| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | 1С-Рарус |
| Дата последнего релиза: | 2025/12/12 |
| Отрасли: | Туризм, гостиничный и ресторанный бизнес |
| Технологии: | Системы автоматизации торговли, Системы видеоаналитики |
Основные статьи:
Запуск сервиса распознавания блюд для общепита
12 декабря 2025 года компания «1С Рарус», разработчик решений для цифровизации предприятий общественного питания, сообщила о запуске сервиса распознавания блюд. AI-кассы работают на базе технологии машинного зрения, ускоряя процесс оформления заказов.
По информации компании, сервис ориентирован на сегмент предприятий HoReCa, включая столовые, кафе, операторов питания и предприятия быстрого обслуживания. Кассовые решения с автоматическим распознаванием блюд апробированы на пилотных внедрениях в заводских столовых и компаниях, специализирующихся на организации индустриального кейтеринга.
Как работает сервис:
- Сканирование блюд: Поднос с тарелками размещается под камерой — умная касса сканирует заказ за пару секунд.
- Проверка заказа: На экране отображается список блюд — клиент проверяет, все ли верно, и подтверждает заказ.
- Оплата: Расчет выполняется через банковский терминал или по карте питания — без участия кассира.
«1С-Рарус AI Касса» автоматически распознает состав заказа, даже если блюда лежат на одной тарелке, определяет комплексные обеды, контролирует отсутствие рук над подносом, настраивает подсветку под условия помещения. Встроенный 2D-сканер может считывать штрихкоды и QR-коды товаров, подлежащих маркировке.
Использование искусственного интеллекта в кассовом решении открывает возможности для цифровой трансформации предприятий общественного питания. Наряду с фронт-офисными решениями «1С:Фастфуд» и «1С:Ресторан» умные кассы дополняют бэк-офисные системы «1С:Общепит» и «1С:Управление предприятием общепита», обеспечивая цифровизацию процессов управления, учета и обслуживания.
| | Мы научились эффективно обобщать данные. На пилотных проектах мы каждый раз заново собирали датасеты и учили нейросеть распознавать классы блюд. Теперь же сокращено время запуска новых проектов — практически стартуем "из коробки" в день установки оборудования. А на предприятиях с несколькими кассами и единым меню можно дообучать всю систему с одного терминала. В дальнейшем планируем использовать накопленные данные для расширения сценариев применения разработанной технологии, например, для оценки качества работы персонала и управления объектами. | |





