“잔반 데이터를 통해 급식의 질까지 개선할 수 있었습니다.”
모나미 구내식당에서 근무 중인 동은정 영양사님은
AI 푸드스캐너를 통해 급식 운영의 새로운 기준을 만들어가고 있습니다.
현재 담당하고 계신 역할과 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 저는 현재 모나미 구내식당에서 근무 중인 동은정 영양사입니다.
임직원분들의 아침과 점심 식사를 책임지고 있습니다.
누비랩 서비스를 도입하게 된 결정적 이유는 무엇인가요?
누비랩 푸드스캐너는
3~4년 전부터 꼭 도입해보고 싶었던 시스템이었습니다.
“잔반을 AI로 데이터화할 수 있다는 점이 가장 매력적이었습니다.”
당시에는 AI 도입에 대한 부담이 있었지만,
현장의 문제를 해결할 수 있는 실질적인 대안이라는 확신이 들어 도입을 결정하게 되었습니다.
변화를 이끌어낸 운영 철학이 있다면?
도입의 핵심 목적은 ESG 기반 운영이었습니다.
“일회성 이벤트가 아닌, 지속 가능한 관리가 필요했습니다.”
초기에는 이벤트, 설문조사 등 다양한 시도를 통해
잔반율과 스캔율을 높이는 데 집중했습니다.
또한 임직원분들께
도입 목적과 운영 취지를 충분히 설명하며
단순 관리가 아닌
함께 만드는 급식 문화로 운영하고자 했습니다.
가장 기억에 남는 변화나 반응은?
“환경 보호에 기여하는 느낌이 들어 좋다”
이런 피드백을 들었을 때
단순한 시스템이 아닌
조직 문화 변화로 이어지고 있다는 것을 느꼈습니다.
어떤 데이터를 활용하셨나요?
전용 웹페이지를 이용해
평균 섭취율, 평균 잔반율, 잔반제로율 등의
다양한 데이터를 요약적으로 접할 수 있었습니다.
특히 ’음식별 섭취 분석표’에서는
메뉴별로 선호도를 알 수 있어 좋다고 생각합니다.
“데이터 기반 운영이 실제 성과로 이어졌습니다.”
실제 성과는 어땠나요?
도입 이후 음식물 쓰레기 최소 10% 이상 감소
이 수치는 곧
•
비용 절감
•
식재료 재투자
•
급식 질 향상
으로 이어졌습니다.
도입을 고민하는 영양사분들께 한마디
저 역시 처음에는 많은 고민이 있었습니다.
하지만 장기적으로 보면
•
잔반 감소
•
친환경 문화 확산
•
급식 질 향상
이라는 확실한 변화를 만들 수 있습니다.
데이터 기반 급식을 고민하는 분들께 꼭 추천드립니다.
앞으로의 목표는 무엇인가요?
앞으로는
메뉴 선호 데이터
식재 분석
메뉴 선호 데이터
식재 분석을 기반으로
“더 정밀한 급식 운영 모델을 만드는 것이 목표입니다.”
잔반 절감뿐 아니라
임직원 만족도까지 함께 높이고자 합니다.