[Track 2] 기업환경에서 AI Agent부터 ML까지 하나의 워크플로우로

매주 다양한 형식으로 전달되는 식단표를 생성형 AI Agent를 통해 자동 정형화·표준화하고, 폐쇄망 환경의 데이터레이크 및 머신러닝 모델과 조합하여 식수예측을 수행하는 워크플로우를 소개합니다. 본 세션에서는 사내망과 폐쇄망이 공존하는 기업 환경에서 Agent, 데이터 파이프라인, Feature Engineering, 머신러닝, 딥러닝과 생성형 AI 기반 시각화를 각각 독립적인 컴포넌트로 구성하여 조합한 사례를 공유합니다.

Transcript

1. 기업환경에서 AI Agent부터 ML까지 하나의 워크플로우로 Agent·데이터 파이프라인·ML을 연결한 식수예측 워크플로우 하유정 Samsung Welstory
2. １ 왜 식수예측이 필요한가요? ２ 언제 식수예측이 필요한가요? ３ 서로 다른 AI의 강점을 연결하다. 급식업에서 식수예측이 중요한 이유 식수예측 프로세스 최적화 생성형 AI는 이해 , ML/DL은 예측
3. 왜 식수예측이 필요한가요? 급식업에서 식수예측이 중요한 이유
4. 식수예측은 급식 운영의 기초 급식은 예상 식수를 기준으로 식재료 준비·조리량·인력 투입이 결정되는 사업입니다. 김치찌개 계획 식수 예측 조리량 작업량 1인 제공량 300g 3000명 900kg 조리 전처리 600kg 전처리 3명 인력 계획 사전 조리 4회 조리 2명 배식 2명 판매 실적 등록 원가: 1,000만원 식수: 2500 판매: 1,750만원 7000원 예측이 너무 많으면 식재료 과다 준비 예측이 너무 적으면 잔반 증가, 원가 상승 식재료 부족 품절, 고객 만족도 하락 생성형 AI로 만든 이미지가 포함되었습니다.
5. 언제 식수예측이 필요한가요? 식수예측 프로세스 최적화
6. 메뉴 계획 순간부터 식수예측 필요 영양사는 메뉴 계획 시 예상 식수를 참고하여 메뉴 및 제공 코너를 조정합니다. 전주 금요일 월요일 화요일 수요일 목요일 ① 차주 식단표 완성 ② 메뉴/식수 계획 회의 ③ AI 예측 식수 확인 차주 월 일 1차 식단 계획 메뉴 구성과 예상 식수 검토 ④ SAP 메뉴 계획 등록 차주 최종 식단 확정, 발주 시작 사업장명 코너 메뉴 예상 식수 검토 결과 **** 2026 04 06 조식 B1F 한식1 닭개장 500식 유지 **** 2026 04 06 조식 B1F 한식2 모둠생선구이 250식 삼치조림으로 변경 … 일자 끼니 층 메뉴/식수 계획 회의 시 AI 예측 식수를 참고하고 싶어요
7. 서로 다른 AI의 강점을 연결하다. 생성형 AI는 이해 , ML/DL은 예측
8. 생성형 AI의 추론 능력과 ML/DL의 예측력 결합 식단표 해석과 추론은 생성형 AI가, 학습 및 예측 정확도를 확보하는 핵심 예측 모델은 ML/DL가 담당 생성형 AI ① 사업장별 주간 식단표 A 사업장 B 사업장 ② 식단표 파싱,정형화 A B C ML/DL ④ 식수 예측 C 사업장 ③ 표준 메뉴코드 매핑, 메뉴 속성 분석
9. AI 식수예측 모델 아키텍처 식단표를 생성형 AI로 파싱·정형화하고, 망분리 환경에서 ML/DL을 수행하여 다양한 시스템에 제공합니다. 현재 생성형 AI로 만든 이미지가 포함되었습니다.
10. AI 식수예측 모델 아키텍처 식단표를 생성형 AI로 파싱·정형화하고, 망분리 환경에서 ML/DL을 수행하여 다양한 시스템에 제공합니다. 개발 중 생성형 AI로 만든 이미지가 포함되었습니다.