식품 자동화 – AI와 로봇 공학이 산업의 미래를 변화시키는 방법

기술은 일반적으로 식품 산업과의 문제를 논의할 때 가장 먼저 떠오르는 것이 아닙니다. 그러나 오늘날의 시나리오에서 식품 산업의 자동화는 식품 생산과 유통 모두에 필수 불가결합니다.

식품 산업의 자동화 및 로봇 공학은 제조업체에서 식품을 만들고 포장하는 데 사용됩니다. 저장 수명을 연장하고 식품 안전을 개선함으로써 기술은 식품 포장을 획기적으로 개선했습니다. 생산 비용이 감소함에 따라 식품 품질이 향상되고 있습니다. 식품 산업에서 AI, 로봇 공학, 드론 및 3D 프린팅의 현실은 이 기사에서 자세히 논의할 주제에 대한 영감입니다.

처음에 무거운 금속 부품을 픽업하도록 설계된 오늘날의 기술은 치즈, 빵, 과일과 같은 섬세한 제품을 손상시키지 않고 픽업할 수 있을 정도로 발전했습니다. 식품 제조업체는 이제 품목과 소비자 수요를 모니터링한 다음 데이터 분석을 사용하여 이러한 요구에 맞는 출력을 제공할 수 있습니다. 이것은 로봇과 AI 소프트웨어 개발로 가능합니다.

기업이 식품이 우발적으로 오염되었는지 여부, 해당 식품이 발송된 곳, 식품을 구매한 곳을 포함하여 가공, 운송 및 저장과 같은 중요한 작업을 평가할 준비가 더 잘 되어 있으면 식품 품질과 안전을 더 잘 감독할 수 있습니다. 몇몇 주요 식품 서비스 회사는 최근 로봇 및 인공 지능에 상당한 투자를 했습니다.

로봇 과 인공 지능 이 이 산업을 어떻게 크게 변화시켰 는지 더 깊이 살펴보겠습니다 .

AI와 로봇 공학이 식품 산업 자동화 프로세스의 미래를 어떻게 변화시키고 있습니까?

로봇 음식 배달과 인공 지능은 현재 식품 부문에 혁명을 일으키고 있습니다.

식음료 부문에는 항상 인력 부족이 있었지만 전 세계적인 전염병으로 인해 더욱 악화되었습니다. 기술 부족을 해결하고 식품 안보를 개선하기 위해 식품 서비스 회사는 식품 산업의 자동화와 로봇 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. 자동화와 노동을 결합하여 생산, 조립, 품질 보증 및 기록 보관을 모두 더 효율적으로 만들 수 있습니다.

시간과 노동력 절약 덕분에 사람들은 이제 서비스와 인지적으로 까다로운 활동에 집중할 수 있고 AI 기술이 기본 작업을 처리합니다.

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로봇 공학이 식품 산업을 변화시키는 상위 5가지 방법

식품 사업이 진화하고 있습니다. 현재 지구상에 75억 명이 넘는 인구 가 존재함에 따라 식량에 대한 수요가 증가하고 있습니다 . 식품 공급업체가 보다 효과적으로 운영해야 한다는 압력이 있습니다. 또한 고객은 쉽게 구할 수 있는 더 나은 품질의 지속 가능한 식품을 원합니다.

식품 산업의 자동화 및 로봇 공학은 솔루션에서 중요한 역할을 합니다. 식품 제조업은 다른 산업에 비해 로봇 도입이 상대적으로 더디다. 그러나 로봇 공학은 지난 몇 년 동안 농지에서 식당에 이르기까지 식품 공급망의 거의 모든 단계에 침투하기 시작했습니다.

농업의 로봇 공학

농업은 식품산업의 기원이다. 농업은 유제품, 가금류 및 곡물의 공급원입니다. 농업 조직은 이러한 식량 공급을 제공하는 각 단계를 올바르게 처리하기 위해 로봇을 사용하기 시작했습니다.

