AI가 제조업에 뛰어들다: 성심당 튀김소보로와 M.AX 얼라이언스가 보여준 제조 혁신의 미래

 

AI가 제조업에 뛰어들다: 성심당 튀김소보로와 M.AX 얼라이언스가 보여준 제조 혁신의 미래

함께 고민해볼 제목 제안

1. AI가 빵을 튀기는 시대, 성심당 사례로 본 제조업 대전환
2. 성심당 튀김소보로부터 스마트공장까지, M.AX 얼라이언스가 바꾸는 한국 제조업

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AI는 이제 화면 밖으로 나와 공장과 매장으로 들어가고 있다

AI를 떠올리면 많은 사람들이 챗봇, 이미지 생성, 번역, 검색 서비스를 먼저 생각합니다. 하지만 2026년 AI 경쟁의 진짜 무대는 점점 현실 세계의 제조 현장으로 이동하고 있습니다. 공장, 물류센터, 식품 제조라인, 주방, 창고, 검사공정에서 AI와 로봇이 실제 제품을 만들고 품질을 판단하는 단계로 들어선 것입니다.

대표적인 사례가 성심당 튀김소보로입니다. 산업통상부는 2026년 5월 27일 대전 롯데백화점 성심당 매장에서 튀김소보로 생산 과정에 AI와 로봇을 적용하는 AI 팩토리 실증 현장을 점검하고, 국민체감 제조 AI 현장 확산 간담회를 열었습니다. 성심당뿐 아니라 안동소주, 불닭 소스, 장충동왕족발보쌈, 육군 스마트물류센터 등 국민 생활과 가까운 제조·서비스 현장에도 AI 적용 프로젝트가 추진되고 있습니다. [정책브리핑+1]

이 변화의 의미는 단순히 “AI가 빵도 만든다”가 아닙니다. 핵심은 한국 제조업의 AI 전환이 반도체·자동차·조선 같은 대형 산업을 넘어 식품, 외식, 물류, 생활 제조업으로 확산되고 있다는 점입니다.

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M.AX 얼라이언스란 무엇인가

M.AX는 Manufacturing AI Transformation, 즉 제조 AI 대전환을 뜻합니다. 쉽게 말해 제조 현장에 AI를 적용해 생산성, 품질, 안전성, 비용 구조를 바꾸는 산업 전환 프로젝트입니다.

M.AX 얼라이언스는 제조기업, AI 기업, 로봇 기업, 연구기관, 정부가 함께 제조 현장에 적용 가능한 AI 솔루션을 만들고 확산하기 위한 협력체입니다. 산업부는 2025년 누적 102개의 AI 팩토리를 보급했고, 2026년에도 신규 100개를 보급할 계획이라고 밝혔습니다. [정책브리핑]

구분	의미	현장 적용 예시
제조 AI	생산공정 데이터를 학습해 판단·예측하는 AI	불량품 판정, 설비 이상 감지
AI 팩토리	AI가 공정 일부 또는 전체를 최적화하는 공장	반도체 검사, 식품 생산 자동화
로봇 자동화	반복·고위험 작업을 로봇이 수행	튀김, 포장, 분류, 운반
비전 AI	카메라 이미지로 품질을 판별하는 AI	빵 색상·형태 불량 판정
AX	AI Transformation, AI 전환	기업 업무와 생산 현장의 AI 적용

 

M.AX의 핵심은 사람을 단순히 대체하는 것이 아니라, 사람이 하기 어렵고 위험하며 반복적인 작업을 AI와 로봇이 맡고 사람은 품질관리·기획·운영으로 이동하는 구조를 만드는 것입니다.

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성심당 튀김소보로 사례가 특별한 이유

성심당 튀김소보로 공정은 AI 제조 전환을 일반 독자가 가장 직관적으로 이해할 수 있는 사례입니다. 제조 AI라고 하면 반도체 공장이나 자동차 조립라인처럼 멀게 느껴지지만, 빵은 누구나 먹고 보는 제품입니다.

