一种全自动化餐厅管理系统的制作方法

本发明涉及餐厅自动化，具体为一种全自动化餐厅管理系统。

背景技术：

1、传统的餐厅还是通过服务员将菜品从后厨传送到客人餐桌，此种传菜方式耗时耗力，还有可能出现传错餐桌的情况，工作效率较低。而且随着现在服务业人工成本的不断提高，并且受人员流动影响较大，目前很多大餐厅已开始采取半智能化的传菜服务系统或机器人；并且随着现代智能设备的普及，使得各种智能设备、传感器等应用范围越来越广，智能化操作系统已快速适用于各类型的餐饮行业中。

2、但是现有的全自动化餐厅管理系统中大多被动的接收餐厅中的每日数据，且在网络与线下点评中，现有的餐厅也并不能对当下的数据进行收集，只是餐厅的管理人员偶尔观察一下餐厅的差评对餐厅进行适应性调整，整体管理都较为松散，为此，提出一种全自动化餐厅管理系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种全自动化餐厅管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种全自动化餐厅管理系统，包括：顾客记录模块、点餐模块、服务器、库存管理模块、自动化设备模块、收银模块和数据分析模块；

3、其中，顾客记录模块与点餐模块交互连接，点餐模块与服务器交互连接；

4、其中，顾客记录模块还包括手机点餐平台记录单元、第三方平台记录单元、桌面记录单元和网络评分记录单元；

5、手机点餐平台记录单元放置于餐厅桌面上，且手机点餐平台记录单元包括蓝牙智能交互音箱，外部显示屏和通信模组；

6、顾客记录模块中通过手机点餐平台记录单元、第三方平台记录单元、桌面记录单元和网络评分记录单元分别记录客户与餐厅有关的信息数据，并将收集到客户有关餐厅的信息数据传输到服务器中，通过服务器将信息数据通过通信模组传输到云平台与数据分析模块中进行数据分析。

7、优选的，所述桌面语音记录单元中，蓝牙智能交互音箱中设置主动记录语音按钮，餐厅用于通过主动记录语音按钮记录当前餐厅的用餐评价，外部显示屏和通信模组同时连接点餐模块与服务器，外部显示屏显示点餐系统ui界面，辅助餐厅用户自主点餐；

8、第三方平台记录单元联合外卖平台、配送平台与支付平台，记录餐厅用户在当前餐厅的外卖、配送与支付系统的选择信息；

9、手机点餐平台记录单元记录当前餐厅用户使用手机扫描二维码点餐所产生的点餐信息与用户信息；

10、网络评分记录单元用于记录当前餐厅网络推广中各平台所产生的评价信息；

11、顾客记录模块与数据分析模块交互连接，数据分析模块通过顾客记录模块与服务器中记录的数据进行联合分析。

12、优选的，所述数据分析模块中使用基于内容的推荐分析单元与深度学习推荐算法单元进行联合数据分析；

13、基于内容的推荐分析单元收集手机点餐平台记录单元、第三方平台记录单元、桌面记录单元和网络评分记录单元分别记录客户与餐厅有关的信息数据，收集数据整合后，将数据特征提取为第一向量，并与服务器中当前餐厅的菜单、位置和价格使用词袋模型表示为第二向量，使用余弦相似度算法similarity(a,b)＝dot_product(a,b)/(norm(a)*norm(b))计算餐厅当前高评价与低评价信息；

14、其中，a和b分别表示第一向量与第二向量，dot_product(a,b)表示a和b的内积，norm(a)和norm(b)分别表示a和b的模长；

15、根据计算结构得出餐厅信息与用餐用户之间的历史行为和偏好，得出用户对餐厅的兴趣度，然后根据兴趣度进行排序，得出当前餐厅用户和当前餐厅内部有关信息从高到低的整体排序。

16、优选的，基于深度学习推荐分析单元收集手机点餐平台记录单元、第三方平台记录单元、桌面记录单元和网络评分记录单元分别记录客户与餐厅有关的信息数据，收集到的信息使用分词和去除停用词进行文本处理，将文本转化为数值化的词向量；

17、使用卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)，对收集的信息进行特征提取，使用预训练的词向量模型word2vec来获取词语的语义信息；

18、对用户类的历史信息进行建模，使用transformer模型，将用户的信息序列编码为用户的表示向量；

19、对餐厅的评价信息进行建模，可以使用rnn或transformer等模型，将餐厅的评价序列编码为餐厅的表示向量；

20、根据用户的表示向量和餐厅的表示向量，计算用户对餐厅的兴趣度得分，使用余弦相似度进行计算；

21、根据计算结构得出餐厅信息与用餐用户之间的历史行为和偏好，得出用户对餐厅的兴趣度，然后根据兴趣度进行排序，得出当前餐厅用户和当前餐厅内部有关信息从高到低的整体排序。