자율성을 가진 로봇은 농경지를 탐색하여 풀을 깎고 수확 상태를 주시할 수 있습니다. 동물에게 먹이를 주기 위해 다른 로봇 시스템이 알이나 유제품을 모을 수 있습니다. 이 기계는 일상적인 작업을 처리하여 농부들이 훨씬 더 정밀하거나 이해가 필요한 작업을 처리하지 않도록 합니다.

무인 항공기(UAV)라고도 하는 드론은 현장의 항공 평가를 제공합니다. 드론은 고화질 렌즈와 적외선 카메라 기능으로 인해 건조 중인 작물과 수분 또는 비료가 필요한 데이터를 제공할 수 있습니다. 일반적으로 수개월이 소요되는 대규모 토지 관리 작업은 UAV에 적합합니다.

예를 들어, 뉴질랜드의 T&G Global은 과일 수확 방식을 완전히 바꿀 수 있는 로봇 수확기를 사용합니다. 수확 효율성이 높아짐에 따라 농부들은 이제 할 일이 줄어듭니다.

식품 제조의 로봇 공학

자율 식품 제조는 증가하는 식품 수요를 해결하는 열쇠가 될 수 있습니다. 이 과정은 일반적으로 생산 시설에서 수행되는 포장 및 안전 교육과 같은 다양한 단계를 수반합니다. 로봇은 다양한 종류의 음식을 청소하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 과일과 채소는 로봇 시스템을 사용하여 다른 용기에 적절하게 분류할 수 있습니다.

또한 일부 식품은 포장 전에 로봇이 처리할 수 있습니다. 과일과 채소를 썰기 위해서는 다양한 절단 도구가 필요하기 때문에 로봇 공학은 필요한 절단에 칼날을 맞추면 더 효과적으로 작동할 수 있습니다. 로봇 자동화로 절단 장치를 적절하게 전환하여 쉽고 빠르게 절단할 수 있습니다. 이 로봇은 슈퍼마켓에서 절단 및 조리 과정을 위해 독립적으로 사용할 수도 있습니다. 제조의 육류 가공 부분을 자동화하는 것은 더 어렵습니다.

Tyson Foods는 식품 산업에서 제조 및 포장 공정에서 로봇을 효과적으로 사용하고 있습니다. 음식은 로봇의 도움을 받아 신중하게 분리, 선별 및 분류하여 공정을 매끄럽게 하면서 청결과 균일성을 유지합니다.

식품 포장의 로봇 공학

제조 후 식품 가공 분야의 로봇 공학은 냉동 식품과 같은 포장 식품의 구성 요소를 조립할 수 있습니다. 빠르고 효과적인 로봇 포장 솔루션을 통해 작업자는 시장의 요구를 충족할 수 있습니다.

또한 이러한 로봇 시스템은 최종 보관 및 배송을 위해 상자에 음식을 정리할 수 있습니다. 로봇 작업을 통해 매장 운영이 더 원활해지고 이동할 수 있는 로봇의 도움으로 품목 검색 및 매장 재고 관리 프로세스가 빨라질 수 있습니다. 그러나 식품 산업의 포장 절차는 효과적일 뿐만 아니라 로봇을 활용하여 폐기물을 줄일 수 있는 드문 기회를 제공합니다.

제조업체는 생분해성 제품을 포함하여 보다 환경 친화적인 재료로 만든 패키지로 이동할 수 있습니다. 로봇을 이러한 자원으로 사용하게 되면 식량을 보다 지속 가능하게 대량 생산할 것입니다. 이것은 식품 사업에서 로봇 포장의 주요 용도 중 하나가 되는 것이 불가피해 보입니다.

