همکاری Elior Group و IBM فرانسه برای ایجاد کارخانه داده و هوش مصنوعی

الیور گروپ، یکی از پیشروهای صنعت خدمات غذایی و پذیرایی در اروپا، با همکاری آی‌بی‌ام فرانسه یک کارخانه داده و هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI & Data Factory) راه‌اندازی کرده است. این پروژه با هدف تقویت نوآوری، تحول دیجیتال، و بهبود عملکرد عملیاتی الیور گروپ از طریق هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) طراحی شده است.

تحلیل و جزئیات فنی

1. ویژگی‌های کلیدی پروژه:
   • هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI): این نوع AI، که توسط آی‌بی‌ام توسعه یافته، به سیستم‌هایی اشاره دارد که به‌صورت مستقل تصمیم‌گیری کرده و وظایف پیچیده را با حداقل دخالت انسانی انجام می‌دهند. در این پروژه، Agentic AI برای بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی مانند مدیریت زنجیره تأمین، پیش‌بینی تقاضا، و خدمات مشتریان استفاده می‌شود.
   • زیرساخت فنی:
     • پلتفرم IBM watsonx: این پلتفرم برای مدیریت داده‌ها، آموزش مدل‌های AI، و اجرای Agentic AI استفاده می‌شود. watsonx شامل ابزارهایی مانند watsonx.ai (برای مدل‌های زبانی) و watsonx.data (برای مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر) است.
     • ابر ترکیبی (Hybrid Cloud): آی‌بی‌ام از زیرساخت ابری ترکیبی برای ادغام داده‌های داخلی و خارجی الیور گروپ استفاده می‌کند، که امکان پردازش بلادرنگ و امنیت داده‌ها را فراهم می‌کند.
     • مدل‌های زبانی سفارشی: آی‌بی‌ام مدل‌های زبانی اختصاصی را برای نیازهای خاص الیور گروپ، مانند تحلیل رفتار مشتریان و بهینه‌سازی منوها، توسعه می‌دهد.
   • کاربردها:
     • مدیریت زنجیره تأمین: پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی با استفاده از AI.
     • خدمات مشتریان: چت‌بات‌های مبتنی بر Agentic AI برای پاسخگویی سریع و شخصی‌سازی‌شده.
     • تحلیل داده‌های عملیاتی: استفاده از داده‌های بلادرنگ برای بهبود کارایی رستوران‌ها و خدمات پذیرایی.
   • آموزش و تغییر مدیریت: آی‌بی‌ام جلسات آموزشی برای کارکنان الیور گروپ برگزار می‌کند تا پذیرش فناوری‌های AI را تسهیل کند. این شامل کارگاه‌هایی برای آموزش چالش‌ها و فرصت‌های AI است.
2. تأثیرات و پیامدها:
   • تحول دیجیتال: این همکاری الیور گروپ را به شرکتی داده‌محور تبدیل می‌کند که از AI برای بهبود خدمات و کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کند.
   • رقابت در صنعت: این پروژه می‌تواند استانداردهای جدیدی در صنعت خدمات غذایی ایجاد کند، به‌ویژه در شخصی‌سازی خدمات و بهینه‌سازی عملیات.
   • گسترش Agentic AI: موفقیت این پروژه می‌تواند استفاده از Agentic AI را در صنایع دیگر مانند خرده‌فروشی، حمل‌ونقل، و مراقبت‌های بهداشتی ترویج دهد.
   • چالش‌های حریم خصوصی: استفاده از داده‌های مشتریان برای تحلیل رفتار ممکن است نگرانی‌هایی درباره حریم خصوصی ایجاد کند، که نیازمند سیاست‌های شفاف و انطباق با مقررات GDPR است.
3. مقایسه با پروژه‌های مشابه:
   • مایکروسافت و Genpact: مایکروسافت با همکاری Genpact در هند، AI را برای بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری پیاده‌سازی کرده است، اما تمرکز آن بیشتر بر آموزش کارکنان (۴۴,۰۰۰ نفر) است تا Agentic AI.
   • آمازون و AWS: آمازون از مدل‌های AI برای بهینه‌سازی انبارها و رباتیک استفاده می‌کند (مانند مدل جدید معرفی‌شده در جولای ۲۰۲۵)، اما پروژه الیور گروپ با تمرکز بر خدمات غذایی، کاربرد متفاوتی دارد.
   • گوگل و فیت‌بیت: گوگل از AI در گجت‌های پوشیدنی برای تحلیل سلامت استفاده می‌کند، اما پروژه الیور بر فرآیندهای تجاری متمرکز است.

