Automatische Erkennung von Speisen und Getränken per Kamera
Einfache Vorgehensweise in wenigen Schritten
Das Tablett mit den gewählten Speisen und Getränken wird unter die Kamera geführt. Die Produkte werden dann automatisch gescannt, erkannt und ins Kassensystem gebucht. Anschließend können sie sofort bargeldlos bezahlt werden. Die Handhabung funktioniert kinderleicht – was mocca.foodrecognition vor allem in Zeiten von Personalmangel zu einer idealen Self-Checkout Lösung macht.
Erkennung per Kamera
Die Speisenerkennungssoftware auf innovativer KI-Basis wird exakt auf Ihr Sortiment zugeschnitten. Das heißt, die Software erkennt alle Artikel, die im System trainiert und gespeichert sind. Dadurch kann eine Erkennungsrate von 100% der gängigen Speisen sichergestellt werden. Bei Tagesgerichten reicht ein Klick aus, um diese als neue Artikel hinzuzufügen.
Automatische Verbuchung im Kassensystem
Die automatische Erkennung und Verbuchung der Speisen und Getränke im Kassensystem dauert nur 0,3 Sekunden. Mitsamt der bargeldlosen Bezahlung des Restaurantgastes beträgt der gesamte Checkout-Prozess maximal 3 Sekunden. Zum Vergleich: Ein gewöhnlicher Checkout-Prozess, bei dem manuelles Zutun erforderlich ist, benötigt mit 30 Sekunden zehnmal so lange.
Bargeldlose Bezahlung
Je nach gewünschtem Set-Up können sowohl Open- als auch Closed-Loop Bezahlmöglichkeiten genutzt werden. Ihre Gäste bezahlen über die mocca.loyalty App beispielsweise über Lohn & Gehalt oder mithilfe von Prepaid-Guthaben. Natürlich ist auch eine Zahlung per EC-Karte oder Kreditkarte möglich.

Hybrid-Mode erlaubt Wechsel des Kassiermodus
Mit dem neuen Hybrid-Mode wird eine Kasse multifunktional nutzbar. Auf nur einer Kassen-Hardware können Sie damit auf Knopfdruck zwischen verschiedenen Typen der Kassen-Software umschalten. Dadurch wird langwieriges Schließen und Neustarten von Programmen oder sogar ein Umbauen der Hardware hinfällig.
Ein Klick reicht beim Hybrid-Mode aus, um die Kassen-Software und damit den Kassiermodus zu wechseln: Von einer kontaktlosen Selbstbedienungskasse, bei welcher der Self-Checkout völlig berührungslos erfolgt, kann sofort auf eine klassische, bediente Kasse umgeschaltet werden.
Die optische Speisenerkennung mocca.foodrecognition bietet mit dem Hybrid-Mode daher volle Flexibilität für alle Anforderungen der modernen Gemeinschaftsverpflegung.
Flexible Montagevarianten
Die Speisenerkennung mit mocca.foodrecognition ist wegen der flexiblen Verbauung in jedem Betriebsrestaurant einsetzbar. Die benötigte Kamera kann bereits vorab in innovative Küchenkonzepte eingeplant werden. Natürlich sind aber auch verschiedene Nachrüstmöglichkeiten gegeben.
Die Montagevarianten reichen von der Installation der Kamera in der Decke über ein eigenes Stand-Alone Terminal bis hin zum flexiblen Kameraarm, für den keine baulichen Maßnahmen durchgeführt werden müssen.
Funktionsweise in den Videos anschaulich erklärt
Die automatische Speisenerkennung mit mocca.foodrecognition funktioniert erstaunlich einfach: Gewünschte Speisen unter der Kamera platzieren, automatisch ins Kassensystem verbuchen lassen und mit der Mitarbeiterkarte oder der mocca.loyalty App kontaktlos bezahlen.
Features & Vorteile
- zuverlässiges System auf KI-Basis
- einfaches Anlernen von Produkten im System
- 100%ige Erkennung aller gängigen Speisen
- integrierte Qualitätskontrolle
- vollautomatische Buchung im Kassensystem
- bargeldlose Bezahlung
- 10-fach schnellerer Checkout-Prozess
- verkürzte Wartezeit an der Kasse
- gesteigerter Durchsatz
- entlastet das Personal
- ideale Lösung für Personalmangel
- Hybrid-Mode für Kassiermodus-Wechsel
- flexible Montagemöglichkeiten
„ventopay ist einer der Marktführer und Innovationstreiber der Branche. Deswegen sind wir stolz, mit diesem kompetenten Partner in die anspruchsvollsten Projekte zu gehen. Insbesondere wenn es um Design und Implementierung von gesamtheitlichen Lösungen geht, ergänzen sich ventopay und Dishtracker Technologien hervorragend.“
Johannes Raudaschl
CEO Dishtracker
Produktkatalog | PDF | 9,78 MB |
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Folder mocca.foodrecognition | PDF | 3,30 MB |
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