식품 및 음료의 인공 지능 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(식품 분류, 품질 관리 및 안전 규정 준수, 소비자 참여, 생산 및 포장, 유지 관리, 기타), 애플리케이션별(식품 가공 산업, 호텔 및 레스토랑, 음료 산업, 기타), 지역 통찰력 및 2035년 예측

식음료 시장 규모의 인공 지능

세계 식품 및 음료 인공지능 시장은 2025년 190억 달러로 평가되었으며, 2026년에는 278억 달러로 급증하고 2027년에는 406억 6천만 달러로 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 시장은 기하급수적으로 확장되어 2026년 8,529억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2035년, CAGR 46.29%를 기록합니다. 시장 성장은 식품 제조, 가공, 유통 운영 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화, 정밀 분석, 실시간 모니터링 채택이 늘어나면서 주도되고 있습니다. 식품 생산업체의 42% 이상이 생산 효율성과 품질 관리를 강화하기 위해 인공 지능에 적극적으로 투자하고 있으며, 약 37%는 AI 솔루션을 활용하여 운영 낭비를 최소화하고 오류를 줄입니다. 또한 AI 기반 소비자 참여 기술은 채택률 33%를 달성하여 전 세계 식음료 생태계 전반에 걸쳐 맞춤형 영양, 디지털 메뉴 맞춤화, 데이터 기반 음식 경험을 변화시켰습니다.

미국에서는 식품 및 음료 시장의 인공 지능이 여러 영역에 걸쳐 채택이 가속화되는 것을 목격하고 있습니다. 대규모 제조업체의 48% 이상이 식품 안전 자동화 및 예측 분석을 위해 AI를 배포하고 있습니다. 패스트 서비스 레스토랑과 체인점의 약 36%가 주문 개인화 및 공급망 조정에 AI를 내장했습니다. AI 기반 유지 관리 도구는 미국 기반 식품 가공업체의 34%에서 장비 고장을 줄이기 위해 사용됩니다. 미국 시장도 AI 중심 식품 스타트업의 증가로 이익을 얻고 있으며 해당 분야의 글로벌 AI 혁신 파이프라인에 거의 39%를 기여하고 있습니다.

주요 결과

• 시장 규모:2025년에는 190억 달러로 평가되었으며, 연평균 성장률(CAGR) 46.29%로 2026년에는 278억 달러에 달해 2035년에는 8,529억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 성장 동인:글로벌 생산업체 전반에 걸쳐 품질 보증에 42% 이상의 자동화 채택, 38%의 예측 분석 사용, 34%의 AI 통합이 이루어졌습니다.
• 동향:31%는 AI 챗봇으로 전환하고, 33%는 분류에 머신 비전을 사용하고, 28%는 디지털 음식 개인화에 배포했습니다.
• 주요 플레이어:Honeywell International Inc., TOMRA Sorting Solutions AS, Key Technology Inc., NotCo, ABB Ltd. 등.
• 지역적 통찰력:북미는 자동화 분야의 높은 AI 채택으로 인해 39%의 시장 점유율로 선두를 달리고 있습니다. 유럽은 식품 안전 표준에 따라 29%로 뒤를 이었습니다. 아시아 태평양 지역은 제조업 성장에 힘입어 23%를 차지합니다. 중동 및 아프리카는 수입 최적화를 통해 9%를 기여합니다.
• 과제:46%는 비용 장벽을 보고했고, 39%는 데이터 부족에 직면했으며, 35%는 AI 배포에 있어 숙련된 인력 격차를 언급했습니다.
• 업계에 미치는 영향:AI 기반 최적화로 효율성이 37% 향상되고, 다운타임이 33% 감소하며, 음식물 쓰레기가 29% 감소했습니다.
• 최근 개발:41%는 딥 러닝 분류기가 출시되었고, 33%는 예측 도구가 배포되었으며, 38%는 AI 기반 R&D가 새로운 출시로 가속화되었습니다.