تحلیل فنی: پروژه الیور گروپ و آی‌بی‌ام نمونه‌ای برجسته از کاربرد Agentic AI در صنعت خدمات است. استفاده از watsonx و ابر ترکیبی، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری را تضمین می‌کند، اما موفقیت پروژه به پذیرش کارکنان و مدیریت داده‌ها بستگی دارد. این همکاری می‌تواند الگویی برای دیگر صنایع باشد که به دنبال تحول دیجیتال هستند.

اهمیت خبر

الیور گروپ با بیش از ۱۲۰,۰۰۰ کارمند و فعالیت در ۶ کشور، سالانه میلیاردها وعده غذایی ارائه می‌دهد و یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های خدمات غذایی در جهان است. آی‌بی‌ام، با سابقه‌ای طولانی در ارائه راه‌حل‌های فناوری، از طریق پلتفرم watsonx و زیرساخت ابری ترکیبی خود، به دنبال گسترش کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غیرفناوری است. این همکاری، که در کنفرانس Viva Technology 2025 در پاریس اعلام شد، نشان‌دهنده نفوذ فزاینده هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) در بخش خدمات غذایی است، که می‌تواند الگویی برای دیگر صنایع باشد. طبق گزارش Gartner، هزینه‌های جهانی در هوش مصنوعی مولد در سال ۲۰۲۵ به ۶۴۴ میلیارد دلار خواهد رسید، که نشان‌دهنده رشد ۷۶.۴٪ نسبت به ۲۰۲۴ است. همچنین، بازار یکپارچه‌سازی داده‌ها تا سال ۲۰۳۰ به ۳۳.۲۴ میلیارد دلار خواهد رسید، با تمرکز بر داده‌های بدون ساختار برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر AI.

جزئیات فنی پروژه

۱. معماری کارخانه داده و هوش مصنوعی عامل‌محور

کارخانه داده و هوش مصنوعی عامل‌محور یک پلتفرم متمرکز است که برای مدیریت و هماهنگی عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) در سراسر عملیات بین‌المللی الیور گروپ طراحی شده است. این پلتفرم به‌گونه‌ای ساخته شده که انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر، و با سیستم‌های موجود سازگار باشد. جزئیات معماری عبارت‌اند از:

الف. پلتفرم IBM watsonx

• watsonx.ai:
  • برای توسعه و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Granite، که مدل‌های منبع باز آی‌بی‌ام هستند، و مدل‌های سفارشی‌شده برای نیازهای خاص الیور گروپ استفاده می‌شود.
  • از فناوری‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای ایجاد عوامل هوش مصنوعی خودمختار پشتیبانی می‌کند.
  • پشتیبانی از پردازش چندوجهی (Multimodal AI) برای تحلیل داده‌های متنی، تصویری (مانند تصاویر غذا)، و صوتی (مانند بازخورد صوتی مشتریان).
• watsonx.data:
  • یک دریاچه داده (Data Lake) مبتنی بر Apache Spark و Presto برای یکپارچه‌سازی داده‌های ساخت‌یافته (مانند سوابق مالی) و بدون ساختار (مانند نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی).
  • از Delta Lake برای مدیریت داده‌های بلادرنگ و تضمین کیفیت داده‌ها استفاده می‌کند.
  • قابلیت مقیاس‌پذیری برای پردازش حجم عظیمی از داده‌های عملیاتی از ۵,۵۰۰ سایت الیور گروپ در اروپا.
• watsonx.orchestrate:
  • برای هماهنگی عوامل هوش مصنوعی که وظایف خاص مانند پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی، یا پاسخ به مشتریان را انجام می‌دهند.
  • از LangChain برای مدیریت زنجیره‌های مکالمه‌ای و Agentic Workflows برای اجرای وظایف چندمرحله‌ای استفاده می‌کند.

