Fourth
Hệ thống vận hành nhân sự và kho bãi dành cho ngành F&B, Fourth iQ dự báo lịch làm việc và lượng hàng nhập
Truy cập website ↗Fourth là nền tảng quản lý nhân sự và kho bãi dành cho ngành ẩm thực và nhà hàng (F&B), tích hợp tuyển dụng, bảng lương, sắp xếp lịch làm việc và quản lý hàng tồn kho, đồng thời sử dụng AI Fourth iQ để dự báo nhu cầu, giúp quyết định cần bao nhiêu nhân sự và số lượng nguyên liệu cần nhập.
Tính năng nổi bật và trường hợp sử dụng
Hai quyết định khó khăn nhất đối với chủ nhà hàng thực chất lại cùng một loại vấn đề: ngày mai cần xếp bao nhiêu người, và lô nguyên liệu này nên nhập bao nhiêu. Xếp ít người quá thì hiện trường quá tải, xếp nhiều quá thì chi phí nhân sự ăn mòn lợi nhuận; nhập nhiều quá thì chi phí thực phẩm (food cost) biến thành đồ thừa, nhập ít quá thì các món hot sẽ bán hết sạch. Bản chất của cả hai việc này đều là dự báo nhu cầu, và đây chính là điểm đột phá của Fourth iQ — sử dụng AI để dự báo nhu cầu nhân sự và hàng tồn kho, biến lịch làm việc và việc nhập hàng từ trực giác của chủ quán thành các quyết định có dữ liệu chống lưng. Các module chính của nền tảng bao gồm HotSchedules (hệ thống sắp xếp lịch làm việc nổi tiếng trong ngành F&B, bao gồm lịch làm, chấm công và tuân thủ luật lao động), quản lý kho (bao gồm quản lý công thức, lập kế hoạch sản xuất động và giảm thiểu lãng phí thực phẩm), quản lý vốn nhân lực (tuyển dụng, nhân sự, bảng lương và dịch vụ PEO). Khả năng tích hợp là một trong những thế mạnh của nền tảng: kết nối với các hệ thống POS như Toast, SpotOn; các nhà cung cấp như Sysco, US Foods; và các nền tảng tuyển dụng như Indeed, Snagajob. Khách hàng bao gồm các thương hiệu chuỗi lớn như Taco Bell, Dunkin', KFC, Pizza Hut, Culver's, với thông báo chính thức phục vụ hơn 120.000 địa điểm. Giá cả không được công bố công khai trên trang web chính thức.
Phù hợp cho các nhà điều hành F&B từ cửa hàng đơn lẻ đến chuỗi lớn, đặc biệt là các thương hiệu có tỷ trọng chi phí nhân sự và chi phí nguyên liệu cao cần kiểm soát chính xác.
Tính năng chính
- HotSchedules: Lịch làm việc, chấm công và tuân thủ luật lao động
- Quản lý kho: Xuất nhập tồn, quản lý công thức và lập kế hoạch sản xuất động
- Quản lý vốn nhân lực: Tuyển dụng, nhân sự, bảng lương và dịch vụ PEO
- Fourth iQ: AI dự báo nhu cầu nhân sự và hàng tồn kho
- Phân tích giảm thiểu lãng phí và thực phẩm thừa
- Tích hợp hệ thống POS như Toast, SpotOn
- Tích hợp nhà cung cấp như Sysco, US Foods
- Tích hợp nền tảng tuyển dụng như Indeed, Snagajob
Trường hợp sử dụng phổ biến
- Tự động tạo lịch làm việc đề xuất dựa trên lượng khách hàng dự kiến
- Dự báo nhu cầu nguyên liệu để giảm thiểu lãng phí thực phẩm và tình trạng hết hàng
- So sánh ngang hàng chi phí nhân sự giữa các chuỗi cửa hàng
- Tích hợp dữ liệu bán hàng POS để phân tích chi phí công thức
- Số hóa quy trình từ khâu tuyển dụng đến khi nhân viên nhận việc
Tính năng chính
- HotSchedules: Lịch làm việc, chấm công và tuân thủ luật lao động
- Quản lý kho: Xuất nhập tồn, quản lý công thức và lập kế hoạch sản xuất động
- Quản lý vốn nhân lực: Tuyển dụng, nhân sự, bảng lương và dịch vụ PEO
