ZDNet至顶网软件频道消息: 在向来以严谨认真著称的日本,连锁餐饮业的管理细致入微,甚至可以细致到每一盘寿司的制作时间。能做到这般精细的管理,原因除了日本企业家天生的认真,还要归功于一款久负盛名的商务智能系统——文雅科的Dr.Sum EA。
日本文雅科运营总监木村裕一在接受记者采访时表示,日本的连锁餐饮业为了严格把控质量,往往对餐饮运营的每一个环节都有量化要求,这样就产生了大量的业务数据,然而各门店对业务数据的单独掌管,导致餐饮企业积累的数十亿条数据未能有效利用,所以现在连锁餐饮企业最关心的就是如何能高效挖掘数据价值。
总部设在大阪的Sushiro一直以来都是日本寿司连锁的龙头企业,在日本境内拥有345家店铺的Sushiro于1992年发明寿司机器人,2002年首创在寿司盘子上嵌入IC卡管理鲜度。正是这样一家不断创新的餐饮企业,富有远见地将文雅科Dr.Sum EA商务智能系统应用在了连锁管理上,再一次实现了智能化管理的飞跃。
资料来源:文雅科(上海)信息技术有限公司
原来,Sushiro集团需要技术人员工作3天才能实现一次对数据的处理,现在,在采用了Dr.Sum EA与MotionBoard之后,实现了零编程的处理数据,集团总部可以实时掌握各单品的销售状况,以及各部门、各门店之间的数据交换和共享。此外,对于各门店来说,对就餐高峰期以及客人的口味的预测可以不再完全依赖店长的经验判断,Dr.Sum EA建立在大数据分析上得出的结论可以帮助各门店最大化利用库存商品资源。而对于集团总部来说,现在的系统带来的管理变革也是之前难以想象的,根据数以亿计的统计数据,Dr.Sum EA为集团决策层提供了每一款产品的详细分析,使最高层管理者可以清楚的知道每一种食品在客户群中的反响以及未来销售走势,这种数据分析不仅仅是整体的,还可以具体到某一门店内的情况,使集团总部详细掌握各门店的发展状况。
与Sushiro类似的是,日本赛百味在选择POS系统时也十分看重系统的便捷性和通用性。据中国软件网了解,日本赛百味的需求主要是:低成本、短时间内导入BI项目,不使用专用App,不需经过IT培训也能操作系统。赛百味选择的是文雅科Dr.Sum EA,在经过短短两个月的时间,赛百味的市场人员就能够制作出满足总部需求的数据统计分析报表了。
如今,随着餐饮连锁业竞争的日趋激烈,各餐饮企业纷纷在管理上谋求提升空间,文雅科作为日本商务智能系统的领导者,正在越来越广泛的服务全世界的餐饮企业。现在,来到中国的文雅科正致力于为更多连锁餐饮企业提供商务智能解决方案,以多年来服务餐饮连锁业的经验和强大的数据分析能力与中国餐饮企业共同构建高度智能的连锁经营模式。文雅科将与中国连锁餐饮业携手走向高效、智能、便捷的大数据时代。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。