변화하는 시장, 복잡해지는 식품 R&D
식품 산업은 지금 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있습니다. 변덕스러운 소비자 요구, 규제 대응, 속도 경쟁, 데이터 활용 부족 등 여러 도전 과제가 한꺼번에 몰려옵니다. 이 모든 것이 식품 기업들의 신제품 개발에 엄청난 부담을 주고 있습니다.
기업들은 더 나은 맛, 새로운 경험, 건강한 성분을 제공하기 위해 R&D에 막대한 시간과 비용을 투자합니다. 하지만 성공은 결코 보장되지 않습니다. 특히 새로운 배합 테스트에 몇 주씩 걸리거나, 개발 파일이 여기저기 흩어져 협업 속도가 느려지는 문제가 빈번합니다. 여기에 품질 관리, 법적 규제 준수까지 더해지면 부담은 더욱 커집니다. 하지만 AI와 디지털 전환을 R&D에 도입한다면 어떨까요? 신제품 개발 속도를 높이고, 실험 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 의사결정을 하며, 지속적인 혁신이 가능한 길이 열립니다.
F&B 산업 R&D – AI 사례: 글로벌 혁신의 최전선
네슬레
세계적인 식품 기업인 네슬레는 AI를 활용해 레시피 최적화, 원료 조합 추천, 소비자 선호 예측 등 다양한 영역에서 혁신을 추진하고 있습니다. AI 모델을 통해 제품의 맛, 질감, 영양 성분을 더 빠르게 테스트하고 소비자 시장에 맞게 조정함으로써 개발 주기를 크게 단축하고 있습니다. 또한 네슬레는 AI로 제품 개발뿐 아니라 공급망 관리, 재고 최적화, 품질 보증까지 관리 범위를 확대하고 있어, AI가 단순히 연구실을 넘어 전사적 혁신의 열쇠가 되고 있습니다.
Brightseed – Forager 플랫폼
Brightseed는 미국의 AI 기반 헬스테크 기업으로, 머신러닝으로 식물의 분자 구조를 분석해 잠재적 건강 이점을 밝혀내며 새로운 재료 개발의 속도를 높이고 있습니다. Forager 플랫폼은 수천 종의 식물 데이터를 분석해 식물성 생체 활성 물질을 식별하고, 이를 통해 면역 기능 강화, 장 건강 개선, 항산화 기능 등 건강 기능성 소재로 활용할 수 있는 가능성을 발굴합니다. Brightseed는 식품·영양·헬스케어 기업들과 협력해 차세대 건강 기능성 제품 개발을 가속화하고 있습니다.
The Not Company – Giuseppe AI
The Not Company는 칠레 기반의 푸드테크 스타트업으로, 칠레 기반의 푸드테크 스타트업으로, 동물성 식품을 대체하는 식물성 제품을 AI로 개발합니다. 핵심 플랫폼인 ‘Giuseppe’는 동물성 제품의 맛, 질감, 외형을 분석해 동일하거나 더 나은 경험을 줄 수 있는 식물성 재료 조합을 찾아냅니다. 이들은 NotMayo라는 식물성 마요네즈를 AI로 개발해 처음 시장에 충격을 주었는데, 기존 기업들이 수년 걸리던 제품 개발을 단 10개월 만에 끝냈습니다. NotMayo의 성공 이후 Giuseppe는 학습을 거듭하며 더 효율적으로 발전했고, NotChicken 같은 후속 제품들은 불과 2개월 만에 완성할 수 있었습니다. NotCo는 이런 AI 혁신을 통해 지속가능성을 실현하고, 식품 산업의 환경 영향을 최소화하며 새로운 시장을 열고 있습니다.
이런 AI 활용 사례들은 단순한 기술 발전을 넘어 식품 제조의 미래를 바꾸는 전환점이 되고 있습니다. 하지만 이는 해외만의 이야기가 아닙니다. 한국의 롯데 같은 기업들도 이미 데이터 기반 실험 문화로 전환하고 있습니다. 롯데는 ‘전자 혀’를 활용해 맛 데이터를 디지털화하고, AI로 분석해 관능평가를 보다 정밀하게 수행하며 AI 시대를 준비 중입니다.
AI, 어디서부터 시작할까?
많은 기업이 AI 도입을 고민하지만, 막상 어디서부터 시작할지 모르는 경우가 많습니다. 여기서 중요한 것은 데이터 준비와 단계별 로드맵입니다. F&B R&D에서 AI는 활용 목적에 맞는 데이터를 수집 및 구조화하고, 그 데이터를 AI로 학습 및 활용할 수 있는 환경을 만드는 것부터 시작해야 합니다.
현재 식품업계는 대부분 제품 배합비, 레시피 등을 엑셀 파일로 관리하며, 반복적인 수정과 테스트를 거칩니다. 이 과정에서 개발의 확신이 떨어지고, 중요한 파일을 연구원이 개별 관리하다 보니 부서 간 협업에도 제약이 생깁니다. 이를 해결하려면 데이터를 표준화·통합하고, 부서 간 협업을 도와주는 시스템이 필요합니다.
이렇게 각 단계에 필요한 시스템을 활용하는 로드맵을 따라가면, AI가 실행 가능한 혁신으로 발전할 수 있습니다. 예를 들어, PLM으로 제품 기획부터 고객 피드백까지의 데이터를 통합하고, ELN으로 실험 데이터를 디지털 자산화하며, , 분석 단계에서는 축적된 데이터를 기반으로 AI 예측을 연결합니다. 마지막으로 APS로 생산과 시장 대응을 빠르게 연계할 수 있죠. 이처럼 단계별로 최적화된 시스템을 적재적소에 적용하면 데이터 기반 관리와 협업 체계를 구축할 수 있고, 빠르게 변화하는 시장에서 더 민첩하게 대응하며, 제품 개발 주기를 단축하고 실패 확률을 낮추는 경쟁력을 얻게 됩니다.
AI가 이끄는 식품 산업의 미래
AI는 이제 선택이 아니라 필수입니다. 기술을 전략적으로 수용하는 기업은 단순히 변화에 적응하는 수준을 넘어, 압도적인 성공과 지속 가능성으로 나아갑니다. 식품 R&D AI와 디지털 전환은 이 시대 식품 기업이 반드시 주목해야 할 핵심 전략입니다. 끊임없이 변화하는 시장에서 뒤처지지 않으려면, 지금부터라도 데이터 기반의 R&D 혁신을 준비해야 합니다.
더 알아보기
이 블로그 시리즈에서는 앞으로 F&B 산업을 위한 PLM, ELN, AI, APS 등 단계별 디지털 여정과 구체적인 고객 사례를 소개하며, 여러분의 디지털 전환 여정에 실질적인 도움을 드리겠습니다.
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이에서는 Pipeline Pilot과 Formulation Design 솔루션을 활용해 AI 기반으로 실험 설계를 최적화하고, 목표에 따른 배합, 원재료 등을 시뮬레이션하며, 머신러닝을 통해 제품 개발 속도와 효율을 높이는 방법을 구체적으로 다룹니다. AI가 식품 R&D 혁신의 게임체인저가 되는 과정을 심층적으로 살펴보실 수 있습니다.
AI가 바꾸는 식품 연구개발의 미래 시리즈 전체 보기
- (1) 글로벌 혁신 사례와 디지털 전환의 첫걸음: https://go.3ds.com/vZZZ
- (2) 제품 개발을 혁신하는 PLM: https://go.3ds.com/jBO6
- (3) 연구 기록의 디지털 전환, 왜 전자연구노트(ELN)가 필요한가?: https://go.3ds.com/sdtR