채소 100kg을 작업했는데 최종적으로 판매할 수 있는 양이 90kg 남았습니다.
그렇다면 로스율은 몇 %일까요?
계산은 어렵지 않습니다.
10kg이 줄었으니 로스율은 **10%**입니다.
그런데 실제 현장에서 더 중요한 질문은 그다음입니다.
“그 10kg은 왜 없어졌을까?”
손상된 외엽을 정상적으로 제거해서 발생한 10kg과 보관을 잘못해 시들고 물러져 버린 10kg은 숫자는 같지만 의미가 전혀 다릅니다.
그래서 채소의 로스율을 관리하려면 단순히 퍼센트를 계산하는 것에서 끝나면 안 됩니다.
오늘은 로스율을 계산하는 방법부터 그 숫자를 실제로 어떻게 해석해야 하는지 알아보겠습니다.
채소 로스율 계산은 생각보다 간단합니다
가장 기본적인 계산부터 해보겠습니다.
작업 전 채소가 100kg이었는데 선별과 정제를 마친 후 판매 가능한 채소가 85kg 남았다고 가정해보겠습니다.
먼저 로스량을 계산합니다.
100kg – 85kg = 15kg
그다음 처음 투입한 양과 비교합니다.
15kg ÷ 100kg × 100 = 15%
따라서 로스율은 **15%**입니다.
공식으로 정리하면 다음과 같습니다.
로스량 = 투입량 – 최종 상품량
로스율(%) = 로스량 ÷ 투입량 × 100
여기까지는 어렵지 않습니다.
하지만 실제 관리에서는 계산보다 어떤 숫자를 투입량과 상품량으로 잡을 것인지가 더 중요합니다.
기준이 달라지면 로스율도 달라집니다
예를 들어 농장에서 채소 120kg을 수확했습니다.
그런데 작업장에 들어오기 전에 손상된 채소 10kg을 제외하고 110kg만 입고됐다고 생각해보겠습니다.
작업 후 최종 상품량은 90kg입니다.
수확량 120kg을 기준으로 계산하면
(120 – 90) ÷ 120 × 100 = 25%
입니다.
하지만 작업장에 실제 투입된 110kg을 기준으로 계산하면
(110 – 90) ÷ 110 × 100 ≈ 18.2%
입니다.
같은 날, 같은 채소인데 로스율이 **25%와 18.2%**로 달라졌습니다.
왜 그럴까요?
기준점이 다르기 때문입니다.
따라서 로스율을 기록할 때는 단순히 숫자만 적지 말고 어디서부터 어디까지를 계산한 로스율인지 정해두는 것이 중요합니다.
가장 먼저 계산 기준을 통일해야 합니다
어제는 수확량을 기준으로 계산하고 오늘은 선별 투입량을 기준으로 계산한다면 두 숫자를 제대로 비교하기 어렵습니다.
그래서 실제 데이터를 관리한다면 먼저 기준을 하나 정하는 것이 좋습니다.
예를 들어 선별작업의 효율을 보고 싶다면
작업 투입량 → 최종 상품량
을 기준으로 계속 기록합니다.
반대로 수확부터 최종 상품까지 전체 손실을 보고 싶다면
총 수확량 → 최종 상품량
으로 계산합니다.
어떤 기준이 무조건 정답이라기보다 같은 목적의 데이터는 같은 기준으로 계속 측정하는 것이 중요합니다.
그래야 지난주와 이번 주, 또는 지난달과 이번 달의 숫자를 비교할 수 있습니다.
같은 로스율 10%라도 의미는 완전히 다를 수 있습니다
A 작업장과 B 작업장의 로스율이 모두 10%라고 생각해보겠습니다.
A 작업장의 로스 10kg은 대부분 정상적인 외엽 제거 과정에서 발생했습니다.
반면 B 작업장은 냉장보관이 제대로 되지 않아 시들고 물러진 채소 10kg을 폐기했습니다.
숫자만 보면 두 작업장의 성적은 같습니다.
하지만 관리 측면에서는 전혀 다릅니다.
A의 로스는 상품을 만들기 위해 어느 정도 필요한 과정일 수 있습니다.
B의 로스는 보관방법을 개선했다면 줄일 가능성이 있는 손실입니다.
FAO도 식품 손실의 원인으로 부적절한 수확, 극단적인 온도 노출, 미생물 오염, 물리적 손상과 취급 문제 등을 제시합니다.
따라서 로스율을 볼 때는 항상 원인을 같이 봐야 합니다.
로스를 두 종류로 나눠보면 이해하기 쉽습니다
현장에서 관리하기 쉽게 크게 두 가지로 생각해볼 수 있습니다.
첫 번째는 불가피하거나 정상적인 작업 로스입니다.
상품 규격을 맞추기 위해 제거해야 하는 외엽이나 뿌리, 손상된 부분 등이 여기에 포함될 수 있습니다.
두 번째는 관리로 줄일 가능성이 있는 로스입니다.
예를 들면
보관 중 시듦,
온도관리 실패,
부패,
운송 중 압박,
포장 불량,
과도한 재고로 인한 폐기
등입니다.