로봇 공학은 고객을 위한 상품 포장 프로세스를 보다 효율적으로 만들기 위해 Sedano의 슈퍼마켓에서 사용하고 있습니다. Sedano의 슈퍼마켓의 새로운 시스템은 온라인 주문을 5분 이내에 60개 품목을 엄청나게 빠르게 채웁니다. 그리고 Sedano는 이 속도를 사용하여 시간이 없거나 스스로 매장을 둘러보고 싶어하는 바쁜 고객에게 어필합니다.

요리의 로봇 공학

요리는 식품 부문에서 로봇에 의해 수행될 수 있습니다. 식당에서는 이미 음식을 준비하고 요리하는 데 로봇을 사용하고 있습니다. 로봇은 많은 식당에서 다지기, 음식 굽기, 마지막으로 접시 장식을 포함하여 완전한 요리를 조립하는 데 사용됩니다. 식품 부문의 저임금 근로자가 자주 근무하는 작은 주방이나 대형 시설은 현재 로봇 요리사에 대한 수요가 가장 높을 수 있습니다.

로봇은 이미 더 힘든 준비 작업을 대신하고 고속 직원을 대체하고 있습니다. 이 기계는 곧 가정용 주방에도 나타나기 시작할 것입니다.

그러나 로봇 요리 및 배달은 글로벌 식품 공급의 다른 부분에 비해 아직 초기 단계에 있습니다.

Flippy라는 이름의 로봇은 미국에 기반을 둔 햄버거 식당 CaliBurger에서 햄버거를 뒤집는 데 사용했습니다. Flippy 로봇은 6축 기계 팔이 부착된 소형 전동 카트와 비슷합니다. 기존의 그릴이나 프라이어는 앞이나 옆에 둘 수 있습니다. 이러한 로봇을 사용하면 음식을 만드는 과정이 더 쉬워집니다.

음식 배달 로봇 공학

"최신 열풍"인 것처럼 보이지만 자율 음식 배달은 성장하는 산업 동향을 해결하려고 시도합니다. 최근 몇 년 동안 레스토랑 수준의 가정 배달 가공 식품에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 자율 배송이 유행할지 여부는 논란의 여지가 있지만 음식 주문에 대한 우리의 열정이 식품 산업에 혁명을 일으키고 있다는 점은 부인할 수 없습니다.

그러나 음식 배달 부문은 여전히 ​​​​확장되고 있습니다. 전 세계적으로 자동화된 차량이 이미 사용되고 있습니다. 일부는 기숙사에서 효과적인 반면 다른 일부는 이웃 수준에서 효과적으로 작동합니다. 예를 들어 다양한 식품 자동화 회사는 이러한 로봇 시스템을 통해 음식을 자율적으로 배달합니다.

식품 산업의 자동화는 드론의 도움으로 음식을 배달하는 옵션을 테스트하고 있습니다. 물론 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 그러나 이러한 자동화의 채택은 배송 프로세스에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

Kroger는 고객의 집까지 상품을 배달하기 위해 로봇을 사용합니다. 식료품점 체인 Kroger는 플로리다 소비자를 확보하기 위해 전략을 강화하고 있으며 로봇을 사용하고 있습니다. 바나나, 계란, 치즈 등과 같은 제품의 토트 검색을 지원하는 로봇은 소비자의 식료품 주문 처리 속도를 높이기 위해 절차를 성공적으로 자동화했습니다.

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식품 비즈니스의 이 5가지 영역은 로봇이 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 로봇 공학은 유용성, 신뢰성 및 고객 경험 때문에 이 부문을 한 단계 끌어올리는 데 필수적입니다. 따라서 로봇은 우리가 앞으로 나아가면서 모든 단계에 점점 더 많이 관여하고 있습니다.

Appinventiv의 AI 및 식품 자동화 서비스로 Pizza Hut의 전환율 30% 향상

식음료 산업에서 AI가 가져오는 변화를 이해하기 전에 Appinventiv가 이 기술을 활용하여 Pizza Hut 이 전환율을 30%까지 높여 비즈니스를 원활하게 확장하는 데 도움이 되었는지 알아보겠습니다.