브랜드가 생산성, 규정 준수 및 맞춤화 요구 사항을 해결하기 위해 스마트 기술을 통합함에 따라 식음료 시장의 인공 지능은 빠르게 발전하고 있습니다. AI 애플리케이션은 이제 엔드투엔드 식품 가치 사슬에 걸쳐 있으며, 제조업체의 40% 이상이 실시간 생산 환경에서 기계 학습 도구를 구현하고 있습니다. 로봇식 음식 준비부터 AI 기반 공급망 예측에 이르기까지 혁신을 통해 새로운 수준의 정확성과 대응성이 실현됩니다. 해당 분야에서 새로 출시된 AI 솔루션의 약 35%가 중소기업을 위해 설계되어 첨단 기술의 민주화가 점점 더 진행되고 있음을 보여줍니다. 이러한 개발은 AI를 단지 사치품이 아니라 글로벌 식품 시스템의 효율성과 안전을 가능하게 하는 중요한 요소로 자리매김합니다.

식음료 시장 동향의 인공 지능

식음료 시장의 인공지능은 생산, 포장, 공급망, 고객 참여 등 다양한 운영 단계에 걸쳐 AI가 통합되면서 혁신적인 변화를 목격하고 있습니다. 식음료 부문 제조업체의 42% 이상이 AI 기반 자동화를 생산 라인에 통합하여 효율성을 높이고 인적 오류를 줄였습니다. 식품 가공업체의 거의 36%가 일관성을 유지하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하기 위해 예측 유지 관리 및 품질 검사에 AI를 사용하고 있습니다.

AI 기반 재고 관리 시스템은 널리 채택되고 있으며 소매업체의 31%가 AI를 활용하여 재고 수준을 최적화하고 음식물 쓰레기를 줄입니다. 식품 서비스 부문 기업의 약 27%가 메뉴 개인화 및 수요 예측을 위해 AI를 사용하여 고객 유지 및 운영 정확성을 향상시키고 있습니다. 또한, 29%의 기업이 결함 감지 및 포장 무결성을 위해 AI 지원 비전 시스템을 통합하여 더 높은 식품 안전 표준을 보장하고 있습니다.

자연어 처리(NLP) 및 챗봇 기술 또한 급속한 사용량 증가를 보이고 있으며, 소비자 대상 식품 브랜드 중 25% 이상이 연중무휴 고객 서비스를 위해 AI 챗봇을 배포하고 있습니다. 또한 식음료 공급망의 물류 업체 중 33%가 AI 기반 경로 최적화를 구현하여 배송 시간과 운영 비용을 절감하고 있습니다. 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI의 보급이 확대되면서 식음료 회사가 혁신하고, 시장 요구에 대응하고, 운영을 확장하는 방식이 재편되고 있습니다.

식음료 시장 역학의 인공 지능

드라이버

식품 가공 분야의 운영 효율성에 대한 수요 증가

식품 제조업체의 약 45%가 운영 병목 ​​현상을 줄이고 생산 처리량을 높이기 위해 AI 기술을 채택했습니다. AI 기반 자동화 시스템은 운영 효율성을 약 38% 향상시키는 데 기여하고 수동 오류를 34% 줄이는 데 도움이 되었습니다. 식품 포장 및 라벨링 분야의 AI 지원 프로세스 제어는 거의 31%의 정확도 향상을 제공하여 업계 표준 준수를 향상시킵니다. 이러한 발전은 또한 폐기물을 평균 27% 감소시켜 식품 생산 단위 전체에서 자원 활용을 합리화하는 데 기여합니다.

기회

AI를 활용한 개인화된 음식 경험의 성장

이제 소비자의 39% 이상이 AI 기반 식이 분석을 기반으로 개인화된 음식 추천을 제공하는 브랜드를 선호합니다. 레시피 맞춤화를 위해 머신러닝을 활용하는 기업은 고객 참여가 41% 증가하고 반복 구매가 33% 증가했다고 보고했습니다. 영양 프로파일링 및 알레르기 감지를 위한 AI 기반 플랫폼은 거의 28%의 식품 스타트업에서 채택되고 있습니다. 또한, 디지털 음식 배달 서비스의 30%는 AI를 활용하여 맞춤형 메뉴 제공을 만들고 있으며, 이를 통해 기업은 건강에 관심이 있고 기술에 정통한 소비자의 진화하는 요구를 활용할 수 있습니다.

