大型餐饮企业的内部流程只会写上如何将里脊肉做成青椒炒肉丝用的肉丝，而不会再写一份必要的时候也可以拿五肉上的瘦肉来做应急替换。当然，以上只是一个不恰当的例子。主要是用来标准化与定制化之间的矛盾。

这在工业场合是非常常见的。

工业领域的每一家企业都喜欢做标准品，哪怕是利润低一些。因为标准化能带来生产、工艺和品控流程的成本降低，同时也方便大量采购压低成本。然后再通过批量来盈利。

总之就是定制品看似单件利润高，可是其中沉没掉的管理成本太多了。所以一般的生产企业普遍讨厌定制品，也会给定制品开出高价。

同理，其实餐饮领域也是一样的。因为餐饮行业玩到一定程度也是个工业生产行业。

而ai管理者算法最厉害之处，就是在于它会自动分析每一个餐品的物料组成。

没错，林远觉得还是用“餐品的物料组成”这个概念来概括更为合适。

“食材”那是烹饪领域的术语，而“物料”则是工业领域的术语。

如果从工业的视角来看待一份餐品，自然是该用物料的形容。

而物料最大的特点是啥呢，就是可以被替换。

在工业领域从来都是存在物料平替概念的，因为你不可能提前预知把未来生产所需的物料一分不差的全部准备好。

如果你手头有精度为5%的电阻剩余，然后生产要求的精度是10%，那难道你就放着5%精度的电阻不用，专门再去采购10%精度的。

采购过程浪费时间不说，物料挤压会造成现金流不通畅。

哪家企业能接受这种胡来。

于是林远就将这种工业生产的思维用到了ai训练上。

ai管理者算法也很争气，很快就为各种菜品找到了平替方案。

算法在采购中所起的作用，其实就是根据各个商家的经营状况，在采购时提供一份最大公约数指导。

这份最大公约数指导就类似于，将餐品的食材准备打散为了奶茶的原材料，从而用更少的食材组合出更多的餐品。

如果这个过程由人来做，那是很可怕的事情，会极大增加管理成本。

在采用ai管理者算法之后，各大餐饮公司发现，他们真的可以用物料管理的概念来管理各个连锁店的食材流转。

于是乎，中小商家相比大型餐饮企业的种类、口味和特色优势，也就慢慢被磨平了。

尤其是口味优势。

口味这个东西完全就是取决于火候和调料，这对ai来说太easy了。属于是看一遍就会。

以至于大型餐饮连锁店都能推出针对每个顾客的自定义口味，因为这不过就是在烹饪的时候听着耳机里ai的提示音，“请用3号小型调料容器装满9号辣椒粉倒入锅中”。

也就是说，实现不同口味根本不需要操作者思考，只要听ai指挥就行了。甚至操作者搞错了的情况下，ai还会发出警报。

那中小饭店的特色烹饪优势也就没了。

科技再一次展现出了双刃剑的本色。

这自然是林远不想看到的，他不想今后的街道上全是各类餐饮连锁店，再也看不到苍蝇馆。

(本章完)

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