ПІДХІД ДО АВТОМАТИЗАЦІЇ ЗАМОВЛЕНЬ У РЕСТОРАНІ З ВИКОРИСТАННЯМ ІТ-ТЕХНОЛОГІЙ

Анотація

Метою дослідження є підвищення оперативності обслуговування клієнтів та оптимізація робочих процесів у ресторанному бізнесі шляхом розробки автоматизованої системи приймання та оброблення замовлень через Telegram-бот. У роботі представлено інноваційний підхід, що поєднує використання сучасних мовних моделей на базі архітектури Transformer із функціональністю месенджер-бота для створення інтерактивного та персоналізованого сервісу. Методологія. Для досягнення мети проведено аналіз існуючих підходів до автоматизації процесів у ресторанній галузі. На основі отриманих даних розроблено Telegram-бот для приймання замовлень, який інтегрується з мовною моделлю Llama 3.1 Instruct 8B. Для обробки замовлень створено програму-менеджер, що взаємодіє з базою даних PostgreSQL. У роботі також досліджено ефективність запропонованого рішення у реальних умовах, тестуючи систему на коректність виконання ключових функцій, таких як оформлення замовлень і бронювання столиків. Наукова новизна. Використання Telegram-бота в поєднанні з сучасними мовними моделями забезпечує можливість обробки неструктурованих запитів, що недоступно для традиційних POS-систем. Особливістю підходу є інтеграція персоналізованого обслуговування, що враховує індивідуальні потреби клієнтів, а також відсутність необхідності у дорогому обладнанні чи тривалому навчанні персоналу. Система пропонує гнучкість і доступність, знижуючи витрати на впровадження та обслуговування. Висновки. Результати дослідження підтвердили ефективність розробленої системи. Telegram-бот стабільно виконує основні функції, забезпечуючи точність і швидкість обробки замовлень, а також підтримку інтерактивної взаємодії з клієнтами. Інтеграція з мовною моделлю дозволила значно підвищити рівень персоналізації обслуговування, що позитивно вплинуло на клієнтський досвід. Система легко інтегрується з існуючими програмними рішеннями, що робить її доступною для широкого кола закладів. Таким чином, запропоноване рішення сприяє оптимізації внутрішніх процесів у ресторанному бізнесі, встановлюючи нові стандарти автоматизації та обслуговування клієнтів.