华南理工大学：高校云餐厅实现订餐外卖 | 应用系统
据华南理工大学的学生外卖相关调查显示，74.49%的大学生有预定外卖的经历，每周预定1～3次的同学占38.82%，3～5次的同学占17.64%，5次以上的同学占18.02%，根据期望值理论可得出每周预定外卖的频率为2.383次/人，2016年华南理工大学在校生约有44000余人，即每日外卖约为15000份，饿了么、美团外卖占据其中很大的份额。
为了提供更卫生健康的食品、提供更便捷的校园服务，华南理工大学后勤饮食中心联合学生创业团队，打造了一款基于大数据、支持订餐外卖的校园云餐厅系统，通过提供食品卫生保障、配备专业的厨师以及利用勤工助学学生共享配送的闲时资源，引导师生选用卫生的外卖，并提高校园餐厅的用户黏性。
随着“互联网+餐饮”的猛烈发展，师生足不出户就可解决饮食问题，使其成为了外卖的一大主要消费群；校园饭堂难以顾全所有师生的作息时间，也导致部分师生选择外卖。然而，市场上的外卖平台的模式弊端日益显著，“一对多”监管模式在商家越来越多的当今受到巨大挑战，良莠不齐的食品质量也为外卖的食品安全埋下隐患，“黑外卖”丑闻更是不断被爆出，师生健康遭到严重威胁。
此外，大量配送人员骑着电动车进出校园，较高的车速也严重影响校园交通安全。在“智慧后勤”概念提出的大背景下，食堂的信息化、智能化建设也日益迫切。为此，华南理工大学结合互联网模式建设了一套基于大数据的订餐外卖系统，尝试解决这些新问题和新需求。
系统设计
设计思路
如图1所示，高校智能云餐厅系统一共包括三个模块：用户端下单模块，餐厅接单模块以及配送端配送模块。三个模块既相互独立又互相联系，订单根据不同状态出现在不同模块中，如订单在出品状态时，只有用户端跟餐厅端可以看到订单，而配送端则无需看到。
C/S架构
高校智能云餐厅系统采用C/S架构，它的作用是将用户的要求提交给服务器程序，再将服务器程序返回的结果以特定的形式显示给用户。选择C/S结构而不选择B/S结构的理由有如下4点：
1.饮食中心信息化系统建设的资金设备有限，暂只有一台云服务器，而整个系统的核心是服务器，要求必须能够稳定、可靠运行，运用C/S架构可使服务器的负载量有效降低。
2.由于校园餐厅用餐时间高度集中，而餐品具有的属性（包括名称、价格、图片等）都是相对固定的，如果采用其他的架构，例如B/S架构，每次点餐浏览的餐品都需要向服务器请求相关数据，消耗一定的通信流量，相应速度也比较慢。采用C/S架构则可以在访问过一次之后将相关信息缓存在本地，再次启动则无需向服务器获取。
3.设计界面更为美观、友好，方便师生操作点餐。
4.系统客服端维护方便，产品迭代迅速。
系统功能分析
1.用户端（“华园U味”App）
（1）注册认证
用户端允许使用手机号以及第三方的微信和qq直接注册登录。师生可以在注册登录后进行认证。
（2）餐品列表
师生可以快速根据餐品分类找到对应的餐品，并查看餐品的图片、名称、销售记录、用户评星和剩余数量，如图2所示。
（3）餐厅评论
有过消费记录的师生可以对餐品和配送进行打分以及评价，这些打分和评论同时也作为未消费的师生消费意见和饭堂管理员的出品建议。
（4）健康报告
健康报告是“华园U味”App的创新功能。如图3所示。一方面，App根据各种材料的卡路里和每份餐品的材料用量计算出每份餐品提供的卡路里；另一方面，App根据用户提供个人身体信息计算出该用户每天消耗的卡路里，两者对比进行健康分析。在分析报告里，App会根据BMI值分析用户的整体身体素质；当用户摄入卡路里高于日常消耗值时，用户会被告知摄入多余卡路里的值，并列出一些运动所消耗的卡路里以供用户参考；当用户摄入卡路里低于日常消耗值时，用户会被告知摄入卡路里不足的值，并列出一些适宜餐品的卡路里以供用户下餐参考。