구속

"고품질 데이터 소스에 대한 제한된 액세스"

식음료 회사의 약 43%는 효과적인 AI 구현에 필요한 깨끗하고 레이블이 지정되며 구조화된 데이터 세트를 획득하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 약 37%는 공급망 데이터의 불일치로 인해 AI 모델 훈련이 방해된다고 보고했습니다. 거의 29%가 기존 시스템과 최신 AI 플랫폼 간의 통합 문제를 경험했으며, 중소기업의 34%는 실시간 AI 애플리케이션을 위한 인프라가 부족하다고 언급했습니다. 다양한 부서와 공급업체 간의 데이터 표준화 부재도 AI 성능 저하의 원인이 되어 조직의 31%에 영향을 미칩니다. 이러한 데이터 품질 격차는 업계 전반에 걸쳐 확장 가능한 AI 채택에 대한 주요 장벽입니다.

도전

"높은 구현 비용과 기술 부족"

식음료 부문 기업의 약 46%가 초기 AI 구현 비용을 중요한 과제로 인식합니다. 약 39%에는 사내 AI 인재나 솔루션을 맞춤화할 수 있는 숙련된 데이터 과학자가 부족합니다. 또한 기업의 35%는 AI 통합 시스템을 운영하기 위해 기존 직원을 재교육하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 제조업체의 약 28%가 장기적인 ROI 불확실성에 대한 우려로 인해 AI 도입을 연기하고 있습니다. 인프라 및 AI 시스템 유지 관리에 필요한 높은 투자와 업계 전반의 AI 숙련 전문가 부족으로 인해 채택이 계속 지연되고 있으며, 특히 저렴한 솔루션을 원하는 중소 기업의 경우 더욱 그렇습니다.

세분화 분석

식음료 시장의 인공 지능은 생산성, 품질 및 소비자 만족도 향상을 위해 업계에서 AI에 대한 의존도가 높아지고 있음을 반영하여 다양한 유형과 응용 프로그램으로 분류됩니다. 유형별로 응용 분야는 식품 분류 및 품질 관리부터 예측 유지 관리 및 소비자 상호 작용까지 다양합니다. 각 부문은 디지털화 및 실시간 데이터 분석에 따른 수요와 함께 특정 운영 요구 사항을 충족하는 능력을 기반으로 성장을 경험하고 있습니다. 애플리케이션 측면에서 식품 가공, 호텔 및 레스토랑, 음료와 같은 산업은 프로세스 자동화, 안전 모니터링 및 맞춤형 서비스를 위한 지능형 시스템을 사용하여 AI를 선도적으로 채택하고 있습니다. 업계 참가자 중 41% 이상이 애플리케이션별 과제에 따라 AI 도구 사용을 다양화하고 이에 따라 운영을 최적화했습니다.

유형별

• 식품 분류:34% 이상의 식품 제조업체가 자동 분류를 위해 AI 기반 비전 시스템을 사용하고 있으며, 이를 통해 제품 일관성이 39% 향상되고 분류 라인에서 폐기물 수준이 약 31% 감소합니다.
• 품질 관리 및 안전 규정 준수:식품 공장의 약 36%가 품질 검사 및 미생물 오염 감지를 위해 AI를 배포하여 안전 규정 준수가 33% 향상되고 리콜률이 27% 감소했습니다.
• 소비자 참여:소비자 식품 브랜드의 약 29%가 실시간 챗봇 지원 및 예측 개인화를 위해 AI를 활용하여 고객 참여가 35% 향상되고 충성도 지표가 30% 증가했습니다.
• 생산 및 포장:포장 단위의 32% 이상이 자재 처리 및 지능형 라벨링을 위해 AI를 통합하여 대량 생산 라인에서 효율성을 28% 높이고 잘못된 라벨링 오류를 24% 줄입니다.
• 유지:제조 시설의 31%에서 AI를 기반으로 하는 예측 유지 관리를 구현하고 있으며, 지능형 진단을 통해 계획되지 않은 가동 중지 시간을 37% 줄이고 자산 수명을 33% 개선합니다.
• 다른:가격 최적화 및 음식 배달 물류와 같은 기타 AI 애플리케이션은 디지털 플랫폼의 26% 이상이 실시간 경로 관리를 위해 AI를 활용하고 23%가 경쟁력 있는 가격 모델을 위해 AI를 사용하는 등 입지를 굳히고 있습니다.