ب. زیرساخت ابری ترکیبی

• Red Hat OpenShift: این پلتفرم مبتنی بر Kubernetes امکان اجرای بارهای کاری در ابر عمومی (مانند AWS)، ابر خصوصی، و محیط‌های داخلی را فراهم می‌کند.
• IBM Cloud Pak for Data: برای یکپارچه‌سازی داده‌ها، تحلیل پیشرفته، و مدیریت چرخه حیات داده‌ها.
• امنیت: استفاده از IBM Security QRadar برای تشخیص تهدیدات سایبری و HashiCorp Vault (پس از خرید ۶.۴ میلیارد دلاری HashiCorp در فوریه ۲۰۲۵) برای مدیریت رمزها و داده‌های حساس.
• پردازنده‌ها: استفاده از سرورهای IBM Power11 و شتاب‌دهنده Spyre AI (معرفی‌شده در سال ۲۰۲۴ و عرضه در سه‌ماهه چهارم ۲۰۲۵) برای پردازش‌های AI با مصرف انرژی پایین (۷۵ وات).

ج. ادغام با سیستم‌های موجود

• پلتفرم با سیستم‌های ERP (مانند SAP) و CRM موجود در الیور گروپ ادغام می‌شود.
• از APIهای استاندارد (مانند REST و GraphQL) برای اتصال به اپلیکیشن‌های شخص ثالث مانند نرم‌افزارهای مدیریت رستوران استفاده می‌کند.

۲. کاربردهای فنی

کارخانه داده و AI عامل‌محور برای بهینه‌سازی عملیات در سه حوزه کلیدی طراحی شده است:

الف. مدیریت زنجیره تأمین

• پیش‌بینی تقاضا: استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر ARIMA و LSTM برای پیش‌بینی تقاضای غذا در رستوران‌ها و مراکز پذیرایی.
• بهینه‌سازی موجودی: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای کاهش ضایعات مواد غذایی و بهینه‌سازی موجودی (مانند کاهش ۱۵٪ ضایعات گزارش‌شده در پروژه‌های مشابه آی‌بی‌ام).
• تحلیل بلادرنگ: پردازش داده‌های حسگرهای IoT در آشپزخانه‌ها برای نظارت بر موجودی و کیفیت مواد.

ب. خدمات مشتریان

• چت‌بات‌های مکالمه‌ای: چت‌بات‌های مبتنی بر Agentic AI با استفاده از مدل‌های زبانی مانند Granite برای پاسخگویی به سؤالات مشتریان (مانند رزرو میز یا پیگیری سفارش) در چندین زبان.
• شخصی‌سازی: تحلیل داده‌های مشتریان (مانند تاریخچه سفارش‌ها) با استفاده از K-Means Clustering و Recommendation Systems برای ارائه پیشنهادات منوی شخصی‌سازی‌شده.
• پردازش صوت و تصویر: استفاده از Speech-to-Text و Computer Vision برای تحلیل بازخوردهای صوتی و تصویری مشتریان.

ج. تحلیل داده‌های عملیاتی

• پایش بلادرنگ: استفاده از Apache Kafka برای جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ از سایت‌های عملیاتی.
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده: مدل‌های XGBoost و Random Forest برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات آشپزخانه یا شناسایی گلوگاه‌های عملیاتی.
• گزارش‌دهی: داشبوردهای تعاملی مبتنی بر IBM Cognos Analytics برای ارائه گزارش‌های مدیریتی.

۳. آموزش و تغییر مدیریت

• برنامه‌های آموزشی: آی‌بی‌ام دوره‌های آموزشی برای ۱۲۰,۰۰۰ کارمند الیور گروپ برگزار می‌کند تا پذیرش فناوری‌های AI را تسهیل کند. این شامل آموزش‌های آنلاین در IBM SkillsBuild و کارگاه‌های حضوری در پاریس است.
• مدیریت تغییر: استفاده از مدل‌های تغییر مدیریت مانند ADKAR برای اطمینان از پذیرش فناوری توسط کارکنان.

تحلیل از منظر منابع خبری

• اتاق خبر آی‌بی‌ام: تأکید بر این پروژه به‌عنوان گامی برای تبدیل الیور گروپ به یک شرکت داده‌محور با تمرکز بر Agentic AI.
• StartupHub.ai: جزئیات پلتفرم کارخانه داده و AI، با تأکید بر انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری آن برای عملیات جهانی الیور.
• MarketsandMarkets: گزارش می‌دهد که یکپارچه‌سازی داده‌های بدون ساختار برای تصمیم‌گیری‌های AI محور، بزرگ‌ترین بخش بازار یکپارچه‌سازی داده‌ها در سال ۲۰۲۵ است.
• رویترز: به افزایش سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های داده برای پشتیبانی از AI اشاره می‌کند، با اشاره به خرید DataStax توسط آی‌بی‌ام برای مدیریت داده‌های بدون ساختار.

