제약/바이오 기업들은 지속 가능한 성장과 수익성 확보를 위해 파이프라인을 다각화하고, 바이오 의약품과 복제약의 비중을 확대하는 등 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 이 과정에서 많은 시간과 자원이 필요한 신약 개발 영역에 AI 기술을 도입하는 움직임이 활발해지고 있으며, AI는 R&D를 넘어 생산 품질, 마케팅 등 전반적인 업무로 활용 범위를 넓혀가고 있습니다.
신약 개발, 약물 효과 평가 등을 위한 효과적인 데이터 활용이 더욱 중요해지고 있으며, 로봇 기반 실험 자동화 등 기술의 발전과 활용이 빠르게 진행되고 있습니다. 아울러, 의약품 제조 품질 및 콜드체인 관리 기준 강화에 따라 규제 대응 역량이 중요해지고 있으며, CDMO(Contract Development and Manufacturing Organization), 제약 전문 3PL(Third Party Logistics) 등 운영 효율화를 위한 서비스 전문화도 가속화되고 있습니다.
R&D 혁신
제약/바이오 시장과 고객의 요구는 빠르게 변화하고 있으며, 기업들은 기술 경쟁력을 확보하는 동시에 개발 기간을 단축하고, R&D 자원과 비용을 효율적으로 운영해야 하는 과제에 직면해 있습니다.
AI 기반 제품 개발, 실험 데이터의 디지털 전환, 실험실 자동화를 통한 R&D 혁신은 신제품 개발을 가속화하고 생산성을 향상합니다.
L사, T사 등 주요 제약/바이오 기업은 LG CNS Multiomics Platform을 통해 유전체 데이터 분석과 단백질 구조 예측에 AI를 도입함으로써 진단 솔루션과 신약 개발을 가속화하고, 로봇 기반 실험실 자동화 시스템을 통해 단순·반복 업무를 자동화하고, 가상·무인 실험 기반을 확보하여 R&D 생산성을 크게 향상하고 있습니다.
제조 공정 디지털화
제약/바이오 기업의 '생산 효율 최적화', '안정적 품질 관리' 및 '제조 경쟁력 강화'를 위해서 제조 공정 및 생산, 변경 데이터의 엄격한 표준화 및 연계와 실시간 모니터링은 필수 요소가 되었습니다.
AI와 빅데이터를 활용한 제약/바이오 기업의 제조 공정 디지털화는 시장 분석, 설계 자동화, 가상 시뮬레이션 등을 통해 기획 기간을 단축하고, 기준 정보, 생산계획, ERP, MES, DW 등 주요 생산 시스템의 프로세스 혁신을 지원합니다.
제약 기업 D사는 LG CNS와 함께 제약 산업에서 요구되는 복잡하고 엄격한 규정을 반영한 생산실행 시스템을 구축하고, 원자재 관리부터 포장까지 전 공정을 자동화함으로써 글로벌 수준의 생산 및 품질 관리를 실행하고 있습니다.
물류 자동화 최적화
제약 파이프라인의 확대와 바이오 의약품 수요 증가로 인해 자동화 물류 창고, SCM(Supply Chain Management) 혁신, 콜드체인 물류의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 하지만 기존 방식으로는 복잡해지는 물류 환경에 효과적으로 대응하고, 최적의 프로세스를 운영하는 데 한계가 있습니다.
자동화, 무인화, AI 기술을 활용한 물류 최적화는 최신 설비 자동화 플랫폼과 최적화 알고리즘, RaaS(Robot as a Service) 등을 통해 제약 바이오 기업에 최적화된 물류 운영 계획 수립 및 실행 능력을 극대화하고 비용 절감과 운영 효율성 향상을 동시에 실현합니다.
K사는 원료동 창고의 자동화를 통해 공간 활용도를 높이고, AMR(Autonomous Mobile Robots)을 활용한 칭량 및 샘플링 등 업무 수행 방식의 혁신으로 인건비 절감과 작업 속도 향상, 품질 개선을 추진하고 있습니다. L사는 정온 제품과 소품종 제품을 포함한 다양한 품목의 생산 입고부터 출고까지 전 공정을 완전 자동화함으로써 물류 효율을 극대화하고 있습니다.
AI 안전 환경, 규제 대응
제약/바이오 산업에서 안전과 환경 관련 법규 및 규제에 대응하는 것은 단순한 의무를 넘어, 기업의 안전·환경 수준은 구성원 보호와 사회적 책임 측면에서 중요한 경쟁력으로 평가되고 있습니다.
AI 기술을 기반으로 한 환경안전 통합 관제, Process Safety Knowledge Hub, AI Risk Assessment는 현장 사고를 사전에 예측·방지하고, 직원들의 안전 실행 수준을 높이며, 다양한 규제에 효율적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
예를 들어, LG CNS의 생성형 AI PSM(Process Safety Management) Interview Skill-up 솔루션을 도입한 C사는 AI와의 면담 실습을 상시화하여 면담 준비에 소요되는 시간과 비용을 줄이고, 구성원의 안전 의식을 자연스럽게 높일 수 있었습니다.
산업 특화 AI 서비스 생성, 활용
산업용 AI의 효과적인 활용을 위해서는 어떤 업무에 AI를 적용할 수 있는지에 대한 판단력과 현장 데이터에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 담당자가 AI 과제를 쉽고 효율적으로 수행할 수 있는 AX 환경과, 실질적인 성과를 창출할 수 있는 산업 특화 AI 서비스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.
LG CNS에서 제공하는 생성형 AI 플랫폼은 작업 현장 중심의 AI 과제와 AI 서비스를 직접 수행할 수 있도록 지원하며, 연간 제품 품질 검토(Annual Product Quality Review, APQR) 작성을 위한 APQR for Bio Pharma 솔루션을 제공합니다.
제약/바이오 기업 C사는 해당 솔루션을 도입해 수작업으로 진행되던 APQR 업무를 생성형 AI 기반으로 자동화하고, 글로벌 표준 리포트를 신속하게 생성함으로써 연구개발과 품질 평가 과정을 효율화하고, 제품 생애주기 전반의 품질 관리 역량을 강화할 수 있게 되었습니다.
