본 연구에서는 산업체 급식소 유형별 운영현황과 급식소의 식수 오차율에 영향을 주는 주요 요인들을 분석하고 급식소 운영에 있어 식수 오차율을 줄일 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다.
이를 위해 위탁급식 전문업체 A사가 운영하는 산업체 급식소 251개(회수율 75.4%)에 근무하는 331명(회수율 60.2%)의 설문을 회수하였다. 이 가운데 응답이 부실한 86개 급식소, 144명을 제외하고, 165개 급식소(이용률 49.5%), 221명(이용률 40.2%)의 설문이 이용되었다. 총 2014년 1월부터 2015년 9월까지의 식수자료와 2015년 1월부터 2015년 9월까지의 기상청 기상자료를 SPSS/WIN 21.0을 이용하여 통계처리 하였다.
본 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
Part 1. 식수 예측에 관련된 급식소 운영 현황 및 환경 파악
급식소 유형별 일반현황을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소보다 단수메뉴, 1시간 이하의 배식시간, 1.5 이하의 좌석회전율 항목이 월등히 더 높게 나타났다. 또한 사무실형 급식소에서는 주 5일 운영이 많았고, 공장형 급식소에서는 주 6일 이상 운영이 많았다.
급식소 유형별 식수현황을 살펴보면, 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 중식식수는 100식 초과 300식 이하가 가장 높게 나타났다. 사무실형급식소는 외부고객이 없는 경우가 많았으며, 공장형 급식소에서는 외부고객 있는 경우가 많게 나타났다. 품절빈도는 사무실형 급식소에서 공장형급식소보다 더 많았다.
급식소 유형별 외부 환경을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소에 비해 급식소 제외 식당이 없는 경우가 많고, 인근 외부식당 수와 인근 편의점 수가 더 적게 나타났다. 사무실형 급식소는 건물 내 1층인 경우가 가장 적었고, 공장형 급식소는 지하층인 경우가 가장 적게 나타났다.
식수예측 중요도를 살펴보면, 사무실형 급식, 공장형 급식의 식수 예측 담당자들 모두 매우 중요하게 인식하고 있었으며, 사무실형 급식소 담당자들이 공장형 급식소 담당자에 비해 식수 예측 업무의 필요성을 더욱 높게 인식하고 있었다. 식수 예측을 하는 목적은 사무실형 급식소, 공장형 급식소 담당자들 모두 잔식 감소를 가장 많이 응답하였다.
식수예측 업무 담당자는 영양사인 곳이 가장 많았다. 식수 예측 시기는 1주일 전에 실시하는 곳이 가장 많았으며, 식수 예측시 어려운 사항은 이용 고객 변동 많음이 가장 많았다. 식수 예측 방법은 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 과거의 경험과 식수 자료를 근거로 하는 경우가 대부분이었다. 식수 예측시 고려 요인으로는 사무실형 급식소는 요일, 제공메뉴 선호도, 날씨 순이었으며, 공장형 급식소는 요일, 운영끼니, 전주 동일요일 식수 순으로 조사되었다.
Part 2. 식수 오차율에 영향을 미치는 ...
본 연구에서는 산업체 급식소 유형별 운영현황과 급식소의 식수 오차율에 영향을 주는 주요 요인들을 분석하고 급식소 운영에 있어 식수 오차율을 줄일 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다.
이를 위해 위탁급식 전문업체 A사가 운영하는 산업체 급식소 251개(회수율 75.4%)에 근무하는 331명(회수율 60.2%)의 설문을 회수하였다. 이 가운데 응답이 부실한 86개 급식소, 144명을 제외하고, 165개 급식소(이용률 49.5%), 221명(이용률 40.2%)의 설문이 이용되었다. 총 2014년 1월부터 2015년 9월까지의 식수자료와 2015년 1월부터 2015년 9월까지의 기상청 기상자료를 SPSS/WIN 21.0을 이용하여 통계처리 하였다.
