Fourth
餐飲業的人力與庫存作業系統，Fourth iQ 做班表與進貨預測
Fourth 是餐飲業的人力與庫存管理平台，把招募、薪資、排班與進銷存整合在一起，並用 Fourth iQ 這套 AI 做需求預測，決定該排幾個人、進多少貨。
功能特色與適用場景
餐廳老闆最難的兩個決定其實是同一類問題：明天要排幾個人、這批食材要進多少。排少了現場爆掉，排多了人事成本吃掉利潤；進多了food cost 變成廚餘，進少了熱門品項賣完。這兩件事的本質都是需求預測，而這正是 Fourth iQ 的切入點——用 AI 預測人力與庫存需求，把班表與進貨從老闆的直覺變成有數據支撐的決策。平台主要模組包括 HotSchedules（這是餐飲業相當知名的排班系統，含排班、打卡與勞動法遵）、庫存管理（含配方管理、動態生產規劃與廚餘減量）、人力資本管理（招募、人資、薪資與 PEO 服務）。整合能力是它的強項之一：串接 Toast、SpotOn 等 POS，Sysco、US Foods 等供應商，以及 Indeed、Snagajob 等徵才平台。客戶包含 Taco Bell、Dunkin'、KFC、Pizza Hut、Culver's 等連鎖品牌，官方表示服務超過 12 萬個據點。官網未公開定價。
適合從單店到大型連鎖的餐飲營運者，特別是人事成本與食材成本占比高、需要精準控管的品牌；台灣餐飲集團可參考其排班與預測的整合思路。
主要功能
- HotSchedules：排班、打卡與勞動法遵
- 庫存管理：進銷存、配方管理與動態生產規劃
- 人力資本管理：招募、人資、薪資與 PEO 服務
- Fourth iQ：AI 預測人力與庫存需求
- 廚餘與浪費減量分析
- 整合 Toast、SpotOn 等 POS 系統
- 整合 Sysco、US Foods 等供應商
- 整合 Indeed、Snagajob 等徵才平台
常見用途
- 依預測客流自動產生建議班表
- 預測食材需求以降低廚餘與缺貨
- 多店連鎖的人事成本橫向比較
- 整合 POS 銷售資料做配方成本分析
- 招募到到職的流程數位化
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話我一直覺得餐飲業是 AI 最該落地、卻最少被好好服務的行業——毛利薄、決策頻繁、資料其實很多。Fourth 把排班跟進貨這兩個最耗心力的決定交給預測模型，方向完全正確。台灣要用得先繞開薪資模組這塊，但「用資料排班」這件事，本土連鎖真的可以開始想了，畢竟缺工不會自己好轉。
主要功能
- HotSchedules：排班、打卡與勞動法遵
- 庫存管理：進銷存、配方管理與動態生產規劃
- 人力資本管理：招募、人資、薪資與 PEO 服務
- Fourth iQ：AI 預測人力與庫存需求
- 廚餘與浪費減量分析
- 整合 Toast、SpotOn 等 POS 系統
- 整合 Sysco、US Foods 等供應商
- 整合 Indeed、Snagajob 等徵才平台
適用場景
- 依預測客流自動產生建議班表
- 預測食材需求以降低廚餘與缺貨
- 多店連鎖的人事成本橫向比較
- 整合 POS 銷售資料做配方成本分析
- 招募到到職的流程數位化
Fourth 的優點與缺點
優點
- 人力與庫存兩大成本中心整合在同一套系統
- HotSchedules 在餐飲排班領域累積深、員工接受度高
- 整合生態豐富，POS 與供應商串接現成
- 已被多家大型連鎖品牌採用，規模驗證充分
缺點
- 官網未公開定價
- 薪資與勞動法遵模組綁定美國法規，台灣不適用
- 功能龐大，小型餐廳導入可能過重
- AI 預測需要足夠的歷史營運資料才準
Fourth 常見問題
Fourth iQ 的預測需要多久資料才會準？
這類需求預測通常需要至少數月到一年的歷史營運資料，才能學到週期性、節慶與天氣的影響。新開店缺乏歷史資料時，預測價值有限，得靠同品牌其他店的資料做參考基準。
台灣餐飲業能用嗎？
排班與庫存的核心邏輯通用，但薪資與勞動法遵模組是照美國法規設計，台灣的勞基法、加班費計算與投保規則完全不同，那部分無法沿用。要導入的話，實務上會是只用排班與庫存，薪資另外處理。
跟一般的排班 App 差在哪？
一般排班 App 解決的是「把班表做出來」，Fourth 多了「該排幾個人」這一層預測，並且把庫存與銷售資料串在一起。差別在於前者是工具，後者試圖成為營運決策系統。
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