매우 매력적인 애플리케이션을 만들어 화면 전환 시간을 7초 늘려 다운로드를 50,000개 이상 증가시킨 비즈니스를 디지털화했습니다. 시각적으로 매력적인 앱은 음식 주문 및 배달을 자동화하는 고유한 기능과 함께 개발 및 통합되어 지연을 없애고 몰입도가 높고 쉽고 빠른 앱 경험을 통해 사용자의 여정을 개선합니다.

AI가 식품 산업을 변화시키는 상위 5가지 방법

식품 산업의 기계 학습 시스템과 AI는 가치 사슬의 모든 단계를 간소화 및 최적화하고 지출을 줄이며 인간의 부정확성을 줄이는 측면에서 유리할 수 있습니다. 공급망 최적화는 낭비를 최소화하고 책임을 강화합니다.

인공 지능(AI)은 모든 비즈니스 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있으며 무한한 가능성으로 인해 전 세계적으로 기술과 융합되고 있습니다. 식품 산업에서 AI의 영향은 엄청나며 제조, 칼로리 모니터링, 추출 및 가공 등 오늘날 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 상위 5가지 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 및 공급망 관리

식품 표준에 대한 새로운 규칙과 증가하는 공개 요구로 인해 공급망 관리는 모든 식품 비즈니스의 중요한 책임입니다. AI는 식품 사업에서 다음을 통해 공급망 운영을 향상시키는 데 사용되고 있습니다.

• 식품 기준 감시
• 각 레벨의 제품 테스트
• 정확한 견적으로 재고 관리
• 수확에서 유통까지 제품 추적
• 직원이 기본적인 위생 기준을 준수하도록 합니다.

식품이 안전하고 시설이 규정을 준수하도록 하려면 주방에서와 마찬가지로 식품 공장에서도 철저한 개인 위생이 필요합니다.

카메라를 사용하여 직원을 모니터링하고 안면 인식 및 물체 인식 소프트웨어를 사용하여 식품 안전 규정에서 필요에 따라 모자와 마스크를 착용하고 있는지 확인함으로써 예를 들어 AI 기술은 식당뿐만 아니라 제조 시설에도 적용될 수 있습니다.

맥도날드는 AI와 데이터를 사용하여 공급망을 최적화하고 있습니다. 맥도날드는 인공 지능과 분석의 도움으로 수요와 공급을 결합하고 있습니다. 이 패스트푸드 회사는 개인화된 추천을 전체 공급망 네트워크에 연결하여 재고를 관리하고 중요한 제품을 홍보하는 새로운 방법을 개발했습니다.

AI와 신제품 개발

식품 제조업체가 시장에 출시되기 전에 제품이 얼마나 좋은 평가를 받을지 예측할 수만 있다면 단순히 업계를 지배할 수 있을 것입니다.

AI는 식품 회사가 그렇게 하는 데 도움을 주겠다고 약속합니다. 알고리즘을 적용하여 식품 부문의 추세를 식별하고 성장을 예측할 수 있습니다. 이 기술은 기계 학습 및 인공 지능 분석을 사용하여 소비자의 취향과 패턴을 예측하고 소비자가 새로운 식품에 어떻게 반응할지 예측합니다. 기업이 목표 시장의 관심에 맞는 새로운 항목을 만드는 데 도움을 주기 위해 데이터를 지리적 범주로 나눌 수 있습니다.

AI는 예측 분석 및 소비자 데이터 를 활용하여 신제품 개발 프로세스를 가속화했습니다 . 이는 기업이 현재와 미래의 추세를 따르는 데 도움이 되었으며 신제품의 거부율을 줄였습니다.

