제약 생산공정 최적화를 위한 공정 분석 및 품질 예측 모델

 

1. 서론: 품질이 아닌 ‘공정’을 설계하라

제약 산업에서 생산 공정은 단순한 제조 절차를 넘어, 의약품의 품질을 결정짓는 핵심 단계입니다. 전통적인 방식은 '끝단에서 품질을 확인'하는 방식이었다면, 최근에는 초기 설계 단계에서부터 품질을 내재화하려는 전략으로 진화하고 있습니다.

이러한 패러다임 변화의 중심에는 QbD(Quality by Design), PAT(Process Analytical Technology), 그리고 SPC(Statistical Process Control)가 있으며, 최근에는 AI 및 머신러닝 기법과 융합되어 예측 기반 품질 보장 시스템으로 진화하고 있습니다.

본 글에서는 제약 생산공정 최적화의 핵심 개념인 PAT와 QbD, 통계 기반 품질 관리(SPC), 그리고 최신 AI 융합 사례까지 심도 있게 다뤄보겠습니다.

제약 생산공정 최적화를 위한 공정 분석 및 품질 예측 모델

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2. QbD(Quality by Design): ‘품질’은 설계되는 것

2.1. QbD란 무엇인가?

QbD는 ICH 가이드라인(Q8-Q11)에 의해 정의된 개념으로, 의약품 개발 초기부터 품질 목표를 설정하고, 그에 맞춰 공정과 제조 환경을 설계하는 접근법입니다.

2.2. 핵심 구성 요소

구성 요소                                                                   설명

QTPP (Quality Target Product Profile)	최종 제품이 달성해야 할 품질 특성 (예: 생체이용률, 안정성 등)
CQA (Critical Quality Attributes)	제품 품질에 중대한 영향을 미치는 물리·화학적 특성
CPP (Critical Process Parameters)	품질에 영향을 미칠 수 있는 주요 공정 파라미터 (온도, 압력 등)
Design Space	공정 변수의 조합으로 품질을 확보할 수 있는 허용 범위
Control Strategy	공정의 일관성을 확보하기 위한 제어 전략

 

QbD는 단순한 매뉴얼 방식이 아닌, 데이터 기반 의사결정과 리스크 기반 평가를 통해 공정 개발과 생산 안정성을 확보하는데 기여합니다.

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3. PAT(Process Analytical Technology): 실시간 품질 모니터링의 핵심

3.1. 정의와 목적

PAT는 제조 과정 중에 실시간으로 품질 특성을 측정, 모니터링, 제어할 수 있도록 하는 시스템을 말합니다. FDA는 PAT를 통해 "품질을 검사하는 것이 아니라, 제조 공정을 이해하고 제어하는 문화"를 확산시키려 합니다.

3.2. PAT의 구성 요소

• 센서 기반 분석기: Near-Infrared (NIR), Raman Spectroscopy, Mass Spectrometry 등
• 모델링 및 예측 알고리즘: 다변량 분석(PLS, PCA), 머신러닝 기반 예측 모델
• 실시간 데이터 수집 및 제어 시스템: SCADA, PLC 등 자동화 제어와 연동

3.3. 활용 예시

공정 단계                                             PAT 적용 예시

혼합(Mixing)	NIR를 활용한 균질도 실시간 평가
건조(Drying)	Raman 분석을 통한 잔류 수분 측정
정제(Tableting)	정제 강도, 두께 등의 실시간 비파괴 측정
코팅(Coating)	UV 센서를 통한 코팅 두께 정량화

 

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4. SPC(Statistical Process Control): 공정의 통계적 제어

4.1. SPC의 역할

SPC는 생산 공정에서 발생하는 변동성을 통계적으로 분석하고, 품질 이상 여부를 조기에 탐지하는 도구입니다. 이는 생산된 제품이 사양을 만족하는지 여부뿐 아니라, 공정이 정상적인 상태에 있는지를 감지하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

4.2. 주요 기법

• 관리도(Control Charts): X̄-R chart, p-chart 등
• 공정능력지수(Cp, Cpk): 공정의 안정성과 품질 수준을 수치화
• ANOVA, 회귀분석: 공정 파라미터 간 상관관계 도출

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5. QbD + PAT + SPC 융합: 디지털 품질 생태계의 완성

이 세 가지 전략은 서로 독립적인 것이 아니라, 통합되어 하나의 예측형 품질 보증 체계로 발전합니다.

