AI는 식품 및 음료(F&B) 산업을 어떻게 변화시키고 있는가?
(참조 자료: AI in Food and Beverage Industry)
오늘 날의 식품 및 음료 산업은 혁명적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술이 있습니다. 이 기술들은 산업의 디지털화를 가능하게 하여 효율성, 안전성, 생산성을 크게 높이고 생산 중단을 막는 데 중요한 역할을 합니다.
AI, 식품 및 음료 산업의 생산성을 어떻게 향상시키고 있는가?
AI 기술의 도입은 식품 및 음료 산업의 생산성을 크게 발전시키고 있는데요, 이는 다음과 같은 긍정적인 변화를 가져왔습니다:
- 효율성 증대
- 생산 중단 시간 및 수리 비용의 대폭 감소
- 추가 인력 필요성과 관련 비용 절감
AI와 IIoT는 사람의 실수 가능성을 줄이고 자동화 공정을 늘려, 생산 및 실행 과정에서 발생할 수 있는 주요 문제들을 해결하는 데 기여합니다. 또한, 사람의 수작업은 최종 제품 품질에 필수적인 특정 작업에만 집중될 수 있도록 합니다.
식품 및 음료 제조업체들은 AI의 장점을 극대화하기 위해 다음과 같은 최첨단의 분석 도구들을 활용하고 있습니다:
- 신경망(NNs)
- 기계 학습(ML) 기법
- 컴퓨터 비전
- 음성 인식 기술과 연계된 음성 및 텍스트 분석
주요 AI 적용 분야는 다음과 같습니다:
- 자동 분류, 세척 및 폐기: 식품 제조 시설에서는 AI를 사용하여 과일, 채소 같은 제품을 자동으로 분류하고, 세척하며, 폐기하고 있습니다. 이는 카메라, 센서, 액추에이터가 통합된 자율 기계를 통해 이루어지며, 수백만 톤의 음식물 쓰레기를 줄이는 데 도움을 주고 있습니다.
- 품질 및 안전 모니터링: IIoT 기기와 다양한 센서, 무선 기기, 엣지 기술의 지원을 받아 식품의 품질과 안전이 모니터링됩니다. AI 기반 식품 안전 솔루션은 식품 내 잠재적 위험을 식별하는 데 도움을 줍니다.
- 정확한 재고 관리: AI는 판매 데이터, 소비자 행동, 계절 정보를 활용하는 지능형 예측과 같은 전략을 통해 재고 관리의 불확실성을 없애고 창고에 재고를 정확하게 유지하도록 돕는데요, 이는 생산 라인에 필요한 장비, 재료, 공급품이 충분히 갖춰져 있도록 보장하는 데 필수적입니다.
- 예측 품질 분석 및 예측 유지보수: AI와 IIoT는 센서 데이터를 해석하고, 패턴이나 이상을 감지하며, 조치가 필요할 때를 식별하는 데 사용됩니다. 식품 및 음료 제조 시설에서 제조 시설의 고장이나 유지보수 필요성에 대한 초기 경고 신호와 같은 이상 현상을 감지하고, 결함 및 이상을 예측하며, 생산성을 저해하는 요인을 찾아내는 데 활용됩니다.
- 디지털 트윈: IIoT 기기와 그 디지털 트윈은 딥 러닝(DL) 및 신경망과 결합되어 예측 유지보수 솔루션에 큰 이점을 제공합니다. 디지털 트윈은 물리적인 IIoT 기기의 변화 및 매개변수를 반영하기 위해 자동으로 업데이트되는 지속적으로 학습하는 시스템이라 할 수 있는데요, 이를 통해 자산의 행동을 예측하고 주어진 매개변수 및 비용 제약 내에서 결과를 제공할 수 있습니다.
AI 기술의 미래 동향 및 기회
식품 및 음료 시장에서 AI는 급성장하고 있습니다. 2020년 30.7억 달러의 가치를 가졌던 AI 시장은 2026년까지 299.4억 달러에 이를 것으로 예측됩니다 (2021-2026년 동안 연평균 성장률 45.77% 이상). 소비자들이 더 빠르고, 저렴하며, 쉽게 접근 가능한 식품을 선호하면서 식품 및 음료 산업의 변화를 이끌었고, 많은 기업들이 AI, ML, IIoT, 로봇 공학 같은 첨단 기술을 활용하여 운영 규모를 확장하고 시장 경쟁력을 유지하고 있습니다.
미래에는 AI, IIoT, 자동화가 식품 및 음료 산업의 여러 분야에 영향을 미치면서 효율성과 수익성을 높이는 새로운 기회를 제공할 것으로 보입니다. 이러한 기술들은 특히 공정 최적화, 예측 유지보수 및 생산 효율성에 중점을 둡니다.
주요 미래 동향 및 적용 분야는 다음과 같습니다:
- 생산 최적화: AI 및 IIoT 기술은 생산 시설의 최적의 작동 지점을 찾아내어 생산을 최적화하고 명목 성능을 뛰어넘을 잠재력이 가장 큽니다. 이는 기후 변화 관련 생산 문제 해결, 더 엄격한 모니터링 시스템 도입, 제품 전환 시간 단축, 병목 현상 사전 인식을 가능하게 합니다.
- 안전 및 품질: IIoT 기기의 지원을 받는 AI 기반 시스템은 생산 과정에서 안전 및 품질 문제를 감지하는 뛰어난 솔루션을 제공합니다. 이러한 기술은 사람보다 더 빠르고 일관되게 안전하고 정확한 생산 라인을 만듭니다.
