당신의 디지털 플랜트는 얼마나 성숙합니까?

현재 재택근무와 사회적 거리두기 시대에서 대부분의 사람들은 디지털 플랜트에 대해 들어보았을 것입니다. 하지만 공장 관리자를 위한 보다 통합된 시설로 전환하는 방법에 대한 지침이 거의 없는 경우가 대부분입니다. 제약 산업에서는 디지털 플랜트 성숙도 모델(Digital Plant Maturity Model, DPMM)이 이에 대한 로드맵을 제공합니다. 하지만 대부분의 공장이 디지털 사일로 방식으로 운영되고 있습니다. COPA-DATA의 제약 산업 매니저 Giuseppe Menin이 제약 산업에서 확장 가능한 소프트웨어를 사용하여 디지털화를 마스터할 수 있는 방법에 대해 알려드립니다.

 

DPMM은 11개의 주요 바이오 제약 회사 전문가 20명이 협업하여 개발된 모델입니다. 시스템은 종이 기반의 작업부터 완전히 자동화된 미래의 '적응형' 공장까지, 제약 공장의 다양한 성숙 단계를 관리하기 위해 만들어졌습니다. 대부분의 제약 공장이 디지털 초기 단계에 있다는 의견입니다.

 

다른 산업 분야와 달리 제약 제조업체는 규제 당국을 준수하기 위해 주로 품질 및 규정 준수에 중점을 두어야 합니다. 결과적으로 제약 산업의 디지털화는 식음료 및 자동차와 같은 다른 산업에 비해 뒤쳐져 있습니다. 실제로 많은 곳에서 소위 디지털화 이전의 플랜트(pre-digital plant) 또는 디지털 사일로(DPMM의 5단계 중 1단계와 2단계)로 운영되고 있습니다.

 

 

미래를 위한 준비

디지털화 이전의 공장은 종이 처리에 의존하는 시설을 의미합니다. 낮은 수준의 자동화와 기본적인 PLC(Programmable Logic Controller) 메커니즘에 의존하는 1단계의 시설은 디지털화의 시작점에 있습니다. 2단계의 플랜트는 조금은 더 발전되었지만, 디지털 사일로로 설명됩니다. 연결되지 않은 공장에서 기계들은 격리되어 작동합니다.

 

계층적 DPMM 모델을 통해 기업은 디지털화 상태를 계획하고, 기술적으로 성숙하기 위한 단계를 계획할 수 있습니다. 하지만, 이런 변화가 필요한지에 대한 확신이 없을 수 있습니다.

 

제약 제조업체들은 효율성 개선에 대한 부담감을 갖고 있습니다. 증가하는 가격 경쟁, 개인 맞춤형 의약품에 대한 수요 및 점점 더 복잡해지는 규정으로 인해 제약 산업은 운영을 조정하거나 뒤쳐질 수도 있는 위험에 처해 있습니다.

 

개인 맞춤 의학품을 예로 들어 보겠습니다. 치료에 대한 획일적인 접근 방식에서 벗어나서 이러한 트렌드는 제조 단계에서 모든 환자의 개별 요구에 맞게 맞춤화 된 약물 생산을 요구합니다. 그러나 배치 생산에서 더 작은 규모의 의약품에서 이러한 제조는 많은 문제를 초래합니다. 사실 디지털 이전의 공장에서 개인 맞춤형 의약품을 생산하는 것은 거의 불가능합니다.

 

미래의 제약 공장에서는 디지털화가 필수적입니다.

 

 

더 스마트한 제약을 위한 소프트웨어

데이터 무결성은 제약 제조업체에게 디지털화가 필수적인 이유를 보여주는 가장 좋은 예시 중 하나입니다. 디지털 이전의 공장과 종이 기반 운영 및 보고서에 의존하는 공장은 데이터의 정확성을 보장할 수 없습니다. 결과적으로 데이터 무결성 준수는 복잡하고 비효율적이며 많은 비용을 발생시킵니다.

 

자동화된 하드웨어는 더 많은 제품을 처리할 수 있도록 하지만, 효과적인 통신 시스템 없이는 불가능합니다. 수직 및 수평 머신 데이터 통합 ​​없이는 작업자는 여전히 로그인, 레시피 설정, 머신 시작 등 여러 머신에서 직접 명령을 실행해야 합니다. 디지털 성숙도 향상을 위해 제조업체는 공장의 통신을 늘려야 합니다.

 

이를 해결하기 위해 공장에서는 역사적으로 MES(제조 실행 시스템)를 사용해 왔습니다. 그러나 많은 비용 지출과 긴 공정 시간으로 제약 부문에서는 일반적으로 사용되지 않습니다. 대신 제조업체는 연결에 대한 유연한 접근 방식을 선택해야 합니다. 작게 시작하여, 차후 점진적으로 확장할 수 있습니다.

 

 

확장 가능한 디지털화

가상의 제약 제조 시설을 예로 들어 보겠습니다. 격리된 기계로 작동하는 경우, 데이터 무결성 준수에 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 공장 전체에 MES를 배포하는 것과 달리 공장 관리자는 더 작은 관리 시스템을 사용하여 제어, 효율성 및 규정 준수 측면에서 유사한 이점을 제공할 수 있습니다.

 

이 접근 방식에 따라 라인 실행 시스템은 새로운 배치 설정을 단순화하고, 레시피 관리를 자동화하여, 전체 제조 라인에 대한 단일 제어 지점을 운영자에게 제공할 수 있습니다. 또한 COPA-DATA의 zenon과 같은 지능형 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 이러한 작업을 제어하고, 라인 기반 사용자 관리, 감사 추적, 데이터 수집 및 보고를 생성할 수 있습니다. 이 방법을 테스트한 후, 공장은 더 많은 기계 및 제조 라인을 포함하도록 이 소프트웨어의 사용을 확장할 수 있습니다. 이 과정만으로 공장은 DPMM의 3단계로 향하고 있습니다.

 

이상적인 세계에서 배포된 소프트웨어는 공급업체에서 환자까지 완전한 종단간 가치 사슬 통합인 플랜트 운영에 대한 완전하고 총체적인 관점을 제공합니다. 그러나 대부분의 제약 제조업체가 DPMM의 수준 1과 2에 도달하는 환경에서는 확장 가능한 접근 방식이 더 현실적입니다.

 

이 기사는 Giuseppe Menin의 LinkedIn 계정에서도 확인하실 수 있습니다.

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