AI pekař v obchodě: robot peče chleba přímo na place

V maloobchodu se dlouho řešilo hlavně to, jak zrychlit doplňování regálů a zlevnit logistiku. Jenže u jídla funguje ještě jiný „tahák“: vůně. Čerstvý chléb umí přitáhnout lidi stejně spolehlivě jako dobrá výloha v centru Prahy. A právě na tom stojí jeden z nejpraktičtějších příkladů automatizace v potravinářství posledních let – robotická pekárna umístěná přímo na prodejní ploše.

Breadbot, robotický výrobník chleba od Wilkinson Baking Company, je zajímavý tím, že už nejde o konferenční prototyp pro technologické veletrhy. Je to zařízení, které se reálně nasazuje v obchodech, peče až 200 bochníků denně a jeden bochník zvládne přibližně za 96 minut. Pro náš seriál Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství je to perfektní „přemostění“: od AI v poli a skladech až po AI v prodejně, kde se potkává výroba, kvalita, energie i zákaznický zážitek.

Proč právě pečivo: nejjednodušší cesta k „AI na talíři“

Pečivo je ideální produkt pro automatizaci, protože je objemné, rychle se kazí a zákazník řeší čerstvost. U chleba a rohlíků je „poslední míle“ často dražší než suroviny – a přitom rozhoduje o tom, jestli se prodá, nebo skončí jako odpis.

U čerstvého pečiva se v praxi pořád dokola opakují tři problémy:

• Kolísání poptávky během dne (ráno vs. odpoledne vs. večer).
• Nerovnoměrná kvalita (různá obsluha, různé postupy, různé podmínky v prodejně).
• Plýtvání (upečeno moc brzy, nebo moc; případně vyprodáno a zákazník odchází jinam).

Robotická pekárna na prodejní ploše řeší všechny tři najednou. Ne tím, že „umí péct“, ale tím, že je to standardizovaný výrobní systém: dávkování, proces, kontrola a plánování jsou opakovatelné. A právě tady se do hry dostává AI a datové řízení.

Breadbot v praxi: od veletržního efektu k provoznímu nasazení

Breadbot začal jako magnet na pozornost (a na novináře) – a skončil jako nasazovaná technologie. To je důležitá lekce pro celý sektor agri-food: rozdíl mezi „hezkou ukázkou“ a „strojem, který vydělává“, je obvykle v detailech řízení, servisu a škálování.

Podle informací z provozu prošla nová generace stroje výraznou proměnou:

• Přepracované řízení a software: místo improvizovaného prototypu vlastní řídicí elektronika a technologický stack.
• Mechanické změny: například čtyři zásobníky (hoppery) místo jednoho, takže stroj může během dne vyrábět více druhů.
• Lepší konzistence díky úpravám procesu pečení a měření kvality.

Z hlediska adopce je zajímavý i obchodní model. Neprodává se „krabice“, ale služba: pronájem + poplatek za bochník. Obchod tak nekupuje technologické riziko, ale objednává si výsledek – pečivo, servis, spotřební materiál a údržbu.

Když automatizace v potravinářství funguje, je to skoro vždy „služba“, ne jednorázový nákup stroje.

Kde je v tom AI: kvalita, stabilita a plánování výroby

Nejdůležitější AI přínos u robotického pekaře není robotická ruka. Je to řízení procesu a práce s daty. U chleba totiž zákazník odpustí spoustu věcí – ale ne odpálenou kůrku nebo gumovou střídku.

1) Kontrola kvality jako uzavřená smyčka

U pečení je zásadní konzistence. V reálném světě se mění:

• teplota a vlhkost v prodejně,
• vlastnosti směsi a kvasnic,
• otevírání dvířek a obsluha,
• zatížení během dne.

AI přístup (nebo obecně datové řízení) dává smysl tam, kde se z procesu stává „měřím → vyhodnotím → upravím“. I bez detailů o konkrétních senzorech platí, že průmyslové systémy dnes typicky sledují čas, teploty, profily pečení, odchylky cyklu a výsledné parametry, aby příště upravily nastavení. V potravinářství to znamená méně reklamací, méně vyhazování a stabilní chuť.

2) Více druhů chleba bez personálního chaosu

Čtyři zásobníky znamenají praktický dopad: mix sortimentu podle denní doby. Například „klasika“ dopoledne, celozrnné odpoledne, medovo-ovesné večer. Pro obchod je to důležité, protože zákazníci jsou zvyklí vybírat, ale personál často nestíhá.

3) Plánování pečení podle špiček (a ne podle směn)

V původních nasazeních se pečení přizpůsobilo pracovní době personálu – tedy typicky ráno. Teď se objevuje logičtější směr: péct během nákupních špiček, třeba mezi 16:00–19:00, kdy jde nejvíc lidí „po práci“.

