글로벌 제약 및 의료 회사인 사노피(Sanofi)의 백신 제조 책임자인 메리 오츠(Mary Oates)는 ‘과학의 기적을 추구하여 사람들의 삶을 향상시킨다’는 회사의 미션에 따라 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 사노피가 생명을 구하는 의약품의 제공 속도를 높일 수 있었던 혁신적인 기술은 무엇이었을까요? 바로 버추얼 트윈입니다. 컴파스는 오츠에게 사노피가 이 과학적으로 정교한 시각화 기술을 백신 제조 공장과 공정에 적용하여 어떻게 개선점을 테스트하고 개량하여 구현해내고, 이를 통해 품질을 향상시키고 비용을 절감하며 작업자의 안전을 개선하는 동시에 충분한 의약품 공급을 확보할 수 있는지 물었습니다.
버추얼 트윈 기술은 사노피와 같은 백신 제조 기업에 어떤 이점이 있는지, 사노피의 예를 들어 설명해주실 수 있습니까?
버추얼 트윈은 디지털 세계에서 구축, 모델링, 학습, 개선과 같은 활동을 할 수 있고 계획한 대로 흘러가지 않더라도 그 결과에 영향을 받지 않습니다. 트윈 기술로 우리의 계획을 테스트하여 실제로 실행하기 전에 목표를 달성할 수 있을지, 아니면 새로운 계획을 세워야 하는지를 알 수 있습니다. 예를 들어, 우리 공장 중 하나에서 생산량이 증가할 예정이었고 세척 구역에서는 이미 병목 현상이 일어나고 있었습니다. 매우 단순한 상황입니다. 오염된 제제 탱크를 가져와서 분해, 청소, 재조립 및 멸균을 진행한 다음 다시 생산으로 보내면 됩니다.
매우 간단한 절차이지만 세척 영역의 구성 요소 사이에 엄청난 양의 상호작용이 필요합니다. 우리의 목표는 해당 영역을 확장하지 않고도 제조량을 확대할 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 그래서 답을 얻기 위해 버추얼 트윈을 구축하기로 결정했습니다.
트윈을 구축하는 데 사용한 데이터는 무엇입니까?
이 공장은 데이터 수집 센서가 없어서 수동으로 데이터를 수집해야 했습니다. 우리는 자격증이 있는 작업자와 장비를 선정하고 각 단계에서 장비를 사용하는 시간을 확인했습니다.
또한 정기적인 유지보수와 비정기적인 유지보수에 필요한 시간도 살펴보았습니다. 예를 들어, 장비가 얼마나 자주 고장이 나서 서비스가 중단될 수 있는지를 확인했습니다. 우리는 SOP[표준 운영 절차]를 살펴보았습니다. 작업자들이 따라야하는 절차는 무엇이며 어떤 순서로 따라야 할까요? SOP에 기재되지 않은, 서면으로 확인할 수 없는 작업 방식들도 확인했습니다.
작업자들과 대화도 나누었습니다. 어떻게 일하는지를 물었고, 점심 식사는 어떻게 하는지, 휴식 시간은 어떻게 운영하는지, 절차는 어떻게 구성하는 지 등 기록되지 않는 부분들을 확인했습니다. 또한 작업이 진행되는 구역을 관찰하고 일어나는 모든 일을 문서화했습니다. 이렇게 하는데 3개월이 걸렸는데, 이것이 매일 세척 구역이 운영되는 진정한 방식이라는 확실한 데이터를 확보하고 싶었기 때문입니다.
그때부터는 어떤 과정을 거쳤습니까?
이렇게 노동 집약적인 정보를 모두 수집한 후 데이터를 버추얼 트윈 소프트웨어에 입력하고 전체 공정을 모델링했습니다. 그리고는 트윈의 장점을 살려 매개변수를 조정했습니다. 매개변수를 하나씩 조정하기도 하고 종합적으로 조정하기도 해서 어떤 차이가 있는지 확인한 후 세척 구역을 확장할 필요가 있는지 평가했습니다.
또한 상황을 개선하는데 도움이 될 것이라는 작업자들의 직감에 기반한 제안들도 테스트했습니다. 놀랍게도 대부분의 경우, 그들의 직감은 잘못된 것으로 판명되었습니다.
