Fourth

Ang operating system para sa labor at inventory sa F&B, ginagamit ang Fourth iQ para sa shift scheduling at inventory forecasting.

Contact for pricing United States
Bisitahin ang Website ↗

Ang Fourth ay isang platform para sa pamamahala ng labor at inventory sa F&B. Pinagsasama nito ang recruitment, payroll, scheduling, at inventory, at ginagamit ang Fourth iQ AI para sa demand forecasting para malaman kung ilang tao ang dapat i-schedule at gaano karaming inventory ang dapat i-order.

Mga Tampok at Kaso ng Paggamit

Ang dalawang pinakamahirap na desisyon ng isang may-ari ng restaurant ay pareho ang problema: Ilang tao ang kailangan bukas, at gaano karaming ingredients ang bibilhin. Kapag kulang ang tao, magulo ang store; kapag sobra naman, kinakain ng labor cost ang kita. Kapag sobra ang order, nauwi sa food cost o basura ang ingredients; kapag kulang, nauubusan ng sikat na menu items. Ang core ng dalawang ito ay demand forecasting, at dito pumapasok ang Fourth iQ — ginagamit ang AI para i-forecast ang labor at inventory demands, at ginagawang data-driven na desisyon ang scheduling at ordering mula sa pagiging hula lang ng may-ari.

Kasama sa mga pangunahing module ang HotSchedules (isang kilalang scheduling system sa F&B na may kasamang scheduling, time clock, at labor compliance), Inventory Management (kabilang ang recipe management, dynamic production planning, at food waste reduction), at Human Capital Management (recruitment, HR, payroll, at PEO services). Isa sa mga lakas nito ang integration capabilities: kumokonekta ito sa mga POS tulad ng Toast at SpotOn, mga supplier tulad ng Sysco at US Foods, at mga job board tulad ng Indeed at Snagajob. Kasama sa mga kliyente ang mga kilalang brand tulad ng Taco Bell, Dunkin', KFC, Pizza Hut, at Culver's, at ayon sa opisyal, naglilingkod ito sa mahigit 120,000 na lokasyon. Walang publikong pricing sa kanilang official website.

Angkop ito para sa mga F&B operator mula sa mga single-store hanggang sa malalaking malalaking chain, lalo na sa mga brand na mataas ang labor at food cost at nangangailangan ng sapat na kontrol.

Mga Pangunahing Tampok

  • HotSchedules: Pag-iskedyul, time tracking, at labor compliance
  • Inventory Management: Inventory control, recipe management, at dynamic production planning
  • Human Capital Management: Recruitment, HR, payroll, at PEO services
  • Fourth iQ: AI-powered labor at inventory demand forecasting
  • Food waste at loss reduction analysis
  • POS integration para sa Toast, SpotOn, at iba pa
  • Supplier integration para sa Sysco, US Foods, at iba pa
  • Job platform integration para sa Indeed, Snagajob, at iba pa

Mga Kalamangan

  • Pinagsasama ang labor at inventory sa isang sistema
  • Malalim ang background ng HotSchedules sa F&B scheduling na may mataas na acceptance rate ng mga empleyado
  • Mayaman ang ecosystem na may ready-made POS at supplier integrations
  • Subok na sa mga malalaking chain brand na may sapat na scale validation

Mga Kahinaan

  • Walang publikong pricing sa website
  • Naka-anchor ang payroll at labor compliance modules sa US regulations, kaya hindi direktang magagamit sa ibang bansa
  • Masyadong mabigat ang mga features para sa maliliit na restaurant
  • Nangangailangan ang AI forecasting ng sapat na historical operating data para maging tumpak

Mga Gamit

  • Awtomatikong paggawa ng suggested schedules base sa forecasted customer traffic
  • Pag-forecast ng inventory needs para mabawasan ang food waste at stockouts
  • Cross-comparison ng labor costs sa maraming branch ng isang chain
  • Pag-integrate ng POS sales data para sa recipe cost analysis
  • Pag-digitize ng recruitment hanggang onboarding process

Tala ng Editor

Ang F&B ay isa sa mga industriya kung saan pinaka-kailangan ang AI pero madalas ay kulang sa tamang serbisyo—mababa ang margins, madalas ang pagdedesisyon, at madaming data. Ang pag-asa sa mga predictive models para sa scheduling at purchasing na pinakakapagod gawin sa Fourth ay nasa tamang direksyon.

FAQ

Gaano katagal bago maging tumpak ang forecasting ng Fourth iQ?

Kadalasan ay nangangailangan ang ganitong demand forecasting ng ilang buwan hanggang isang taon ng historical operating data para matutunan ang seasonality, holidays, at epekto ng panahon. Kung bagong bukas ang store at walang historical data, medyo limitado ang value ng forecasting at kailangang umasa sa data ng ibang branches ng parehong brand bilang reference.

Paano naiiba sa ordinaryong scheduling apps?

Ang karaniwang scheduling apps ay tumutulong lang para 'ma-gawa ang schedule'. Ang Fourth ay may dagdag na layer kung 'ilan ang dapat i-schedule' gamit ang forecasting, habang kinokonekta rin ang inventory at sales data. Ang pagkakaiba ay ang una ay isang tool, habang ang huli ay sinusubukang maging isang operational decision-making system.

Mga Kaugnay na AI Tool

繁體中文版 →