이러한 시장 성장을 지원할 필요성을 감안하고 사상 최고의 사료비, 인력 부족, 높은 이자율, 공급망 물류, 소비자 식습관의 변화 등에 따른 현재의 거시적 도전과제들을 염두에 두면서, 다수의 육가공업체가 신규 시설에 거액의 자본을 투자하기보다는 현재의 사업장을 더욱 효율적으로 만드는 방법을 (그리고 작업 인력에 필요한 사항을) 재검토하고 있습니다.
효율성과 전반적인 제품 품질을 개선하는 한 가지 방법은 자동 검사를 이용하는 것입니다. 무수한 기회가 육가공 업계에 존재하며, 육류 또는 가금류의 토막고기 혹은 포장되거나, 미리 조리되거나, 얇게 저며진 조제 식품을 막론합니다.
자동 검사가 이로울 수 있는 전형적인 육류 또는 가금류 가공 응용 분야의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
소 또는 돼지의 토막고기 등급 분류
품질 검사자가 표준형 토막고기(스테이크, 촙 또는 통구이 등)의 빛깔, 지방 함량, 전반적인 외관을 평가합니다. 품질 기준이 높아서, 품질 관리 팀이 저품질 제품과 그에 따르는 파장(벌금, 환매 또는 계약 상실, 브랜드 평판 등)에 신경을 씁니다.
전통적으로, 이러한 제품들은 수동으로 검사되며 움직이는 라인 위에 있는 토막고기를 합격시킬지 아니면 불합격시킬지 신속하게 결정을 내려야 한다는 압박을 받는 검사자 여러 명이 필요합니다. 단, 이러한 공정에는 여러 가지 요인으로 인해 까다로운 문제가 대두됩니다. 인력 부족은 가공 공장이 이러한 직무를 충원할 충분한 인원을 찾을 수 없음을 의미합니다. 검사를 수행하는 인원이 비교적 적기 때문에, 모든 토막고기가 동일한 수준의 검사 주의를 끄는 것은 아니며, 이는 품질이 떨어지는 제품들이 시장으로 유입되어 문제를 일으킬 수 있음을 의미합니다.
게다가, 검사 작업이 따분하고 반복적이어서, 직무 매력이 떨어집니다. 이러한 유형의 직무에서 이직률이 높은 것은 자연스러우며, 이는 품질 관리팀의 부담을 가중시켜 신임 조사자들을 교육하는 데 할애하는 시간이 늘어납니다. 사람들이 이러한 유형의 작업을 수행할 때 주의가 산만하고, 판단력이 시간이 지날수록 떨어지면서 일관성이 없어질 수 있다는 점은 잘 알려진 사실입니다. 서로 다른 사람들이 동일한 일을 서로 다른 방식으로 본다는 것은 말할 것도 없으며, 따라서 내재적 주관성으로 인해, 품질 평가가 일관성이 없을 수 있습니다.
자동 검사는 이러한 우려 사항들 중 다수를 완화할 수 있습니다. Cognex 비전 시스템과 같은 머신 비전 솔루션 및 AI 기반 기술은 특정 기준을 충족하는 토막고기들만 시스템을 거쳐 다음 공정으로 통과하도록 할 수 있습니다. 이러한 시스템들은 적절한 빛깔과 적절한 고기 대 지방 비율(CL Lean)을 식별하도록 학습할 수 있습니다. 이는 다양한 토막고기를 식별 및 분류하여 자동 분류하고 경로를 지정하여 적절한 포장 및 라벨 부착을 진행시킬 수도 있습니다. 3D 비전 솔루션은 토막고기의 적절한 두께를 보장하여 등급이 제대로 매겨지도록 할 수 있습니다.
육류 및 가금류 제품의 부피 측정
미리 조리된 육류 및 가금류 제품은 소비자들이 끼니 일부를 빠르게 재가열하기에 편리한 방식으로 사용할 수 있도록 봉지에 포장됩니다. 조리하기 전에, 육류 및 가금류 제품들(너겟, 패티, 가슴살, 스트립, 텐더 등)이 잘려서 나누어 담깁니다. 이 제품들은 정해진 시간 동안 대량으로 조리되는 경우가 많기 때문에, 모든 조각들이 크기가 균일하여 균등한 조리를 보장하도록 해야 합니다. 정상적인 조각들보다 크면 조리하는 데 시간이 더 걸려서 설익기 쉽고, 평균적인 조각들보다 작으면 과도하게 조리되어, 제품의 맛과 품질에 영향을 미칩니다. 어떤 경우든, 이러한 이형들은 고객 불만족이나 식품 안전 문제조차 야기하여, 설익은 고기를 섭취함에 따른 건강 위험으로 인한 환불이나, 심지어는, 리콜을 초래할 수도 있습니다.
