit die größten negativen Auswirkungen auf den Betrieb hatte mehrere Monate. Einer von zehn Managern und Mitarbeitern gab in einer Februar-Umfrage gegenüber NSF zu, dass sie angesichts eines hohen Auftragsvolumens kürzlich automatische Reinigungszyklen übersprungen oder Fehlermeldungen an Geräten ignoriert haben.
Ingo Stork-Wersborg beansprucht seine Firma, PreciTaste, hat die Lösung – mit der Schlüsselzutat KI. PreciTaste verkauft einen Service, der die Lebensmittelqualität in Schnellküchen überwacht und Angebot und Nachfrage vorhersagt, um den Mitarbeitern Empfehlungen für die Auftragsvorbereitung zu geben.
PreciTaste wurde bis heute gebootstrapped, was den Abschluss der 24-Millionen-Dollar-Serie-A-Runde des Startups markiert. Melitas Ventures und Cleveland Avenue LLC leiteten die Tranche gemeinsam unter Beteiligung von Investoren, darunter die CEOs von Burger King und McDonald’s sowie Enlightened Hospitality Investments, der von Danny Meyer, CEO von Shake Shack, mitbegründete Fonds.
„Die Pandemie hat den Bedarf an digitaler Optimierung im QSR-Bereich erhöht. Während andere Branchen eine Verlangsamung erleben, konzentrieren sich Gastronomiebetriebe weiterhin verstärkt auf digitale Lösungen, um die Kücheneffizienz zu steigern, was ein wichtiger Faktor bei der Sicherung unserer … Finanzierung ist“, sagte Stork-Wersborg gegenüber Tech. „Für einen QSR-Betreiber ist PreciTaste eine etablierte Plattform für präzises, bedarfsgerechtes Kochen. Es maximiert die Effizienz, verbessert die Qualität und reduziert Lebensmittelverschwendung durch sein proprietäres „always-on“-Küchenmanagementsystem. Die Technologie reduziert nachweislich Gemeinkosten und Lebensmittelverschwendung, indem sie die Besatzungen anweist, nur so viel zu kochen, wie sie benötigen, und ist hochgradig skalierbar.“
Bildnachweis: PreciTaste
Stork-Wersborg gründete PreciTaste vor über einem Jahrzehnt zusammen mit seiner Frau Laura, aufbauend auf einer Technologie, die ursprünglich an der Technischen Universität München entwickelt wurde. Das Unternehmen begann als PreciBake und konzentrierte sich auf die Automatisierung von Backprozessen in kommerziellen Backöfen.
Das aktuelle Flaggschiff von PreciTaste ist darauf ausgelegt, ein breiteres Aufgabenspektrum zu bewältigen, z. B. wie viele Burger vor einem Ansturm in der Mittagspause zubereitet werden müssen. Erstens prognostiziert das System die Nachfrage, indem es den Ladenverkehr (über Kameras), Point-of-Sales-Systeme und verfügbare Bestände überwacht. Dann verwendet es zusätzliche Kameras in der Küche, um den Vorrat zu prüfen und die Menge der zu kochenden Speisen zu bestimmen.
Vorschläge (z. B. „Zwei Burger-Patties grillen“, „Brot 40 Minuten bei 375 Grad backen“) werden über Touchscreens an die Besatzungen weitergeleitet. Sie sehen auch Warnungen, wenn Bestellungen ungenau sind, je nachdem, ob ein QSR-Operator sich entscheidet, die Funktion zu aktivieren. Manager können den Betrieb in einem oder mehreren Restaurants per Fernzugriff über das Backend überwachen.
Laut Stork-Wersborg kann PreciTaste eine beträchtliche Menge – 85 % – der Lebensmittelverschwendung an der Verkaufsstelle beseitigen, eine Behauptung, die wahrscheinlich das Interesse potenzieller Restaurantkunden wecken wird. Aufgrund der Inflation stiegen die Preise für Schnellgerichte im Mai um 7,3 %, was die Gäste dazu veranlasste, ihre Ausgaben zu kürzen. Eine neuere Umfrage fanden heraus, dass 54 % der Verbraucher in den USA seltener auswärts essen, während 33 % sich dafür entscheiden, bei ihrer Restaurantauswahl „nach unten zu gehen“.
