우리는 특히 제조업에서 '인공 지능' 또는 'AI'라는 용어를 많이 듣지만, AI는 식품 생산에서 어떤 역할을 할까요? 그리고 정말 AI입니까, 아니면 기계 학습입니까? 이 기사에서는 AI와 머신 러닝의 차이점과 AI가 식품 산업의 식품 안전 프로세스 및 품질 관리에 이미 어떻게 통합되고 있는지 알아봅니다.
AI는 이미 일상 생활의 일부이지만 얼마나 널리 보급되었는지 깨닫지 못할 수도 있습니다. 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 부교수인 에단 몰릭(Ethan Mollick)은 AI가 직업과 교육의 세계에 어떤 영향을 미치고 있는지에 대한 통찰력을 널리 공유하는 선도적인 AI 전문가입니다. 그는 "Co-Intelligence: Living and Working with AI"의 저자이며 이 저서에서 다음과 같이 말합니다.
“Many things that once seemed exclusively human will be able to be done by AI. So, by embracing this principle, you can view AI’s limitations as transient, and remaining open to new developments will help you to adapt to change… and remain competitive in a fast-paced business world.”
Ethan Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024)
변화를 관리하고 경쟁력을 유지하는 것이 식품 제조업체의 최우선 과제이지만, 어떻게 하면 AI의 힘을 활용하고 뒤처지지 않을 수 있을까요? AI는 식품 산업을 포함한 모든 산업에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 그러나 그것은 어떤 모습 이며 왜 우리가 관심을 가져야 합니까?
먼저 정의를 살펴보겠습니다. 인공 지능(또는 "AI")과 머신 러닝은 종종 같은 의미로 사용되지만 기술적으로 동일하지는 않습니다.
AI는 말이나 쓰기 언어를 보고, 이해하고, 응답하고, 데이터를 분석하고, 추천을 하는 등의 등 인간 지능과 관련된 인지 기능을 모방할 수 있는 능력을 가진 컴퓨터 또는 기계를 말합니다. AI는 알고리즘, 통계 모델 및 컴퓨터 프로그램을 사용하여 데이터를 분석하고, 예측하고, 프로세스를 자동화합니다.
그러나 기계 학습은 기계 또는 시스템이 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 자동으로 지원하는 AI의 하위 집합입니다. Machine Learning은 명시적 프로그래밍 대신 알고리즘을 사용하여 많은 양의 데이터를 분석하고, 인사이트를 통해 학습한 다음, 정보에 입각한 결정을 내립니다.
AI는 더 중요한 용어인 경향이 있는 반면 기계 학습은 AI의 특정 응용 프로그램입니다. 따라서 식품 산업에 적용되는 "AI"를 들으면 실제로 기계 학습일 가능성이 높습니다.
AI가 식품 제조업체에 매력적인 이유는 무엇입니까? 간단히 말해서 속도입니다. 시간이 곧 돈이고 효율성이 핵심인 세상에서 제조업체는 빠른 결과를 필요로 합니다. 인간이 수행할 경우 몇 시간이 걸릴 수 있는 작업이 이제 AI의 하위 집합인 머신 러닝을 통해 즉각적으로 수행되며, 이 이점만으로도 게임 체인저가 됩니다.
기계 학습은 품질 관리에서 배포에 이르기까지 많은 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 식품 매개 병원균 및 오염 물질을 식별하고, 제품의 결함 및 이상을 감지하고, 공급망 물류를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
거기서 멈추지 않습니다. Machine Learning은 제품 검사 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 정교한 데이터 관리 소프트웨어를 사용하여 수집된 정보는 문제가 발생하기 전에 분석할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 유지 관리 일정을 최적화하여 장비 고장으로 인한 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 라인 중단을 방지하는 것이 필수적인 산업에서는 예방적 유지보수를 수행해야 할 시기를 아는 것이 매우 중요합니다.
머신 러닝은 프로세스를 자동화하고 실시간으로 데이터를 분석함으로써 기업이 정보에 입각한 결정을 내려 식품 안전 및 품질 관리 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 메틀러 토레도의 동적 중량 선별기는스마트 문서화 서비스와 같은 효율성 개선에 도움이 되는 여러 소프트웨어 도구를 사용할 수 있습니다.
