基于物联网数据链的全自动无人咖啡厅监控管理系统的制作方法

本发明涉及全自动无人咖啡厅监控管理，具体为基于物联网数据链的全自动无人咖啡厅监控管理系统。

背景技术：

1、传统咖啡厅采用人工轮班站岗的方式进行咖啡制作和服务，其自动化程度不高，且咖啡品质易受到人工自身工作素养的影响，同时传统咖啡厅营业时间较短，无法为顾客提供更长效、优质的服务，大幅度提升了咖啡厅营业的人工成本和时间成本，不利于对其进行信息化管理。

2、传统咖啡厅采用的咖啡菜单通常是固定菜单或者在设定周期内更换的菜单，而不是通过对顾客的爱好进行获取和分析，进而进行个性化菜单生成，无法提高顾客与咖啡厅之间的粘合度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于物联网数据链的全自动无人咖啡厅监控管理系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于物联网数据链的全自动无人咖啡厅监控管理系统，包括：

3、数据获取模块，用于对各目标顾客对应各次历史点单的咖啡信息进行获取，同时对各目标顾客对应的倾向咖啡口味进行获取。

4、菜单推荐分析模块，用于对各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的点单率和倾向咖啡配比进行分析，并对各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的倾向程度评估系数进行分析，进而对各目标顾客对应的智能推荐咖啡菜单进行分析，同时对各目标顾客进行相应的推荐显示。

5、点单制作执行模块，用于对各目标顾客对应的选定餐点进行相应的咖啡工序制作。

6、监控管理模块，用于对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖数据进行监控，并对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的用餐评价进行获取。

7、报表生成模块，用于对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的受众评估系数进行分析，并由此对目标咖啡厅对应设定周期的数据报表进行生成。

8、显示终端，用于对目标咖啡厅对应设定周期的数据报表进行相应的显示。

9、数据库，用于存储目标咖啡厅对应各咖啡产品的咖啡类型、咖啡豆种类、常规咖啡配比，存储各种类咖啡豆对应的醇度、苦度、酸度。

10、作为本发明的进一步改进，咖啡信息包括咖啡产品名称和选定咖啡配比，选定咖啡配比为糖量、奶量，所述倾向咖啡口味具体为：倾向醇度、倾向苦度、倾向酸度、倾向奶量、倾向糖量，倾向咖啡类型。

11、作为本发明的进一步改进，对各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的点单率和倾向咖啡配比进行分析，其具体分析过程如下：

12、从各目标顾客对应各次历史点单的咖啡信息中提取各目标顾客对应各次历史点单的咖啡产品名称，并由此统计各目标顾客对应各咖啡产品的点单次数，记为，i表示为各目标顾客的编号，，j表示为各咖啡产品的编号，。

13、通过计算得到各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的点单率。

14、从各目标顾客对应各次历史点单的咖啡信息中提取各目标顾客对应各次历史点单的选定咖啡配比，由此得到各目标顾客对应各次历史点单的咖啡产品的选定咖啡配比，并进行综合整理分析，得到各目标顾客对应各咖啡产品的选定咖啡配比集合。

15、从各目标顾客对应各咖啡产品的选定咖啡配比集合中提取各目标顾客对应各咖啡产品的各次选定糖量和各次选定奶量，并从中筛选出众数选定糖量和众数选定奶量，作为各目标顾客对应各咖啡产品的倾向糖量和倾向奶量，得到各目标顾客对应各咖啡产品的倾向咖啡配比。

16、作为本发明的进一步改进，对各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的倾向程度评估系数进行分析，其具体分析过程如下：

17、从数据库中提取目标咖啡厅对应各咖啡产品的咖啡类型、咖啡豆种类、常规咖啡配比，同时将各咖啡产品对应的咖啡豆种类与存储的各种类咖啡豆对应的醇度、苦度、酸度进行匹配，得到目标咖啡厅对应各咖啡产品的醇度、苦度、酸度，分别记为；

18、从各目标顾客对应的倾向咖啡口味中提取各目标顾客对应的倾向醇度、倾向苦度、倾向酸度，分别记为；

19、依据公式计算出各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的咖啡豆匹配评估指数，e表示为自然常数，分别表示为设定的允许醇度差、允许苦度差、允许酸度差，分别表示为设定的醇度、苦度、酸度对应的评估因子；

