인공지능이 활용되는 분야 #식품 (맥주와 과자)
식품분야에서의 AI 활용인공지능이 활용되는 분야별로 대표성을 띈 사례들을 한가지 씩 정리해보고자 한다.
이번 글에서는 식품 분야에서 인공지능(AI)이 어떻게 사용되고 있는지 Suger Creek과 롯데제과 의 사례를 통해 정리해보려고 한다.
맥주는 세계에서 가장 오래되고 가장 큰 산업 중 하나이다. (세계 맥주시장의 경우 60조 규모, 국내 맥주 시장만 해도 2~3조 규모) 이러한 맥주시장에서도 인공지능(AI)를 활용하여 제조의 효율성을 고민하는 기업이 있어 소개해보고자 한다. Sugar Creek Brewing Company는 미국 놀스캐롤라이나에 위치한 맥주 양조장 업체이다.
맥주를 양조하는 과정은 생각보다 번거롭고 복잡한데, 이 과정에서 특히 양조 탱크에서 다른 탱크로 이동 시 압력과 온도의 불균형이 발생하게 되고 이러한 과정을 거치면서 불필요한 거품이 발생하고 결국 사용하지 못하는 맥주(waste beer)를 생산하게 된다고 한다.
이러한 맥주 생산을 줄이기 위해 Sugar Creek Brewing Company는 IBM 왓슨 IoT플랫폼의 비주얼 인사이트 AI가 활용되었고 보쉬의 IoT센서는 프로세스 내에서의 문제를 찾아내고 개선이 되었는지를 확인하는 역할을 하였다고 한다.
IBM 왓슨 & 보쉬 IoT인터페이스를 통해 수집된 데이터는 맥주병 내에 과도한 거품이 발생하는 경우를 발견할 수 있게 되었고 이 프로세스를 개선함으로써 한달에 약 1150억(약 10,000달러)에 해당하는 비용을 절감할 수 있었다. 뿐만 아니라 맥주의 숙성 시간, 온도, ph(산성의 농도) 얍력, 탄산 정도를 모두 분석할 수 있었다고 한다.
다시 말해 불량율을 획기적으로 줄임으로써 완제품 비중을 늘려 프로세스 효율성을 증대 시키고 양조 시 다양한 맥주의 속성을 분석함으로써 맥주의 품질을 높인 좋은 사례라고 할 수 있겠다.
이미지 출처: IBM블로그
제과류 – 롯데제과
국내 제과업체 중에 인공지능을 활용한 제품개발에 많은 힘을 쏟고 있는 눈에 띄는 업체가 하나 있다. 바로 롯데제과인데, 꼬깔콘, 빠다코코넛 비스킷 등 인공지능을 활용한 새로운 과자들을 다양하게 시도하고 있는 듯 하다.
롯데제과는 IBM 왓슨 익스플로러(IBM 인공지는 콘텐츠 분석 플랫폼)를 도입하고 있는데, IBM과 협력을 통해 롯데제과의 트렌드 예측 시스템인 엘시아(LCIA: Lotte Confectionary Intelligence Advisor)를 만들었다. 롯데제과는 LCIA를 상품 기획단계 부터 활용하여 SNS게시물, POS 판매데이터, 날씨, 연령, 소비자 유형 등의 데이터를 추출하고 분석하며, 이를 통해 특정 소비자 유형에 맞는 상품을 개발한다고 한다. 즉, 소셜데이터와 거래데이터, 이 두가지를 활용하여 소비자에게 맞는 맛, 소재, 식감을 찾아낸다고 한다. 뿐만 아니라 LCIA가 추천한 신제품 판매 시 3개월 후 8주간의 예상수요량을 미리 알아볼 수 있으며 이를 통해 생산, 영업 전반에 활용하고 있다.
거래데이터:
LCIA는 제품의 트렌드를 파악하기 위해 DNA개념을 도입했는데, 제품의 속성을 7~8가지(맛,소재,식감, 모양,규격,포장 등) 큰 카테고리로 나누고 수백개의 세부 속성으로 분류했다.
소셜데이터:
성별, 연령, 직업, 버즈량 증가추세, 편차, 경향 등의 데이터 역시 다양한 SNS 데이터를 취합하고 분석하여 활용한다.
이러한 LCIA를 통해 만들어진, 혹은 개선된 제과류는 생각보다 다양하다.
꼬깔콘 버팔로윙맛
– 혼자 맥주를 즐기는 사람, 안주에 대한 중요한 맛의 기준 (두 달만에 100만개 판매량)
카카오닙스/깔라만시 빼빼로
– 초콜릿을 좋아하는 젊은층이 선호하는 맛의 기준 (딸기, 코코아 카카오닙스, 깔라만시 등)
앙빠(앙금 빠다코코넛)
– 40년된 과자가 SNS를 통해 새로운 레시피로 재탄생하면서 이를 LCIA가 트래킹한 사례 (최근 3개월 매출이 30%증가), 해당 레시피를 제품 뒷면에 삽입
LCIA를 통해 만들어진 새로운 빼빼로
앙빠 레시피로 유명해진 빠다코코낫이렇게 식품 카테고리 내에서도 제품 공정에서 부터 신상품의 출시, 그리고 전반적인 영업과 마케팅에 걸쳐 활용되고 있는 인공지능은 앞으로 더욱 고도화되고 또 효율성을 추구하는 방법이 되지 않을까 하는 생각을 해본다. 이 외에도 다양한 사례들이 있겠지만 관련 내용은 다른 글에서 다시 추가해보도록 하겠다.
Reference
https://www.ibm.com/us-en/marketplace/internet-of-things-cloud
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/08/22/2019082200127.html
http://www.00news.co.kr/news/articleView.html?idxno=56910
https://www.youtube.com/watch?v=zlGeyiL0pPA
해당 글은 글쓰는몽글C님과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
