Контроль за соблюдением стандартов с помощью системы видеоаналитики

Как сделать так, чтобы система контроля действительно контролировала — на примере «Додо Пиццы».

Что случилось в «Додо Пицце»?

Сеть пиццерий №1 в России, известная принципиальностью в вопросах качества, столкнулась с тем, что не всегда может соответствовать своим же стандартам. В конце прошлого года основатель Dodo Brands Фёдор Овчинников раскритиковал пиццерию в ТЦ «Афимолл» за грязь и скучающих сотрудников и решил отключить от Dodo IS сразу четыре пиццерии в Ярославле, вступив в жаркие дебаты с франчайзи Евгением Ткачевым.

Суть в том, что и сотрудники, и франчайзи расслабились и перестали соблюдать сервисные стандарты, заложенные в ДНК компании. В условиях, когда у потребителя так много выбора, где заказать еду, это непростительно. На кону – репутация, лояльность и в конечном счете деньги. Тем не менее проблема не нова и знакома многим владельцам и управляющим ресторанов, сервисов доставки еды и dark kitchen. Её решение – контроль. Но как его организовать и какой ценой?

На примере «Додо Пиццы» я хочу рассмотреть эту проблему и пути ее решения с точки зрения IT. Моя задача – понять, можно ли прямо сейчас без выяснения, кто виноват, сделать что-то, чтобы избежать подобных ситуаций. Спойлер: можно. При помощи системы видеоаналитики, построенной на технологии искусственного интеллекта (AI) с применением больших данных (Data Science), и машинному обучению (Machine Learning) (в простонародье «нейронные сети»).

Почему «тайное» становится явным и не работает?

Чтобы контролировать качество сервиса, «Додо Пицца» сделала ставку на тайных покупателей – из числа своих клиентов, а также цифровых. Здесь есть свои плюсы, но и недостатки, иногда настолько явные, что сводят все усилия к нулю.

Например, тайным покупателем может стать любой желающий с аккаунтом в VK, даже фейковым. То есть любой франчайзи, если захочет, может получить идеальные отчеты о своей работе. Инспекции в ковидные времена стали делать сами управляющие, неудивительно, что результаты идеальные: кто захочет сам у себя находить недочеты? Что касается доставки, то менеджер заранее знает, какой будет заказ у тайного покупателя недели, поэтому старательно готовится именно к нему.

А что насчет цифрового тайного покупателя? Это сервис компании SCont, он работает как тайный покупатель, только каждый час и удаленно. Независимый инспектор проверяет работу онлайн по видеокамерам или аудиозаписям. За час он может сделать до 10 проверок, но он человек, а значит, через несколько часов работы он «слепнет» и «глохнет» .

CEO SCont
CEO SCont

Слишком многое сводится к человеческому фактору: 1) есть соблазн договориться, 2) много вопросов по поводу квалификации: от кандидатов не требуются специальных навыков, 3) мотивация низкая: для большинства это просто подработка, голова забита другим, скорее бы заполнить файлик...

И еще что важно. О выявленных нарушениях бизнес узнает с опозданием. На загрузку/выгрузку архива, как и анализ данных, требуется время, а значит, на ситуацию нельзя повлиять в моменте.

В общем, сложно. Так вот мог ли франчайзи «Додо Пиццы» контролировать стандарты качества? Думаю, нет, по сути у него не было для этого инструментов.

А теперь самое интересное

Хорошая новость – ситуация не безнадежна. Альтернативой этим инструментам контроля может стать система видеоаналитики. Это IT-решение, которое за считанные дни можно внедрить с обучением персонала для любой компании – возможно, вашей.

«Додо Пицца» в режиме реального времени показывает, что происходит на кухне. Почему бы не использовать это? – подумал я и обратился к команде ООО «Связь-Холдинг», разработавшей сервис полезной видеоаналитики CamReport. Идея в том, чтобы подключиться к видеопотоку из открытых источников и на примере этого кейса продемонстрировать, как может работать такой автоматизированный контроль сервисных стандартов.

Высоко сижу – далеко гляжу: контроль чек-листов с помощью видеонаблюдения

Итак, вместе с командой CamReport мы подключили открытые данные с видеокамер «Додо Пиццы» к сервису видеоаналитики с возможностями искусственного интеллекта AI. На его примере я покажу, как улучшить контроль и реагирование в случае нарушения стандартов сервиса.

Это важно и для репутации компании, и для лояльности клиентов, и для финансов. За одно только отсутствие маски у повара во время пандемии штрафуют на 100 000 рублей или закрывают предприятие на 90 дней. А сколько еще нарушений может быть выявлено Роспотребнадзором или самим клиентом.

У каждого бизнеса свой чек-лист. Для «Додо Пиццы» я использовал типовой чек-лист, с которым работают большинство заведений общепита.

1. Повар готовит без маски

2. Повар готовит без перчаток

3. Повар готовит без колпака

4. Мусорная корзина переполнена

5. Нарушения на полу

6. Нарушения на столе

Внимание! — Attention — Achtung — Kujdes — Uzmanību — Көңүл буруңуз

Ниже будут представлены реальные фотографии, сделанные во время работы «Додо Пиццы». Возможно, на них зафиксированы нарушения санитарных и технологических норм, которые вы предпочли бы не видеть.

Кухня видеоаналитики: как это работает

1. Чтобы анализировать и контролировать производственные процессы на различных объектах, мы подключаем камеры к серверу видеоаналитики по потоковому протоколу реального времени RTSP (Real Time Streaming Protocol).

2. Далее определяем типовые проблемы компании и обучаем нейросеть, которая будет их отслеживать.