FAO는 실제로 모양·크기·색상 등이 유통 기준에 맞지 않는 농산물이 선별 과정에서 공급망에서 제외되는 것도 식품 손실·폐기의 한 형태로 설명합니다.
이렇게 나누면 단순히 “로스가 많다”가 아니라 “줄일 수 있는 로스가 얼마나 되는가”를 생각할 수 있습니다.
로스율이 높으면 무조건 작업을 잘못한 걸까요?
그렇게 단정해서는 안 됩니다.
예를 들어 같은 상추라도 입고된 원물의 상태가 다르면 정제 후 상품량도 달라질 수 있습니다.
외엽이 많거나 손상이 심한 원물이 들어온 날에는 동일한 작업기준을 적용해도 로스율이 높아질 수 있습니다.
반대로 원물 상태가 좋은 날에는 로스율이 자연스럽게 낮아질 수 있습니다.
또 품목 자체의 특성도 영향을 줍니다.
따라서 로스율이 높게 나왔다고 바로
“작업자가 너무 많이 버렸다.”
라고 판단하면 실제 원인을 놓칠 수 있습니다.
먼저 원물 상태, 작업기준, 보관시간, 온도, 손상 정도 등을 함께 확인해야 합니다.
평균 로스율만 보면 놓치는 것도 있습니다
월요일 로스율 8%
화요일 9%
수요일 8%
목요일 9%
금요일 25%
라고 해보겠습니다.
일주일 평균은 **11.8%**입니다.
평균만 보면
“이번 주 로스율은 약 12%구나.”
하고 넘어갈 수 있습니다.
하지만 실제로 더 중요한 것은 금요일에 왜 25%까지 올라갔느냐입니다.
입고된 원물의 상태가 나빴을 수도 있고,
냉장보관에 문제가 있었을 수도 있고,
수확 후 작업까지 시간이 길었을 수도 있습니다.
이런 하루의 이상치를 찾아 원인을 확인하는 것이 평균 숫자 하나보다 개선에 더 도움이 될 수 있습니다.
품목끼리 로스율을 단순 비교해도 될까요?
이것도 조심해야 합니다.
A 채소의 평균 로스율이 8%이고 B 채소가 15%라고 해서 바로 A의 관리가
더 잘됐다고 말하기는 어렵습니다.
품목마다 상품으로 만들기 위해 제거하는 부분과 품질기준이 다르기 때문입니다.
당근만 보더라도 UC Davis는
균일하지 않은 모양, 거친 표면, 좋지 않은 색, 갈라짐, 녹색화, 잘못된 정제 상태 등을
품질 결함으로 설명합니다.
잎채소에서는 또 다른 품질기준이 적용될 수 있습니다.
따라서 로스율 비교는 가능하면
같은 품목
비슷한 규격
같은 작업기준
비슷한 원물 조건
안에서 하는 것이 더 의미가 있습니다.
중량 로스와 금액 로스는 다릅니다
여기서 한 단계 더 생각해볼 수 있습니다.
채소 10kg이 로스로 발생했다고 해보겠습니다.
kg당 판매가격이 2,000원이라면 단순 판매가격 기준으로는 20,000원에 해당합니다.
그런데 다른 날에는 같은 채소의 판매가격이 kg당 4,000원일 수도 있습니다.
똑같이 10kg을 버렸지만 판매기회 측면에서 보면 손실 규모가 달라집니다.
그래서 실제 사업관리에서는 중량 로스율과 금액 손실을 따로 보는 방법도 유용합니다.
예를 들어
중량 로스율 10%
로스량 20kg
해당일 판매가격 3,000원/kg
이라면 단순 판매가 기준 잠재 매출은
20kg × 3,000원 = 60,000원
입니다.
물론 이것을 그대로 순이익 손실이라고 볼 수는 없습니다.
판매가격에는 생산비, 포장비, 물류비 등 여러 요소가 포함되기 때문입니다.
하지만 로스가 매출 기회에 어느 정도 영향을 주는지를 파악하는 간단한 지표로 활용할 수 있습니다.
로스 1%가 실제로 얼마나 큰 차이를 만들까요?
작은 농장에서는 1%가 별것 아닌 것처럼 느껴질 수도 있습니다.
하지만 처리량이 커지면 이야기가 달라집니다.
하루에 채소 1,000kg을 작업한다고 가정해보겠습니다.
로스율이 15%라면
150kg
이 로스입니다.
로스율을 14%로 낮추면
140kg
이 됩니다.
차이는 하루 10kg입니다.
한 달에 25일 작업한다면 단순 계산으로
10kg × 25일 = 250kg
차이가 생깁니다.
즉 로스율 1%p 개선이 한 달에 250kg의 상품량 차이로 이어질 수 있는 것입니다.
규모가 커질수록 작은 퍼센트가 실제 중량과 금액에서는 큰 차이가 됩니다.
그렇다면 목표 로스율은 몇 %가 적당할까요?
아마 가장 궁금한 부분일 겁니다.
하지만 모든 채소에 적용할 수 있는
“로스율 몇 % 이하면 정상”
이라는 하나의 숫자를 정하는 것은 어렵습니다.
