AI roboti ve výrobě jídla: 10 milionů porcí za 2 roky

10 milionů zkompletovaných porcí jídla za méně než dva roky. To není marketingový trik ani „pár robotů“ v laboratorní kuchyni, ale reálný provoz ve velkokapacitních potravinářských provozech. Firma Chef Robotics nasadila první robot v 06/2022 a do začátku roku 2024 se dostala na tempo, kdy podle vyjádření vedení přidává další „milion položek“ zhruba každé dva a půl týdne.

Pro naši sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je tohle cenný signál: největší posun nepřichází jen z lepší mechaniky, ale z toho, že se AI učí z terénních dat. Přesně jako v precizním zemědělství – kde je rozdíl mezi hezkým modelem a funkčním systémem často v tom, kolik má za sebou sezón, lokalit, odrůd a „ošklivých“ výjimek.

Proč robot v potravinářství uspěje až s terénními daty

Odpověď je jednoduchá: variabilita surovin je větší problém než samotné recepty. V potravinářské výrobě se máloco chová stejně pokaždé. Nakrájená cibule může mít jinou délku, kuře jinou vlhkost, omáčka jiné „táhnutí“, sýr se lepí různě podle teploty a času.

Chef Robotics to staví na myšlence, že jejich „jádrová technologie“ není konkrétní dávkovač nebo dopravník, ale manipulace s potravinami – tedy schopnost nabrat, přenést a přesně dávkovat suroviny v širokém spektru konzistencí a tvarů.

„Cold start“ je v potravinářství tvrdší než v kanceláři

V kancelářském světě se generativní AI učí z textu, který je všude. Ve výrobě jídla nic podobného neexistuje. Neexistuje „internet“ pro to, jak přesně nabrat lepivou krupicovou kaši, aby byla porce konzistentní, a přitom nevznikal odpad.

Tady narážíme na klasický problém AI: cold start. Bez dat není dobrý model. Bez dobrého modelu je nasazení drahé. Chef Robotics to obchází tím, že nasazuje roboty do provozů, sbírá data a postupně zvyšuje robustnost systému – vzniká pozitivní smyčka:

• více robotů v provozu → více dat o reálné variabilitě
• více dat → lepší modely počítačového vidění a plánování pohybu
• lepší modely → vyšší rychlost, méně chyb, širší škála receptur
• vyšší výkon → další nasazení

Tohle je pro potravináře i zemědělce zásadní: AI je silná tehdy, když se krmí realitou, ne prezentací.

Co přesně roboti dělají (a proč to dává smysl)

Nejde o roboty, kteří „vaří z menu“ jako v restauraci. Jde o roboty, kteří ve vysokých objemech skládají a dávkují hotové komponenty do balení – typicky jogurtové parfaity, proteinové talíře, předpřipravená jídla pro letecké cateringy, nemocnice nebo retail.

Z hlediska ekonomiky je to chytrý terén:

• vysoký objem a opakovatelnost SKU
• tlak na hygienu a konzistenci
• drahá práce ve směnách (a často nedostatek lidí)
• jasně měřitelná kvalita (hmotnost porce, odchylka, zmetkovitost)

Software-first vs. hardware-first v potravinářské automatizaci

Tradiční potravinářská automatizace bývá hardware-centric: konkrétní dávkovač na konkrétní surovinu, nastavený na „průměrnou“ konzistenci. Funguje to, dokud se realita moc nemění.

Přístup Chef Robotics je více software-first: kombinace

• počítačového vidění (co přesně je v misce, jak je to rozprostřené, kolik toho zbývá),
• plánování pohybu (jak nabrat a přenést bez rozlití/rozsypání),
• robotického ramene s výměnnými nástroji (lžíce, kleště, naběračka apod.).

Výsledek je systém, který se přizpůsobuje odchylkám surovin i receptur rychleji než klasická „strojní linka“ postavená na jediné variantě.

V potravinářství nevyhrává ten, kdo má nejsilnější motor. Vyhrává ten, kdo zvládne nejvíc výjimek bez zastavení linky.

Přímá paralela s precizním zemědělstvím: bez „polních dat“ to nepojede

To, co Chef Robotics řeší v kuchyni, řeší zemědělství na poli. Model, který funguje na jedné farmě, se často rozsype jinde – jiná půda, jiná odrůda, jiná mechanizace, jiný termín setí, jiné počasí.

Tři mosty, které dávají smysl i pro český kontext:

1) Terénní data jsou aktivum, ne vedlejší produkt

V precizním zemědělství to znamená dávat dohromady:

• data z výnosových map,
• půdní rozbory,
• satelitní a dronové snímky,
• senzory vlhkosti a teploty,
• záznamy o aplikacích hnojiv a přípravků.