예를 들어, 트윈 기술은 세척 스테이션이나 오토클레이브를 추가하더라도 공정 상의 병목 현상이 더욱 심화될 뿐임을 보여주었습니다. 대신 세척 구역의 전체 용량을 늘리기 위해 많은 구역을 최적화해야 한다는 사실을 발견했습니다. 맞습니다. 우리가 확인한 개선점들을 적용하는 것으로도 세척 구역의 자원을 늘리지 않고 생산량을 늘리는 것이 가능하다는 것을 알게 됐습니다. 지금은 이를 구현하는 단계에 있습니다.
이 프로젝트에서 또 무엇을 배웠습니까?
버추얼 트윈의 장점은 무언가를 시도해도 실패를 반복할 수 있고 트윈 기술을 구축하는 것 외로 물리적 영역을 연결하거나 리소스 관련 지출에서 비용이 들지 않는다는 것입니다. 이 프로젝트를 진행하면서 배운 것들을 표현하자면 ‘쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다(garbage in, garbage out)’가 될 것 같습니다. 정확하고 최신 업데이트된 데이터를 입력하는지를 확실히 해야 합니다. 또한 물리적 영역과 디지털 영역 사이에 직접적인 연결이 없기 때문에 버추얼 트윈을 수동으로 업데이트하여 물리적인 세척 구역에서 벌어지는 변화들을 반영해야 합니다.
다른 방식으로도 버추얼 트윈을 사용하고 있습니까?
사노피가 곧 출시할 EVF( EVolutive Facility )는 백신의 전체 수명에서 버추얼 트윈을 사용할 계획으로, 더욱 복잡한 예시가 될 것입니다. 우리는 현재 프랑스와 싱가포르에서 EVF를 건설하고 있는데, 본질적으로 이 두 개의 EVF는 동일합니다. 건설 단계에서 버추얼 트윈을 만들어 디자인을 리뷰할 생각입니다. 시설 전체의 레이아웃을 입력하여 정확한 3D 레이아웃을 만들게 됩니다. 각개 케이블, 플러그, 소켓 등 해당 공간의 모든 개체의 위치를 식별하게 됩니다.
그런 다음 장비를 배치할 위치를 얹습니다. 일회용 장비와 고정식 장비 모두 각각 어디에 있는지 알 수 있습니다. 이렇게 버추얼 트윈으로 만들면 잠재적인 문제나 충돌이 있는지 공간을 평가할 수 있습니다. 예를 들면, 앞으로 사용해야 하는 파이프를 벽으로 덮게 되는 지를 확인할 수 있습니다.
또한 작업팀이 해당 공간 전체를 확인할 수 있도록 할 것입니다. 따라서 건설을 진행한 엔지니어만이 아니라, 작업자들도 사람, 자재, 폐기물의 흐름을 눈으로 확인할 수 있어서 모든 것이 의도대로 작동하도록 확실히 할 수 있습니다. 물론 버추얼 트윈이 아니더라도 이러한 것을 가능하게 하는 소프트웨어가 있지만, 버추얼 트윈이 더욱 유용한 것은 이 기술의 구성 요소 때문입니다.
그 ‘구성 요소’에 대해 자세한 설명을 부탁드립니다.
EVF에서 사용할 공정은 다른 시설의 R&D에서 개발한 다음 EVF로 이전됩니다. R&D에서 우리에게 보내는 공정이 무엇인지 이해하고 나면 이를 버추얼 트윈에 얹을 수 있습니다. 이렇게 하면 시설에서 각 공정이 어떻게 작동하는지 정확히 이해할 수 있습니다. 장비가 어떻게 실행되고 결과가 어떻게 될지 등, 물리적으로 시설에 들어가지 않더라도 EVF 트윈에서 공정을 시뮬레이션 할 수 있기 때문입니다.
이를 통해 우리가 사용할 수 있는 물리적 공간과 장비를 고려하여 공정과 관련하여 필요하다고 생각되는 조정을 할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 공정을 물리적 EVF로 적용하는 겁니다.
모든 장비와 환경 전반에 센서를 부착할 예정이기 때문에 모든 정보가 트윈으로 유입됩니다. 들어오는 모든 데이터를 통해 R&D에서 우리에게 전달되는 실제 공정과의 결과를 지속적으로 학습하고 비교할 수 있습니다. 이를 통해 공정의 초기 도입부터 백신 유효성 검사를 다량으로 수행할 준비가 될 때까지 필요한 시간이 기존 공정보다 약 50% 단축될 것이라고 확신할 수 있습니다. 따라서 버추얼 트윈을 사용하여 우리는 새로운 백신을 과거 어느 때보다도 빨리 시장에 출시할 수 있을 것입니다.
