식품기업 AI 자동화, 어디까지 하고 있을까? 5가지 실제 자동화 업무 사례

식품기업의 자동화라고 하면 가장 먼저 생산라인을 떠올리기 쉽습니다. 공장의 설비나 물류 장비처럼 눈에 보이는 자동화가 익숙하기 때문입니다.

하지만 실제 기업에서 자동화가 활용되는 업무는 훨씬 다양합니다. 법령 정보를 확인하고, 온라인몰의 상품정보를 검수하고, 거래처가 제출한 서류와 ERP 정보를 비교하거나 수백 개의 키워드로 검색하는 일에도 자동화가 적용되고 있습니다.

풀무원은 39개 업무에 자동화를 적용해 연간 약 10,779시간을 절감했습니다. 롯데웰푸드도 거래처 등록 검증과 상표권 검색 업무를 자동화해 두 업무에서 연간 약 3,480시간을 줄였습니다. 두 사례 모두 새로운 업무를 만들어 자동화한 것이 아니라, 사람이 반복해서 처리하던 기존 업무를 자동화한 사례입니다.

실제 식품기업에서는 어떤 업무를 자동화하고 있을까요?

제품의 생산과 판매를 지원하기 위해서는 다양한 확인과 관리 업무가 필요합니다. 관련 법령과 규제의 변화를 확인하고, 온라인에 등록된 상품정보를 관리하며, 새로운 거래처가 생기면 증빙서류와 내부 시스템의 정보를 대조합니다. 판매가 시작된 뒤에는 주문과 재고를 확인하고 채널별 매출을 정리하거나 정산 데이터를 비교하는 업무도 이어집니다.

최근 식품·소비재 업계가 AI와 자동화에 투자를 늘리는 흐름도 이러한 업무 변화와 맞닿아 있습니다. Deloitte는 소비재 기업들이 AI 투자를 확대하고 있으며 주요 업무 프로세스에 AI를 적용하려는 움직임도 늘고 있다고 설명합니다. McKinsey 역시 식품·음료 기업의 AI 활용 영역이 마케팅뿐 아니라 조달, 공급망 계획, 재무와 백오피스까지 확대되고 있다고 분석합니다.

국내에서는 실제로 어떤 업무가 자동화되고 있는지, 풀무원과 롯데웰푸드 사례를 중심으로 살펴보겠습니다.

1. 매번 여러 사이트를 돌며 법령을 확인하는 업무

제품과 관련된 법령이나 고시는 한 번 확인하고 끝나는 정보가 아닙니다. 담당자는 정해진 기관을 주기적으로 확인해 새로운 내용이 올라왔는지 살펴보고, 필요한 정보를 다시 정리해야 합니다.

풀무원은 식품의약품안전처를 포함한 9개 기관에서 법령 정보를 수집하는 업무를 자동화했습니다. 기존에는 연간 약 2,600시간이 필요했지만 자동화 이후 약 18시간으로 줄었습니다.

법령의 내용을 해석하거나 실제 업무에 미치는 영향을 판단하는 일까지 자동화한 것은 아닙니다. 여러 사이트에 접속해 새로운 정보를 찾고 필요한 자료를 수집하는 과정을 자동화해, 담당자는 수집된 내용을 바탕으로 실제 확인과 판단이 필요한 부분에 집중할 수 있게 됐습니다.

법령이나 고시 외에도 인증 기준, 기관 공지, 협회 자료처럼 정해진 출처를 주기적으로 확인하고 정보를 정리하는 업무라면 같은 방식으로 반복 작업을 줄일 수 있습니다.

2. 온라인몰의 상품정보를 하나씩 비교하는 업무

제품이 여러 온라인몰에서 판매되면 관리해야 할 정보도 늘어납니다. 제품명, 내용량, 식품 유형처럼 정확하게 관리해야 하는 정보가 각 판매 페이지에 제대로 표시되고 있는지 확인해야 하기 때문입니다.

풀무원은 온라인몰 상품정보를 검증하는 과정에도 RPA와 AI OCR을 활용했습니다. 상품정보 이미지에서 필요한 값을 추출하고, 내부에서 관리하는 기준 데이터와 비교해 차이가 있는지를 확인하는 방식입니다. 담당자가 상품 페이지를 열어 정보를 하나씩 읽고 내부 자료와 대조하던 과정을 정보 추출과 데이터 비교가 이어지는 하나의 흐름으로 자동화했습니다.

이때 OCR로 글자를 읽는 것만으로는 실제 검수 업무를 줄이기 어렵습니다. 추출한 제품명이나 내용량을 내부 기준과 비교하고, 값이 다를 때 담당자가 확인할 수 있도록 결과까지 구분해야 합니다.

판매 채널과 상품 수가 많아질수록 확인해야 할 정보도 함께 늘어납니다. 온라인에 등록된 상품정보와 내부 마스터 데이터를 계속 대조하고 있다면 정보 추출과 비교 과정부터 자동화할 수 있습니다.

3. 거래처 서류와 ERP 정보를 일일이 맞춰보는 업무

새로운 거래처를 등록할 때도 여러 확인 작업이 뒤따릅니다. 거래처가 제출한 증빙서류를 열어 필요한 값을 확인한 뒤, 영업 부서가 입력한 거래처 정보와 대조합니다. 모두 일치하면 승인하고, 다른 부분이 있으면 다시 확인해야 합니다.

롯데웰푸드는 연간 약 4,000건의 거래처 등록·변경 업무에 RPA와 AI OCR을 적용했습니다. 증빙서류에서 약 10개 항목을 추출해 ERP에 입력된 정보와 비교하고, 모든 값이 일치하면 다음 단계까지 자동으로 처리합니다. 값이 다른 경우에는 담당자가 직접 확인하도록 구성했으며, 이 업무를 통해 연간 약 1,400시간을 절감했습니다.