• QbD: 설계 초기단계에서 위험요소를 분석하고 관리 전략을 세움
• PAT: 실시간으로 공정 상태를 감시하고, 이상 징후를 자동 탐지
• SPC: 통계적으로 공정 안정성을 확인하고, 개선점을 도출

예를 들어, 혼합 공정에서 균질도를 평가한다고 가정해 봅시다.
QbD 단계에서 균질도를 CQA로 정의하고, 혼합 시간과 속도를 CPP로 설정합니다. PAT 센서를 통해 실시간으로 NIR 스펙트럼을 측정하고, SPC 관리도를 통해 생산 배치 간의 편차를 분석하여 즉각적인 피드백 제어가 가능합니다.

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6. AI 및 머신러닝 기법과의 융합

6.1. 왜 AI인가?

기존 통계 기반 모델은 선형적 관계와 정의된 변수만을 다루는 데 한계가 있었지만, AI는 비선형적이고 고차원적인 데이터 구조를 이해하고 예측하는 데 강점을 보입니다.

6.2. 대표적 융합 사례

[사례 1] 공정 변수 → 품질 예측 (Regression/Classification)

• 데이터: 온도, 습도, 압력, 회전속도 등 수십 개의 센서 데이터
• 목적: API 함량 또는 정제 강도 예측
• 알고리즘: Random Forest, XGBoost, Neural Networks
• 성과: 공정의 미세한 이상 징후를 조기에 탐지하여 불량률 최소화

[사례 2] 이상 탐지 (Anomaly Detection)

• 기법: Autoencoder, Isolation Forest, PCA 기반 이상치 감지
• 적용: 배치 간 품질 편차가 발생하는 원인 규명
• 효과: 수동 검사보다 수십 배 빠르게 이상 배치 식별

[사례 3] Digital Twin 기반 시뮬레이션

• 개념: 실제 공정과 동일한 디지털 복제 공정 구축
• 활용: CPP의 변화가 CQA에 미치는 영향 시뮬레이션
• 장점: 실험 없이 공정 개선안 도출 가능

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7. 실제 도입 사례

[국내 사례] 한미약품 – PAT 기반 스마트 팩토리 구축

한미약품은 충북 오송공장에 실시간 센서 기반 공정 분석 시스템을 도입하여 PAT 구현을 선도하고 있습니다.

• 정제 공정에서 NIR 분석을 활용해 정제 강도와 함량을 자동 측정
• 머신러닝 기반 예측 모델로 공정 조건을 실시간 보정
• 품질 이상 발생 시 즉각 알람 및 공정 중단 → 불량률 40% 감소

[해외 사례] 노바티스 & IBM Watson

노바티스는 IBM과 협력하여 AI 기반 품질 예측 모델을 도입하였습니다.

• 수천 건의 배치 데이터를 머신러닝에 학습시켜 품질 이상 예측
• CPP와 품질 간 비선형 관계를 모델링하여 실시간 공정 제어
• 약물의 제조 실패율 30% 이상 감소

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8. 도전 과제 및 향후 전망

과제                                                        설명

데이터 품질 및 정합성	센서 오차, 레이블 미비 등 데이터 수집의 신뢰성 문제
규제 기관의 수용성	AI 기반 공정 예측이 GMP 규제 기준에 맞는지 여부
현장 기술자와 AI 간 간극	모델의 해석 가능성과 실제 운영자의 이해 간 괴리
디지털 전환 인프라	구식 장비가 혼합된 제조 환경에서 PAT 및 AI 도입 한계

 

향후 전망

• GMP 기반 ‘실시간 릴리스(RTRT)’ 활성화: 품질 검사를 제조 중에 완료하고, 제품을 실시간 출하하는 체계
• 클라우드 기반 통합 품질 플랫폼: 제조 데이터, 시험 결과, AI 예측 정보를 하나의 플랫폼에서 통합 분석
• Explainable AI(XAI) 기술을 활용한 공정 해석성 강화

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9. 결론: 품질을 예측하는 공정이 제약의 미래다

AI, QbD, PAT, SPC는 각각 독립적인 기술이지만, 이들이 융합될 때 제약 생산공정은 완전히 다른 차원의 효율성과 안정성을 얻게 됩니다. ‘품질을 확인하는 제조’가 아니라, ‘품질을 내재화한 제조’가 가능해지며, 이는 단순한 비용 절감 차원을 넘어 환자 안전과 신뢰 확보라는 본질적 가치를 제공합니다.

이제 제약 생산의 핵심은 단순한 '양산'이 아닌, 지능형 품질 시스템의 설계와 구현에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.