본 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
Part 1. 식수 예측에 관련된 급식소 운영 현황 및 환경 파악
급식소 유형별 일반현황을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소보다 단수메뉴, 1시간 이하의 배식시간, 1.5 이하의 좌석회전율 항목이 월등히 더 높게 나타났다. 또한 사무실형 급식소에서는 주 5일 운영이 많았고, 공장형 급식소에서는 주 6일 이상 운영이 많았다.
급식소 유형별 식수현황을 살펴보면, 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 중식식수는 100식 초과 300식 이하가 가장 높게 나타났다. 사무실형급식소는 외부고객이 없는 경우가 많았으며, 공장형 급식소에서는 외부고객 있는 경우가 많게 나타났다. 품절빈도는 사무실형 급식소에서 공장형급식소보다 더 많았다.
급식소 유형별 외부 환경을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소에 비해 급식소 제외 식당이 없는 경우가 많고, 인근 외부식당 수와 인근 편의점 수가 더 적게 나타났다. 사무실형 급식소는 건물 내 1층인 경우가 가장 적었고, 공장형 급식소는 지하층인 경우가 가장 적게 나타났다.
식수예측 중요도를 살펴보면, 사무실형 급식, 공장형 급식의 식수 예측 담당자들 모두 매우 중요하게 인식하고 있었으며, 사무실형 급식소 담당자들이 공장형 급식소 담당자에 비해 식수 예측 업무의 필요성을 더욱 높게 인식하고 있었다. 식수 예측을 하는 목적은 사무실형 급식소, 공장형 급식소 담당자들 모두 잔식 감소를 가장 많이 응답하였다.
식수예측 업무 담당자는 영양사인 곳이 가장 많았다. 식수 예측 시기는 1주일 전에 실시하는 곳이 가장 많았으며, 식수 예측시 어려운 사항은 이용 고객 변동 많음이 가장 많았다. 식수 예측 방법은 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 과거의 경험과 식수 자료를 근거로 하는 경우가 대부분이었다. 식수 예측시 고려 요인으로는 사무실형 급식소는 요일, 제공메뉴 선호도, 날씨 순이었으며, 공장형 급식소는 요일, 운영끼니, 전주 동일요일 식수 순으로 조사되었다.
Part 2. 식수 오차율에 영향을 미치는 요인 분석
조사대상 급식소의 메뉴 제공 형태별 중식 식수 오차율을 분석한 결과, 단일 메뉴로 제공하는 경우가 복수 메뉴로 제공할 때보다 식수 오차율이 낮았다.
매출 정산 형태별 식수 오차율을 분석한 결과, 관리비제 급식소가 식단가제 급식소보다 식수 오차율이 낮았으며, 식재료비 단가별 식수 오차율을 분석한 결과 일식수 그룹에서는 식재료비 2600원 이상인 그룹에서 식수 오차율이 가장 낮게 나타났다.
조사대상 급식소의 외부고객 유무에 따른 식수 오차율을 분석한 결과, 외부고객이 있는 경우가 외부고객이 없는 경우보다 식수 오차율이 낮았으며, 인근 식당 수에 따른 식수 오차율을 분석한 결과, 외부식당 수가 10개 이하인 경우가 11개 이상인 경우의 식수보다 식수 오차율이 낮았다. 인근 편의점 수에 따른 식수 오차율을 분석한 결과 중식 그룹에서는 인근 편의점이 없는 경우에서 식수 오차율이 가장 낮게 나타났다. 급식소의 건물 내 위치에 따른 식수 오차율을 분석한 결과 지하층의 식수 오차율이 가장 높게 나타났다.
급식소 유형에 따른 사무실형 급식소와 공장형 급식소의 식수 오차율을 분석한 결과 석식을 제외한 일식수, 운영 끼니별, 요일별 모든 경우에서 사무실형 급식소가 공장형 급식소에 비해 식수 오차율이 높았다.