- Fourth iQ: AI dự báo nhu cầu nhân sự và hàng tồn kho
- Phân tích giảm thiểu lãng phí và thực phẩm thừa
- Tích hợp hệ thống POS như Toast, SpotOn
- Tích hợp nhà cung cấp như Sysco, US Foods
- Tích hợp nền tảng tuyển dụng như Indeed, Snagajob
Ưu điểm
- Tích hợp hai trung tâm chi phí lớn là nhân sự và kho bãi vào cùng một hệ thống
- HotSchedules có nền tảng sâu rộng trong lĩnh vực sắp xếp lịch làm việc F&B, nhân viên dễ dàng chấp nhận
- Hệ sinh thái tích hợp phong phú, có sẵn các kết nối POS và nhà cung cấp
- Được áp dụng bởi nhiều thương hiệu chuỗi lớn, quy mô đã được kiểm chứng đầy đủ
Nhược điểm
- Giá cả không được công bố công khai trên trang web chính thức
- Module bảng lương và tuân thủ luật lao động gắn liền với quy định của Mỹ, không áp dụng được tại các quốc gia khác
- Tính năng đồ sộ, việc triển khai đối với các nhà hàng nhỏ có thể quá tải
- Dự báo bằng AI đòi hỏi dữ liệu vận hành lịch sử đầy đủ mới có độ chính xác cao
Trường hợp sử dụng
- Tự động tạo lịch làm việc đề xuất dựa trên lượng khách hàng dự kiến
- Dự báo nhu cầu nguyên liệu để giảm thiểu lãng phí thực phẩm và tình trạng hết hàng
- So sánh ngang hàng chi phí nhân sự giữa các chuỗi cửa hàng
- Tích hợp dữ liệu bán hàng POS để phân tích chi phí công thức
- Số hóa quy trình từ khâu tuyển dụng đến khi nhân viên nhận việc
Ghi chú biên tập
Ngành F&B luôn là lĩnh vực mà AI rất nên được ứng dụng nhưng lại ít nhận được sự phục vụ chu đáo nhất — biên lợi nhuận mỏng, quyết định diễn ra thường xuyên và thực chất có rất nhiều dữ liệu. Fourth giao hai quyết định tốn nhiều tâm sức nhất là sắp xếp lịch làm việc và nhập hàng cho mô hình dự báo, hướng đi hoàn toàn chính xác. Việc sử dụng dữ liệu để xếp lịch làm việc là xu hướng mà các chuỗi cửa hàng có thể bắt đầu cân nhắc, xét cho cùng tình trạng thiếu nhân lực sẽ không thể tự nhiên tốt lên.
Câu hỏi thường gặp
Dự báo của Fourth iQ cần bao nhiêu dữ liệu mới chính xác?
Loại dự báo nhu cầu này thường đòi hỏi ít nhất vài tháng đến một năm dữ liệu vận hành lịch sử để học hỏi các tác động theo chu kỳ, lễ hội và thời tiết. Các cửa hàng mới mở thiếu dữ liệu lịch sử sẽ có giá trị dự báo hạn chế, và phải dựa vào dữ liệu từ các cửa hàng khác trong cùng thương hiệu làm chuẩn tham chiếu.
Các quán ăn hoặc nhà hàng tại thị trường ngoài nước Mỹ có dùng được không?
Logic cốt lõi về lịch làm việc và kho bãi áp dụng chung được, nhưng module bảng lương và tuân thủ luật lao động được thiết kế theo quy định của Mỹ, quy tắc tính lương ngoài giờ và đóng bảo hiểm tại các quốc gia khác sẽ hoàn toàn khác biệt và phần đó không thể áp dụng trực tiếp. Nếu muốn triển khai, trên thực tế sẽ chỉ sử dụng tính năng lịch làm việc và kho bãi, còn phần bảng lương phải xử lý riêng.
Khác biệt so với các ứng dụng sắp xếp lịch làm việc thông thường là gì?
Các ứng dụng sắp xếp lịch thông thường giải quyết bài toán 'tạo ra bảng lịch', trong khi Fourth có thêm lớp dự báo 'nên xếp bao nhiêu người', đồng thời kết nối dữ liệu kho bãi và bán hàng lại với nhau. Sự khác biệt nằm ở chỗ ứng dụng thông thường chỉ là công cụ, còn Fourth cố gắng trở thành một hệ thống quyết định vận hành.