AI 기술을 신제품 개발에 통합한 음료 제조업체 중 하나는 코카콜라입니다. 그들은 AI를 사용하여 분석을 수행했으며 대부분의 고객이 체리 맛 음료와 스프라이트를 결합한다는 것을 발견했습니다. 이러한 통계를 바탕으로 코카콜라의 신제품인 체리 스프라이트가 개발됐다.

AI 및 식품 분류 옵션

식품 분류는 공급망의 초기 단계이며, 수십 명의 직원이 실수로 수동으로 제품을 분류하는 대신 이 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다. 사물을 크기, 무게, 색상별로 분류할 수 있을 뿐만 아니라 기계 학습과 인공 지능은 오류의 위험이 없습니다.

신선한 농산물을 취급하는 모든 시설은 음식을 분류하는 데도 시간을 할애해야 합니다. 예를 들어, 불완전한 야채를 분류하면 소비자의 거부를 줄이는 데 도움이 됩니다. 식품 산업에서 자동화된 센서 기반 시각적 필터링 기술을 사용하여 소비자 관점에 따라 식품을 구성함으로써 문제를 해결할 수 있을지도 모릅니다. 이 시스템은 많은 감지 장치를 사용합니다.

식품 산업의 AI는 품질 표준이 입력될 때 처리 중인 식품이 특정 기준에 도달하도록 하여 훨씬 더 효율적인 생산 프로세스를 만듭니다. 결과적으로 수동 정렬에 소요되는 시간이 줄어듭니다. 또한 더 높은 생산량, 더 나은 품질, 더 적은 폐기물이 있습니다.

센서 기반 선별 기술을 사용하여 두 개의 주요 감자 제품 회사인 SnowValley Agricultural Group과 Aviko Group은 AI 기반 식품 선별 장비의 도움을 받아 냉동 감자를 선별하고 처리합니다.

AI와 음식 배달

식품의 품질은 운송되는 동안 보존되어야 하므로 식품 배달 부문은 물류 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 레스토랑은 수입을 늘리기 위해 AI를 운영 체제로 사용하여 주문에서 배달, 재고 관리에 이르는 모든 비즈니스 활동을 디지털화하고 있습니다.

또한 기업이 음식 배달 서비스를 통합하고 고객에게 손쉬운 모바일 애플리케이션 주문을 제공할 수 있습니다.

또한 본질적으로 자동화된 대화형 AI 비서인 AI 도구가 있는 음성 봇은 음성 검색만 사용하여 음식 주문을 간소화합니다. 이 봇은 인간의 언어로 대화할 수 있습니다. 이러한 음성 인식 기술 솔루션은 생산성을 높이는 동시에 인간의 실수를 줄일 수 있습니다. 식품을 위한 수많은 플랫폼과 애플리케이션이 이 개념을 통합했습니다.

Swggy는 그러한 AI 기반 식사 배달 비즈니스 중 하나입니다. Swiggy는 인공 지능을 사용하여 사용자 인터페이스를 각 사용자의 특정 요구 사항이나 선호도에 맞게 조정합니다. 또한 Swiggy는 사용자를 지원하기 위해 자동화된 비서 및 챗봇을 사용자에게 제공합니다.

AI 및 고품질 식품 생산

인공 지능(AI)이 이상적인 재배 환경을 설정하여 농부들이 더 나은 식품을 재배하도록 지원할 수 있다면 어떨까요?

AI는 최적의 성장 조건을 설정함으로써 현재 농부들이 고품질 작물을 생산할 수 있도록 지원하고 있습니다. 많은 기업이 AI를 사용하여 UV 광선, 염분, 습도 및 토양 수분과 같은 요인이 작물에 미치는 영향을 추적하고 있습니다. 이 정보의 도움으로 전문가는 이상적인 작물에 대한 공식을 만들 수 있습니다. 실험실에서 야외로 전환하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 이것은 매우 유용합니다.

AI는 농작물에서 곤충과 질병을 식별하고 토양의 질을 향상시키는 동시에 식품 가공의 자동화에도 사용됩니다.