급식소 유형별 내부환경에 따른 중식 식수 오차율은 단수메뉴, 대면혼합배식, 식단가제, 주 운영일이 5일, 품절이 발생하는 경우, 중식 식수 오차율이 8% 이하일 때 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
급식소 유형별 외부환경에 따른 중식 식수 오차율은 급식소를 제외한다른 식당이 없는 경우, 외부 식당이 11개 이상인 경우에서 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
날씨를 고려하여 식수를 예측하는 경우 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
날씨를 운량에 따라 나누어 식수 오차율을 분석한 결과 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 식수 오차율이 더 높았으며, 사무실형 급식소, 공장형 급식소 모두 흐림일 때 식수 오차율이 가장 낮았고, 구름일 때 식수 오차율이 가장 높았다.
이상으로 산업체 급식소 식수오차율에 영향을 미치는 요인들을 살펴보면, 내부환경(메뉴제공, 매출정산형태, 외부고객)과 외부환경(인근 식당·편의점 수, 건물내 위치)에서 요인들을 파악할 수 있었다. 또한 산업체 급식을 사무실형 급식과 공장형 급식으로 나누어 운영현황을 분석한 결과, 사무실형 급식은 메뉴의 다양화, 긴 배식시간, 낮은 좌석회전율과 다양한 외부환경 등으로 공장형 급식과 차이를 보였으며, 이러한 차이는 사무실형 급식의 식수오차율이 공장형 급식보다 높게 나타났다. 향후 사무실형 급식에 더 주의 갚은 관리가 필요하리라 사료된다.
본 연구에서는 산업체 급식소 유형별 운영현황과 급식소의 식수 오차율에 영향을 주는 주요 요인들을 분석하고 급식소 운영에 있어 식수 오차율을 줄일 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다.
이를 위해 위탁급식 전문업체 A사가 운영하는 산업체 급식소 251개(회수율 75.4%)에 근무하는 331명(회수율 60.2%)의 설문을 회수하였다. 이 가운데 응답이 부실한 86개 급식소, 144명을 제외하고, 165개 급식소(이용률 49.5%), 221명(이용률 40.2%)의 설문이 이용되었다. 총 2014년 1월부터 2015년 9월까지의 식수자료와 2015년 1월부터 2015년 9월까지의 기상청 기상자료를 SPSS/WIN 21.0을 이용하여 통계처리 하였다.
본 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
Part 1. 식수 예측에 관련된 급식소 운영 현황 및 환경 파악
급식소 유형별 일반현황을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소보다 단수메뉴, 1시간 이하의 배식시간, 1.5 이하의 좌석회전율 항목이 월등히 더 높게 나타났다. 또한 사무실형 급식소에서는 주 5일 운영이 많았고, 공장형 급식소에서는 주 6일 이상 운영이 많았다.
급식소 유형별 식수현황을 살펴보면, 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 중식식수는 100식 초과 300식 이하가 가장 높게 나타났다. 사무실형급식소는 외부고객이 없는 경우가 많았으며, 공장형 급식소에서는 외부고객 있는 경우가 많게 나타났다. 품절빈도는 사무실형 급식소에서 공장형급식소보다 더 많았다.
급식소 유형별 외부 환경을 살펴보면, 공장형 급식소는 사무실형 급식소에 비해 급식소 제외 식당이 없는 경우가 많고, 인근 외부식당 수와 인근 편의점 수가 더 적게 나타났다. 사무실형 급식소는 건물 내 1층인 경우가 가장 적었고, 공장형 급식소는 지하층인 경우가 가장 적게 나타났다.
식수예측 중요도를 살펴보면, 사무실형 급식, 공장형 급식의 식수 예측 담당자들 모두 매우 중요하게 인식하고 있었으며, 사무실형 급식소 담당자들이 공장형 급식소 담당자에 비해 식수 예측 업무의 필요성을 더욱 높게 인식하고 있었다. 식수 예측을 하는 목적은 사무실형 급식소, 공장형 급식소 담당자들 모두 잔식 감소를 가장 많이 응답하였다.