역사상, 분배가 균일한지 확인하는 것은 검사자가 이러한 제품들을 생산 라인에서 굴려 떨어뜨리면서 자세히 살펴보는 수동 공정이었습니다. 앞서 언급된 대로, 인력 부족으로 인해 일일이 캐치할 검사자가 충분하지 않거나 품질이 저하되는 어려움이 있었습니다. 육가공업체들은 라인 속도를 늦추거나(이는 처리량과 수익성에 영향을 미칩니다) 검사자들을 장시간 근무시켜서 이를 해결합니다. 이는 번아웃과 이직으로 이어지고 신임 검사자를 교육하는 데 드는 비용을 증가시켰습니다. 어느 경우든, 인간이 검사함에 따른 주관성으로 인해 일관성 없는 결과와 비효율성을 초래할 수 있습니다.
분배 검사를 3D 머신 비전 시스템으로 자동화하여 제품이 라인을 내려오는 동안 부피를 측정하면 효율성을 높이고, 일관된 품질을 제공하고, 이 공정과 연계된 인건비를 낮출 수 있습니다. 검사자는 상대적으로 까다로운 작업으로 재배정될 수 있습니다. 또한 자동화를 이용하면 라인을 내려오는 제품의 100%가 검사되고, 미리 정해진 기준에 부합하지 않는 일체의 품목은 바로잡히거나 다른 목적으로 사용되도록 경로가 변경됩니다. 이로써 모든 품목이 제대로 조리될 수 있으며, 크기가 부적절한 품목을 수용하기 위해 오븐이 끊임없이 조정될 필요가 없습니다.
밀봉 부위 및 라벨 검사
육가공업체들은 육류 및 가금류의 신선한 토막고기(스테이크, 닭 넓적다리살 또는 구이용 토막고기 등)를 흡수성 패드가 담긴 플라스틱 트레이에 포장하는 경우가 많습니다. 그런 다음 투명한 플라스틱 필름으로 밀봉되면서 부패를 지연시키기 위해 불활성 가스로 채워집니다. 라벨은 브랜드 및 제품명과 같은 식별 정보는 물론, 로트 번호 및 유효기간 정보가 포함되어 첨부됩니다.
업체들은 육류 또는 포장에 이물질이 없는지 확인하는 것은 물론, 용기에 육류를 넣기 전에 흡수성 패드가 있는지 확인하고, 부패를 막고 잠재적 유해 박테리아가 용기에 들어가지 않도록 필름 밀봉 부위가 밀폐되어 있는지 확인하는 데 각별한 주의를 기울입니다. 아울러, 추적 가능성 및 규제 준수를 보장하기 위해, 라벨이 올바르게 부착되고 적절한 정보(로트 코드, 유효기간, 성분 등)를 포함하고 있는지 확인해야 합니다. 이러한 일들이 제대로 수행되지 않으면, 고객 또는 유통업체로부터의 반품, 고객 불만족과, 새는 밀봉 부위로 인해 포장에 유입되는 유해 박테리아로 인한 잠재적 리콜을 각오하는 것입니다.
많은 경우에, 흡수성 패드 유무를 확인하고, 포장 밀봉 부위를 확인하고, 라벨에 정확한 정보가 담겨 있는지 확인하려면 수작업이 요구됩니다. 이는 오랜 시간이 소요되고 반복적일 수 있습니다. 부피가 늘어날수록, 수동 검사는 속도를 지키면서 품질을 유지하기가 어려워집니다.
이 공정과 연계된 다양한 검사 지점들을 자동화하면 효율성을 높이고 최종 제품의 품질을 개선할 수 있습니다. 머신 비전 시스템은 육류를 트레이에 넣기 전에 흡수성 패드의 유무를 확인할 수 있습니다. AI 지원 기술은 필름 밀봉 부위의 경미한 훼손을 감지할 수 있습니다. 이는 인간의 눈으로는 감지하기 매우 힘든 경우가 많습니다. OCR 및 OCV 기술은 영숫자 로트 및 만료 코드를 신속하게 읽고 검증하여 추적 가능성 규정을 준수할 수 있습니다.
육류 및 가금류 생산업체를 위한 자동 검사
이전에 수동으로 진행했던 검사를 자동화하면 여러 가지 이점이 있습니다.
- 스테이션을 통과하는 제품의 100%를 검사하므로 ‘우연히’ 통과하는 제품은 없습니다.
- 비전 시스템과 AI 기반 기술을 사용하면 인간의 주관성과 반복적이고 따분한 작업으로 인한 검사 오류 없이 일관된 결과가 제공됩니다.
- 이러한 시스템들은 제품을 더 빠르게 가공하고 필요한 경우 연중무휴 24시간 실행될 수 있습니다. 이는 인간 검사자에게는 어려울 것입니다.
- 검사 결과는 심층 분석을 위해 디지털 방식으로 캡처 및 집계되므로 잠재적 문제들이 더 빠르게 파악 및 해결될 수 있습니다. 이로써 재작업에 관련된 비용과 품질이 떨어지는 육류 및 가금류가 시장으로 유입되는 데 따른 비용이 절감됩니다.
품질과 비용 문제를 미리 해결하는 것은 경쟁이 치열한 육류 및 가금류 가공 산업에서 핵심 이점이며, AI 기반 자동화 검사는 이를 달성할 수 있는 좋은 방법입니다.