"스마트 공장으로 품질적으로는 국내외 실사를 성공적으로 수검하고 있고, 생산성 측면에서도 생산성 지표가 40% 개선됐다. 장기적으로 스마트 공장 5단계를 달성해 미래 의약품 생산 공장의 표준 모델을 만들어내는 '선도형 공장'이 되고자 한다."

이승하 대웅제약 생산본부 센터장(오송공장장)은 오송공장에 대해 자동화를 통해 오류가 없는 '스마트 공장'이라고 강조하며 이 같은 목표를 제시했다. 스마트 공장을 방향으로 잡아 2017년 총 2100억원을 투입해 준공된 대웅제약 오송공장에 대해 그는 "스마트 공장의 큰 방향은 자동화, 무인화, 디지털화다"라며 "제조 공정마다 인위적 오류를 원천적으로 방지하는 다양한 IT 솔루션을 통해 품질을 확보하고 글로벌 요구 수준 이상의 데이터 관리 역량을 구현하는 한편, 인위적 오류를 방지할 수 있는 생산 시스템, 위변조가 불가능한 디지털 데이터 관리 시스템, 실시간 환경 및 공정 모니터링 시스템을 통해 높은 수준의 품질 경쟁력과 원가 제조 경쟁력을 확보하고 고도로 훈련된 전문가를 육성하여 경쟁력 부분에서 초격차를 만들어 내는 공장이 되고자 한다"는 목표를 전했다.

특히 품질 면에서는 실시간으로 공정 진행 상태를 모니터링·제어할 수 있고, 데이터의 변질 등이 불가능하다고 이 센터장은 누차 강조했다. 그는 "오송공장은 종이 없는(paperless) 공장 컨셉으로 제조시험 기록 및 모든 로그가 자동으로 기록되고 관리되고 있다"며 "공장운영에 필요한 IT시스템이 모두 구축돼 원자재 입고부터 완제품 출하까지 실시간으로 공정 진행상태를 모니터링 및 제어가 가능하다"고 설명했다.

스마트 공장의 성과는 최근 진행된 브라질 식의약품감시국(ANVISA)의 제조·품질 관련 실사를 통해 입증되기도 했다. 이 센터장은 "지난 4~7일 진행된 실사에서 '지적사항 없음(Zero Observation)'이라는 피드백을 현지 파트너사 및 실사관으로부터 들었다"며 "다음 달 중으로 인증서를 받을 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 전했다. 이어 "생산성 측면에서도 생산성 지표가 40% 개선됐으며 원가율은 30% 이상 절감되는 성과를 확인했다"고 귀띔했다.

특히 ANVISA 실사 과정에서는 스마트 공장이라는 덕을 톡톡히 봤다고 이 공장장은 강조했다. "우수 의약품 제조 및 품질관리 기준(GMP) 인증에서 가장 중요한 건 '데이터 통합(data integration)'"이라고 강조한 그는 "우리는 데이터 수정·변경 등이 불가능한 시스템"이라며 "이런 시스템이 갖춰져 있지 않다면 매우 많은 문서로 설명해야 하지만, 조작이 불가능하다는 시스템의 특징을 이해한 후로는 실사의 난이도가 편해졌다"고 전했다.

이 공장장은 이 같은 스마트 공장의 구축에 있어서 IT 개발 역량을 내재화했다는 점도 대웅제약의 큰 장점으로 꼽았다. 대웅제약은 현재 자회사로 디지털 헬스케어 솔루션을 제공하는 아이디에스앤트러스트(ids&Trust)를 갖고 있다. 오송공장에서 쓰이고 있는 실험실정보관리시스템(LIMS) 등의 시스템을 모두 아이디에스앤트러스트에서 만들었다. 이 공장장은 "제약산업을 가장 잘 아는 건 제약사라고 생각한다"며 "제약산업에 대한 정확한 이해를 갖고 특성화된 솔루션을 만들었고, 실제 다른 회사에서 이를 구입해 운용하기도 하고 있다"며 상당한 경쟁력을 갖췄다고 강조했다.

오송공장의 다음 목표는 스마트 공장의 최고 단계인 5단계다. 2019년 3단계에 이어 지난해 4단계 인증을 받은 상태다. 4단계는 시뮬레이션을 통한 사전 대응 및 의사결정 최적화가 가능한 수준으로 오류나 공정 변경이 없다면 대부분의 공정에 사람의 개입이 필요 없는 수준이다. 마지막 5단계로 올라서면 모니터링부터 제어, 최적화까지 자율로 가능한 상태로 공정 변경, 오류 대응 등을 모두 인공지능(AI)이 실시간으로 대처가 가능한 완전 무인화·완전 자동화의 수준으로 평가된다.

이 공장장은 "사실 제약 산업에서 (5단계처럼) 의사결정을 AI가 하는 건 아직은 위험 요소가 있다고 본다'면서도 "선도형 공장, 글로벌 표준공장이 되고자 하는 목표하에 큰 비전으로 5단계 달성을 하고자 한다"고 말했다. 이를 위해 우선은 타정 공정의 완전 무인화를 3년 내 달성하겠다는 목표도 내놨다. 타정은 과립·혼합된 혼합물을 우리가 먹는 알약 형태로 바꾸는 공정을 뜻한다. 그는 "타정과 선별은 충분히 알고리즘을 만들어 AI를 통한 운영이 가능할 것으로 본다'며 "3년 이내에 타정, 5년 이내에 선별, 10~20년 내에는 모든 공정의 완전 자동화를 목표로 하나하나 만들어보고자 한다"고 전했다.

또한 품질 면에서도 이미 상당한 경쟁력을 갖춘 만큼 향후 다른 규제기관의 GMP에 대한 도전 의지도 드러냈다. 이 공장장은 "거의 나온 것으로 기대하고 있는 ANVISA의 GMP 획득도 상당한 성과"라며 "향후 펙수클루, 엔블로 등의 주요 제품의 해외 시장 진출 전략에 맞춰서 미국, 유럽 등의 GMP도 충분히 도전 가능하다"고 말했다.