식수예측 업무 담당자는 영양사인 곳이 가장 많았다. 식수 예측 시기는 1주일 전에 실시하는 곳이 가장 많았으며, 식수 예측시 어려운 사항은 이용 고객 변동 많음이 가장 많았다. 식수 예측 방법은 사무실형 급식소와 공장형 급식소 모두 과거의 경험과 식수 자료를 근거로 하는 경우가 대부분이었다. 식수 예측시 고려 요인으로는 사무실형 급식소는 요일, 제공메뉴 선호도, 날씨 순이었으며, 공장형 급식소는 요일, 운영끼니, 전주 동일요일 식수 순으로 조사되었다.
Part 2. 식수 오차율에 영향을 미치는 요인 분석
조사대상 급식소의 메뉴 제공 형태별 중식 식수 오차율을 분석한 결과, 단일 메뉴로 제공하는 경우가 복수 메뉴로 제공할 때보다 식수 오차율이 낮았다.
매출 정산 형태별 식수 오차율을 분석한 결과, 관리비제 급식소가 식단가제 급식소보다 식수 오차율이 낮았으며, 식재료비 단가별 식수 오차율을 분석한 결과 일식수 그룹에서는 식재료비 2600원 이상인 그룹에서 식수 오차율이 가장 낮게 나타났다.
조사대상 급식소의 외부고객 유무에 따른 식수 오차율을 분석한 결과, 외부고객이 있는 경우가 외부고객이 없는 경우보다 식수 오차율이 낮았으며, 인근 식당 수에 따른 식수 오차율을 분석한 결과, 외부식당 수가 10개 이하인 경우가 11개 이상인 경우의 식수보다 식수 오차율이 낮았다. 인근 편의점 수에 따른 식수 오차율을 분석한 결과 중식 그룹에서는 인근 편의점이 없는 경우에서 식수 오차율이 가장 낮게 나타났다. 급식소의 건물 내 위치에 따른 식수 오차율을 분석한 결과 지하층의 식수 오차율이 가장 높게 나타났다.
급식소 유형에 따른 사무실형 급식소와 공장형 급식소의 식수 오차율을 분석한 결과 석식을 제외한 일식수, 운영 끼니별, 요일별 모든 경우에서 사무실형 급식소가 공장형 급식소에 비해 식수 오차율이 높았다.
급식소 유형별 내부환경에 따른 중식 식수 오차율은 단수메뉴, 대면혼합배식, 식단가제, 주 운영일이 5일, 품절이 발생하는 경우, 중식 식수 오차율이 8% 이하일 때 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
급식소 유형별 외부환경에 따른 중식 식수 오차율은 급식소를 제외한다른 식당이 없는 경우, 외부 식당이 11개 이상인 경우에서 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
날씨를 고려하여 식수를 예측하는 경우 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 중식 식수 오차율이 높았다.
날씨를 운량에 따라 나누어 식수 오차율을 분석한 결과 사무실형 급식소가 공장형 급식소보다 식수 오차율이 더 높았으며, 사무실형 급식소, 공장형 급식소 모두 흐림일 때 식수 오차율이 가장 낮았고, 구름일 때 식수 오차율이 가장 높았다.
이상으로 산업체 급식소 식수오차율에 영향을 미치는 요인들을 살펴보면, 내부환경(메뉴제공, 매출정산형태, 외부고객)과 외부환경(인근 식당·편의점 수, 건물내 위치)에서 요인들을 파악할 수 있었다. 또한 산업체 급식을 사무실형 급식과 공장형 급식으로 나누어 운영현황을 분석한 결과, 사무실형 급식은 메뉴의 다양화, 긴 배식시간, 낮은 좌석회전율과 다양한 외부환경 등으로 공장형 급식과 차이를 보였으며, 이러한 차이는 사무실형 급식의 식수오차율이 공장형 급식보다 높게 나타났다. 향후 사무실형 급식에 더 주의 갚은 관리가 필요하리라 사료된다.