- 위생: AI 기술은 AI 기반 멀티센서 IIoT 시스템이 장비의 음식물 잔여물 및 미생물 잔해를 인식하여 최적의 청소 시간을 결정하는 자체 최적화 청소 시스템을 사용하여 식품 및 음료 시설의 중요한 위생 및 청소 작업을 최적화할 잠재력이 있습니다.
- 유지보수: 예측 유지보수는 유지보수 시간 단축, 장비 재구성 간소화, 생산 중단 방지, 고장 감소, 유지보수 비용 절감과 같은 이점을 제공합니다.
- 폐기물 감소: AI 및 IIoT는 생산 투입 및 산출 재료를 측정하고 모니터링하는 새로운 접근 방식을 제공하여 폐기물 감소에 크게 기여합니다.
- 환경 지속 가능성: AI 및 IIoT를 활용한 식품 및 음료 공정 최적화는 에너지 및 물 소비를 최적화하는 간접적인 방법인데요, 이는 운영 비용 및 마진에 즉각적인 이점을 제공하면서 환경에 긍정적인 영향을 미칩니다. AI 기반 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기술과 센서를 사용한 매개변수 측정을 결합하면 오염 물질을 쉽게 인식하고 전체 배치를 낭비하지 않으면서 공정 요구 사항에 따라 물 및 에너지 사용량을 지속적으로 조정할 수 있습니다. 또한 AI 기반 예측, 경고 및 에너지 관리 도구를 사용하여 전기 소비를 줄이고 비용이 많이 드는 생산 중단 시간을 줄일 수 있습니다.
- 포장: AI 기반 로봇 공학, 3D 카메라, IIoT 기기를 사용한 자동화는 빠르고 효율적인 배송을 위한 포장 및 피킹 요구 사항에 빠르게 발전하는 영역입니다.
대규모 배포의 도전과 비용 효율성
식품 및 음료 부문에서 AI 기반 솔루션의 대규모 배포 비용이 시장 성장을 제한하는 주요 요인으로 지적되고 있습니다. 따라서, 비용 효율적이고 확장 가능하며 에너지 효율적인 AI 및 IIoT 기술을 개발하여 식품 및 음료 공급망의 여러 계층에 적용하는 것이 중요한 추세입니다. AI 기반 자동화된 솔루션은 식품 저장 시 분류에 사용되어 노동 비용을 줄이고 속도를 높이며 수율을 향상시킬 수 있습니다.
실제 AI 기반 애플리케이션 사례
식품 및 음료 분야의 다양한 영역에서 아래와 같이 AI 기술들이 활용되고 있습니다. 다음은 그 주요 사례들입니다:
- 샴페인 생산:
- 혁신적인 포도원 환경 모니터링 시스템: IoT 노드를 사용하여 날씨, 토양, 작물 수분 상태 및 토양 염도와 관련된 실시간 데이터를 제공하여 제품 품질을 높이고 산업 공정의 효율성을 향상시킵니다. IIoT 노드에는 머신러닝(ML)이 배포되며, 엣지 기기에서 심층 신경망(DNN)이 실행되는 아키텍처가 연구되었습니다.
- 자율 로봇을 이용한 수확량 추정: 포도 감지 및 계수를 위한 자동화되고 비파괴적인 방법을 탐구합니다. LiDAR와 비선형 모델링을 결합하여 잎에 가려진 포도까지 감지하여 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.
- 프레싱 단계의 AI 기반 품질 관리 시스템: 컴퓨터 비전 알고리즘/모델을 사용하여 포도 컨테이너의 평균 품질을 자동으로 분류합니다. 이 시스템은 포도를 압착기로 보내기 전에 포도와 원치 않는 요소(녹색 또는 익은 포도, 잎, 돌, 도구)를 감지하여 품질을 추정합니다. 훈련된 모델을 제한된 기능을 가진 소형 엣지 기기에 배포하는 문제를 해결하기 위해 변환기 사용이 제안되었습니다.
- 대두 제조 공정:
- 실시간 인공지능 사물 인터넷(RT-AIoT) 기술을 이용한 최적화: 산업용 IoT 센서, 카메라 및 액추에이터에서 수집된 데이터를 기반으로 하는 대두 공정 최적화 솔루션을 제시합니다. IIoT 엣지 기기에서 지능형 비전을 로컬로 구현하여 원재료 활용도를 높이고, 수율 및 최종 제품 품질을 높이며, 에너지 소비를 최적화합니다.
- AI 및 IIoT 기반 대두 가공을 위한 예측 유지보수 시스템: 다양한 수준의 리소스를 가진 엣지 기기에 AI를 적용하는 혁신적인 접근 방식을 보여줍니다. 무선 센서 네트워크를 기반으로 한 아키텍처를 구현하여 고장이 발생하기 전에 매개변수 변화를 식별하고, 이러한 변화가 나타날 미래 기간을 예측하여 고장 발생 시기를 식별할 수 있습니다. 이는 생산 중단 횟수를 줄이고 대두 생산 라인의 다운타임을 최소화하기 위한 유지보수 조치를 계획하는 데 유용합니다.
이처럼 AI는 식품 및 음료 산업의 모든 단계에서 더욱 안전하고, 건강하며, 효율적인 미래를 만들어가고 있습니다.
자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net