AI는 Bowery의 실내 수직 농장에서 작물 수확량을 높이는 데 사용됩니다. 각 Bowery 농장의 중앙 집중식 시스템인 BoweryOS는 작물에 대규모로 개별화된 관리를 제공합니다. 감지 장치를 광범위하게 사용하여 수천 개의 데이터 포인트를 수집한 다음 맞춤형 인공 지능 알고리즘에 입력하고 BoweryOS에서 즉시 해석합니다.

Appinventiv는 지능형 AI 기반 솔루션으로 기회를 어떻게 활용할 수 있습니까?

현재 식품 산업 자동화 및 제조 산업에서 엄청난 전환이 일어나고 있습니다. 로봇 공학, 인공 지능 및 기계 학습 기술은 모두 식품 산업의 폭발적인 성장에 기여했습니다.

당사의 소프트웨어 개발 전문가는 AI 및 ML을 사용하면 모든 것이 데이터로 되돌아간다는 것을 알고 있습니다. 우리는 AI 소프트웨어 개발 회사 로서 귀사에서 다양한 형식으로 생성하는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터에서 중요한 데이터를 식별하는 데 도움이 되는 최첨단 솔루션을 만듭니다.

성장 및 감소 추세를 파악할 수 있도록 데이터 분석 을 지원합니다 . 혁신 중심의 인공 지능 및 기계 학습 솔루션을 통해 Appinventiv는 비즈니스를 자동화하고 발전시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, KFC 는 사용자가 주문 배달의 실시간 상태를 추적할 수 있는 음식 배달 앱을 만들기 위해 우리와 협력하여 글로벌 무대에서 디지털 입지를 확장했습니다. 200만 다운로드와 28%의 전환율로 이 앱은 Play 스토어에서 1위를 차지했습니다.

당사 전문가들은 귀하와 협력하여 자동화 아이디어를 실현하기 위해 열심입니다. 지금 전문가와 아이디어를 공유하십시오 !

자주 묻는 질문

Q. 식품산업에서 로봇이란?

A. 로보틱스는 “로봇의 개발, 제조 및 자동화 분야의 사용을 다루는 기술”로 정의됩니다. 식품 부문에서 1차 포장 또는 식품을 포장지, 용기 또는 진공 밀봉 백에 포장하는 생산 라인 단계는 로봇 공학을 사용합니다.

Q. AI는 식품 산업을 어떻게 변화시켰습니까?

A. 많은 분야에서 인공 지능 및 기계 학습 기술은 프로세스 자동화, 프로세스 개선, 비용 절감 및 인적 오류 감소를 위한 수많은 기회를 가지고 있습니다. 식품 산업에서 자동화의 엄청난 이점이 있습니다.

식당, 식당, 식당 및 식품 가공은 무엇보다도 공급망 프로세스를 가속화하고 음식 배달 서비스를 개선한 AI 및 ML의 혜택을 크게 받았습니다.

Q. 로봇은 요리에서 어떤 역할을 하나요?

A. 위생 기준을 개선하고 시간을 절약하며 공간을 확보하기 위해 점점 더 많은 산업용 로봇이 사용되고 있습니다. 로봇은 자르고 자르는 것부터 접시의 최종 프레젠테이션에 이르기까지 모든 주방에서 널리 사용됩니다. 그것은 또한 물건을 걸러내고, 선택하고, 상자에 배열하고, 라벨을 붙이고, 음식을 배포하는 데 자주 사용됩니다.

Q. 로봇은 식품 생산에 어떻게 활용되나요?

A. 현재 가장 보편적인 식품 취급 로봇의 두 가지 용도는 포장 및 스태킹입니다. 식품을 포장, 상자 또는 진공 밀봉 파우치에 넣는 1차 포장에서는 식품 로봇이 사용됩니다. 2차 포장에 로봇을 사용하는 것도 또 다른 인기 있는 기술입니다.