Tohle je přesně ten moment, kde se AI v potravinářství potkává s maloobchodní analytikou:

• predikce návštěvnosti (dny v týdnu, sezónnost, svátky),
• predikce prodeje podle počasí a lokality,
• optimalizace rozpeku a minimalizace odpisů.

A ano – i „vůně“ je proměnná. Ne jako romantická metafora, ale jako reálný marketingový stimul, který zvyšuje konverzi v prodejně.

Co to znamená pro české potravinářství a retail v roce 2025

Česko má silnou tradici pekařství, ale zároveň bojuje s náklady na práci, energií a tlakem na ceny. V prosinci 2025 je navíc dobře vidět trend, že zákazník chce dvě zdánlivě protichůdné věci: „poctivé“ a zároveň „rychle a levně“.

Robotická pekárna přímo v obchodě může dávat smysl hlavně tam, kde se potkává:

• vyšší obrat prodejny,
• požadavek na stabilní kvalitu,
• problém se sháněním směn na pekárnu/rozpek,
• tlak na snížení odpisů pečiva.

Z praxe, kterou jsem viděl u automatizace v jiných částech food provozů, platí jednoduché pravidlo: automat se vyplatí tam, kde je proces opakovatelný a odchylky jsou drahé. U pečiva jsou odchylky drahé hned dvakrát – v odpadu a v ztracené loajalitě.

Sezónní faktor: svátky a „nárazové“ špičky

Prosinec je typický extrém: vyšší návštěvnost, dárkové nákupy, víc impulzních rozhodnutí. U pečiva to znamená, že predikce a řízení výroby mají ještě větší hodnotu než v běžném měsíci.

Pokud systém umí reagovat (nebo se aspoň rychle přenastavit), obchod může:

• dopéct čerstvé bochníky ve špičce,
• držet kvalitu při vysokém tempu,
• snížit večerní odpisy.

Jak poznat, že „robotický pekař“ dává smysl i vám (rychlý checklist)

Nejrychlejší rozhodnutí vznikne z dat, ne z dojmu. Pokud zvažujete automatizaci pečiva (ať už jako retailer, provozovatel kantýny, nebo výrobce), projděte si tohle:

1. Kolik bochníků/pečiva denně reálně prodáte? Pokud je průtok nízký, vůně nepomůže a návratnost bude dlouhá.
2. Jaké jsou denní špičky (časově) a kolik pečiva v nich chybí? To je často „skrytá ztráta“.
3. Kolik stojí odpisy pečiva v Kč za měsíc? Tady bývá největší prostor pro zlepšení.
4. Jak proměnlivá je kvalita mezi směnami? Pokud hodně, automatizace přinese klid.
5. Máte zajištěný servis a spotřební materiál? U potravin je servis otázka kontinuity prodeje.

Prakticky: i výborná technologie zklame, pokud nemá jasné SLA, údržbu, dostupnost směsí a jednoduchou obsluhu.

Nejčastější otázky, které si lidé pokládají (a které rozhodují o úspěchu)

Je to ještě „čerstvé“ a „poctivé“, když to peče robot?

Ano, pokud je proces dobře nastavený. „Poctivost“ u chleba není o tom, jestli u toho stojí člověk, ale o kvalitě surovin, fermentaci, pečení a konzistenci. Robot navíc eliminuje zkratky typu „rychleji, ať to stihnem“.

Nevytlačí to zaměstnance?

V praxi častěji platí, že automatizace uvolní ruce na práci, která má vyšší hodnotu: obsluha zákazníků, doplňování, kontrola kvality, práce s čerstvým sortimentem. V retailu je problém spíš nedostatek lidí než jejich přebytek.

Kde je hranice škálování?

Škálování u těchto systémů stojí na třech věcech: standardizace instalace, dostupnost servisu a stabilní supply chain (směsi, obaly, spotřebák). Technologie je jen jedna část.

Kam to celé míří: od „pečení v krabici“ k datově řízené výrobě potravin

Breadbot je konkrétní ukázka širšího trendu: AI a robotika se přesouvají z továren do míst, kde se potkává výroba a zákazník. V našem seriálu o umělé inteligenci v zemědělství a potravinářství to zapadá do stejné logiky jako precizní zemědělství nebo chytré sklady: data z provozu se mění v rozhodnutí, která šetří peníze a stabilizují kvalitu.

Pokud chcete automatizovat výrobu potravin, začněte jednoduše: změřte odpisy, špičky a kolísání kvality. Teprve potom vybírejte technologii. Nejlepší AI projekt v potravinářství je ten, který je vidět na marži – a chutná.

A teď ta otázka, která bude v roce 2026 slyšet čím dál častěji: budete chtít mít „čerstvé“ pečivo jako marketingový slib, nebo jako datově řízený proces, který funguje každý den stejně?