이번 프로젝트에서 성심당은 고온의 작업환경에서 반복적으로 수행되던 튀김소보로 제조 공정에 AI 로봇을 도입합니다. 반죽 투입, 빵 뒤집기, 불량 판정, 완제품 포장까지 자동화해 생산성을 약 20% 향상시키는 것이 목표로 제시됐습니다. [정책브리핑+1]

공정 단계	기존 방식	AI·로봇 적용 후 기대 효과
반죽 투입	작업자 반복 투입	투입량과 위치 균일화
튀김 작업	고온 환경에서 수작업	위험·피로도 감소
뒤집기	숙련자 감각 의존	일정한 타이밍과 강도 유지
불량 판정	사람의 눈과 경험	비전 AI로 색상·형태 판별
포장	반복 수작업	속도와 균일성 개선
품질관리	경험 중심	데이터 기반 표준화

 

여기서 중요한 것은 맛의 표준화입니다. 식품 제조는 단순히 빠르게 만드는 것이 전부가 아닙니다. 소비자가 기대하는 맛, 색, 식감, 크기, 포장 상태가 유지돼야 브랜드 신뢰가 이어집니다.

성심당 사례는 AI가 장인의 감각을 없애는 방향이 아니라, 숙련자의 노하우를 데이터화해 품질을 일정하게 유지하고 작업자의 부담을 낮추는 방향으로 활용될 수 있음을 보여줍니다.

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제조 AI의 핵심은 데이터다

AI 제조 전환의 핵심은 로봇이 아닙니다. 로봇은 움직이는 팔이고, AI는 판단하는 두뇌입니다. 그런데 AI가 제대로 판단하려면 데이터가 필요합니다.

제조 현장의 데이터는 온도, 압력, 습도, 속도, 색상, 무게, 진동, 소리, 전력 사용량, 불량률, 작업시간처럼 공정에서 발생하는 모든 정보를 포함합니다.

예를 들어 튀김소보로의 품질을 AI가 판단하려면 다음 데이터가 필요합니다.

데이터 종류	왜 중요한가
기름 온도	색상과 식감에 영향
튀김 시간	바삭함과 내부 익힘 정도 결정
빵 색상 이미지	과다·과소 튀김 판별
제품 크기·형태	불량 여부 판단
반죽 투입량	제품 균일성 확보
작업 속도	생산성 분석
포장 상태	최종 품질 관리

 

좋은 제조 AI는 좋은 데이터를 먹고 자랍니다.
데이터가 부정확하거나 현장 조건이 자주 바뀌면 AI 모델도 안정적으로 작동하기 어렵습니다. 그래서 제조 AI는 단순 소프트웨어 판매가 아니라 현장 이해, 센서 설치, 데이터 정제, 모델 학습, 로봇 제어, 유지보수가 함께 필요한 복합 산업입니다.

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비전 AI는 어떻게 불량을 잡아내나

성심당 사례에서 중요한 기술 중 하나는 비전 AI입니다. 비전 AI는 카메라로 찍은 이미지를 AI가 분석해 정상 제품과 불량 제품을 구분하는 기술입니다.

사람은 경험으로 “이 빵은 색이 조금 진하다”, “모양이 흐트러졌다”, “포장이 삐뚤다”고 판단합니다. 비전 AI는 수많은 정상·불량 이미지를 학습해 색상, 형태, 표면 상태, 크기, 위치를 기준으로 자동 판정합니다.

적용 분야	비전 AI 활용
식품	빵 색상, 소스 충전량, 포장 불량
반도체	웨이퍼 결함, 기판 불량
자동차	도장 흠집, 부품 조립 상태
철강	표면 균열, 두께 이상
물류	바코드 인식, 파손 판정
의료기기	제품 외관 검사

 

김정관 산업부 장관은 반도체 기판의 불량을 잡아내는 비전 AI 모델과 소보로빵의 불량을 판별하는 모델이 기술적으로 유사하다는 점을 언급했습니다. 이는 제조 AI 기술이 특정 산업에 갇히지 않고 여러 업종으로 확장될 수 있음을 보여줍니다. [정책브리핑]

AI 제조 혁신의 강점은 한 산업에서 검증된 기술이 다른 산업으로 빠르게 이동할 수 있다는 점입니다.

