풀무원, 빅데이터 기반 식수 예측 시스템 도입…디지털 전환(DX) 가속화

김소희 기자 입력 : 2022.12.05 15:40 ㅣ 수정 : 2022.12.05 15:40

최근 3년간 식사 이용 패턴 빅데이터 분석해 인공지능이 예상 식수 제안

  • 카카오스토리
  • 네이버밴드
  • 페이스북
  • 트위터
  • 글자크게
  • 글자작게
image
풀무원푸드앤컬처 현장 매니저(영양사)가 식수예측 시스템을 활용하고 있다. [사진=풀무원]

 

[뉴스투데이=김소희 기자] 풀무원이 빅데이터 기반의 식수 예측 시스템을 급식 현장에 도입하는 등 디지털 전환(DX, Digital Transformation)에 속도를 내고 있다.

 

풀무원의 생활 서비스 전문기업 ㈜풀무원푸드앤컬처(대표 이우봉)는 최근 3년간의 식사 이용 패턴 빅데이터를 분석해 빅데이터를 기반으로 인공 지능이 권장 식수를 제안하는 ‘식수 예측 시스템’을 급식 사업장에 도입하기로 했다고 5일 밝혔다. 

 

풀무원은 ‘식수 예측 시스템’ 도입으로 빅데이터와 인공지능을 활용해 경험이 많은 현장 매니저(영양사)의 판단수준과 유사한 식수 예측 결과를 급식 사업장에 제공하게 된다. 

 

이 시스템이 도입되기 전에는 현장 매니저의 자체 데이터 분석을 통해 예상 식수를 판단해왔으나, 근무 경력과 경험에 따라 식수 예측이 상이해 잔반이 발생하거나 품절 이슈 등이 발생하기도 했다. 

 

풀무원은 이번 식수 예측 시스템을 도입해 잔반 발생으로 인한 환경적 비용과 식자재 낭비를 최소화하고, 메뉴 품절 이슈를 사전에 차단해 소비자의 급식 만족도가 더욱 높아질 것으로 기대하고 있다. 

 

풀무원이 도입한 ‘식수 예측 시스템’은 현장 매니저가 시스템에 다음 주에 제공할 끼니별 메뉴를 선택해 입력하면, 인공지능이 과거의 경험적 데이터에 기반해 권장 식수를 예측하고, 현장 매니저에게 예측 식수를 권장하는 방식이다. 현장 매니저는 인공지능이 제안한 권장 식수를 고려해 식자재를 발주하고, 실제 현장에서 조리할 식수를 결정한다. 

 

식수 예측에 활용되는 과거의 경험 정보는 날씨, 공휴일 등의 외부 요인 데이터와 급식 사업장별 최근 3년간의 식사 이용 패턴, 메뉴 특징 등 메뉴 선택에 영향을 주는 데이터다. 인공지능은 이러한 경험적 데이터를 바탕으로 소비자의 식사 이용 특성을 파악해 식수 예측 모델링을 수행해 권장 식수를 예측한다. 

 

풀무원은 현재 세 군데 대형 급식 사업장에서 ‘식수 예측 시스템’을 운영 중이며, 2026년까지 푸드앤컬처 급식 사업장 100여 곳에 이 시스템을 도입할 계획이다. 

 

이우봉 풀무원푸드앤컬처 대표는 “이번 식수 예측 시스템 도입은 잔반 발생으로 인한 사회적, 환경적 비용 절감은 물론 현장 매니저의 업무 효율화, 급식 만족도 제고 측면에서 매우 의미가 크다”며 “풀무원푸드앤컬처는 ‘바른먹거리로 사람과 지구의 건강한 내일을 만드는 기업’ 미션 아래 데이터 기반의 식수 예측으로 고객 만족도를 높이는 것은 물론, 급식 사업뿐 아니라 푸드서비스 전반에 디지털 전환을 가속화하겠다”고 말했다. 

 

한편, 풀무원은 지난해 DX 활성화를 위한 전략을 수립하고 비즈니스 전반에서 DX 효과가 창출될 수 있도록 전 사업단위별로 DX 혁신과 프로세스 개선을 위한 과제를 선정해 관리 중이다. 

 

풀무원푸드앤컬처는 1991년 위탁급식 사업을 시작으로 컨세션 사업, 휴게소 사업, 전문 레스토랑 브랜드 사업 등 다양한 생활 서비스 사업을 하고 있다. 풀무원푸드앤컬처는 DX 일환으로 이번 식수 예측 시스템 도입뿐 아니라 지난해 단체급식 사업장에 카카오톡 챗봇 서비스 기반 ‘풀무원푸드앤컬처 오다(oda)’를 론칭하는 등 차별화된 고객서비스를 제공하고 있다. 

 

‘풀무원푸드앤컬처 오다(oda)’는 단체급식을 이용하는 고객이 카카오톡 친구추가만으로도 도시락, 샐러드, 음료 등의 Take-Out 메뉴를 간편하게 사전 주문 및 결제할 수 있다. 메뉴를 기다리지 않고 원하는 시간에 수령할 수 있어 바쁜 직장인들이 시간을 절약할 수 있는 서비스다.

댓글 (0)

- 띄어 쓰기를 포함하여 250자 이내로 써주세요.

- 건전한 토론문화를 위해, 타인에게 불쾌감을 주는 욕설/비방/허위/명예훼손/도배 등의 댓글은 표시가 제한됩니다.

0 /250