AI 시스템은 고급 알고리즘과 머신 러닝 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터를 기반으로 매우 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 작은 오류나 실수라도 심각한 결과를 초래할 수 있는 식품 안전에서 특히 중요할 수 있습니다. 예를 들어, AI 지원 시스템은 오염된 식품 을 신속하게 감지하고 격리하여 소비자에게 도달하는 것을 방지할 수 있습니다.
머신 러닝과 AI는 식품 제조업체에 많은 이점을 제공하지만 일자리 이동에 대한 우려와 같은 몇 가지 가능한 단점도 있습니다.
AI 및 머신 러닝 시스템이 더욱 발전하고 널리 보급됨에 따라 육체 노동이나 데이터 입력과 같은 일부 작업에서 인간 작업자를 대체할 수 있습니다. 그러나 일자리 이동이 불가피한 것은 아닙니다. 이러한 작업자는 더 많은 부가가치 작업을 수행하기 위해 비즈니스의 다른 곳에 재배치될 수 있습니다.
또한 AI 시스템이 효과적으로 작동하려면 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 편향되어 있거나, 불완전하거나, 실제 시나리오를 대표하지 않는 경우 AI 시스템의 성능이 저하될 수 있습니다.
소비자 안전은 식품 산업에서 매우 중요합니다. 새로운 AI 기반 기술을 활용하는 제조업체는 규정 준수를 강력하게 지원하는지 확인해야 합니다. 제조업체는 추가 검증 또는 인증 프로세스가 필요한지 여부를 확인하고 그에 따라 조치를 취해야 합니다.
식품 생산 환경에서 AI 기반 시스템을 구현하는 것과 관련된 문제는 이뿐만이 아닙니다. 그러나 AI 기술이 종종 가치를 더하기는 하지만 생산 문제에 대한 '마법의' 해결책은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
AI 지원 기술은 이론적으로는 훌륭하게 들릴 수 있지만 실제로 적용할 수 있습니까? 식품 제조업체가 AI를 생산 환경에 통합하려는 경우 수행해야 하는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.
현재 기술 역량을 평가하고 인프라의 격차를 파악합니다.
제조 프로세스 내에서 파일럿 AI 프로젝트를 실행할 특정 영역을 선택하면 적은 초기 투자로 효과를 측정할 수 있습니다.
인력의 기술을 향상시키고 AI 기반 도구와 함께 작업하는 데 적응할 수 있도록 준비시킵니다.
식품 산업에 대한 전문 지식을 갖춘 AI 기술 제공업체와 협력하여 맞춤형 AI 솔루션을 구현하는 방법을 안내합니다.
아직 수집하지 않았다면 효과적인 AI 모델을 위해 고품질 데이터가 필수적이므로 생산 데이터 수집 및 분석을 시작하십시오.
AI 기반 솔루션을 구현할 때 식품 안전 규정 준수를 우선시합니다.
AI 솔루션을 구현한 후 성능을 지속적으로 모니터링하고 KPI를 사용하여 솔루션이 효율성, 비용 절감 및 제품 품질에 미치는 영향을 평가합니다.
AI와 머신 러닝은 이미 식품 산업에 상당한 영향을 미치고 있는 강력한 기술입니다. 이를 통해 기업은 시간과 자원을 절약하고 제품의 품질과 일관성을 개선할 수 있습니다.
식품 제조업체는 제품 품질 및 안전성 향상이라는 목표를 지원하기 위해 AI 지원 기술을 가장 잘 배포할 수 있는 방법에 대해 진지하게 생각하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 이 기술의 힘을 활용하는 데는 어려움이 있습니다. 그것은 우리 세계에서 점점 더 많은 부분을 차지하고 있으며, 이제 그것을 받아들일 때입니다.
Ian Scott-Mance, 디지털 트랜스포메이션 매니저, 메틀러 토레도 제품 검사
이안 스콧-맨스(Ian Scott-Mance)는 마케팅 및 프로젝트 관리 분야에서 16년 이상의 경력을 쌓으며 데이터 연결성 및 산업용 AI 애플리케이션의 발전을 주도하고 있습니다. 영국 로이스턴(Royston)에 본사를 둔 Ian은 빠르게 진화하는 산업 기술 환경에서 제품 제공을 강화하는 혁신적인 마케팅 전략을 개발하고 실행한 입증된 실적을 보유하고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션 및 커넥티비티 솔루션에 대한 그의 전문 지식을 통해 복잡한 기술 개념과 시장 요구 사이의 격차를 해소할 수 있습니다.
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