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안동소주와 족발, 물류센터까지 확산되는 이유

M.AX 국민체감 프로젝트는 성심당에만 머물지 않습니다. 안동 회곡양조장은 명인의 숙련도에 의존하던 발효조 교반작업에 AI와 로봇을 적용합니다. 장충동왕족발보쌈은 AI 기반 불량육 선별과 정량 포장 시스템을 추진하고, 육군 스마트물류센터는 보급품 분류·포장 로봇 실증을 진행합니다. [정책브리핑+1]

프로젝트	기존 문제	AI 적용 방향
성심당 튀김소보로	고온·반복 작업, 품질 균일화	튀김·검사·포장 자동화
안동소주	발효조 교반이 숙련자 감각에 의존	타이밍·강도 데이터화
장충동왕족발보쌈	불량육 선별과 포장 편차	비전 AI·정량 포장
육군 스마트물류센터	보급품 분류·포장 노동집약	로봇 기반 자동 분류

 

여기서 공통점은 명확합니다. 모두 반복적이고, 품질 편차가 생기기 쉽고, 작업자 피로가 크며, 데이터화하면 개선 여지가 큰 공정입니다.

식품 제조업은 특히 AI 적용 효과가 큽니다. 맛과 품질의 균일성이 브랜드 신뢰와 직결되고, 위생·안전 기준도 중요하기 때문입니다. 또한 인력난이 심화되는 상황에서 반복 작업 자동화는 비용 절감뿐 아니라 사업 지속성 확보에도 도움이 됩니다.

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제조 AX는 왜 한국 경제에 중요한가

한국 경제의 뿌리는 제조업입니다. 반도체, 자동차, 조선, 배터리, 철강, 석유화학뿐 아니라 식품, 화장품, 기계, 부품, 물류까지 제조 기반이 넓습니다.

하지만 한국 제조업은 세 가지 압박을 받고 있습니다.

첫째, 인건비 상승과 인력 부족입니다. 청년층은 고온·고강도·반복 작업을 기피하고, 숙련 인력은 고령화되고 있습니다.

둘째, 글로벌 경쟁 심화입니다. 중국은 가격 경쟁력이 강하고, 미국·일본·유럽은 첨단 제조와 자동화를 강화하고 있습니다.

셋째, 품질과 납기 압박입니다. 글로벌 고객사는 더 빠르고 균일한 품질, 낮은 불량률, 데이터 기반 공급망 관리를 요구합니다.

한국 제조업의 과제	AI 적용 효과
인력 부족	반복·위험 작업 자동화
품질 편차	데이터 기반 표준화
원가 상승	공정 최적화와 불량률 감소
납기 압박	생산계획 자동화
숙련자 의존	노하우의 데이터화
안전 문제	고위험 작업 로봇 대체
탄소·에너지 부담	전력 사용 최적화

 

제조 AX는 한국 제조업이 저임금 경쟁이 아니라 생산성 경쟁으로 이동하기 위한 핵심 전략입니다.

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AI 팩토리 밸류체인은 어떻게 구성되나

AI 팩토리는 단순히 로봇 한 대를 들여놓는 일이 아닙니다. 센서, 카메라, 네트워크, 데이터 플랫폼, AI 모델, 로봇, 공정 장비, 유지보수 서비스가 모두 연결됩니다.

단계	역할	관련 산업
센서·카메라	현장 데이터를 수집	센서, 머신비전, 계측기
데이터 플랫폼	데이터를 저장·정제	클라우드, 엣지 서버
AI 모델	불량 예측·품질 판정	AI 소프트웨어
로봇·자동화	실제 작업 수행	산업용 로봇, 협동로봇
공정 장비	생산라인과 연결	제조장비, 제어시스템
통합 솔루션	현장 맞춤형 구축	SI, 스마트팩토리 기업
유지보수	모델 개선·장비 관리	구독형 서비스, 원격관리

 

여기서 엣지 AI도 중요합니다. 엣지 AI는 데이터를 중앙 클라우드로 보내지 않고 현장 장비나 가까운 서버에서 바로 처리하는 방식입니다. 식품 공정처럼 빠른 판단이 필요한 곳에서는 지연시간이 짧아야 하기 때문에 엣지 AI가 유리합니다.

AI 팩토리 시장은 AI 소프트웨어 기업만의 시장이 아니라 로봇, 센서, 카메라, 장비, 클라우드, 유지보수 기업이 함께 성장하는 시장입니다.

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국내 관련 기업과 산업에 미치는 영향

M.AX 확산은 다양한 기업군에 기회를 줄 수 있습니다. 단, 특정 종목의 수익을 보장하거나 매수를 권유할 수는 없습니다. 중요한 것은 실제 프로젝트 수주, 레퍼런스 확보, 반복 매출 구조입니다.