Bildnachweis: PreciTaste
Aber KI-Systeme sind nur so genau wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Enttäuschenderweise weigerte sich Stork-Wersborg zu sagen, welche Proben verwendet wurden, um die Algorithmen von PreciTaste zu trainieren, und ob das System bei verschiedenen Arten von Lebensmitteln und Kücheneinrichtungen gleich gut funktioniert.
„PreciTaste nutzt proprietäre Datenerweiterung [machine] Lernmethoden, die auf seiner riesigen, schnell wachsenden Foodservice-Datenbibliothek basieren, die Bilddaten von den 19.000 Mahlzeiten hinzufügt, die alle fünf Minuten zubereitet werden und die wir derzeit verfolgen, um unseren Kunden Computer Vision anzubieten, die in großem Maßstab und in mehreren Regionen funktioniert“, sagt Stork-Wersborg sagte. „Damit seine Computer Vision in jeder Küche funktioniert, einschließlich unbekannter Umgebungen oder Situationen, verwendet PreciTaste seine wachsenden Simulationsdaten für Lebensmittelabläufe in seiner Pipeline für maschinelles Lernen, um die Robustheit zu erhöhen, die Daten von verschiedenen Fettigkeitsgraden, Seitenverhältnissen, Küchengeräten (einschließlich Handschuhe), Okklusionen und mehr.“
Auf die Frage nach einem anderen heißen Thema – Datenschutz – sagte Stork-Wersborg, dass Kameradaten „in den meisten Fällen“ sofort gelöscht werden. Ein Konkurrent von PreciTaste, Agot AI, wurde beschrieben wenig schmeichelhaft von einigen Veröffentlichungen als „Überwachung„Kleidung.
„PreciTaste bietet eine Offline-First-Edge-KI-Lösung. Daher haben wir die volle Kontrolle darüber, was mit den Daten der Kunden passiert, und können ihre Datenschutzanforderungen und Richtlinien zur Datenaufbewahrung berücksichtigen“, sagte Stork-Wersborg. „Da unser Modelltraining und unsere Optimierung Rechenressourcen erfordern, die am Edge nicht verfügbar sind, werden einige Daten anonymisiert und auf unsere Server hochgeladen. Die meisten Daten werden am Rand analysiert und in den meisten Fällen sofort gelöscht.“
Stork-Wersborg sagt, dass das Prep-Monitoring-System von PreciTaste jetzt an über 1.500 Standorten installiert ist, einschließlich einer „wachsenden Liste“ von Fast-Casual-Restaurants in den USA. (Er würde keine Marken nennen.) Aber das Unternehmen könnte angesichts der Konkurrenz von Dragontail Systems, Leanpath, Winnow, Miso Robotics und dem zuvor erwähnten Agot einen schwierigen Weg zu zukünftigem Wachstum vor sich haben.
Stork-Wersborg argumentierte, dass die technologische Überlegenheit den Unterschied zwischen PreciTaste ausmacht.
Bildnachweis: PreciTaste
„Das System sammelt Daten, die nicht nur den Restaurants dabei helfen, effizienter zu arbeiten, sondern es dem Management auch ermöglichen, zu überprüfen, ob die Betriebsverfahren eingehalten werden, selbst wenn kein Management vor Ort ist. Auf diese Weise beseitigt es einen blinden Fleck und stellt dem Top-Level-Management zuvor nicht verfügbare Zahlen zur Verfügung, auf die sie ihre Entscheidungen stützen können“, sagte Stork-Wersborg. „PreciTaste bietet eine KI-Küchenmanagementlösung, die fortschrittliche Computer Vision und Deep Learning kombiniert.“
PreciTaste beschäftigt 98 Mitarbeiter in Deutschland, Indien und den USA und plant, bis Ende des Jahres über 25 Mitarbeiter einzustellen.