모든 거래처 정보를 담당자가 처음부터 끝까지 검토하는 대신, 정보가 일치하는 건은 자동으로 처리하고 확인이 필요한 건만 담당자가 검토하는 방식으로 업무가 바뀐 것입니다.

사업자등록증을 비롯한 각종 증빙서류의 정보를 ERP나 그룹웨어에 등록된 데이터와 반복해서 대조하는 업무도 이와 같은 방식으로 자동화할 수 있습니다.

4. 같은 키워드를 수백 번 검색하는 업무

롯데웰푸드는 상표권 침해 가능성을 확인하기 위해 자사 상품명과 변형어를 관리하고 있었습니다. 약 500개의 키워드를 기준으로 상표권 조회 시스템에서 약 3,000회의 검색이 필요했고, 사람이 직접 처리할 때는 약 3일이 걸렸습니다. 자동화 이후 같은 작업은 약 10분 만에 처리할 수 있게 됐습니다.

검색 방법이 어려워서 시간이 오래 걸렸던 것은 아닙니다. 정해진 키워드로 같은 검색을 수천 번 반복해야 했기 때문입니다. 검색과 결과 수집·정리는 자동으로 처리하고, 담당자는 실제 확인이 필요한 결과를 검토하는 방식으로 업무를 바꿀 수 있었습니다.

상표권 모니터링뿐 아니라 특정 상품이나 품목, 업체 정보를 외부 웹사이트에서 주기적으로 조회하는 경우에도 적용할 수 있습니다. 검색할 위치와 조건이 정해져 있다면 사람이 직접 검색하고 결과를 정리하는 시간을 줄일 수 있습니다.

5. 주문부터 정산까지, 시스템 사이를 사람이 연결하고 있는 업무

주문이나 재고, 매출, 정산 업무에서도 여러 시스템을 오가며 데이터를 확인하고 다시 입력하는 일이 적지 않습니다. 거래처나 판매 채널에서 주문을 확인한 뒤 ERP에 입력하고, 재고와 입출고 현황을 조회해 후속 업무를 처리합니다. 여러 판매 채널의 매출 데이터를 내려받아 하나의 실적 자료로 정리하거나, 정산 시기가 되면 판매 내역과 내부 데이터를 다시 비교하기도 합니다.

거래처와 품목, 판매 채널이 늘어날수록 반복해서 진행해야 할 작업도 함께 늘어납니다. 시스템에서 데이터를 조회하고 Excel로 정리한 뒤 다른 시스템에 다시 입력하는 과정이 매일 반복될 수 있습니다.

처음부터 전체 프로세스를 한꺼번에 바꿀 필요는 없습니다. 주문 데이터를 가져오거나 필요한 형식으로 정리하는 단계, ERP에 등록하는 단계처럼 단순한 작업을 반복하는 구간부터 자동화할 수 있습니다. 값이 맞지 않거나 평소와 다른 상황이 발생했을 때는 담당자가 확인하도록 업무를 나눌 수 있습니다.

두 기업의 사례에서 보이는 자동화 업무의 공통점

풀무원의 법령·상품정보 관리와 롯데웰푸드의 거래처 등록·상표권 모니터링은 서로 다른 업무처럼 보입니다. 하지만 실제 처리 과정을 살펴보면 정해진 정보를 반복해서 찾고, 필요한 값을 확인하거나 비교한 뒤 다음 업무로 넘긴다는 점에서 비슷합니다.

또 처리해야 할 건수가 많고 업무 기준이 비교적 명확하며, 하나의 시스템 안에서 업무가 끝나지 않는다는 공통점도 있습니다. 웹사이트와 문서, ERP 등 여러 곳에 흩어진 정보를 사람이 직접 확인하고 연결해 처리하던 업무입니다.

따라서 자동화할 업무를 찾을 때는 담당자가 반복해서 정보를 조회하거나 비교하고 있는지, 한 시스템의 데이터를 다른 시스템으로 다시 옮기고 있는지부터 살펴볼 수 있습니다.

우리 회사에서는 어디부터 시작할 수 있을까요?

풀무원과 롯데웰푸드 사례처럼 자동화의 시작점은 업무마다 다를 수 있습니다. 처음부터 큰 규모의 AI 프로젝트를 설계하기보다, 처리량이 많고 기준이 명확한 업무부터 적용해 효과를 확인한 뒤 비슷한 업무로 범위를 넓혀가는 방법도 있습니다.

Worktro Automation은 웹과 ERP 등 기존 업무 시스템에서 반복되는 조회·입력·데이터 처리 업무를 자동화할 수 있습니다. 문서나 이미지 속 정보를 확인해야 하는 업무에는 Worktro AI OCR이나 Worktro DocuOps를 함께 활용해 정보 추출과 비교, 이후 업무까지 연결할 수 있습니다.

여기에 업무 규정이나 조회 결과를 바탕으로 다음 단계를 판단해야 하는 과정이 있다면 Worktro AgentOps를 활용해 AI Agent가 필요한 정보를 확인하고, 상황에 맞는 다음 업무를 이어서 수행하도록 설계할 수도 있습니다. 판단 기준이 명확하지 않거나 별도의 승인이 필요한 경우에는 담당자의 확인 단계를 남겨두는 방식으로 구성할 수 있습니다.

매일 반복되는 업무를 어디서부터 줄일 수 있을지 고민하고 있다면, 현재 업무에 맞는 자동화 방법과 적용 범위를 문의를 통해 확인해 보세요.

References

2026 Consumer Products Industry Global Outlook | Deloitte | 2026

State of Food and Beverage | McKinsey & Company | 2026