FAO의 최신 글로벌 지표에서도 과일·채소류는 높은 부패성과 취급 요구 때문에
다른 식품군보다 손실률이 높게 나타납니다. 2023년 기준 과일·채소류의 수확 후부터
소매 전 단계 글로벌 손실률은 **25.4%**로 추정됩니다.
하지만 이 숫자는 전 세계 공급망을 대상으로 한 지표이므로
개별 농장이나 선별장의 목표 로스율로 그대로 사용하면 안 됩니다.
내 작업장의 적정 수준을 찾으려면 외부의 하나의 숫자보다 자체 데이터를 먼저 쌓는 것이 현실적입니다.
처음에는 ‘우리 기준선’을 만드는 것이 좋습니다
예를 들어 한 달 동안 같은 방식으로 로스율을 기록했다고 해보겠습니다.
1주차 평균 16%
2주차 평균 15%
3주차 평균 17%
4주차 평균 15%
라면 현재 조건에서 대략 15~17% 수준이 반복되고 있다는 것을 알 수 있습니다.
그다음 원인별 기록을 살펴봅니다.
만약 시듦 때문에 발생하는 로스가 전체에서 큰 비중을 차지한다면
예냉이나 보관조건을 개선해볼 수 있습니다.
개선 후 다음 달 로스율이 13~14%로 내려갔다면 그때 비로소
관리 변화가 실제 숫자에 어떤 영향을 주었는지 비교할 수 있습니다.
이렇게 자신의 작업 데이터를 기준으로 개선 전후를 비교하는 것이 외부 업체의
숫자 하나와 비교하는 것보다 실용적일 수 있습니다.
로스 기록표는 복잡할 필요가 없습니다
처음부터 거대한 관리 시스템을 만들 필요는 없습니다.
예를 들어 매일 다음 정도만 기록해도 시작할 수 있습니다.
날짜 / 품목 / 투입량 / 상품량 / 로스량 / 로스율 / 주요 원인
예를 들어
8월 20일 / 로메인 / 200kg / 174kg / 26kg / 13% / 외엽 제거·시듦
정도로 남기는 것입니다.
여기에 필요하다면 나중에
수확시간,
입고시간,
원물온도,
작업자,
공급처,
보관기간
등을 추가할 수 있습니다.
처음부터 모든 데이터를 기록하려다가 포기하는 것보다
계속 기록할 수 있는 항목부터 시작하는 것이 낫습니다.
기록이 쌓이면 로스의 패턴이 보이기 시작합니다
하루 데이터 하나만 보면 큰 의미가 없을 수도 있습니다.
하지만 한 달, 두 달 쌓이면 비교가 가능해집니다.
특정 품목만 로스율이 높은지,
특정 공급처의 원물이 들어왔을 때 증가하는지,
여름에 높아지는지,
보관기간이 길어진 제품에서 증가하는지,
특정 원인의 로스가 반복되는지
찾아볼 수 있습니다.
이때부터 로스율은 단순한 퍼센트가 아니라 문제가 어디에서 발생하는지 알려주는 관리지표가 됩니다.
FAO 역시 효과적인 식품 손실 감소를 위해 손실을 측정하고 모니터링하는 체계의 중요성을 강조하고 있습니다.
핵심만 정리해보겠습니다
① 기본 로스율은 (투입량 - 상품량) ÷ 투입량 × 100으로 계산할 수 있습니다.
② 같은 작업이라도 수확량을 기준으로 할지 작업 투입량을 기준으로 할지에 따라 로스율이 달라질 수 있습니다.
③ 데이터를 비교하려면 계산 기준을 계속 동일하게 유지해야 합니다.
④ 같은 10% 로스라도 정상적인 정제 로스와 관리 실패로 발생한 폐기 로스는 의미가 다릅니다.
⑤ 로스율이 높다고 작업 문제라고 단정하지 말고 원물 상태와 품목, 작업기준 등을 함께 봐야 합니다.
⑥ 중량 로스뿐 아니라 금액으로 환산해보면 작은 로스율 차이가 실제로 얼마나 큰지 확인할 수 있습니다.
⑦ 외부의 평균 로스율보다 먼저 우리 작업장의 데이터를 쌓아 자체 기준선을 만드는 것이 중요합니다.
결국 로스율의 진짜 목적은
“오늘 몇 %가 나왔는가?”
를 보고하는 것이 아닙니다.
더 중요한 질문은
“왜 이 숫자가 나왔고, 어제와 무엇이 달랐는가?”
입니다.
로스율을 계산하는 것은 몇 초면 끝납니다.
하지만 원인을 함께 기록하기 시작하면 그 숫자는
채소가 어디에서 손실되고 있는지를 찾아주는 데이터가 됩니다.
그리고 데이터를 쌓다 보면 자연스럽게 다음 단계가 생깁니다.
로스가 많이 발생하는 원인을 찾았다면 실제로 어떻게 줄여야 할까요?
다음 프레시랩 노트 20에서는
**「채소 로스를 줄이려면 어디부터 바꿔야 할까? 현장에서 찾는 개선 포인트」**를 알아보겠습니다.