（5）消费记录
师生可根据年月查询到过去每一天的消费记录，根据两个维度进行统计，消费额跟消费量，如8月份消费了200元，共买了15份餐品以及餐品具体的名称。
（6）用户反馈
用户每次下单后可获得一个小喇叭，可用于在餐厅评论区内发言，主要用于评论餐品，所有用户均可查看餐厅评论区的发言，由于小喇叭的数量限制，餐厅里的评论发言质量比较高。同时客服人员会负责答复用户的疑问，并记录用户的建议反馈给饭堂用于改进餐品。App本身也有反馈接口，通过这个接口用户可以提出从界面优化到增加新功能等相关建议，合理的建议会被考虑加入到下一版本的App。
（7）地址管理
定位于高校的智能云餐厅系统，所有的地址楼栋必须是高校范围内，所以在地址选择上并没有直接调用第三方地图sdk，而是与高校的物业公司进行合作，获取高校内所有楼栋名称，同时考虑优化配送算法将区域划分成多个小区域，包括学生宿舍、办公楼栋以及家属宿舍。
（8）订单记录
师生支付成功一笔订单后，在订单界面便可以查询到订单的所有状态，包括待确认、已接单、配送中、已配送、已评价和已完成，以及未支付、已取消和已退款等特殊状态。
2.管理端
（1）自动接单
饭堂管理端根据师生的预约时间自动接单，无需增设工作人员进行接单。
（2）餐品管理
可对餐品名称、图片、价格、剩余数量、口味规格等进行编辑。
（3）评论管理
可作为客服回复用户对餐厅的评论、以及删除隐藏该用户评论。
（4）营业额统计
统计每日餐品的消费记录，包括配送跟自提的营业额。
（5）营业时间管理
可自由编辑每日的营业时间和用户可预约的实际。
（6）订单管理
可查看所有支付成功的订单，是否在进行中，是否配送完成等。订单包括有用户姓名，联系方式，餐品名称，配送员信息，预约时间，地址等基本信息。
（7）订单派发
将已分配好的订单派发给配送员配送到师生手中。
（8）自提扫码
为了降低高峰时期师生在饭堂排队的压力，云餐厅智能系统增设自提的入口，师生下单成功后，即可通过二维码扫码领取餐品，无需现场点餐。
（9）标签打印
每一份饭盒上都有唯一的条形码，打印条形码增加饭盒的标识度。
3.配送端（“华园配送”App）
（1）实名认证
每一位配送员都需要经过配送培训，取得资格方可入职，同时需录入系统进行实名认证，在配送过程中出现任何偏差都可追踪到第一责任人。
（2）配送记录
配送员可根据日期查询到每一天实际配送的订单情况。
（3）工作汇总
骑士可根据工作汇总查询到当日、当月的工作情况，如50单60份。
（4）配送中
在配送过程中，配送员可获取到师生的联系方式以及配送楼栋，根据预约时间进行准时配送，同时可转订单给其他配送员，灵活处理订单。
（5）已配送
当配送完成后，订单便会进入到已配送列表中，便于配送员查看。
（6）手机绑定
为了让师生能够第一时间联系配送员，将配送员手机号码绑定账号即可。
核心算法
大数据算法
1.餐品评价
通过后台获取用户对各种餐品的评价，按1-5不同等级的量化评分，可快速得出餐品的最佳评论。
2.餐厅评论
每一条评论具有点赞的属性，通过大数据统计，将一周内点赞数前十的评论放在热门评论内，超过一周则放在更多评论列表。
3.健康报告
将平台内100多种餐品的原材料进行录入，每一份餐品有多种原材料，每一个原材料对应不同的克数，也就有不同的能量，便可得出餐品的热量。同时获取用户的个人资料，根据每个人的BMI值进行餐品推荐，实现健康推荐，彰显个性化消费需求。
配送算法
1.地址区域
