第248章 科技是把双刃剑

学霸的算力系统梅克马内第 249 / 281 章2,340 字

外卖行业标准化方案终于出炉了。

虽然林远如今的身份和境外资本有着千丝万缕的联系,但是龙国就是这一点好——知人善任。

林远在推出的外卖标准化方案中,对AI管理员算法进行了限制,没有让算法不受约束地延伸枝杈。

他引入了“算法税”的概念。

由于算法会带来标准化,从而为批量化扫清道路,而批量化意味着规模化。规模化又天生适合与大资本融合。

于是算法加持之后的外卖行业就难免会出现工业革命之后,标准化和批量化加持下,农业革命变得不堪一击。

对照到现实生活中,那就是大型餐饮连锁企业对中小餐饮商家的碾压态势。

原本中小商家可以凭借口味和特色上的差异化,来实现和大型餐饮企业不同赛道上的竞争。中小商家更容易在餐品特色和口味上玩出花头,而大型餐饮连锁企业则受限于自身体量,必须走标准化易复刻的路子。

就像KFC一般,它不可能在一个城市弄出一堆不同口味的东西来。

因为这会严重拖累它的产品开发以及采购备货。

餐品的种类和生产步骤一多,那就没法通过大规模采购和批量化标准化生产来压低成本,进而大型餐饮连锁企业赖以生存的规模化效应就不存在了。

设想下,假如KFC给进门的客户一份菜单,那份菜单上写着上百种食物。那KFC是不是每家店都要配备一个大厨,每家店都要根据自身的经营情况独立采购食材。

最终大家会发现,那还搞什么连锁餐饮。这套玩法弄下去的结果不就是一家家小饭店嘛。

但是,AI管理者算法让这些问题迎刃而解。

首先员工培训。

即便是上百种餐品,哪怕是上千种餐品,也只需要连锁餐饮总部完成一次性的开发即可。剩下的员工烹饪培训过程,以及相应的考核过程,可以完全交给算法来管控。

不需要有人掌握全部那些餐品的烹饪过程,只要AI懂得就可以了。

AI会负责每个员工的培训与考核,AI甚至能详细到提醒操作者每一步的步骤。比如:此时该放多少克糖,又或者菜品可以出锅了。

传统行业人员培训的成本是随着品类的增加线性增长的,但是引入AI算法之后,人员培训成本几乎就归零了。因为这完全成为了AI的活,AI可以通过监控影像实时检查员工的动作是否合规。

再比如说采购环节,采购最怕的是量小品类多。

品类一多,供应商备货就麻烦。量又少的话,价格就压不下去。

所以大型餐饮企业不可能像小饭店一样整一大页菜单摆在那,卖奶茶的那种模式是它们最喜欢的。因为奶茶的原料可以被原子化。奶茶的主要原料就是奶、乳粉、茶粉、各类调味剂。

但是餐品没法这么玩,毕竟红烧肉和青椒肉丝用的肉都是不一样的。

所以算法就粉墨登场了。

AI管理者算法另外一项最厉害的地方,就是将餐品的原料也原子化了。

一块做红烧肉的五花肉,为什么不能拿来切成肉丝呢。这不是没有人想过,而是这属于打破一般作业流程。对于大型企业来说,一切都是需要流程化的。最怕的就是流程太多太复杂。

一块五花肉可以被分解为瘦肉和肥肉以及猪皮,各自都能有其各自的用途。但是这个过程产生的成本,肯定是比直接采购瘦肉、肥肉以及猪皮来的高很多。

所以大型餐饮企业不会这么干。

可是不这么干呢,每做一份红烧肉就要准备一份与之对应的五花肉,每做一份青椒肉丝就要一份与之对应的里脊肉。

大型餐饮企业的内部流程只会写上如何将里脊肉做成青椒炒肉丝用的肉丝,而不会再写一份必要的时候也可以拿五花肉上的瘦肉来做应急替换。

当然,以上只是一个不恰当的例子。主要是用来标准化与定制化之间的矛盾。

这在工业场合是非常常见的。

工业领域的每一家企业都喜欢做标准品,哪怕是利润低一些。因为标准化能带来生产、工艺和品控流程的成本降低,同时也方便大量采购压低成本。然后再通过批量来盈利。

总之就是定制品看似单件利润高,可是其中沉没掉的管理成本太多了。所以一般的生产企业普遍讨厌定制品,也会给定制品开出高价。

同理,其实餐饮领域也是一样的。因为餐饮行业玩到一定程度也是个工业生产行业。

而AI管理者算法最厉害之处,就是在于它会自动分析每一个餐品的物料组成。

没错,林远觉得还是用“餐品的物料组成”这个概念来概括更为合适。

“食材”那是烹饪领域的术语,而“物料”则是工业领域的术语。

如果从工业的视角来看待一份餐品,自然是该用物料的形容。

而物料最大的特点是啥呢,就是可以被替换。

在工业领域从来都是存在物料平替概念的,因为你不可能提前预知把未来生产所需的物料一分不差的全部准备好。

如果你手头有精度为5%的电阻剩余,然后生产要求的精度是10%,那难道你就放着5%精度的电阻不用,专门再去采购10%精度的。

采购过程浪费时间不说,物料挤压会造成现金流不通畅。

哪家企业能接受这种胡来。

于是林远就将这种工业生产的思维用到了AI训练上。

AI管理者算法也很争气,很快就为各种菜品找到了平替方案。

算法在采购中所起的作用,其实就是根据各个商家的经营状况,在采购时提供一份最大公约数指导。

这份最大公约数指导就类似于,将餐品的食材准备打散为了奶茶的原材料,从而用更少的食材组合出更多的餐品。

如果这个过程由人来做,那是很可怕的事情,会极大增加管理成本。

在采用AI管理者算法之后,各大餐饮公司发现,他们真的可以用物料管理的概念来管理各个连锁店的食材流转。

于是乎,中小商家相比大型餐饮企业的种类、口味和特色优势,也就慢慢被磨平了。

尤其是口味优势。

口味这个东西完全就是取决于火候和调料,这对AI来说太easy了。属于是看一遍就会。

以至于大型餐饮连锁店都能推出针对每个顾客的自定义口味,因为这不过就是在烹饪的时候听着耳机里AI的提示音,“请用3号小型调料容器装满9号辣椒粉倒入锅中”。

也就是说,实现不同口味根本不需要操作者思考,只要听AI指挥就行了。甚至操作者搞错了的情况下,AI还会发出警报。

那中小饭店的特色烹饪优势也就没了。

科技再一次展现出了双刃剑的本色。

这自然是林远不想看到的,他不想今后的街道上全是各类餐饮连锁店,再也看不到苍蝇馆。

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