3. Для анализа делается стоп-кадр каждые 5-30 мин. По статистике полезны только 5% всего видеопотока, плюс это не создает нагрузку на каналы связи и как следствие не приводит к затратам.

4. Если при анализе кадра система находит нарушения, то в этот же момент она отправляет алерт-сообщение ответственному лицу в Telegram или на email. Таким образом, он сразу может принять меры.

Отчет сгенерирован в системе CamReport
Отчет сгенерирован в системе CamReport

5. Собранные данные и статистика наглядно отображаются в виде графиков. Можно следить за количеством нарушений и их динамикой как по отдельной точке, так и по типу нарушения. Это удобно как для планирования, так и для работы с персоналом.

6. Благодаря этому руководитель за несколько минут может оценить ситуацию в динамике, выявить слабые места и внести коррективы в работу.

По опыту могу сказать, что за пару месяцев с такой системой можно сократить количество нарушений по чек-листу до 50%. При этом настройка решения занимает считанные дни, а стоимость – в разы дешевле тайных покупателей.

Какие нарушения выявили в работе

1. Повар готовит без перчаток и маски.

<span>Нарушение: НЕТ перчаток у работника. </span><span>НЕТ маски у работника.</span>
Нарушение: НЕТ перчаток у работника. НЕТ маски у работника.

Прямая цитата с сайта https://bezperchatok.ru: "Из-за пандемии COVID-19 мы ещё чаще моем и дезинфицируем руки. В некоторых городах по новым требованиям санитарных правил работаем в перчатках".

Видимо, в некоторых городах COVID-19 не распространяется среди сотрудников и посетителей общепита :)

Но я не могу найти логическое объяснение прямого нарушения: Постановление Главного государственного санитарного врача РФ от 22 мая 2020 г. № 15 “Об утверждении санитарно-эпидемиологических правил СП 3.1.3597-20 «Профилактика новой коронавирусной инфекции (COVID-19)» относительно масок.

2. Мусорная корзина переполнена.

<span>Нарушение: Мусорный бак переполнен.</span>
Нарушение: Мусорный бак переполнен.

3. Нарушения на полу.

Нарушение: Мусорный бак переполнен. Нарушения на полу.
Нарушение: Мусорный бак переполнен. Нарушения на полу.

4. Нарушения на столе.

<p>Нарушение: Нарушения на рабочем столе.</p>

Нарушение: Нарушения на рабочем столе.

Как видите, все достаточно просто. Видеоаналитика в моменте дает оценку состояния, а главное – с ней не договоришься.

Только бизнес, ничего личного: почему видеоаналитика?

Постоянно мониторить то, что происходит у вас на кухне/в зале/на доставке/на производстве = поддерживать порядок в бизнесе. Контроль должен быть объективным и системным. При этом если с небольшой сетью или конкретным партнером еще можно справиться своими силами, то с большим количеством точек и сотрудников это уже не возможно.

У «Додо Пиццы» 722 пиццерии. Предположим, что в каждой работает по 10 человек, итого – 7220 сотрудников. При таком количестве персонала как бы ни был выстроен бизнес, недочеты в работе неизбежны, а цена невнимательности и нарушения стандартов – огромная. Речь не только о соблюдении санитарно-гигиенических норм, но и репутационных рисках.

Производственно-распределительный центр (ПРЦ) в Санкт-Петербурге

Поэтому нужна адекватная система инспектирования с возможностью своевременно реагировать на нарушения. Автоматизированный видеоконтроль, на мой взгляд, здесь очевидно выигрывает. Он экономит не только время руководителя, но и деньги. Целесообразнее один раз организовать рабочую систему контроля, чем периодически терять на штрафах и нарушениях, это особенно важно сейчас, когда все вынуждены считать каждый рубль.

ДАВАЙТЕ БУДЕМ ЧЕСТНЫ ДО КОНЦА

Конечно, есть процент ошибок. Например, прозрачные перчатки. Но благодаря применению больших данных и машинному обучению с каждым днем количество ошибок становится меньше. Система учится.

Контроль за соблюдением стандартов с помощью системы видеоаналитики

И на мой взгляд, это лучше, чем иллюзия чистоты.

Контроль за соблюдением стандартов с помощью системы видеоаналитики

ИТОГО

Этот кейс показывает, что:

- у франчайзи-владельца четырех скандально известных пиццерий «Додо Пиццы» в Ярославле не было инструмента для оперативного контроля и реагирования на нарушения стандартов;

- таким инструментом может быть видеоаналитика: система автоматически отслеживает типовые нарушения по чек-листу и моментально информирует ответственных о необходимости их устранить;

- она объективнее, удобнее и эффективнее тайных покупателей (обычных и цифровых) и при этом обходится дешевле в обслуживании.

На мой взгляд, внедрение видеоаналитики, принятое на уровне материнской компании, поможет наконец навести чистоту и порядок в пиццериях сети и производственно-распределительных центрах.

Это один из примеров, как IT может решать проблемы бизнеса.

Прошу руководство "Додо Пицца" рассматривать данную статью как резюме.

22
4 комментария

Добрый день.
1. Обучение нейросетевой аналитики требует времени и большого количества примеров. Сколько заняло обучение?
2. Какой процент ошибок? Урны на скриншотах сняты под разным углом и, на мой взгляд, не выглядят переполненными.

1
Ответить

1. Разметка и обучение нейросети около недели, в данном случае пока не обучали.

2. Среднемесячный процент точности по каждому пункту показан в личном кабинете.

1
Ответить

Тонкий юмор, как тесто у пиццы ;)

1
Ответить

Интересный подход к решению ряда разных ситуаций при помощи видео наблюдения/ аналитики . 👍🏽 Есть перспективы. Удачи

Ответить