애플리케이션 별

• 식품 가공 산업:AI 통합의 거의 42%는 자동화된 품질 검사, 로봇 팔 및 기계 학습 분석을 통해 생산 효율성을 38% 향상시키고 운영 비용을 29% 절감하는 식품 가공 분야에서 볼 수 있습니다.
• 호텔 및 레스토랑:호텔과 레스토랑의 약 33%가 메뉴 개인화, 자동 주문, 주방 모니터링을 위해 AI를 배포하고 있으며, 피크 시간 동안 고객 유지율은 31%, 서비스 속도는 27% 증가합니다.
• 음료 산업:음료 생산업체의 약 28%가 정밀 블렌딩, 예측 장비 서비스, 소비자 수요 예측을 위해 AI를 활용하여 생산 수율을 35% 개선하고 과잉 생산 손실을 30% 줄였습니다.
• 기타:공급망 및 음식 배달 플랫폼과 같은 다른 부문에서는 25%의 비율로 AI를 채택하고 있으며 예측 수요 모델링, 콜드 체인 최적화 및 지능형 배달 일정 관리에 AI를 사용하여 주문 정확도를 33% 향상시키고 있습니다.

지역 전망

식음료 시장의 인공지능은 디지털화, 자동화, 소비자 중심 혁신을 통해 주요 지역에서 다양한 성장 추세를 보여줍니다. 북미는 첨단 제조 인프라와 AI 연구에 대한 강력한 투자로 인해 채택을 주도하고 있습니다. 유럽은 AI 기술을 통한 규제 준수 및 품질 관리를 강조하면서 긴밀히 따르고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서는 인구가 많은 국가의 수요 증가와 스마트 공장 채택 증가로 인해 식품 부문에서 이 지역의 AI가 빠르게 배치되고 있습니다. 중동 및 아프리카 지역은 점차 시장에 진입하고 있으며 식품 안전 및 수입 최적화가 주요 AI 사용 사례입니다. 전 세계적으로 채택의 약 39%는 북미 지역에서 주도되고 있으며, 유럽에서 29%, 아시아 태평양에서 23%가 뒤따릅니다. 나머지 9%는 라틴 아메리카와 중동 및 아프리카가 공유합니다. 현지 제조업체가 폐기물을 줄이고 추적성을 향상시키며 투명성과 개인화에 대한 증가하는 소비자 요구를 충족하는 것을 목표로 함에 따라 지역 역학은 계속 발전할 것으로 예상됩니다.

북아메리카

북미는 식음료 시장 점유율에서 글로벌 인공지능의 약 39%를 차지한다. 미국 식품 제조업체의 45% 이상이 주로 자동화 및 안전 규정 준수를 위해 운영에 AI를 적극적으로 통합하고 있습니다. 캐나다는 AI 기반 식품 분류 및 포장 솔루션 분야에서 강력한 추진력을 보이고 있으며, 식품 회사의 32%가 머신 비전 도구를 채택하고 있습니다. 이 지역의 대형 식품 소매 체인 중 거의 41%가 소비자 통찰력과 수요 예측을 위해 AI를 활용합니다. 공급망 최적화를 위한 AI 애플리케이션은 물류 파트너의 37% 이상에서 널리 사용되어 부패 및 배송 지연을 크게 줄입니다. 이 지역은 강력한 정부 이니셔티브, 인재 가용성, AI 분야 기술 스타트업 활동의 혜택을 누리고 있습니다.

유럽

유럽은 식음료 시장의 인공지능 부문에서 전 세계 점유율의 거의 29%를 차지합니다. 독일, 프랑스, ​​네덜란드와 같은 국가는 품질 검사 및 음식물 쓰레기 감소를 위해 AI를 배포하는 데 선두 주자이며, 약 36%의 제조업체가 AI 기반 검사 도구를 사용하고 있습니다. 유럽 ​​식품 가공업체의 약 30%가 규제 준수 및 추적성을 위해 AI를 구현합니다. AI 기반 예측 분석은 식품 서비스 제공업체의 33%에서 메뉴 맞춤화를 위해 사용됩니다. 또한 유럽 전역의 기업 중 28%가 포장 단위에 로봇 프로세스 자동화를 통합했습니다. 엄격한 식품 안전 규정과 지속 가능성 목표로 인해 지역 전반에 걸쳐 AI 투자가 가속화되고 있습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역은 식음료 시장에서 인공 지능의 약 23%를 보유하고 있으며 중국, 일본, 인도 및 한국에서 빠른 성장을 보이고 있습니다. 중국의 대규모 제조업체 중 약 40%가 실시간 공정 모니터링을 위해 AI를 활용하고 있습니다. 인도는 예측 유지 관리 및 디지털 라벨링에 중점을 둔 중견 식품 회사의 31%에서 AI 채택을 목격하고 있습니다. 일본에서는 34% 이상의 음료 생산업체가 AI를 사용하여 블렌딩과 병입을 간소화합니다. 이 지역은 또한 스마트 창고 및 유통 센터에서 AI 활용률이 29%라고 보고했습니다. 지방 정부는 Industry 4.0 기술을 장려하여 식품 생산 환경에 AI 보급을 더욱 촉진하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 식음료 시장의 글로벌 인공지능에 약 5~6%를 기여합니다. UAE와 사우디아라비아에서는 주요 식품 공급업체의 약 27%가 수입 관리 및 식품 신선도를 개선하기 위해 AI 기반 추적 시스템을 채택했습니다. 남아프리카공화국 및 인근 국가의 식품 가공업체 중 약 22%가 기본적인 품질 관리를 위해 AI를 사용합니다. 스마트 농업에 대한 투자도 주목을 받고 있으며, 식품 수출업체의 19%가 수확 예측 및 포장 최적화를 위해 AI를 통합하고 있습니다. 농촌 지역의 제한된 기술 인프라로 인해 대규모 채택이 느려지지만 도시 기반 제조업체와 호텔은 AI 실험을 추진하고 있습니다.

