"종근당 천안공장, AI 스마트 팩토리로 글로벌 경쟁력 확보"

공정 데이터 수집, 지능형 감시 시스템 등 AI 관련 인프라 마련
'예측적 공정·품질관리' 등 세 가지 축으로 스마트 팩토리 구축
인공지능, 시뮬레이션 통해 공정 최적화나 품질 수준 예측
연간 제품 품질평가 자동화로 업무 효율성·의약품 품질 향상
AI 기반으로 제조 설비 이상 감지해 문제가 발생하기 전 대처

문근영 기자 (mgy@medipana.com)2025-04-30 06:00

변형원 종근당 생산본부장 전무. 사진=문근영 기자
[메디파나뉴스 = 문근영 기자] "종근당 천안공장 비전은 '디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)'과 인공지능(AI)을 기반으로 지능형 '스마트 팩토리(Smart Factory)'를 구축해 글로벌 의약품 제조 경쟁력을 확보하는 것이다.“

변형원 종근당 생산본부장(전무)은 29일 제약업계, 식품의약품안전처 등 정부 관계자가 모인 자리에서 종근당이 추진 중인 지능형 스마트 팩토리 구축 계획을 설명하며 이같이 강조했다.

이날 변 전무는 "2016년부터 2022년까지 모든 데이터를 디지털로 전환하기 위한 인프라를 구축했다"며 "지난해까지는 공정 데이터 수집부터 지능형 감시 시스템까지 인공지능 관련 인프라 구축을 완료했다"고 말했다.

이어 "해당 기간에 '메타버스 팩토리'나 '디지털 트윈' 같은 국책 과제를 같이 수행한 바 있다"면서 "올해부턴 이런 인프라를 바탕으로 인공지능 활용을 고도화하고 최적화하는 작업을 진행 중"이라고 부연했다.
29일 종근당 임직원이 천안공장 내부에서 지능형 스마트 팩토리를 설명하고 있다.
이와 관련, 종근당 천안공장은 세 가지 축을 중심으로 지능형 스마트 팩토리를 구축하고 있다. 세 가지 축은 '예측적 공정·품질관리', '인공지능 기반 품질 경영 시스템', '인공지능 기반 설비 운영'이다.

회사 자료에 따르면, 예측적 공정·품질관리는 앞서 언급한 인프라에서 나온 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 구축해 공정·품질 변수를 예측할 수 있는 기반을 마련하는 것을 의미한다.

일례로 인공지능을 통해 실시간으로 의약품 제조 공정을 최적화하고 제조 설비를 자율 제어하는 방식이다. 아울러 공정·품질 최적값을 예측하고, 시뮬레이션을 진행하거나 공정 모델링하는 게 예측적 공정·품질관리에 속한다. 

변 전무는 "데이터를 수집하는 인프라를 바탕으로 인공지능 학습 모델을 구축해 모델링한다"면서 "지금도 계속해서 인공지능을 공부시키고 있고, 해당 인공지능이 시뮬레이션을 통해 공정 최적화나 품질 수준을 예측한다"고 설명했다.

인공지능 기반 품질 경영 시스템은 AI를 활용해 품질 평가를 자동화하는 구조를 가리킨다. AI를 기반으로 의사결정을 내리고, 품질 일탈을 비롯해 변경 등 관리를 AI가 처리하는 방식이다.

특히 종근당은 올해 생성형 인공지능을 기반으로 '연간 제품 품질평가(APQR)' 자동화 구조 구축을 마무리할 계획이다. APQR 자료 수집, 요약, 정리 등 업무 효율성을 높이고, 제품 품질 향상을 위해서다.

변 전무는 이에 대해 "굉장히 많은 품목을 생산하고 있는데, 이런 품목을 전부 평가해야 하기에 많은 인력과 시간이 필요하다"면서 "인공지능이 관련 데이터를 수집하고, 통계 자료에서 인사이트를 찾아내는 등 업무를 처리할 수 있을 것"이라고 말했다.

지능형 스마트 팩토리 구축에서 세 번째 기둥인 AI 기반 설비 운영은 의약품 품질에 영향을 미치는 제조 설비를 실시간으로 모니터링하고 설비 이상을 감지해 문제가 발생하기 전에 예방하는 게 핵심이다.

공조기 진동, 소리를 인공지능이 분석하고 '예지보전'하는 방식은 대표적인 사례다. 예지보전은 설비 고장을 미리 예측해 유지보수하는 기능을 의미한다. 변 전무는 이와 관련해 "과거에는 아주 경험이 많은 사람이 인지했던 것을 AI가 감지하고 분석해서 설비 문제를 사전에 방지하는 것"이라고 부연했다.

AI 기반 설비 운영은 지능형 CCTV도 포함하고 있다. 지능형 CCTV는 사람이 24시간 상주하면서 관제 시스템을 확인하는 게 아니라, AI가 CCTV에서 작업자 위험 등 문제를 감지하고 담당자에게 알려주는 방식으로 움직인다.
 

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