AI·로봇 도입으로 불닭소스 생산량 47%↑·제조원가 35%↓ 작성일 06-09 18 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="U5JNYjjJJE"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e307502c22f6256c7b3ef92b3c6563964e8b8fb7d785836efab893925c7db13d" dmcf-pid="u1ijGAAidk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="삼양식품 밀양공장 불닭소스 자율제조 생산라인. 식품연은 불닭소스 생산라인에 AI·로봇을 적용해 생산성 47% 향상, 제조원가 35.5% 절감 효과를 확인했다. 식품연 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/dongascience/20260609121937495dkjf.png" data-org-width="680" dmcf-mid="pI9PwQQ9RD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/dongascience/20260609121937495dkjf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 삼양식품 밀양공장 불닭소스 자율제조 생산라인. 식품연은 불닭소스 생산라인에 AI·로봇을 적용해 생산성 47% 향상, 제조원가 35.5% 절감 효과를 확인했다. 식품연 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="5fd6ca32e228c8e1e94a76aa23763ed8aa232977c174e61ee01d022652fe5a35" dmcf-pid="7tnAHccnMc" dmcf-ptype="general">한국식품연구원(식품연)이 삼양식품 불닭소스 생산라인에 AI와 로봇을 적용한 결과 하루 생산량이 10톤에서 14.7톤으로 늘어 생산성을 47% 향상했고 제조원가도 35.5% 절감했다. </p> <p contents-hash="2a4bf53d00a7289e3f8d580034d6fce843bb90d43e293be9b7dda8f291f63d32" dmcf-pid="zFLcXkkLLA" dmcf-ptype="general">식품연은 로봇과 AI를 활용해 K-푸드 수출제품 생산라인의 생산성을 높이고 설비 운영 효율을 개선하는 현장 실증을 완료했다고 9일 밝혔다. </p> <p contents-hash="5dfbb46d9ac01717adb17825e48aeb6076a471c23d9e05a6c0953c16e5bbf8e2" dmcf-pid="q3okZEEodj" dmcf-ptype="general">이번 실증은 산업통상자원부와 한국로봇산업진흥원이 추진한 'AI 자율제조로봇 실증사업'으로 진행됐다. 식품연이 연구·실증을 총괄했고 기업 에스케이팩이 로봇 설비와 자동화 라인을 구축했으며 기업 데이로텍스가 생산 데이터 수집과 AI 분석 시스템을 맡았다.<br> <br> K-푸드 수출 증가로 식품 제조 현장의 생산성 향상 요구가 커지고 있다. 불닭소스는 새 용기 디자인 적용으로 컨베이어 이송 중 흔들림·간섭 우려가 있고 점도가 높아 충전량·온도·포장 상태 관리도 까다로웠다. </p> <p contents-hash="bc8634234e16eac6074dadcfe576e17ec20a000d2bc5e96a695f261190618305" dmcf-pid="B0gE5DDgdN" dmcf-ptype="general">식품연은 불닭소스 생산라인 일부 공정에 로봇과 AI를 함께 적용해 현장 문제를 해결했다. 로봇은 빈 용기를 전용 받침대에 올려 정확한 위치로 이송하고 필름 라벨 공정 전후 용기 분리·재안착 등 반복 작업을 수행했다. 포장 단계에서는 소포장 제품을 박스에 담는 작업도 맡았다. </p> <p contents-hash="06d84cb0760a3d861ddc439c989fd0ef0d8e12614ec25768c8275345c58fbc6e" dmcf-pid="bpaD1wwaia" dmcf-ptype="general">AI는 생산라인의 온도·압력·중량·로봇 상태 데이터를 분석해 작업이 밀리는 공정, 소스 주입량 오차가 커지는 구간, 로봇 작동 이상 여부를 실시간 화면으로 작업자에게 알렸다.<br> <br> 현장에서 AI와 로봇은 작업자의 판단을 보조하는 수단으로 운영됐다. 로봇은 반복 작업을 안정적으로 처리하고 AI는 이상 징후를 신속히 전달해 의사결정을 지원했다. 최종 판단과 공정 조정은 현장 작업자·관리자의 몫이었다. </p> <p contents-hash="67ace6f8e77a18f34528abb6f28b37998ecf8e320b49bd7f803e4410034379fe" dmcf-pid="KQSHfXXSMg" dmcf-ptype="general">실제 생산 적용 결과 하루 생산량은 기존 10톤에서 14.7톤으로 증가했다. 생산성은 47% 향상됐고 제조원가는 35.5% 절감됐다. 설비 가동 안정성도 함께 개선됐다. </p> <p contents-hash="4175fd27c812d2a5a41f0e392da88a2b8abe4375f4b99073c0668e835bcf1fbf" dmcf-pid="9xvX4ZZveo" dmcf-ptype="general">현재 해당 생산라인은 대량생산 체제에 맞춰 설비와 작업 절차를 안정화하는 단계다. 운전 조건 최적화와 작업자 숙련도 향상에 따라 생산성·설비 운영 효율이 추가 개선될 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="21082dc5c944232b2df036c78250a0f359d2604820bccbcc877a3b2933454442" dmcf-pid="2MTZ855TdL" dmcf-ptype="general">식품연은 이번 실증을 바탕으로 식품 제조 현장에 맞는 AI 자율제조 표준모델을 고도화할 계획이다. 식품기업의 생산성을 높이고 작업자의 반복 부담을 줄이며 K-푸드 수출 확대를 뒷받침하는 제조 기반을 마련해 나갈 방침이다. </p> <p contents-hash="f112c38ac7dd9c74d8ac086b4b64ba9e8a6914d832114db2c941cf2556abf237" dmcf-pid="VRy5611yRn" dmcf-ptype="general">오승일 안전유통연구단원은 "로봇과 AI가 사람을 대체하는 방식이 아니라 사람이 더 빠르고 정확하게 판단하도록 돕는 방식으로 활용될 수 있음을 확인한 사례"라며 "앞으로도 식품 제조 현장에서 사람이 이해하고 신뢰할 수 있는 AI 기술을 개발해 생산성 향상과 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다. </p> <p contents-hash="5524ff6961253398758254dd5611392b33a4df1070c2b748b4c73f2eef013028" dmcf-pid="feW1PttWii" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 신호처리·기억·발광 반도체 하나에…인공피부·웨어러블 활용 기대 06-09 다음 [현장] 와탭랩스 "AI로 완전 자율 모니터링 시대 열 것" 06-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