프로파일링된 식품 및 음료 시장 회사의 주요 인공 지능 목록

투자 분석 및 기회

식음료 시장의 인공지능은 선진국과 개발도상국 모두에서 강력한 투자 견인력을 얻고 있습니다. 투자의 약 44%가 AI 기반 프로세스 자동화, 특히 분류, 품질 관리, 재고 관리에 집중됩니다. 해당 부문 자금의 약 31%는 식품 안전, 리콜 경고 및 추적성 솔루션을 위한 AI 기반 소프트웨어 개발에 사용됩니다. 신흥 시장, 특히 아시아 태평양 지역은 많은 수의 식품 스타트업과 제조 디지털화 이니셔티브로 인해 전 세계 AI 푸드테크 투자의 약 22%를 유치하고 있습니다. 미국과 캐나다에서는 식품 기술 인큐베이터의 38% 이상이 AI 혁신을 지원하고 있습니다. 유럽 ​​역시 벤처 캐피털의 관심이 높습니다. 투자자의 29%가 폐기물 관리, 에너지 효율적인 처리 등 지속 가능성 중심의 AI 사용 사례에 집중하고 있습니다. 정부 지원 자금은 약 19%를 기여하며, 사모펀드 회사는 AI 기반 음식 배달 및 개인화 기술을 점점 더 목표로 삼고 있습니다. 이러한 자금 조달 패턴은 수익 잠재력이 높은 운영 AI 애플리케이션에 대한 자본의 꾸준한 흐름을 시사합니다.

신제품 개발

기업들이 운영을 간소화하고 진화하는 소비자 기대에 부응하기 위해 최첨단 AI 애플리케이션을 도입하기 위해 경쟁함에 따라 식품 및 음료 분야 인공 지능의 신제품 개발이 가속화되고 있습니다. AI 혁신의 36% 이상이 퀵서비스 레스토랑의 일관성을 향상하고 요리 시간을 단축하는 로봇 음식 준비 시스템에 적용되고 있습니다. 새로운 AI 도구의 약 28%는 소매 식품 매장이 수요와 재고 수준에 따라 가격을 최적화하는 데 도움이 되는 동적 가격 책정 엔진을 위해 설계되었습니다. 식품 안전은 또 다른 중요한 영역으로, 제품 출시의 31%가 AI 기반 오염 감지 장치를 중심으로 이루어졌습니다. 음료 생산에서 새로 개발된 AI 도구의 약 24%는 성분 최적화 및 실시간 관능 분석에 중점을 두어 맛 프로파일링을 향상시킵니다. AI 챗봇과 가상 비서는 음식 배달 및 고객 참여 플랫폼을 위한 새로운 디지털 솔루션의 약 26%를 차지합니다. 이러한 제품 소개는 AI와 IoT, 센서 및 자동화를 결합하여 식음료 환경을 재편하는 증가 추세를 반영합니다.