The purposes of this study were to compare and analyze facility operations of business foodservices by type and main factors influencing meal service demand forecasting and to provide management strategies that decrease the error rates of meal services. Questionnaires were distributed to and collect...
The purposes of this study were to compare and analyze facility operations of business foodservices by type and main factors influencing meal service demand forecasting and to provide management strategies that decrease the error rates of meal services. Questionnaires were distributed to and collected from 251 contract foodservices (response rate: 75.4%) and 331 persons in charge (response rate: 60.2%). The data for analysis included the questionnaire responses of 165 contract foodservices (utility rate: 49.5%) and 221 persons in charge (utility rate: 40.2%), and the weather reports from Korea Meteorological Administration.
The results of the study were as follows:
Part 1. Analysis of facility operations and environments of the meal service demand forecasting
As for the general status, factory foodservice proportion was higher than that of office foodservices when single menu was offered. In factory foodservices, the meal time was found to be under 1 hour, and a turnover rate was under 1.5. While most of the office foodservices operated five days a week, factory foodservices operated mostly six days a week.
Underproduction occurred more often in office foodservices than in factory foodservices.
The examination of external environments of foodservices by type showed that compared to office foodservices, it was hard to find outside restaurants near factory foodservice facilities. There were also fewer outside restaurants and convenience stores near factory foodservices than office foodservices.
Persons in charge of meal service demand forecasting at both types of foodservices considered it the most important. Factory foodservice personnel, however, acknowledged the need of meal service demand forecasting more than those of office foodservices. Moreover, the most important purpose of meal service demanding forecasting was the cost reduction through a decrease in food waste. The persons in charge of meal service demand forecasting were mostly dietitians.
The forecasting was done a week earlier in most cases, and the changes in the number of services were found to be the most difficult to forecast. Both previous data and intuition were the most commonly used for forecasting.
In office foodservices, the main factors considered for the forecasting were listed in order of importance as the day of the week, customers' preferences of menu, and weather. In factory foodservices, they were the day of the week, meal time, and customers' preferences of menu.
Part 2. Analysis of the main factors influencing error rates of meal services
The analysis of the differences in error rates of meal services by menu type showed that there were a lower error rate when single menu was offered than multiple menu.
By the type of contract, management fee contract showed a lower error rate than profit-and-loss contract.
As the food costs also affected error rates, the latter were the lowest when the former were over 2600 won.
The existence of external customers lowered the error rates. The number of outside restaurants and convenience stores, and the location of facilities also affected error rates.
The analysis of the differences in error rates of meal services in office foodservices and factory foodservices showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices in the number of meals per day, breakfast, lunch, and day of the week.
The analysis of the differences in error rates of meal services by internal environments showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices in the followings: when single menu was provided, when the partial self-service was offered, when the contract was a profit-and-loss agreement, when the service was offered five days a week, when underproduction occurred, and when the error rates of lunch meal services were under 8%.
The analysis of meal services by external environments showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices when there were no other foodservice facilities, and when there were over 11 outside restaurants.
Weather affected the error rates of office foodservices more than those of factory foodservices. Both foodservices showed the lowest error rates of meal services in case of heavy clouds and the highest error rates in case of light clouds.
Main factors influencing meal service demanding forecasting of business foodservices included internal environments such as a menu type, a type of contract and the existence of external customers, and external environments such as the number of outside restaurants and convenience stores, and the location of the facility.
The results of the analysis of the differences between office foodservices and factory foodservices showed that office foodservices had higher error rates due to multiple menu, long service hours, low turnover rates, and various external environments.
Therefore, office foodservices are in urgent need of more careful management in order to lower the current error rates of the meal count.
