Fourth

Platform operasi tenaga kerja dan inventaris all-in-one untuk industri restoran, ditenagai Fourth iQ.

Hubungi untuk harga United States

Fourth adalah platform manajemen tenaga kerja dan inventaris menyeluruh yang dirancang khusus untuk industri restoran. Alat ini menyatukan perekrutan, penggajian, penjadwalan, dan pengendalian inventaris ke dalam satu ekosistem tunggal, sekaligus memanfaatkan mesin AI Fourth iQ untuk meramalkan kebutuhan tenaga kerja dan pasokan.

Gambaran Umum dan Skenario Penggunaan

Pengusaha restoran terus-menerus menghadapi dua tantangan yang saling terkait: menentukan jumlah staf untuk hari esok dan menghitung pesanan bahan baku secara tepat. Kelebihan staf menggerus margin yang tipis, sementara kekurangan staf menimbulkan hambatan layanan. Serupa, kelebihan pesanan bahan baku melonjakkan biaya makanan dan limbah makanan, sementara kekurangan pesanan menyebabkan item populer kehabisan stok. Kedua tantangan ini bermuara pada peramalan permintaan. Di sinilah Fourth iQ berperan, memakai AI untuk memprediksi kebutuhan tenaga kerja dan inventaris, mengubah penjadwalan dan pembelian dari tebakan intuitif menjadi keputusan berbasis data.

Modul intinya mencakup HotSchedules (alat penjadwalan standar industri yang menampilkan tukar shift, pelacakan waktu, dan kepatuhan hukum ketenagakerjaan), Manajemen Inventaris (termasuk manajemen resep, perencanaan persiapan dinamis, dan pengurangan limbah), dan Human Capital Management (perekrutan, HR, penggajian, dan layanan PEO). Integrasi menjadi keunggulan utama, dengan koneksi mulus ke sistem POS seperti Toast dan SpotOn, pemasok besar seperti Sysco dan US Foods, serta platform perekrutan seperti Indeed dan Snagajob. Dipercaya oleh jaringan enterprise seperti Taco Bell, Dunkin', KFC, Pizza Hut, dan Culver's, Fourth menenagai lebih dari 120.000 lokasi secara global. Harga tidak diumumkan secara publik di situs resmi mereka.

Fourth ideal untuk pelaku usaha restoran mulai dari lokasi tunggal hingga jaringan enterprise besar, terutama merek dengan biaya tenaga kerja dan makanan tinggi yang memerlukan pengendalian operasional yang presisi.

Fitur Utama

HotSchedules: penjadwalan, pelacakan waktu, dan kepatuhan hukum ketenagakerjaan
Manajemen Inventaris: pembelian, manajemen resep, dan perencanaan persiapan dinamis
Human Capital Management: perekrutan, HR, penggajian, dan layanan PEO
Fourth iQ: peramalan permintaan tenaga kerja dan inventaris berbasis AI
Analitik pengurangan limbah makanan dan penyusutan
Integrasi POS (Toast, SpotOn, dan lainnya)
Integrasi pemasok (Sysco, US Foods, dan lainnya)
Integrasi platform perekrutan (Indeed, Snagajob, dan lainnya)

Kelebihan

Menyatukan dua pusat biaya terbesar (tenaga kerja dan inventaris) ke dalam satu sistem
HotSchedules memiliki akar industri yang dalam dan tingkat adopsi karyawan yang tinggi
Ekosistem tangguh dengan integrasi POS dan pemasok siap pakai
Keandalan teruji enterprise yang dipercaya jaringan restoran besar dunia

Kekurangan

Harga tidak diumumkan secara publik di situs resmi
Modul penggajian dan kepatuhan ketenagakerjaan disesuaikan dengan regulasi AS
Ekosistem yang kaya fitur bisa terlalu kompleks untuk restoran kecil independen
Akurasi peramalan AI memerlukan data operasional historis dalam jumlah besar

Contoh Penggunaan

Membuat jadwal shift teroptimalkan secara otomatis berdasarkan proyeksi jumlah tamu
Memprediksi permintaan bahan baku untuk meminimalkan limbah makanan dan kehabisan stok
Membandingkan biaya tenaga kerja secara horizontal di jaringan restoran multilokasi
Menganalisis biaya resep dengan mengintegrasikan data penjualan POS
Mendigitalkan siklus hidup kandidat lengkap dari perekrutan hingga onboarding

Catatan Editor

Industri restoran boleh dibilang salah satu sektor yang paling diuntungkan oleh AI, tetapi masih kurang terlayani, beroperasi dengan margin sangat tipis, memerlukan pengambilan keputusan cepat, dan menghasilkan data operasional dalam jumlah besar. Fourth mengambil pendekatan yang tepat dengan mendelegasikan keputusan penjadwalan dan pemesanan yang penuh tekanan ke model prediktif. Meski pelaku usaha internasional mungkin perlu melewati modul penggajian yang berpusat pada AS, filosofi inti penjadwalan berbasis data adalah cetak biru esensial bagi operasi perhotelan modern yang menghadapi kekurangan tenaga kerja berkelanjutan.

FAQ

Model peramalan permintaan biasanya membutuhkan beberapa bulan hingga satu tahun penuh data historis untuk memperhitungkan secara akurat musiman, hari libur, dan pola cuaca. Lokasi yang baru dibuka tanpa data historis akan memiliki nilai prediksi terbatas dan harus mengandalkan data dasar dari lokasi sejenis.

Sementara aplikasi penjadwalan standar sekadar membantu manajer menyusun daftar staf, Fourth memperkenalkan lapisan prediktif yang menjawab 'berapa banyak orang yang sebenarnya saya butuhkan?' dan mengaitkannya langsung dengan data inventaris dan penjualan. Yang pertama adalah alat manajemen tugas, sedangkan yang terakhir berfungsi sebagai sistem pengambilan keputusan operasional sejati.