AI가 해결하는 미국 식료품 폐기물 270억 달러 문제

미국 슈퍼마켓에서 매년 약 400만 톤의 신선식품이 폐기되고 있다. 특히 딸기나 쇠고기 같은 신선식품은 수요 예측이 어려워 관리자들이 재고를 과다 보유하거나 부족하게 되는 경우가 빈번하다. 과거에는 대부분 수작업으로 재고 관리를 했지만, kini AI 기술이 이 문제를 해결하고 있다.

‘아프레시(Afresh)’라는 AI 스타트업은 슈퍼마켓의 신선식품 폐기량을 최대 25%까지 줄이는 솔루션을 제공하며 주목받고 있다. 이 회사는 최근 3,400만 달러(약 450억 원) 규모의 투자 유치를 발표했다. 투자에는 ‘저스트 클라이밋(Just Climate)’과 ‘하이 새이지 벤처스(High Sage Ventures)’가 참여했다.

아프레시의 공동창업자인 매트 슈워츠(Matt Schwartz)와 네이선 펜너(Nathan Fenner)는 스탠퍼드 MBA 과정 시절인 10년 전, 식품 폐기물 문제를 해결하기 위한 프로젝트를 시작했다. 당시彼らは 슈퍼마켓을 방문하며 생산 관리자들이 인쇄된 스프레드시트를 활용해 재고와 주문을 관리하는 모습을 확인했다. 일부 매장은 포장식품 관리에는 소프트웨어를 사용했지만, 신선식품은 여전히 수작업과 경험에 의존하고 있었다고 슈워츠는 설명했다.

“당시 신선식품 관리는 펜과 종이로 진행되는 수준이었습니다.”

슈워츠와 펜너는 보다 정확한 재고 예측을 위한 도구를 개발하기 시작했다. 그러나 신선식품 관리는 복잡한 과제였다. 예를 들어, 무게로 판매되는 과일은 수분 증발로 실제 무게가 줄어들고, 셀프계산대에서 유기농 사과를 일반 사과로 잘못 계산하는 경우도 발생한다. 또한 진열대에서 상한 음식(라즈베리, 연어 필레 등)은 폐기 시 정확한 기록이 이루어지지 않는 경우가 많았다.

아프레시의 AI 솔루션은 각 매장의 수백억 건의 거래 데이터를 분석한다. 가격, 프로모션, 출처 지역, 제품의 부패 속도 등 다양한 요인을 고려해 각 제품의 유통 기한을 예측한다. 또한, food stamp(식품 지원금) 지급 시기, 날씨 등 수요에 영향을 미치는 요인들을 종합적으로 분석해 딥러닝 기반 수요 예측 모델을 구축한다. 그리고 최적화 알고리즘을 통해 각 제품의 주문량을 제안한다.

이 시스템은 일반적으로 10~20개 매장에서 테스트를 진행한 후, 동일한 기간 동안 관리된 대조군 매장과 비교해 성과를 분석한다. 슈워츠에 따르면, “시스템 도입 후 20~25%의 폐기량 감소를 확인할 수 있었다”고 한다. 현재 아프레시의 솔루션은 미국 내 12,500개 이상의 매장에서 사용되고 있으며, 세이프웨이(Safeway)와 앨버트슨스(Albertsons) 같은 대형 체인점에서도 도입 중이다.

AI가 열어가는 폐기물 감소의 새로운 가능성

아프레시의 AI 솔루션은 재고 관리뿐만 아니라 매장 운영의 다양한 측면에 활용되고 있다. 예를 들어, 일부 매장에서는 과일 진열대가 너무 커서 실제보다 많은 양을 보이도록 ‘가짜 진열’을 사용하기도 했고, 곧 상할 과일을 활용해 구아카몰레 같은 가공식품을 제작하기도 했다. 또한 최근에는 매장 델리 코너의 조리식품 수요 예측 도구도 출시했다.

“매장의 주문량을 정확하게 예측하면, 유통 센터에서도 적정량을 구매할 수 있습니다. 이는 공급망 전반의 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다.”라고 슈워츠는 설명했다. AI를 통한 효율적 재고 관리는 단순히 매장 내 폐기량을 줄이는 데 그치지 않고, 공급망 전반의 낭비를 최소화하는 선순환을 만들고 있다.