The purposes of this study were to compare and analyze facility operations of business foodservices by type and main factors influencing meal service demand forecasting and to provide management strategies that decrease the error rates of meal services. Questionnaires were distributed to and collected from 251 contract foodservices (response rate: 75.4%) and 331 persons in charge (response rate: 60.2%). The data for analysis included the questionnaire responses of 165 contract foodservices (utility rate: 49.5%) and 221 persons in charge (utility rate: 40.2%), and the weather reports from Korea Meteorological Administration.
The results of the study were as follows:
Part 1. Analysis of facility operations and environments of the meal service demand forecasting
As for the general status, factory foodservice proportion was higher than that of office foodservices when single menu was offered. In factory foodservices, the meal time was found to be under 1 hour, and a turnover rate was under 1.5. While most of the office foodservices operated five days a week, factory foodservices operated mostly six days a week.
Underproduction occurred more often in office foodservices than in factory foodservices.
The examination of external environments of foodservices by type showed that compared to office foodservices, it was hard to find outside restaurants near factory foodservice facilities. There were also fewer outside restaurants and convenience stores near factory foodservices than office foodservices.
Persons in charge of meal service demand forecasting at both types of foodservices considered it the most important. Factory foodservice personnel, however, acknowledged the need of meal service demand forecasting more than those of office foodservices. Moreover, the most important purpose of meal service demanding forecasting was the cost reduction through a decrease in food waste. The persons in charge of meal service demand forecasting were mostly dietitians.
The forecasting was done a week earlier in most cases, and the changes in the number of services were found to be the most difficult to forecast. Both previous data and intuition were the most commonly used for forecasting.
In office foodservices, the main factors considered for the forecasting were listed in order of importance as the day of the week, customers' preferences of menu, and weather. In factory foodservices, they were the day of the week, meal time, and customers' preferences of menu.
Part 2. Analysis of the main factors influencing error rates of meal services
The analysis of the differences in error rates of meal services by menu type showed that there were a lower error rate when single menu was offered than multiple menu.
By the type of contract, management fee contract showed a lower error rate than profit-and-loss contract.
As the food costs also affected error rates, the latter were the lowest when the former were over 2600 won.
The existence of external customers lowered the error rates. The number of outside restaurants and convenience stores, and the location of facilities also affected error rates.
The analysis of the differences in error rates of meal services in office foodservices and factory foodservices showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices in the number of meals per day, breakfast, lunch, and day of the week.
The analysis of the differences in error rates of meal services by internal environments showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices in the followings: when single menu was provided, when the partial self-service was offered, when the contract was a profit-and-loss agreement, when the service was offered five days a week, when underproduction occurred, and when the error rates of lunch meal services were under 8%.
The analysis of meal services by external environments showed that office foodservices had higher error rates than factory foodservices when there were no other foodservice facilities, and when there were over 11 outside restaurants.
Weather affected the error rates of office foodservices more than those of factory foodservices. Both foodservices showed the lowest error rates of meal services in case of heavy clouds and the highest error rates in case of light clouds.
Main factors influencing meal service demanding forecasting of business foodservices included internal environments such as a menu type, a type of contract and the existence of external customers, and external environments such as the number of outside restaurants and convenience stores, and the location of the facility.
The results of the analysis of the differences between office foodservices and factory foodservices showed that office foodservices had higher error rates due to multiple menu, long service hours, low turnover rates, and various external environments.
Therefore, office foodservices are in urgent need of more careful management in order to lower the current error rates of the meal count.
주제어
#산업체 급식소
#사무실형 급식소
#공장형 급식소
#식수 예측
#식수 오차율
#business foodservices
#office foodservices
#factory foodservices
#meal service demand forecasting
#error rates of the meal services
학위논문 정보
저자
임재영
학위수여기관
연세대학교 생활환경대학원
학위구분
국내석사
학과
호텔외식급식경영전공
지도교수
양일선
발행연도
2016
총페이지
x, 92 p.
키워드
산업체 급식소,
사무실형 급식소,
공장형 급식소,
식수 예측,
식수 오차율,
business foodservices,
office foodservices,
factory foodservices,
meal service demand forecasting,
error rates of the meal services
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.