데이터 과부하 문제로 어려움을 겪고 계십니까? 해결 방법이 있습니다.

제약 공장에서는 보통 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 단일한 공정 라인이나 검사 시스템에서 매일 테라바이트 규모의 데이터가 생성되는 것은 드문 일이 아닙니다.

그러나 제약 업계에서 수집되는 정보는 양적인 측면에서는 업계 상위권에 들지만, 수집되는 정보를 마이닝하여 제조 공정을 향상하는데 사용하고 있는지의 측면에서는 다른 업계들에 비해 한참 뒤집니다.

물론 여기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 그 중 가장 큰 이유 중 하나는 제약 업계가 특성 상 엄격하게 규제가 되기 때문입니다. 업계는 검증을 의무화하고, 품질 검증을 위한 데이터 분석에 보다 사후 대응적인 접근방식을 사용해왔습니다.

연속 생산으로의 이동

수십 여년 동안, FDA(미국 식품의약청)는 제약 업계가 새로운 스마트 기술을 구현해 의약품의 품질을 향상시키고 혁신을 가속화할 것을 종용해왔습니다.  

공정 분석 기술(process analytical technology, PAT) 규제 체제로 지원되는 이러한 기술들이 도입되면, 궁극적으로 업계는 배치 중심의 사고방식에서 보다 효율적인 연속 생산 접근방식으로 전환이 될 것입니다. 실제로, 여러 업계 선두업체들은 FDA의 지침으로 뒷받침되는 파일럿 프로젝트를 구현하여 이러한 방향으로 그 흐름의 추를 이동하고 있습니다.

한편, 현대적인 제약 공장들은 더 많은 데이터를 생산해내는 보다 정교한 센서와 계기를 생산 라인에 지속적으로 추가하고 있습니다. 그러나 수익성에 영향을 미칠 수 있는 핵심적인 정보를 파악하는데는 어려움을 겪고 있습니다.

데이터 정제

특허권 만료 시점이 다가오고, 연구 비용은 증가하며, 마진은 줄어들고 있는 오늘날의 환경에서, 제약회사들은 가능한 모든 곳에서 효율성을 향상시킬 수 밖에 없습니다. 그리고 많은 기업들이 생산 관리 시스템(MES)과 전자 배치 기록(EBR) 시스템으로 운영을 간소화했습니다. 그러나, 데이터 분석은 많은 레벨에서 제조를 최적화하는데 필요한 핵심 요소입니다.

데이터 분석에는 데이터를 추출하여 변수들 간에 존재하는 의미있는 상관관계를 파악하는 모델링이 포함됩니다. 그리고 이는 통찰 및 개선과 직결됩니다. 제약 공장에서, 데이터 분석은 다수의 변수와 관련된 문제를 해결하는데 사용될 수 있습니다.

그러나, 어떠한 접근방식이 데이터를 선별 및 정제하여 즉각적이며 또 장기적인 ROI를 확보할 수 있도록 해주는지 판별하는 것은 쉽지 않은 일입니다.

어떤 선택 옵션들이 존재할까요?

복잡한 데이터 수수께기를 풀기 위해, 제약회사들은 지금까지 두 가지 중 한가지 접근방식을 사용해왔습니다. 일부 기업들은 데이터 과학자들을 고용했습니다. 비용과 시간이 많이 드는 이러한 접근방식은 새로 고용된 과학자들에게 공정과 해결과제들에 대해 교육할 필요가 있고, 여러차례의 구현과 테스트를 거친 후 독립형 솔루션이 구현되는 경우가 대부분입니다.