분야	기회 요인	리스크 요인
AI 솔루션 기업	제조 현장 레퍼런스 확대	현장별 맞춤 비용 부담
로봇 기업	식품·물류·제조 자동화 수요	초기 설치비와 안전 인증
머신비전 기업	불량 검사 자동화 확대	데이터 품질과 조명 환경 변수
스마트팩토리 SI	통합 구축 수요 증가	인력 부족과 프로젝트 마진
클라우드·엣지 서버	제조 데이터 처리 수요	보안과 지연시간 이슈
식품 제조기업	품질 균일화, 인력 부담 완화	브랜드 정체성 훼손 우려
물류기업	분류·포장 자동화	물량 변동성과 투자 회수
센서·제어장비	공정 데이터 수집 확대	저가 경쟁

 

성심당 프로젝트에 참여한 로이랩스는 이번 실증을 통해 새로운 분야의 레퍼런스를 확보했고, 식품·F&B 등으로 사업 확대를 기대한다고 밝혔습니다. 성심당 역시 직원들의 고온 작업 부담을 줄이고, AI 모델과 로봇을 고도화해 다른 지점으로 확산하는 방안을 검토하겠다고 언급했습니다. [뉴데일리]

제조 AI 시장에서 가장 중요한 자산은 기술 설명서가 아니라 실제 현장에서 작동했다는 레퍼런스입니다.

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식품 제조업에서 AI가 특히 강한 이유

식품 제조업은 AI와 로봇이 빠르게 확산될 가능성이 큰 분야입니다. 이유는 명확합니다.

식품 제조업의 특성	AI 적용 필요성
맛과 품질 균일성이 중요	데이터 기반 표준화 필요
고온·저온 작업 많음	작업자 안전 개선
반복 작업 비중 높음	로봇 자동화 효과 큼
위생 기준 중요	비접촉·자동 검사 유리
브랜드 신뢰 중요	불량률 감소 필요
인력난 심화	자동화 투자 필요

 

다만 식품 제조업은 반도체 공장처럼 모든 환경이 통제된 공간이 아닙니다. 반죽 상태, 온도, 습도, 원재료 편차, 작업장 조명, 사람의 손길이 제품에 영향을 줍니다. 따라서 AI가 성공하려면 단순한 자동화보다 현장의 미세한 변수를 데이터로 읽고 조정하는 능력이 중요합니다.

성심당 사례는 바로 이 지점을 보여줍니다. 식품 제조의 본질은 “많이 만드는 것”만이 아니라 “늘 같은 맛과 품질을 유지하는 것”입니다.

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로봇이 일자리를 없앨까, 바꿀까

AI와 로봇이 제조 현장에 들어오면 가장 먼저 나오는 질문은 일자리입니다. 반복 작업을 로봇이 대신하면 일부 단순 작업 수요는 줄어들 수 있습니다. 하지만 동시에 새로운 일자리도 생깁니다.

줄어들 수 있는 업무	늘어날 수 있는 업무
단순 반복 투입	로봇 운영
수작업 불량 검사	AI 품질관리
고온·고위험 작업	설비 유지보수
단순 포장	생산 데이터 분석
육체적 반복 노동	공정 개선·브랜드 관리

 

핵심은 직무 전환입니다. AI가 반복·위험 작업을 맡으면 사람은 로봇을 관리하고, 품질 기준을 조정하며, 고객 경험과 제품 개발에 집중할 수 있습니다.

물론 전환은 자동으로 이뤄지지 않습니다. 교육, 훈련, 현장 적응, 안전 기준, 노사 협의가 필요합니다. 제조 AX가 성공하려면 기술 도입과 함께 사람의 역할 재설계가 따라와야 합니다.

AI 제조 전환의 목표는 사람 없는 공장이 아니라, 사람이 더 안전하고 고부가 업무에 집중하는 공장이어야 합니다.

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글로벌 제조 AI 경쟁과 한국의 위치

세계 주요국은 이미 제조 AI 경쟁에 뛰어들었습니다.