최근 개발

• Honeywell은 식품 포장용 AI 기반 비전 시스템을 출시했습니다. 2023년 Honeywell은 라벨링 오류와 인쇄 오류를 줄이기 위해 식품 포장 라인을 대상으로 하는 고급 AI 기반 비전 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 품질 검사 중 정확도가 31% 향상되고 거부율이 26% 감소했습니다. 이를 통해 제조업체는 자동화된 포장 장치 전반에 걸쳐 전반적인 운영 정밀도를 향상시키면서 식품 라벨링 규정 준수를 간소화할 수 있었습니다.
• NotCo의 AI 기반 식물 기반 제품 라인 확장: 2024년 NotCo는 독점 AI 알고리즘인 "Giuseppe"를 활용하여 식물성 육류 및 유제품 대체품 포트폴리오를 확장했습니다. 회사는 AI 시뮬레이션과 성분 페어링 데이터를 사용하여 제품 개발 속도가 38% 증가했다고 보고했습니다. 그들의 AI 시스템은 기존 R&D 방법에 비해 35% 더 높은 정확도로 맛과 질감의 일치를 예측하여 더 빠른 시장 출시와 확장된 소비자 도달을 가능하게 했습니다.
• ABB, 음료 공장을 위한 예측 유지 관리 플랫폼 출시: ABB는 음료 제조업체가 장비 가동 시간을 최적화할 수 있도록 설계된 새로운 AI 기반 유지 관리 도구를 출시했습니다. 2024년 초에 출시된 이 플랫폼은 예상치 못한 장비 고장을 33% 감소시키고 기계 수명을 28% 연장했습니다. 사용 패턴을 기반으로 실시간 경고와 권장 사항을 제공하여 플랜트 신뢰성을 크게 향상시키고 유지 관리 비용을 절감했습니다.
• 딥 러닝 기능을 갖춘 주요 기술 업그레이드된 AI 분류기: Key Technology는 2023년에 결함 감지 기능을 강화하기 위해 딥 러닝 알고리즘과 통합된 식품 ​​분류 기계의 업데이트된 버전을 출시했습니다. 이 기계는 가공식품 카테고리 전반에 걸쳐 이물질과 시각적 결함을 감지하는 정확도가 41% 향상되었다고 보고했습니다. 얼리 어답터 중 거의 36%가 측정 가능한 품질 향상과 제품 균일성 개선을 경험했습니다.
• 로크웰 오토메이션, 유제품 공장의 AI 통합을 위해 협력: 2024년에 로크웰 오토메이션은 여러 유제품 생산업체와 파트너십을 맺고 가공 워크플로에 AI를 내장했습니다. 이 프로젝트는 발효 및 균질화 과정의 실시간 모니터링에 중점을 두었습니다. 파일럿 결과에서는 배치 일관성이 29% 증가하고 성분 낭비가 32% 감소한 것으로 나타났습니다. 협업 모델을 통해 소규모 낙농업체는 품질을 유지하면서 생산량을 늘릴 수 있었습니다.

보고 범위

식음료 시장의 인공 지능에 관한 보고서는 전 세계 지역의 주요 추세, 개발, 세분화 및 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 생산, 품질 관리, 포장, 공급망 운영 전반에 걸쳐 AI가 어떻게 채택되고 있는지 살펴봅니다. 5개 지역, 15개 이상의 국가를 포괄하는 이 보고서는 전 세계 AI 도입의 약 39%가 북미에 집중되어 있고, 그 다음이 유럽 29%, 아시아 태평양 23%에 집중되어 있음을 설명합니다. 이는 식품 분류, 품질 관리, 유지 관리, 소비자 참여 등 유형별로 시장을 분류하며, 각 유형은 제조업체 간 사용량의 24~36%를 차지합니다.

적용 측면에서 식품 가공 산업은 AI 배포의 42% 점유율로 선두를 달리고 있으며, 호텔 및 레스토랑 부문이 33%, 음료 생산이 28%로 그 뒤를 따릅니다. 이 보고서는 또한 Honeywell, Rockwell Automation, TOMRA 및 NotCo를 포함한 최고의 기업을 소개하여 기술 발전과 시장 입지에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 기회와 제한 사항을 분석하여 대기업의 45% 이상이 AI를 채택했지만 소규모 기업은 데이터 가용성 및 높은 비용과 같은 장벽에 직면해 있음을 강조합니다. 이 보고서는 글로벌 식음료 환경 내에서 AI 기능에 투자하거나 확장하려는 이해관계자에게 전략적 로드맵을 제공하는 것을 목표로 합니다.