22、优选的，所述库存管理模块中包括实时库存跟踪单元、自动订购和补货单元、智能预警和提醒单元、自动化库存调整单元、和报告单元和移动端支持单元；

23、所述库存管理模块通过服务器与数据分析模块交互连接。

24、优选的，所述库存管理模块中库存量＝初始库存量+进货量-销售量-数据分析模块的分析数值；

25、其中，初始库存量：餐厅开始运营时的初始库存量进货量：餐厅从供应商处购买的食材和物品的数量销售量：餐厅实际销售出去的食品数量评价量：顾客对餐厅食品的数据分析评价，根据数据分析评价的好坏来调整库存量。

26、优选的，自动化设备模块分别与云平台和数据分析模块交互连接，自动化设备模块与云平台交互连接用于通过云平台向餐厅的自动化设备输送指令。

27、优选的，自动化设备模块每日运行数据均传输到数据分析模块中，库存管理模块实时数据传输到数据分析模块中，顾客记录模块中的数据每日凌晨三时输送到数据分析模块中，数据分析模块每日凌晨四时将计算完成后的数据传输到服务器中，并通过服务器传输到餐厅的显示器上。

28、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

29、本发明中，在餐厅的运行过程中通过服务器整合餐厅数据，并通过顾客记录模块实时整合当天餐厅的评价，并根据数据分析模块对当天餐厅的评价信息进行整合、分词和排序，实时记录餐厅客户所输出的关于餐厅的信息，并根据整合、分词和排序后的评价信息及时输送到服务器与餐厅的显示器中，方便管理层人员根据信息加强管理，增加管理的紧密度。

技术特征：

1.一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于，包括：顾客记录模块、点餐模块、服务器、库存管理模块、自动化设备模块、收银模块和数据分析模块；

2.根据权利要求1所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：所述桌面语音记录单元中，蓝牙智能交互音箱中设置主动记录语音按钮，餐厅用于通过主动记录语音按钮记录当前餐厅的用餐评价，外部显示屏和通信模组同时连接点餐模块与服务器，外部显示屏显示点餐系统ui界面，辅助餐厅用户自主点餐；

3.根据权利要求1所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：所述数据分析模块中使用基于内容的推荐分析单元与深度学习推荐算法单元进行联合数据分析；

4.根据权利要求3所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：基于深度学习推荐分析单元收集手机点餐平台记录单元、第三方平台记录单元、桌面记录单元和网络评分记录单元分别记录客户与餐厅有关的信息数据，收集到的信息使用分词和去除停用词进行文本处理，将文本转化为数值化的词向量；

5.根据权利要求1所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：所述库存管理模块中包括实时库存跟踪单元、自动订购和补货单元、智能预警和提醒单元、自动化库存调整单元、报告单元和移动端支持单元；

6.根据权利要求5所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：所述库存管理模块中库存量＝初始库存量+进货量-销售量-数据分析模块的分析数值；

7.根据权利要求1所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：自动化设备模块分别与云平台和数据分析模块交互连接，自动化设备模块与云平台交互连接用于通过云平台向餐厅的自动化设备输送指令。

8.根据权利要求1所述的一种全自动化餐厅管理系统，其特征在于：自动化设备模块每日运行数据均传输到数据分析模块中，库存管理模块实时数据传输到数据分析模块中，顾客记录模块中的数据每日凌晨三时输送到数据分析模块中，数据分析模块每日凌晨四时将计算完成后的数据传输到服务器中，并通过服务器传输到餐厅的显示器上。

技术总结
本发明公开了一种全自动化餐厅管理系统，包括：顾客记录模块、点餐模块、服务器、库存管理模块、自动化设备模块、收银模块和数据分析模块；其中，顾客记录模块与点餐模块交互连接，点餐模块与服务器交互连接；其中，且手机点餐平台记录单元包括蓝牙智能交互音箱，外部显示屏和通信模组，在餐厅的运行过程中通过服务器整合餐厅数据，并通过顾客记录模块实时整合当天餐厅的评价，并根据数据分析模块对当天餐厅的评价信息进行整合、分词和排序，实时记录餐厅客户所输出的关于餐厅的信息，并根据整合、分词和排序后的评价信息及时输送到服务器与餐厅的显示器中，方便管理层人员根据信息加强管理，增加管理的紧密度。

技术研发人员：陈梓溪
受保护的技术使用者：陈梓溪
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24