국가·지역	전략 방향	특징
미국	AI 소프트웨어와 로봇, 첨단 제조 결합	빅테크·스타트업 중심
독일	인더스트리 4.0과 제조 데이터 표준	자동차·기계 강점
일본	로봇·정밀제조·고령화 대응 자동화	현장 개선형 자동화
중국	대규모 스마트공장과 로봇 보급	가격 경쟁력과 규모
한국	주력 제조업과 AI·로봇 융합	반도체·자동차·식품·물류 확산 가능

 

한국의 강점은 다양한 제조 포트폴리오입니다. 반도체, 배터리, 자동차, 조선 같은 대형 산업뿐 아니라 식품, 화장품, 바이오, 물류, 중소 제조업까지 AI를 적용할 수 있는 현장이 많습니다.

산업부가 성심당 같은 국민체감 사례를 강조하는 이유도 여기에 있습니다. AI 제조 전환이 대기업 전용 기술로 보이면 확산 속도가 느려집니다. 반대로 누구나 아는 브랜드와 생활 제품에서 성공 사례가 나오면 중소기업과 자영 제조업도 도입 가능성을 체감할 수 있습니다.

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투자와 산업 관점에서 봐야 할 체크포인트

M.AX 확산은 투자자에게도 중요한 산업 신호입니다. 하지만 AI와 로봇이라는 단어만으로 접근해서는 안 됩니다. 실제 수혜는 다음 지표로 확인해야 합니다.

체크포인트	왜 중요한가
AI 팩토리 보급 수	정책 확산 속도 확인
실증에서 상용화 전환율	보여주기식 프로젝트인지 판단
반복 매출 여부	유지보수·구독형 수익 가능성
로봇 설치 대수	실제 설비 투자 확인
불량률 개선 데이터	고객의 비용 절감 효과
생산성 향상률	투자 회수 가능성
중소기업 도입률	시장 확장성
해외 수출 사례	글로벌 경쟁력 확인
안전 인증과 규제	현장 확산의 병목 여부

 

성심당 사례에서 제시된 생산성 20% 향상 목표는 의미 있는 숫자입니다. 다만 앞으로 중요한 것은 실증 이후 실제 운영에서 그 효과가 유지되는지, 다른 지점과 다른 업종으로 확산되는지입니다.

제조 AI 기업의 가치는 데모 영상이 아니라 현장의 비용 절감과 품질 개선으로 증명됩니다.

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M.AX가 성공하려면 필요한 조건

제조 AI 확산에는 몇 가지 조건이 필요합니다.

첫째, 현장 데이터 확보입니다. AI 모델은 업종별·공정별 데이터를 충분히 학습해야 합니다.

둘째, 공급기업의 역량 강화입니다. AI 모델만 만들 수 있어서는 부족합니다. 현장 설치, 로봇 연동, 유지보수, 안전 대응까지 가능해야 합니다.

셋째, 수요기업의 투자 부담 완화입니다. 중소기업과 식품 제조업체는 초기 투자비가 부담될 수 있습니다. 정부 실증 예산과 금융 지원이 필요합니다.

넷째, 표준화와 확산 모델입니다. 성심당에서 성공한 기술을 다른 제과점, 식품공장, 외식 프랜차이즈에도 적용하려면 모듈화와 표준화가 필요합니다.

성공 조건	설명
데이터 품질	AI 판단 정확도 좌우
현장 맞춤	공정별 변수 반영
비용 절감 증명	도입 의사 결정의 핵심
안전 기준	로봇과 사람이 함께 일하는 환경
유지보수 체계	장기 운영 안정성
레퍼런스 확산	다른 업종으로 이동 가능
정부 지원	실증과 초기 시장 창출

 

산업부는 국민이 일상 경제활동에서 체감할 수 있는 AI 팩토리 모델을 전 업종으로 확산하기 위해 국내 기업이 개발한 AI 솔루션을 다양한 수요처에서 적용하고 테스트할 수 있도록 AI 로봇 실증 예산을 확대할 계획이라고 밝혔습니다. [정책브리핑+1]

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리스크도 있다: 맛, 비용, 안전, 데이터

제조 AI가 항상 성공하는 것은 아닙니다. 특히 식품과 생활 제조업에서는 기술만큼 소비자 신뢰가 중요합니다.