پیامدهای پروژه

۱. تأثیرات فناوری

• نوآوری در خدمات غذایی: این پروژه می‌تواند استانداردهای جدیدی برای شخصی‌سازی منوها، کاهش ضایعات، و بهبود تجربه مشتریان ایجاد کند.
• گسترش Agentic AI: موفقیت این پروژه می‌تواند استفاده از Agentic AI را در صنایع دیگر مانند خرده‌فروشی، حمل‌ونقل، و مراقبت‌های بهداشتی ترویج دهد.
• ادغام با IoT و ۵G: استفاده از حسگرهای IoT و شبکه‌های ۵G برای جمع‌آوری و پردازش داده‌های بلادرنگ.

۲. پیامدهای اقتصادی

• کاهش هزینه‌ها: بهینه‌سازی زنجیره تأمین و کاهش ضایعات می‌تواند هزینه‌های عملیاتی الیور را تا ۱۰-۱۵٪ کاهش دهد (بر اساس پروژه‌های مشابه آی‌بی‌ام).
• افزایش درآمد: شخصی‌سازی خدمات می‌تواند رضایت مشتریان را افزایش داده و درآمد را تا ۵٪ بهبود بخشد.
• رشد بازار AI: این پروژه بخشی از بازار روبه‌رشد AI است که تا سال ۲۰۳۰ به صدها میلیارد دلار خواهد رسید.

۳. پیامدهای اجتماعی و اخلاقی

• حریم خصوصی: جمع‌آوری داده‌های مشتریان برای تحلیل رفتار نیازمند انطباق با مقررات GDPR و سیاست‌های شفاف است.
• تأثیر بر نیروی کار: اتوماسیون وظایف ممکن است برخی مشاغل را حذف کند، اما برنامه‌های آموزشی می‌توانند کارکنان را برای نقش‌های جدید آماده کنند.
• سوگیری AI: مدل‌های AI باید برای جلوگیری از سوگیری‌های نژادی یا فرهنگی آزمایش شوند.

چالش‌ها و فرصت‌ها

فرصت‌ها

• تحول دیجیتال: تبدیل الیور گروپ به یک شرکت داده‌محور با بهبود کارایی و خدمات.
• مقیاس‌پذیری: پلتفرم کارخانه داده و AI می‌تواند به سایر صنایع گسترش یابد.
• رقابت‌پذیری: تقویت جایگاه الیور در برابر رقبایی مانند Sodexo و Compass Group.

چالش‌ها

• حریم خصوصی و امنیت: مدیریت داده‌های حساس مشتریان با توجه به مقررات GDPR.
• پذیرش کارکنان: آموزش ۱۲۰,۰۰۰ کارمند برای پذیرش فناوری‌های جدید.
• هزینه‌های اولیه: سرمایه‌گذاری اولیه برای زیرساخت‌های AI و آموزش ممکن است بالا باشد.

مقایسه با پروژه‌های مشابه

• مایکروسافت و Genpact: تمرکز بر آموزش ۴۴,۰۰۰ کارمند برای پذیرش AI، اما کمتر بر Agentic AI متمرکز است.
• آمازون و AWS: استفاده از AI برای بهینه‌سازی انبارها، اما کاربردهای آن بیشتر در لجستیک است تا خدمات غذایی.
• گوگل و فیت‌بیت: تمرکز بر تحلیل داده‌های سلامت در گجت‌های پوشیدنی، که متفاوت از کاربردهای تجاری این پروژه است.

نتیجه‌گیری

همکاری الیور گروپ و آی‌بی‌ام برای ایجاد کارخانه داده و هوش مصنوعی عامل‌محور، گامی پیشرو در تحول دیجیتال صنعت خدمات غذایی است. با استفاده از پلتفرم watsonx، زیرساخت ابری ترکیبی، و فناوری‌های پیشرفته مانند Power11 و Spyre AI، این پروژه می‌تواند کارایی عملیاتی، تجربه مشتریان، و نوآوری را بهبود بخشد. با این حال، چالش‌هایی مانند حریم خصوصی، پذیرش کارکنان، و هزینه‌های اولیه نیازمند مدیریت دقیق هستند. این پروژه نه‌تنها برای الیور گروپ، بلکه برای تعریف استانداردهای جدید در استفاده از Agentic AI در صنایع خدماتی اهمیت دارد.