종합설비효율(OEE)은 제약 분야 전반에 걸쳐 매우 중요하다. 물론, 여기에는 그럴만한 이유가 있다. OEE는 계산 시 장비 가용성, 처리량 및 제품 품질을 고려하는 종합적인 수치를 말한다. 품질은 생명과학 분야에서 가장 중요하다. OEE는 제조 성능에 관한 정보와 이를 개선하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

프로세스분석기술(PAT)과 기타 고급분석기술이 고도화되면서 생명과학업계는 OEE에 직접적인 영향을 미치는 프로세스를 지속해서 감독할 수 있는 툴을 활용하고 있다.

최신 애플리케이션은 제조 데이터를 분석하고 편차를 정확히 찾아내 조치를 취할 수 있는 이들에게 중요한 정보를 제공함으로써 해결을 가속화하는 데 기여하고 있는 것이다.

분석은 블렌더, 리액터 또는 발효기 성능 개선에서 정제 처리량 및 살균 효과 최적화에 이르기까지 거의 모든 작업에서 OEE에 영향을 줄 수 있다. 분석과 데이터를 기반한 결정을 내리는 첫 걸음은 바로 ‘데이터’에서 된다. 그리고 모든 생명과학 기업들에게 분석 기반 결과로 가는 길은 다음 3개 질문과 함께 시작된다.

- 사업 목표가 무엇인가?
- 어떤 데이터를 이용할 수 있는가?
- 분석이 어떻게 데이터를 이용하고 더 나은 결정을 가능하게 하는 정보를 제공할 수 있는가?

그럼, 고급 분석이 어떻게 OEE를 개선하고 비즈니스 목표 달성을 돕는지 살펴보자. 우선 이상 감지는 대규모 수신 데이터 세트를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 스트리밍 분석 플랫폼의 전형적인 사용사례다. 이상 감지는 제약공장의 수많은 프로세스에 적용되며 제품 품질, 장비 가용성 및 처리량에 직접적인 영향을 미친다.

간단히 말해, 이상 감지는 프로세스를 지속해서 모니터링하고 무엇이 정상인지 학습한 다음 비정상적인 패턴이 감지되면 경보를 발생하는 구조다. 가령, 이상 감지는 비정상적인 온도 변동이나 배치에서 과도한 부식제 사용을 식별할 수 있다. 작업자는 적시에 정보를 확인해 이상 원인을 신속하게 파악하고 조치를 취할 수 있다.

마찬가지로, 장비 상태의 실시간 모니터링 및 분석은 예측 유지보수를 가능하게 하고 프로세스 성능을 개선하는 데 중요한 정보를 제공한다.

예를 들어, 발효기에서 공기 압축기의 상태를 모니터링하면 비정상적인 에너지 사용량이나 온도를 감지할 수 있으며 이는 임박한 고장의 주요 지표가 될 수 있다. 이와 같은 정보가 있는 작업자는 더 나은 결정을 내릴 수 있고, 예상치 못한 다운타임이 발생하기 전에 유지보수 일정을 계획할 수 있다.

고급 분석 프로젝트를 구현하는 모든 생명과학 기업의 궁극적인 비전은 OEE 개선이다. 구체적으로 말하면 직접적이고 긍정적인 재정적 영향을 미칠 전반적인 품질 및 성능 향상이다. 그렇다면, 어떻게 하면 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있을까?

우선 제조 프로젝트와 마찬가지로 분석 프로젝트를 처리해야 한다. 분석 프로젝트에서 기술 또는 업체 선택을 주요 활동인 것처럼 다루는 경우가 너무 많다. 그러나 우리 모두는 “공급업체가 제공하는 것을 단순히 지켜보는 것”은 결코 성공을 위한 레시피가 아니라는 것을 알고 있다.

즉, 프로젝트에 참여할 제조 현장의 주요 이해 관계자들로 구성된 팀과 함께 시작해야 한다. 비즈니스 목표와 구현 및 검증 주기를 포함하는 종합적인 프로젝트 계획을 수립해야 한다.

업체의 역량 조사도 필수다. 자신의 프로젝트와 유사한 범위의 프로젝트를 보여주는 업체 정보만큼 유용한 것은 없다.

아울러 검증 요구 사항을 고려해 항상 사전에 계획을 수립해야 한다. 분석은 본질적으로 상황에 따라 달라지고 사람의 결정을 지원하는 툴로 설계된다는 사실을 기억하자. 잠재적이지만 예상치 못한 편차 또는 결정에 대해 작업자에게 경고하는 메커니즘을 어떻게 검증할지는 생각해봐야 할 점이다.

무엇보다 ‘분석’이 모든 것을 해결해줄 수 있다는 것에 대한 생각을 버려야 한다. 분석, 특히 인공지능(AI/ML)이 모든 것을 해결할 수 있다는 믿음을 버려라. 

첨단 기술을 도입해 예측적 유지보수를 시도했으나 모든 고장을 미리 예측하지 못했다고 실망하지 말라. 간단히 말해, 이러한 기대는 현실적이지 않다. 완벽을 추구하는 성향을 피해야 한다. 대신, 언제든지 발생할 수 있는 것이 아니라 다시 발생할 수 있는 계획된 이벤트에 대한 유용한 정보를 제공하고 있는지 확인해야한다. 

글: 마이클 테이(Michael Tay) / 고급분석 프로덕트 매니저 / 로크웰오토메이션