리스크	설명	대응 방향
맛의 변화	자동화가 브랜드 고유의 맛을 해칠 수 있음	숙련자 기준을 데이터화
초기 투자비	로봇·센서·AI 구축 비용 부담	정부 실증·리스·구독 모델
현장 적응	매장별 구조와 작업 방식 차이	모듈형 솔루션 개발
안전 문제	사람과 로봇이 같은 공간에서 작업	안전 인증과 비상정지 체계
데이터 부족	불량 사례가 충분하지 않을 수 있음	지속 학습과 데이터 축적
유지보수	장비 고장 시 생산 차질	원격관리·서비스 체계
소비자 인식	“AI가 만든 음식”에 대한 거부감	품질과 위생 개선 효과 설명

 

특히 식품 브랜드는 감성과 신뢰가 중요합니다. AI가 만든다는 사실이 신기함을 주는 동시에 “맛이 달라지는 것 아니냐”는 걱정도 만들 수 있습니다. 따라서 기술 도입은 브랜드 정체성과 함께 설계돼야 합니다.

제조 AI의 성공은 기술 정확도뿐 아니라 소비자가 느끼는 품질 신뢰에 달려 있습니다.

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앞으로의 제조업은 어떻게 바뀔까

2026년 이후 제조업은 세 가지 방향으로 바뀔 가능성이 큽니다.

첫째, 숙련자의 노하우가 데이터가 됩니다.
명인의 감각, 작업자의 판단, 공정관리자의 경험이 AI 모델의 학습 데이터로 전환됩니다.

둘째, 소량 다품종 생산이 쉬워집니다.
AI가 수요와 공정을 빠르게 조정하면 다양한 제품을 더 안정적으로 생산할 수 있습니다.

셋째, 현장과 소프트웨어의 경계가 사라집니다.
공장은 더 이상 기계만 있는 공간이 아니라 데이터가 흐르는 플랫폼이 됩니다.

변화 방향	산업적 의미
품질 표준화	브랜드 신뢰 강화
생산성 개선	원가 절감
안전성 향상	고위험 작업 감소
데이터 기반 운영	의사결정 고도화
중소기업 자동화	제조 경쟁력 저변 확대
서비스와 제조 결합	매장·공장·물류 통합

 

미래 제조업의 경쟁력은 공장을 얼마나 많이 갖고 있느냐가 아니라, 공정 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에서 갈릴 것입니다.

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핵심 요약과 전망

성심당 튀김소보로 AI 팩토리 사례는 2026년 한국 제조업의 중요한 전환점을 보여줍니다. AI와 로봇은 더 이상 첨단 공장 안에만 있는 기술이 아니라, 빵집, 양조장, 족발 제조, 물류센터처럼 국민 생활과 가까운 현장으로 들어오고 있습니다.

정리하면 다음과 같습니다.

• M.AX 얼라이언스는 제조업에 AI를 적용해 생산성, 품질, 안전성을 높이는 제조 AI 대전환 프로젝트입니다.
• 성심당은 튀김소보로 제조 공정에 AI 로봇을 도입해 반죽 투입, 뒤집기, 불량 판정, 포장 자동화를 추진하고 있습니다.
• 목표는 고온 반복 작업 부담을 줄이고 생산성을 약 20% 높이는 것입니다.
• 안동소주, 장충동왕족발보쌈, 육군 스마트물류센터 등 생활 밀착형 제조·서비스 현장에도 AI 적용이 확산되고 있습니다.
• 제조 AI의 핵심은 로봇 자체가 아니라 현장 데이터, 비전 AI, 품질 표준화, 유지보수 체계입니다.
• 관련 산업은 AI 솔루션, 로봇, 머신비전, 센서, 스마트팩토리, 클라우드, 식품 제조 자동화까지 넓게 연결됩니다.

앞으로 제조 AI는 반도체와 자동차 같은 주력산업을 넘어 식품, 물류, 외식, 화장품, 의료기기, 농식품 가공까지 확산될 가능성이 큽니다. 관건은 실증을 넘어 실제 현장에서 비용 절감, 품질 개선, 안전성 향상이라는 결과를 만들어내는 것입니다.

AI가 만든 튀김소보로는 단순한 신기술 이벤트가 아니라, 한국 제조업이 데이터와 로봇을 통해 다시 생산성 경쟁으로 이동하고 있다는 상징입니다.

여러분은 AI와 로봇이 만든 식품을 긍정적으로 받아들이시나요, 아니면 장인의 손맛과 브랜드 정체성이 더 중요하다고 보시나요?

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