将全校范围内的楼栋进行区域划分，一共分为10个小区域，相同区域的订单会归类在一起集中配送，区域的划分有利于收取不同的配送费，提高配送费收取的公平性。
2.预约时间
为了提高订单的准点率，根据师生的预约时间进行处理。预约时间的前30分钟不接单，师生有权选择取消并退款。预约时间30分钟内，饭堂自动接单，饭堂接单后10分钟内出品打包，20分钟交由配送员配送。这样既可保证餐品刚出炉的口味，也可保证餐品的温度。
3.自动激活
当某个区域的订单累计超过10份，该组订单则会激活派发给标记空闲时间的配送员，配送员根据预约时间的先后进行派单；同时若某个区域的订单累计未超过10份，为了避免延时，则根据预约时间强制激活，派发给空闲的配送员；当配送员人手不足时，则会通过系统消息告知配送主管。
云存储
数据上传
餐厅管理将餐品的属性包括名称，图片，剩余数量等通过访问云存储的ip地址提出上传请求，服务器响应后将传输到存储中心，实现数据的更新与替换。
数据下载
师生通过App访问到IP地址对应的服务器，根据对应的接口名称通过套接字socket获取相关数据，以Jason的形式进行传递获取餐品的信息。
数据备份
云端服务器每天凌晨0点会对所有数据包括用户的消费记录、订单、营业额记录等做备份，同时在本地电脑也保存相同的数据备份，异地备份双重保障，以防止意外情况导致数据丢失带来的损失。
业务数据分析
订单分析
下文将从两个时间、空间两个维度分析订单分布。以下数据统计时间为2017年3月28日至2017年12月12日，“华园U味”总份数达到53292份，餐品池共有110多种餐品，其中扬州炒饭以2845份获得销量冠军，好评率高达97.8%，用户评论数4772条。
1.以时间为维度
一天订单分布，如图4所示，每天上午跟下午都出现下单高峰期，特别是上午出现两个小高峰，根据上课时间，第一个高峰期为一二节下课时间，第二个小高峰为师生下课下班时间，为了保证出餐效率，在出品与配送方面在高峰期都会相应增派人手。一周订单分布，如图5所示，从大数据统计来看，周一销售6344份，周二销售6345份，周三销售6559份，周四销售6354份，周五销售6010份，周六销售5452份，周日销售4990份，一周的订单主要集中于周一到周五，由此可判断周六日师生外出活动，点餐需求降低，这为厨房备料提供数据支撑，避免一定的食材浪费。
2.以空间为维度
以校内各大楼栋订餐分布统计数据，目前学生宿舍楼栋点餐数量最大，占比82%，办公楼栋跟实验室点餐占比18%，其中单个楼栋点餐量最多的是女生宿舍。从区域划分来看，以云餐厅的地理位置分析，东西区距离北区比较远，收取较高配送费，配送时间也较长，导致订单较少，东西北区订单量分布如图6所示。
在调整北区配送费（1元升到1.5元）之后，北区占比由63.5%下降至60.55%。如图7所示，下降4.7%，调整幅度不大，在不断调整定价策略后寻找最佳的平衡点。
配送时间
师生下单的时候可选择预约时间，配送员根据预约时间送餐，如图8所示，可看到配送准时送达率由之前的60%提升到90%，主要得力于对接单系统与配送系统的改善。
用户活跃
平台目前注册人数达到9600多用户，其中学生用户占比89%，日活跃量平均435人，月活跃量2365人，月复购率60%，消费次数100次以上150人。如图9所示。
本文通过对高校智能云餐厅系统的分析，充分展示了高校“互联网+饭堂”的重要意义：智能化地反映餐品的食物营养信息，为师生提供健康饮食推荐，实现个性化的点餐推荐。智能云餐厅系统是一种“互联网+高校饭堂”新型模式，这也是高校饭堂未来的一种发展趋势。
（作者单位为华南理工大学信息网络工程研究中心）