AI 분석의 출발점은 바로 데이터
앞선 시리즈에서는 식품 R&D에서 AI를 도입하기 위한 기반으로 PLM, 전자연구노트, 데이터 통합의 필요성을 살펴보았습니다. 이제 데이터를 표준화하고 실험 기록이 디지털로 축적되었다면, 진정으로 AI를 실행할 수 있는 단계에 도달한 것입니다.
식품 R&D의 실무자라면 이런 말에 공감할지도 모릅니다: “우리도 실험 데이터는 많은데, 정리는 늘 나중 일이야.” “매번 엑셀 붙이고 필터 돌리는 것도 일이야.”
이처럼 데이터를 모으고는 있지만, 정제되지 않았거나, 분석할 수 있는 구조가 아니거나, 부서마다 포맷이 달라 통합이 어려운 경우가 대부분입니다. AI 분석을 하려 해도 현실적인 제약에 부딪히는 이유입니다.
이제는 데이터를 정리하고 연결해 AI 분석으로 이어지는 환경을 만드는 것이 중요합니다. 그리고 그 중심에는 Pipeline Pilot이 있습니다.
Pipeline Pilot이란 무엇인가?
Pipeline Pilot은 실험 데이터를 시각적으로 정제하고 연결해, AI 분석 및 예측이 가능한 구조로 바꿔주는 툴입니다. 특히 GUI 기반의 드래그 앤 드롭 방식으로 R&D 실무자가 직접 분석 워크플로를 설계할 수 있는 low-code 플랫폼이라는 점이 특징입니다.
주요 기능
- 엑셀, PDF, 전자연구노트 등 다양한 출처의 데이터를 통합
- 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 정제, 처리, 연결 플로우 구성
- AI 분석 모델과 연계해, 배합 추천, 품질 예측 등 실행
기대효과
- 연구원이 직접 분석 플로우를 설계할 수 있어 IT 의존도 감소
- 반복되는 분석 업무를 자동화하여 실험 효율 향상
- 실험-분석-AI 연결이 매끄럽게 이뤄지는 데이터 환경 구축
- 실험실의 디지털화를 위한 ‘Lab of the Future’ 전략의 핵심 역할 수행
실제 고객 사례: Pipeline Pilot의 도입 효과
- 미국 소재 대형 식품 회사
다쏘시스템의 공식 고객 사례에 따르면, 이 회사는 전자연구노트와 Pipeline Pilot을 연계하여 실험 결과를 자동 수집하고 분석함으로써, 제품 배합 최적화에 걸리는 시간을 수일에서 수시간으로 단축했습니다.
- 기린 (일본 식품 대기업)
기린은 실험 데이터를 전자연구노트로 체계적으로 축적하고, Pipeline Pilot을 통해 데이터를 자동 정제하여 분석 가능한 데이터셋을 확보했습니다. 이로써 반복 실험의 부담을 줄이고 다양한 레시피 조합에 대한 인사이트를 확보했으며, 향후 AI 분석 기반을 마련했습니다.
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- 벨 그룹 (프랑스 유제품 대기업)
벨 그룹은 지속가능한 식품 모델 전환을 위해 다쏘시스템과 협력하고 있으며, Pipeline Pilot과 같은 데이터 분석 툴을 활용하여 AI 기반의 제품 개발을 준비 중입니다. 실험 데이터의 통합과 품질 특성 분석을 통해, 기능성 및 소비자 맞춤 제품 개발의 가능성을 확장하고 있습니다.
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AI 분석, 어디서부터 시작할까?
Pipeline Pilot은 R&D 단계에서 다음과 같은 문제를 해결합니다.
- 배합 테스트 결과를 수집했지만 일관된 포맷이 아니라 분석이 어려움
- 각 배합에 대한 맛/물성 데이터가 연결되지 않아 AI 학습이 불가능
- 분석할 사람이 없어 외주를 맡기고, 해석에 시간이 오래 걸림
Pipeline Pilot은 데이터를 정리하고, 분석 플로우를 자동화하여 AI 분석을 위한 기반을 마련해 줍니다. 전자연구노트와 연동하면 실험 기록이 곧 분석 자산이 됩니다.
AI 실현을 위한 가장 현실적인 출발점
AI는 단순히 알고리즘을 도입한다고 가능한 것이 아닙니다. 그보다 중요한 것은 신뢰할 수 있는 데이터를 어떻게 만들고 연결하느냐입니다. Pipeline Pilot은 바로 그 연결고리를 담당하는 도구로서, 식품 기업들이 실험 데이터를 활용 가능한 형태로 전환하고, 더 나은 제품 개발로 이어지도록 돕습니다.
다음 편에서는 R&D 데이터를 생산까지 연결하는 고급 계획 시스템, APS에 대해 알아보겠습니다. 그 전에, 지금 바로 다쏘시스템의 디지털랩 전환 가이드를 확인해 보세요.
출처
- (1) BIOVIA Pipeline Pilot: https://go.3ds.com/bwm1
- (2) Astrix: https://astrixinc.com/blog/enhancing-drug-discovery-with-biovia-pipeline-pilot/
- (3) Technia: https://www.technia.com/en/laboratory-management/software/biovia/
‘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
- (4) AI를 가능하게 하는 실험 데이터의 힘: https://go.3ds.com/gDGQ