제약 라인의 어디에 AI를 얹어야 하는가
AI 자체보다 어디에 얹을지가 중요합니다. 24년 동안 한국 제약사 라인에서 쌓인 데이터 위에서 학습한 AI - 예지보전 · 디지털 트윈 · OCR 3종.
지금 라인에서 이런 문제를 겪고 있다면
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설비가 갑자기 멈춰서 라인 전체가 손실. 사전 알림이 없으니 사후 대응만 가능하다.
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라인 가동 상태가 사무실에서 안 보인다. 무슨 일인지는 현장에 가야만 알 수 있다.
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표시문안 오류가 출하 후 발견되면 회수 · 과징금. 인쇄 단계에서 잡았어야 했다.
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AI 도입은 하고 싶지만, 제약 GMP 환경을 모르는 일반 IT 회사에 맡기기엔 리스크가 크다.
이렇게 해결합니다
AI 자체보다 '제약 라인의 어디에 AI를 얹어야 하는가'가 핵심입니다. 24년의 현장 데이터와 GMP 운영 노하우 위에서 학습한 AI만이 실사 환경의 라인에서 안정적으로 작동합니다.
라인에 직접 닿는 기능들
AI 예지보전 (CBM)
진동·전류·온도 데이터를 학습해 베어링 마모·이상 진동을 평균 6주 전 감지. 비계획 정지를 분기 평균 40% 감축한 운영 실적 (한풍제약 과립공정·공조기 기준).
디지털 트윈 + 3D LiDAR
공장 3D 모델 위에 MES·LIMS 실시간 데이터를 오버레이. 임원 회의실에서 라인 가동률·이상 알람을 동시에 확인 (한풍제약·한풍네이처팜 운영 중).
AI OCR 표시문안 검증
AI 비전이 카톤·라벨 표시문안을 텍스트화해 문안관리 DB와 자동 대조. 변경관리 누락·표기 오류를 인쇄 직후 라인에서 검출 - 회수·과징금 리스크 차단.
한국 제약 라인 데이터 학습
24년 누적된 한국 제약사 라인 데이터로 학습한 AI 모델. 일반 산업용 데이터셋 기반 솔루션 대비 GMP·KGMP 환경 적합성이 검증되었습니다.
GMS Suite 자동 기록
AI 알람·OCR 결과가 GMS의 일탈관리·변경관리에 자동 등록. 별도 시스템 이중 운영 부담이 사라집니다.
GMP Validation 완비
CSV(IQ/OQ/PQ) 자체 수행. AI 모델 학습 이력·변경 감사추적(21 CFR Part 11 준수)으로 실사 대응 가능.
도입 후 달라지는 것
자주 묻는 질문
Q. AI 솔루션은 GMS Suite 도입이 전제인가요?+
아닙니다. 단독 도입 가능합니다. 다만 GMS와 함께 사용하면 데이터 통합·자동 기록 측면에서 시너지가 큽니다.
Q. 예지보전은 어떤 설비에 적용 가능한가요?+
회전 설비(공조기 · 모터 · 터빈 · 펌프)에 1차 적합. 진동 · 온도 · 전류 센서 부착 가능한 설비라면 대부분 가능합니다.
Q. AI OCR은 기존 일련번호 시스템과 어떻게 연동되나요?+
PCS · BTS와 인라인 통합. 인쇄 후 즉시 OCR 검증 → 불량 시 자동 리젝트. 기존 라인 변경 최소화.
Q. 디지털 트윈 구축에 시간이 얼마나 걸리나요?+
공장 1동 기준 평균 8~16주. 3D 모델링 + IoT 센서 연동 + 대시보드 구성 포함.
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