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신선한 가치로
푸드테크를 선두하는 기업

(주)에스티푸드는 농수산물의 신선한 유통시장을 만들기 위한
수요-공급 예측을 완성하는 AX 기업입니다.

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we are

AI 기반 농·수산물
공급망 예측 및 관리 기업

에스티푸드는 해양 환경, 생산·유통 데이터를 기반으로
수산물 수요·공급을 예측하고 공급 안정성을 관리합니다.

our history

기술로 쌓아온
에스티푸드의 성장 과정

에스티푸드는 수산물 유통의 구조적 문제를 해결하기 위해 데이터와 기술을 중심으로 사업을 확장해왔습니다.
각 단계의 선택과 도전은 현재의 공급망 기술로 이어지고 있습니다.

2025.05

2025.05

05

맛통해 브랜드 인수

08

(주)에스티푸드 법인설립

2025.07

2025.07

05

건국대글로컬 연구소기업 추진 협의

2025.08

2025.08

01

엔젤투자자 투자유치 완료

07

기술탐색(중개기관)

2025.09

2025.09

01

기술이전 계약

09

벤처기업인증 취득완료

구스통 브랜드 인수

2025.11

2025.11

05

연구소기업 등록(제 1236호)

2025.12

2025.12

01

2025 충북청주강소특구 이전 기술 사업화 실증사업 선정

2025 충북 테크업 창업 활성화 사업 선정

2026.01

2026.01

01

2025 충북청주 강소특구기업 성장지원 통합사업 선정

seatrace

수산물 데이터 기반
시장
연계 플랫폼 ‘씨트레이스’

판매 데이터, 이력 정보, 수요 예측 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결해

생산자·유통사·소비자를 잇는 지능형 수산물 공급망 관리 서비스를 제공합니다.

수산물 판매 데이터 레이크 구축

해수면 온도변화 관측(온도/파고/염분/적조 등)

월별 어업 생산 변화 관측

수·출입 이력 관측

월별 수산물 판매 가격 추이 관측

데이터 베이스

데이터 최적화(시계열+GNN/딥러닝/MLQps)

타겟 특징 정의 및 이상치 탐지

공급 및 수요 예측

공급 불안정성 등급화

AI 분석을 통한 수요·공급 변동 예측 및 최적의 수급 구조 설계

AI기반 공급망 매칭 및
수급 매칭 알고리즘 개발

수산물 이력제 콘텐츠화

자사 PB 제품 기반
빅데이터 구축 및 분석

Solution Overview

데이터 기반 수요·공급
예측 연구 구조

해양 환경, 생산·유통, 소비 데이터를 통합 수집하고 AI 분석을 통해
수요·공급 예측 결과를 도출함으로써 농·수산물 공급망의 불확실성을 체계적으로 분석합니다.

해양 환경

  • 해수면 온도

  • 월별 기후 데이터

  • 어업 생산량

  • 수입·수출 량

빅데이터 센터 및
수요공급 추정 AI

  • 수요-공급 빅데이터 구축

  • AI 분석 기반 결과도출

소비거래 환경

  • 판매량

  • 재고량

  • 운송량

  • 수급량

AI algorithm

AI 기반 공급망 예측 및
수급 매칭 알고리즘 개발

AI 기반 분석 결과를 통해 수요·공급 예측과 변동 추이를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

▲ 수요·공급 예측 AI ‘SeaTrace’ 프로그램

our brand

식품 유통 전반을 연결하는
통합 식품 기술 브랜드

각기 다른 역할의 브랜드가 협력해 보다 안정적인 식품 유통 환경을 만들어갑니다.

구스통

수요자와 공급자로 연결된
공동구매 플랫폼

맛통해

수산물 및 가공식품 플랫폼

씨트레이스

오픈준비중(26년 10월 베타오픈 예정)

Review

현장 운영과 기술
활용 과정에서의 실제 경험

현장과 기술 활용 과정에서 나온 다양한 관점의 경험과 의견을 담았습니다.

  • 공급 변동에 대한 사전 검토가 가능해졌습니다.
  • 기존에는 수산물 수급 변화를 사후적으로 대응할 수밖에 없었으나, 데이터 기반 예측 정보를 통해 가격 변동과 공급 불안정 가능성을 사전에 검토할 수 있게 되었습니다. 구매 계획 수립 과정에서 참고 가능한 지표로 활용하고 있습니다.

a***** / 수요관리 담당자

  • 경험 중심이 아닌, 참고 지표 기반으로 판단할 수 있었습니다.
  • 환경 변화와 시장 상황을 함께 고려한 분석 결과를 통해
공급 시점과 물량 조정에 참고할 수 있는 근거를 확보했습니다. 기존 경험에 의존하던 판단 방식에서 벗어날 수 있었다는 점이 인상적이었습니다.

k**** / 공급·운영 담당자

  • 연구 확장을 고려해서
    판단할 수 있었습니다.
  • 다양한 출처의 데이터를 통합·분석하는 구조가 명확하게 설계되어 있어 수요·공급 예측 연구 및 추가 모델 검증에 활용 가능성이 높다고 보입니다. 향후 연구 고도화를 위한 기반으로 충분한 잠재력을 갖추고 있습니다.

l***** / 데이터 분석 담당자