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보이지 않던 튀김조리
DATA → AI → OPERATION → CUSTOMER → RESOURCE
보이지 않던 튀김조리
중요도에 따라 알기 쉽게
튀김이 만들어지는 순간의 온도와 튀김유 상태, 변화 과정을 한눈에 확인하고 관리합니다.
데모 대시보드 바로가기 →튀김이 만들어지는 순간의 온도와 튀김유 상태, 변화 과정을 한눈에 확인하고 관리합니다.
데모 대시보드 바로가기 →튀김 매뉴얼은 온도와 시간, 방법이 정해져 있지만, 매장별 상황과 조건은 계속 변하여 이를 지속적으로 측정·기록하기 어려웠습니다. 그 변화를 데이터로 측정·분석하면 조리 품질의 일관성을 높일 수 있습니다.
튀김기별 설치된 센서를 통해 조리 중 발생하는 데이터를 실시간으로 측정하고, 시간과 함께 기록·구조화합니다.
조리 중 발생하는 온도와 튀김유 상태를 실시간 측정
측정값과 조리 이벤트를 시간과 함께 지속적으로 기록
온도·TPM·조리 이벤트·튀김기·매장 정보를 하나의 데이터 구조로 연결하여 관리
측정된 하나의 값이 시간과 조건을 만나
매장의 운영 데이터가 됩니다.
수많은 조리 데이터를 사람이 일일이 확인하는 대신, AI가 시간·튀김기·매장별 데이터를 비교하여 평소와 다른 변화와 반복되는 패턴을 찾아냅니다.
"최근 7일간 #3의 온도 회복시간이 평균보다 증가했습니다."
"18~20시 피크타임에 온도 편차가 반복적으로 나타납니다."
"최근 TPM 상승 속도가 이전 기간보다 빨라지고 있습니다."
"동일 조건의 다른 튀김기에 비해 #3의 회복 패턴이 다르게 나타납니다."
"특정 원재료 투입 시 온도 회복시간이 길어지는 패턴이 반복적으로 나타납니다."
"18~20시 온도 편차가 증가한 날에 해당 시간대 부정 리뷰가 함께 증가하는 패턴이 나타납니다."
같은 매뉴얼을 사용하더라도 실제 조리 과정은 근무자와 시간대에 따라 달라질 수 있습니다.
FryData는 근무 시간대의 조리 데이터를 분석하여 설정된 조리 기준이 실제 현장에서 얼마나 일관되게 지켜지고 있는지 확인할 수 있도록 합니다.
"매뉴얼 준수율이 75%로 낮게 나타났으며, 설정 온도 회복 전 조리가 반복되어 온도 부족 시간이 25%에 달했습니다."
하나의 매장부터 전체 매장까지, 같은 데이터를 봅니다.
조리 데이터에 배달앱 리뷰 API 데이터를 연결하여, 고객 반응을 시간대별로 분석하고 운영 개선의 인사이트를 제공합니다.
18~20시, 부정적인 고객 리뷰가 집중적으로 발생했습니다.
해당 시간대의 조리 데이터를 분석한 결과,
피크타임 조리량 증가 → 튀김기 온도 회복 지연 → 설정 온도 도달 전 조리 반복
이라는 패턴이 나타났습니다.
조리 데이터와 고객 반응의 패턴을 함께 확인합니다.
온도 · TPM · 조리 이벤트 · 회복시간 · 시간대별 조리량
주문 · 리뷰 · 평점 · 부정 리뷰 · 리뷰 키워드
시간대 매칭 · 상관관계 분석 · 반복 패턴 · AI Insight
조리 과정과 고객의 목소리를 연결하면, 보이지 않던 품질 변화의 패턴을 발견할 수 있습니다.
폐유의 발생·수거·자원화 데이터를 연결해, 기업의 자원순환 성과와 공시 대응을 지원하는 리포트를 제공합니다.
튀김조리의 데이터가 쌓이면, 폐유 역시 추적 가능한 자원이 됩니다.
센서에서 생성된 온도·TPM·조리 이벤트 데이터를 표준화하고, 시간·설비·공정별로 추적 가능한 데이터로 관리하여 미국 FDA의 FSMA 204 Food Traceability Rule에 대응할 수 있는 데이터 체계를 구축합니다.
튀김 공정의 데이터를 스마트팩토리 운영 시스템과 연결합니다.