Apa Saja Contoh Machine Learning di Bisnis F&B?

Machine learning sudah menjadi terobosan terkini yang dikenal mampu mengefisiensikan berbagai proses bisnis. Mulai dari start-up hingga multinasional kini mulai memanfaatkannya untuk menghasilkan output yang lebih menguntungkan di jangka panjang. Begitu juga pada industri F&B yang model bisnisnya cepat mengalami perubahan sehingga membutuhkan model prediksi akurat sehingga perusahaan dapat menyesuaikan selera konsumen.

Apa saja contoh penggunaan machine learning di bisnis F&B? Nah, pada artikel kali ini akan dijelaskan lebih lanjut beberapa contoh tersebut. Mulai dari personalisasi menu hingga mampu mengelola seluruh rantai pasokan agar berjalan lebih efektif dan efisien. Yuk, cari tahu lebih lanjut pada pembahasan di bawah ini!

1. Personalisasi Menu

Dalam personalisasi menu, machine learning berguna untuk menganalisis data riwayat pembelian dan preferensi pelanggan sehingga perusahaan bisa menyajikan rekomendasi menu yang lebih sesuai dengan selera masing-masing individu. 

Sebagai contoh, sebuah restoran yang menerapkan personalisasi menu melalui machine learning dapat menggunakan data histori pesanan untuk mengetahui bahwa pelanggan A cenderung menyukai hidangan pedas dan sering memesan makanan Asia. Dengan informasi ini, sistem dapat secara otomatis merekomendasikan menu yang berfokus pada hidangan pedas atau masakan Asia ketika pelanggan A mengakses daftar menu.

Selain itu, machine learning juga memungkinkan personalisasi menu yang disesuaikan seiring waktu dengan memperhitungkan perubahan preferensi pelanggan. Misalnya, jika pelanggan B yang sebelumnya sering memesan hidangan vegetarian mulai tertarik pada hidangan non-vegetarian, algoritma machine learning dapat menyesuaikan rekomendasi menu tersebut.

Dengan demikian, fungsi machine learning dalam personalisasi menu tidak hanya membantu restoran untuk memahami dan merespons lebih baik terhadap preferensi pelanggan, tetapi juga menciptakan pengalaman makan yang lebih sesuai dengan perubahan selera konsumen.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Manajemen Kualitas

Machine learning juga bisa dimanfaatkan untuk melakukan manajemen kualitas. Dengan cara mendeteksi anomali atau cacat pada produk secara otomatis. Algoritma machine learning dapat dilatih menggunakan data historis mengenai karakteristik visual dan sensorik dari produk yang memenuhi standar kualitas.

Sebagai contoh, pada lini produksi makanan, kamera yang terhubung dengan sistem machine learning dapat mengidentifikasi secara otomatis cacat pada produk seperti warna yang tidak sesuai, ukuran yang tidak konsisten, atau standar lainnya yang tidak sesuai. Ketika sistem mendeteksi anomali, maka akan menghasilkan peringatan atau bahkan secara otomatis menghentikan proses produksi untuk mencegah produk cacat lolos dan dikonsumsi konsumen.

Selain itu, machine learning juga dapat berkontribusi pada perbaikan berkelanjutan dalam manajemen kualitas dengan mengidentifikasi tren dan pola dalam data kualitas produk dari waktu ke waktu. Misalnya, algoritma dapat mengenali pola tertentu yang mengindikasikan penurunan kualitas bahan baku atau mengidentifikasi langkah-langkah spesifik dalam proses produksi yang rentan terhadap kecacatan. 

Dengan informasi ini, perusahaan dapat melakukan perubahan dalam rantai pasok atau proses produksi untuk meningkatkan kualitas secara keseluruhan. Jadi, machine learning tidak hanya responsif terhadap cacat produk, tetapi juga berpotensi untuk meningkatkan proses manajemen kualitas dan memastikan produk memenuhi standar kualitas.

3. Prediksi Permintaan & Persediaan

Algoritma machine learning dapat memproses data historis penjualan, faktor musiman, tren konsumen, dan variabel lainnya untuk membangun model prediksi permintaan yang lebih akurat. Sebagai contoh, seorang distributor makanan dapat menggunakan machine learning untuk menganalisis pola pembelian pelanggan, meramalkan peningkatan permintaan selama periode tertentu seperti liburan, dan memperhitungkan dampak perubahan cuaca pada pola konsumen.

Dengan demikian, perusahaan dapat mengelola persediaan dengan lebih efisien, mengurangi risiko stok berlebihan atau kekurangan. Selain itu, machine learning juga dapat digunakan untuk memperbarui dan meningkatkan model prediksi secara kontinu seiring waktu.

Dengan memantau data aktual, algoritma dapat menyesuaikan prediksi berdasarkan perubahan perilaku konsumen atau faktor pasar lainnya. Dengan cara ini, perusahaan dapat mengoptimalkan perencanaan persediaan, mengurangi biaya penyimpanan, dan menghindari kehilangan penjualan akibat kekurangan stok.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Pengelolaan Rantai Pasok

Algoritma machine learning dapat diterapkan untuk menganalisis data dari seluruh rantai pasok, termasuk peramalan permintaan, pengelolaan persediaan, pengangkutan, dan logistik. Sebagai contoh, perusahaan dapat menggunakan machine learning untuk memprediksi fluktuasi permintaan, mengidentifikasi pola pengiriman yang optimal, dan mengoptimalkan rute pengiriman berdasarkan faktor-faktor seperti lalu lintas, cuaca, dan biaya bahan bakar.

Selain itu, machine learning juga dapat membantu dalam mengidentifikasi potensi risiko dalam rantai pasok, seperti gangguan dalam produksi atau ketidakpastian dalam persediaan bahan baku. Algoritma dapat menganalisis data historis dan faktor eksternal untuk memprediksi risiko-risiko ini, memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan preventif atau mengembangkan strategi kontingensi. 

Sebagai contoh, ketika terjadi krisis atau perubahan dalam kebijakan perdagangan global, machine learning dapat membantu perusahaan mengidentifikasi dampak potensial pada rantai pasok mereka dan mengambil tindakan untuk memitigasi risiko tersebut. Jadi bisa dikatakan, machine learning berperan menjadikan rantai pasok lebih responsif, adaptif, dan mampu beradaptasi dengan perubahan dinamika pasar.

Machine learning ternyata memiliki peran yang cukup signifikan ya di bisnis F&B. Ingin mengenal lebih lanjut contoh machine learning di bidang lainnya? Kalian bisa pelajari di  DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya