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01. 개요

식품 안전 위생 관리를 통한 품질 보증!

이번 프로젝트에서는 프랑스 내 식품 안전 위생 검사 결과 데이터셋을 활용하여 제조업체의 품질 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 것이 목표입니다. 데이터셋은 식품 체인 전반에 걸쳐 수행된 공식 위생 검사 결과를 포함하고 있으며, 이를 통해 제조업체의 위생 수준을 평가하고 개선점을 도출할 수 있습니다.

시나리오

제조업체의 품질 관리 팀은 소비자에게 안전한 제품을 제공하기 위해 식품 안전 위생 검사를 철저히 수행하고 있습니다. 데이터 분석가는 검사 결과를 분석하여 위생 수준을 평가하고, 이를 바탕으로 개선 방안을 제시해야 합니다. 생산 관리자는 위생 기준을 준수하며 안정적인 생산 라인을 유지하기 위해 AI 모델의 예측 결과를 활용하고자 합니다.

02. 배경

식품 안전과 품질 관리의 중요성

• 식품 안전 검사란?

식품 안전 검사는 소비자의 건강을 보호하기 위해 실시되는 공식적인 위생 검사로, 제조업체의 위생 상태를 진단합니다. 검사 결과는 소비자에게 안전한 식품을 제공하기 위한 중요한 지표로 작용합니다.

• QC(품질 관리)의 필요성

제조업체는 품질 관리(QC)를 통해 제품의 일관성과 안전성을 보장해야 합니다. 데이터 기반의 품질 관리 시스템을 통해 위생 수준을 정량적으로 평가하고, 필요시 개선 조치를 취할 수 있습니다.

• 프로젝트 요청 사항

식품 안전 위생 검사 결과 데이터를 기반으로, 제조업체의 위생 수준을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 이를 시각화하여 품질 관리 팀이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 대시보드를 구축합니다.