V potravinářství je analogií „výrobní telemetrie“: odchylky porcí, viskozita, teplota surovin, časy mezi kroky, chybovost uchopení. Kdo tohle sbírá a umí použít, získává náskok.

2) Robustnost je důležitější než perfektní demo

Na konferencích vypadá všechno hladce. V reálném provozu je výhra, když systém:

• nezastaví linku při změně dodavatele suroviny,
• udrží toleranci porce i při „horší“ konzistenci,
• umí se rychle přeučit na nový produkt.

To platí stejně pro robota dávkujícího kuře i pro model predikce výnosu řepky.

3) Škálování se děje přes provozní rutinu

Když AI systém jednou sedí do denního workflow, škáluje rychle. A naopak: když vyžaduje neustálou ruční péči, skončí v šuplíku.

Pro zemědělce to znamená integraci do agronomických systémů a práce s doporučeními, která jsou srozumitelná (např. variabilní dávky v mapách). Pro potravináře integraci do plánování výroby, HACCP a kontroly kvality.

Praktický checklist: jak poznat, že AI robotika ve výrobě dává smysl

Pokud jste potravinářský provoz nebo dodavatel technologií, tyhle otázky rozhodují o návratnosti. Používám je jako rychlý filtr – ušetří týdny debat.

1. Máte vysoký objem opakujících se SKU? (např. balené misky, catering, retail)
2. Trápí vás variabilita surovin a ruční „dolaďování“ porcí?
3. Měříte kvalitu porce čísly? (hmotnost, odchylka, reklamace, zmetkovitost)
4. Je úzké hrdlo práce ve směnách a fluktuace?
5. Umíte sbírat provozní data a pracovat s nimi?

Když vyjdou alespoň 3 z 5, automatizace s AI už nebývá „hezký nápad“, ale ekonomicky reálný projekt.

Co si pohlídat před pilotem (a co firmy často podcení)

• Standardizace vstupů: stejné nádoby, stejné podávání surovin, stabilní teplotní režim.
• Hygiena a sanitace: rychlá výměna nástrojů, mytí, validace postupů.
• Definice tolerance: co je ještě OK porce (gramy/ml), co už je odchylka.
• Datová disciplína: logování šarží, receptur, změn dodavatelů.
• Změnové řízení: kdo schvaluje úpravy receptu a jak rychle se promítnou do systému.

Tahle „nudná“ infrastruktura je ve skutečnosti to, co umožní, aby AI opravdu zrychlovala a neprodukovala chaos.

Kam to míří v roce 2026: méně lidí u monotónních kroků, více kontroly kvality

Směr je jasný: robotika bude přebírat nejvíc repetitivní kroky a lidé se posunou ke kontrole, dohledu a řešení výjimek. V prosinci bývá v potravinářství cítit tlak na kapacity (sváteční špičky, plánování směn, stabilita dodávek). Právě v těchto obdobích se ukazuje, jak drahé je spoléhat jen na ruce.

Zároveň si nemyslím, že „robot nahradí kuchaře“. Reálnější obraz je jiný: AI robot nahradí ten nejvíc monotónní segment práce v balicích a kompletovacích provozech – a tím udrží stabilní kvalitu a tempo i ve špičkách.

A pro zemědělství je message podobná: AI nebude „náhradní agronom“, ale bude to systém, který drží konzistenci rozhodování napříč poli, roky a lidmi.

Kdo dnes sbírá a kultivuje data, bude zítra rychleji automatizovat. Kdo data neřeší, bude automatizaci draze dohánět.

Co si z příběhu Chef Robotics odnést (a jak s tím začít)

Hlavní lekce není o tom, že existuje firma, která vyrobila 10 milionů porcí. Lekce je, že v potravinářství i zemědělství vyhrávají systémy, které:

• fungují v terénu a učí se z reálných odchylek,
• staví na datech jako na aktivu,
• zlepšují se s každou další instalací.

Pokud řešíte automatizaci ve výrobě potravin, nebo chcete principy z potravinářské robotiky přenést do precizního zemědělství, začněte malým, ale správně:

1. vyberte proces s jasnou metrikou (čas, odpad, odchylka),
2. nastavte sběr dat už od prvního dne,
3. udělejte pilot v reálném provozu, ne „na stole“.

Jaký proces ve vašem potravinářském provozu nebo na farmě dnes nejvíc trpí variabilitou – a přitom je dost opakovaný na to, aby se dal zautomatizovat pomocí AI?