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감(感)의 레시피를 데이터의 정밀함으로 — 양념육 A사 AX 사례

등록일Posted 2026-08-23 01:33:40 조회Views 781

육가공 공장의 도체 이송 라인 - 원료육 입고 전 공정

원료육이 들어오기 전, 모든 품질은 이 라인에서 시작됩니다.

CASE · 양념육 레시피·수율 AX

맛을 지키는 건 손끝의 감이었습니다. 그 감을 데이터로 옮겼습니다.

A사는 무항생제 국내산 원료육으로 생육·포션육부터 열처리·양념육까지 만드는 올인원 육류 가공 기업입니다. 위생 구역이 엄격히 분리된 HACCP 시설에서 품질을 지켜왔지만, 두 지점에서 수작업의 한계가 있었습니다. 입고 검수는 100박스 기준 4.5시간이 걸렸고 오기입률이 8~12%, 이력 추적에는 최대 24시간이 걸렸습니다.

양념육 생산은 더 미묘했습니다. 작업자 숙련도와 원육 상태에 따라 소스 계량이 ±7~10% 흔들렸고, 수율은 생산이 끝난 뒤에야 계산해 배치당 3~5%p의 손실이 났습니다. 무엇보다 저수율의 원인을 되짚을 수 없었죠. A사는 브랜드 신뢰의 두 축인 입고와 수율에 AI를 핀포인트로 적용했습니다.

작업자가 수작업으로 도체를 발골·정형하는 육가공 현장

맛과 수율을 지켜온 것은 오랫동안 작업자의 손끝이었습니다.

한눈에 보는 성과

-90%
입고 검수 (4.5h→15분)
0%
입고 데이터 오류율 (8~12%→0)
±2%
양념 배합비 편차 이내
1%p
배치 수율 편차 이내

"간이 안 맞는 이유를, 이제 감이 아니라 데이터로 압니다."

— A사 생산·품질 담당

공정 ① 원료육 입고검수

스마트폰 촬영만으로 끝나는 입고검수

추운 창고에서 라벨·도축증명서·등급판정서를 눈으로 대조하던 일은, 이제 스마트폰·태블릿 촬영으로 대체됐습니다. AI가 3초 내 OCR로 원산지·Lot·중량을 추출하고 라벨–문서–ERP를 교차 검증한 뒤, MES·HACCP에 자동 로그화합니다. 불일치가 발견되면 현장에 자연어로 입고 보류를 알려 부적합 원료육 투입을 실시간 차단합니다.

항목 도입 전 (As-Is) 도입 후 (To-Be)
검수 작업(100박스) 4.5시간, 육안 대조 15분 이내 (90% 절감)
입고 데이터 오류율 오기입률 8~12% 0% (Zero化)
이력 관리 불일치 확인 최대 24시간 즉시 통제

진공포장 상태로 입고된 국내산 원료육

입고되는 원료육. 라벨·도축증명서·등급판정서를 대조하는 것이 검수의 시작입니다.

공정 ② 양념 배합

"소스 +8% → 수율 2%p 하락 예상." 배합 전에 예측

양념 배합은 사후 계산에서 사전 예측으로 바뀌었습니다. AI가 표준 레시피(SOP) 대비 실측 계량값을 비교해, 초과·부족 시 실시간으로 경고·정정을 제안합니다. 투입 단계에서 "소스 +8% → 수율 2%p 하락 예상" 같은 리포트를 미리 보여주죠. 그 결과 배합비 편차가 ±7~10%에서 ±2% 이내로 안정됐습니다.

항목 도입 전 (As-Is) 도입 후 (To-Be)
레시피 준수 숙련도 따라 ±7~10% 오차 ±2% 이내 안정화
수율 관리 사후 계산, 편차 3~5%p 사전 예측, 1%p 이내 제어

저울과 작업대가 늘어선 육가공 계량·소분 라인

계량 라인. 표준 레시피 대비 실측값을 비교하는 지점입니다.

공정 ③ 수율 원인 분석

저수율의 원인을 추론하는 AI

이제 저수율이 나면 그 이유를 되짚을 수 있습니다. AI가 배치별 수율 리포트를 축적해 저수율 유발 패턴을 추론하고, 레시피 갱신을 제안합니다. 원·부자재 로스가 줄고 맛이 일정해지니, 무항생제·국내산이라는 브랜드 신뢰가 데이터로 뒷받침됩니다. 이 판단은 입고검증·품질예측 에이전트와 LIO LLM, Vision·Document AI, RAG·지식그래프가 함께 만듭니다.

부위별·용도별로 라벨을 붙여 분류한 육가공 크레이트

부위별·용도별로 나뉜 크레이트. 이 분류 데이터가 배치별 수율 분석의 원재료가 됩니다.

"이제는 사후에 계산하는 게 아니라, 붓기 전에 압니다. 로스가 눈에 띄게 줄었어요."

— A사 양념가공 담당

정형을 마치고 크레이트에 담긴 포션육

정형을 마친 포션육. 배합 전에 수율을 예측할 수 있게 됐습니다.

다음 단계

A사는 핵심 제품군(양념 소불고기·돼지왕갈비구이·포션육)과 두 공정(입고·수율)에 먼저 정착시킨 뒤, 족발·편육·등갈비 등 가공육 라인 전체로 확장할 계획입니다. 나아가 AI 기반 무항생제·국내산 이력 관리 성과를 자사몰 상세 페이지와 패키지에 'AI 이력 검증'으로 활용해, 브랜드 신뢰를 매출로 잇습니다.

육가공 열처리 챔버와 가공육 랙

열처리 라인. 양념육에서 검증한 방식을 가공육 라인 전체로 넓혀갑니다.

이런 점이 궁금하실 거예요

Q. 입고검수를 정말 촬영만으로 하나요?

네. 라벨·도축증명서·등급판정서를 촬영하면 AI가 3초 내 OCR·교차검증해 승인/보류를 판정하고 MES·HACCP에 자동 기록합니다.

Q. 레시피가 제품마다 다른데 관리되나요?

제품별 표준 레시피(SOP)를 기준으로 실측 계량값을 비교합니다. 새 부위나 새 공급업체 양식이 생기면 1영업일 이내 재학습으로 반영합니다.

Q. 수율이 왜 낮은지도 알 수 있나요?

네. 배치별 수율 데이터를 축적해 작업조·설비별 편차 원인을 추론하고, 레시피·공정 가이드 수정을 제안합니다.

우리 양념육의 맛과 수율, 데이터로 지켜볼까요?

입고검수·레시피·수율 중 가장 급한 지점부터, 핀포인트로 적용해 드립니다.

도입 상담 문의하기

본 사례의 수치는 고객사 제공 데이터 및 실증 계획을 기반으로 하며, 고객사 요청에 따라 업종만 표기했습니다. 본문 이미지는 육가공 공정에 대한 이해를 돕기 위한 참고 이미지이며, 고객사의 실제 시설이 아닙니다.

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