20、从各目标顾客对应的倾向咖啡口味中提取各目标顾客对应的倾向咖啡类型，并将目标咖啡厅对应各咖啡产品的咖啡类型与各目标顾客对应的倾向咖啡类型进行匹配，若某咖啡产品的咖啡类型与某目标顾客对应的倾向咖啡类型匹配成功，则将该咖啡产品记为匹配咖啡产品，并提取设定的匹配咖啡产品对应的类型影响因子作为该咖啡产品对应的类型影响因子；反之，则将该咖啡产品记为其他咖啡产品，同时提取设定的其他咖啡产品对应的类型影响因子作为该咖啡产品对应的类型影响因子，由此统计各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的类型影响因子，记为；

21、依据公式计算出各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的口味倾向评估指数，分别表示为设定的类型影响因子、点单率对应的口味倾向评估因子；

22、依据公式计算出各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的倾向程度评估指数，分别表示为设定的咖啡豆匹配评估指数、口味倾向评估指数对应的倾向程度评估因子。

23、作为本发明的进一步改进，对各目标顾客对应的智能推荐咖啡菜单进行分析，其具体分析过程如下：

24、将各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的倾向程度评估指数按照从大到小的顺序依次进行排列，得到各目标顾客对应目标咖啡厅的菜单推荐顺序；

25、将各目标顾客对应目标咖啡厅内各咖啡产品的倾向咖啡配比放置在各目标顾客对应目标咖啡厅的菜单推荐顺序中各咖啡产品的推荐配比内，以此构建各目标顾客对应的智能推荐咖啡菜单。

26、作为本发明的进一步改进，目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖数据具体为：目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖量、各次售卖的糖量消耗、各次售卖的奶量消耗。

27、作为本发明的进一步改进，对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的受众评估系数进行分析，其具体分析方式如下：

28、从目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的用餐评价中提取各情感关键词，并将各情感关键词与设定的各情感类型对应的情感关键词集合进行匹配，得到目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的各情感类型的各条用餐评价，同时统计目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的各情感类型的用餐评价条数，记为，f表示为各情感类型的编号，；

29、依据公式计算出目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的用餐评价评估指数，表示为设定的第f个情感类型对应的评估因子；

30、将目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖量记为，并依据公式计算出目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的受众评估系数，分别表示为设定的售卖量、用餐评价评估指数对应的系数因子。

31、作为本发明的进一步改进，对目标咖啡厅对应设定周期的数据报表进行生成，其具体生成方式如下：

32、基于目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖数据获取各咖啡产品对应的总消耗糖量和总消耗奶量，同时基于目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖数据获取目标咖啡厅对应设定周期内各种类咖啡豆的消耗量；

33、将目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的受众评估系数按照从大到小的顺序依次进行排列，由此构成目标咖啡厅对应设定周期内的咖啡受众排行榜，并将各咖啡产品对应的总消耗糖量和总消耗奶量放置在目标咖啡厅对应设定周期内的咖啡受众排行榜对应位置上，进而将目标咖啡厅对应设定周期内各种类咖啡豆的消耗量放置在目标咖啡厅对应设定周期内的咖啡受众排行榜对应位置上，由此构成目标咖啡厅对应设定周期的数据报表。

34、本发明的有益效果：

35、本发明通过无人咖啡厅监控管理系统对咖啡厅的咖啡制作和服务进行监控和管理，不仅在很大程度上提升了自动化程度和智能化程度，同时在一定程度上避免了因人工自身工作素养对应咖啡品质造成的影响，无人咖啡厅监控管理系统有效弥补了传统咖啡厅中营业时间较短的问题，能够为顾客提供更长效更优质的服务，在极大限度上节省了咖啡厅的人工成本和时间成本，更加有利于对其进行信息化和统一化管理。

36、本发明通过对各目标顾客对应各次历史点单的咖啡信息和其对应的倾向咖啡口味进行获取，并由此对其进行的智能推荐咖啡菜单，实现了对各目标顾客对应推荐菜单的针对性分析，能够有效提升顾客与咖啡厅之间的粘合度。

37、本发明通过对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的售卖数据进行监控，并对目标咖啡厅对应设定周期内各咖啡产品的用餐评价进行获取，由此对目标咖啡厅对应设定周期的数据报表进行自动生成，大大缩短了咖啡厅内盘货的耗费时长，能够更加直观地了解到咖啡厅在设定周期内的各咖啡产品的受众率，规避了人工盘货出现的差异性。