식음료 산업은 다양한 산업 부문이 유기적으로 결합된 복잡한 구조를 가진 산업입니다. 원자재 공급과 농작물 비축부터 식품 배송과 소비에 이르기까지, 식품 산업의 서비스는 세계 곳곳에서 다양한 형태로 이루어지고 있습니다. 최근에는 즉석 조리 형태의 완제 식품이 식품 가공 분야에 빠르게 확산되고 있습니다.
그러나 이 산업은 이제 대대적인 기술 혁명의 문턱에 서 있습니다. 드론을 통한 피자 배송부터 굶주린 사람들을 위한 유전자 변형 작물까지, 식음료 산업은 인공지능(AI)이라는 새로운 여정을 시작할 준비를 마쳤습니다. 이 기술은 수많은 방식으로 프로세스를 개선하고 강화할 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 식음료 산업에서 인공지능의 혁신적인 활용은 새로운 트렌드를 만들어내며 비즈니스 방식 자체를 바꾸고 있습니다.
식품 산업에서 인공지능의 현재 활용 사례
그렇다면 지금 식품 산업에서는 인공지능이 어떻게 활용되고 있을까요?
키오스크(Kiosk)
키오스크는 인공지능 기반의 셀프 주문 기계입니다. 최근 여러 레스토랑이 이 기술을 도입해 고객이 결제를 위해 줄 서서 기다리는 시간을 획기적으로 줄였고, 주문 경험 전반을 개선했습니다. 고객은 통합 카드 리더기를 통해 키오스크에서 직접 주문하고 결제할 수 있습니다.
출처: cardwellbeach
앱과 챗봇(Apps & Chatbots)
"잠시만 기다려 주세요. 곧 연결해 드리겠습니다."라는 안내 멘트만큼 짜증 나는 것도 없습니다. 하지만 인공지능 덕분에 이제 레스토랑은 가상 어시스턴트를 통해 고객 문의에 즉각적으로 응답할 수 있게 되었습니다. 주문 과정이 한결 간편해졌고, 오랜 시간 기다릴 필요도 없어졌습니다.
로봇(Robots)
주문 후 음식이 도착하기까지 얼마나 오래 기다리십니까? 레스토랑에서든 집에서든 배달을 기다리며 미식가 본능을 억누르는 일은 정말 답답한 경험입니다. 레스토랑에 로봇을 도입하면 음식 조리와 배달의 속도와 처리 능력을 동시에 끌어올릴 수 있습니다.
추천 엔진(Recommendation Engines)
'뭘 먹을까'를 고민하다 결국 늘 먹던 메뉴를 선택하는 것은 누구나 겪는 일입니다. 만약 애플리케이션이 사용자의 식습관 선호도를 기반으로 식사를 추천하고 색다른 경험까지 제안한다면 어떨까요? 개발자들은 개인의 미식 습관을 분석해 맞춤형 추천을 제공하는 인공지능 기반 앱을 만들고 있습니다.
식품·가공 산업에서 인공지능의 미래
제품 및 포장 분류
식품 가공 공장이 직면한 여러 과제 중 하나는 원료의 불균일한 공급입니다. 가공 공장은 모양, 크기, 색상에 따라 산더미 같은 채소를 분류해야 하는데, 상당 부분이 여전히 수작업에 의존하고 있습니다. 인공지능은 이 문제에 대한 획기적인 해결책이 될 수 있습니다.
출처: dosamatic
이 기술을 활용하면 채소 분류 과정을 자동화해 효율성을 높이고 인건비를 절감하며 작업 속도를 단축할 수 있습니다. 근적외선(NIR) 분광법, 카메라, X선, 레이저, 머신러닝을 적절히 결합하면 채소의 모든 특성을 효율적으로 측정하고 신속하게 분석해, 식품을 최적의 용도에 맞게 분류하는 것이 가능합니다.
식품 안전
인공지능은 차량 번호판 자동 인식, 지식 재산권 침해 방지, 각종 위반 행위 포착 및 실시간 교정 등에 활용될 수 있습니다. 실제로 조리 종사자가 헤어캡이나 마스크를 착용하지 않았거나 안전 규정을 위반할 경우 이를 자동으로 감지하고 알려줄 수도 있습니다.
최고 수준의 위생 관리
인공지능 기반 센서 시스템을 활용하면 식품 가공 장비가 깨끗한지 여부를 손쉽게 판별할 수 있습니다. 이 기술은 물 사용 비용을 절약하고, 세척에 소요되는 시간을 줄이며, 식품 제조 공장의 에너지 소비를 낮추는 데 도움이 됩니다. 여러 기업이 광학 형광 이미징 기술과 초음파 센싱에 기반한 자체 최적화 시스템을 운영 중입니다. 쉽게 말해, 이 시스템은 데이터를 인공지능 프로그램에 통합해 장비 내에 남아 있는 음식물 찌꺼기와 미생물의 양을 검사합니다.
새로운 요리 발견
식품 산업은 무궁무진한 선택지의 향신료, 풍미, 재료로 유명하며, 그래서 레시피는 상상을 초월하는 방식으로 변형될 수 있습니다. 고객이 정확히 무엇을 원하는지 파악하는 일은 매우 어렵습니다. 하지만 인공지능은 소비자 선호 데이터를 분석해 식품 기업에 어떤 제품을 개발해야 할지 방향을 제시함으로써 이 과정을 돕습니다.
수익 창출
식품 산업은 풍미 조합, 고객의 요리 선호, 사람들이 자주 재주문하는 메뉴 조합에 관한 데이터에 크게 의존합니다. 이러한 정보는 기업이 시장에 혁신적인 신제품을 출시하고 수익을 창출하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
결론: 기회와 과제 사이에서
인공지능은 식품 산업을 혁신할 수 있는 현실적인 대안이지만, 아직 갈 길이 멉니다. 현재 식품 가공 산업은 빅데이터 처리 문제를 겪고 있으며, 한편으로 유전자 변형 작물(GMO)의 도입은 전 세계 대부분의 지역에서 반발에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 우리는 스스로에게 물어볼 필요가 있습니다. 작물의 자연스러운 성장 과정에 기술로 개입해야 할까요, 아니면 자연 그대로 두는 것이 옳을까요?