2025년 경제전망 설문조사에 따르면, 응답 기업의 과반인 52%가 이미 업무에 AI를 도입해 활용 중인 것으로 나타났습니다. 또한, 향후 도입 계획이 있다고 밝힌 기업이 39%에 달했는데요. 이처럼, AI는 더이상 특정 산업의 기술이 아닌, 전 산업의 필수 기술로 자리잡고 있습니다.
그렇다면 정교한 공정과 엄격한 품질 관리가 요구되는 제약·바이오 산업에서는 AI 기술이 어떻게 활용되고 있을까요? 이번 글에서는 실제 공정에 AI가 적용된 사례를 살펴보고, 품질 관리 체계에 어떠한 변화가 생겼는지 알아보겠습니다.
제약바이오 AI 도입을 앞두고 있다면? 업계에서는 ‘여기에’ 집중!
최근 제약·바이오 업계에서 AI 기술이 가장 활발히 도입되고 있는 분야는 바로 제품 외관 검사와 실시간 공정 모니터링입니다. 이는 단순한 생산 자동화나 효율성 향상을 넘어, 의약품 제조 및 품질관리 기준(GMP*)을 충족하는 체계를 구축하기 위한 전략적 결정으로 해석됩니다.
실제로 생산 현장에서는 AI가 어떤 방식으로 작동하고 있을까요? 지금부터 그 구체적인 변화를 살펴보겠습니다.
💡 GMP(Good Manufacturing Practice)란?
의약품을 일정한 품질로 안전하게 제조하기 위한 국제 기준으로, 제조 환경부터 설비, 기록까지 작업자의 실수나 편차로 인한 품질 리스크를 체계적으로 관리합니다.
1. 기존 육안 검사의 한계를 보완하는 ‘AI 기반의 외관 검사’

주사제, 바이알, 캡슐 등 완제의약품은 출하 전 반드시 외관 검사 과정을 걸칩니다. 이 과정을 통해 이물, 기포, 색상 편차, 인쇄 불량, 밀봉 이상 등 다양한 결함 여부를 확인하게 되죠. 그동안 많은 제약사들이 이 검사를 작업자의 육안 검사 또는 기존 자동 검사 설비에 의존해 왔습니다.
하지만 육안 검사는 작업자의 피로도나 주관적 판단 기준에 따라 검사 정확도가 달라질 수밖에 없고, 기존 자동화 설비 역시 조명 조건, 용기 형상, 내용물의 움직임 등 외부 변수에 따라 미세한 결함을 놓치는 한계가 존재했습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 기술이 바로 AI 기반의 머신비전 솔루션입니다. 이는 미세한 색상 편차, 인쇄 번짐, 라벨 누락, 밀봉 불량 등 사람의 눈으로는 놓칠 수 있는 미세한 불량 요소까지 정확하게 판별합니다. 특히, 데이터 기반으로 불량 유형을 학습하고 새로운 이상 패턴을 스스로 인식할 수 있기 때문에 GMP에서 요구하는 ‘지속적 개선’과 ‘사전 예방’ 관점에서도 큰 장점을 가집니다.
2. 품질 이슈를 즉시 파악하는 ‘AI 기반의 실시간 공정 모니터링’

제약 생산 공정은 충전, 밀봉, 라벨링, 포장 등 여러 단계가 연속적이고 자동화된 흐름으로 구성되어 있습니다. 이 과정에서 발생하는 병 쓰러짐, 노즐 이상, 충전량 편차, 설비 속도 불균형 등은 사람이 실시간으로 확인하기 어려워 대부분 사후 QA 단계에서야 발견되곤 합니다.
이에 따라 많은 제약사들이 AI 기반 영상 분석 기술을 도입해 실시간 모니터링을 실현하고 있습니다. AI는 공정 중 수집된 영상을 기반으로 설비 동작 이상이나 병 정렬 불량, 라벨 탈락, 주입량 편차 등을 기준값 대비 실시간으로 분석하고, 이상 징후 발생 시 즉각 경고를 보내거나 공정을 자동으로 멈추기까지 합니다. 또한, 모든 이상 탐지 정보를 정확하고 일관되게 자동 기록하고 있어, GMP 기준에 부합하는 데이터 관리 체계를 구현할 수 있습니다.
제약바이오 AI, 글로벌 제약사는 어떻게 활용중일까?
지금 이 순간에도 많은 제약사들이 AI 기반 기술을 활용해 공정 혁신을 가속화하고 있습니다. 그렇다면 AI는 실제 현장에서 어떤 변화를 만들어내고 있을까요? 글로벌 제약사 일라이 릴리(Eli Lilly)의 사례를 통해 그 구체적인 모습을 살펴보겠습니다.
일라이 릴리(Eli Lilly) – AI로 품질 검사의 정밀도를 높이다
당뇨병 치료제 ‘트루리시티’, 항암제 ‘알림타’로 잘 알려진 일라이 릴리(Eli Lilly)는 머신 비전과 딥러닝 기반의 AI 비전 솔루션을 도입해 의약품 제조 공정의 품질 관리 수준을 획기적으로 향상시켰습니다.
바이알 수량 자동 계산, Flip Seal(플립씰) 이상 여부 판별, 색상 확인 등 다양한 검사 항목에 AI를 적용하며 사람의 눈으로는 놓치기 쉬운 미세한 결함까지 정밀하게 감지할 수 있게 되었습니다. 특히 검사 속도와 정확도를 동시에 향상시켜, 기존 대비 보다 일관된 품질 확보가 가능해졌죠.
또한 일라이 릴리는 제조 현장을 가상 환경에 구현해 실시간으로 분석하는 디지털 트윈 기술도 함께 도입했습니다. 공정 데이터를 지속적으로 수집·모니터링하며, AI가 최적의 공정 조건을 예측하고, 이상 발생 가능성을 사전에 식별함으로써 공정의 변동성을 최소화하고 품질의 일관성을 더욱 강화했습니다.(*출처 : 팜뉴스)
세이지 빔스로 달라지는 제약바이오 품질 관리
세이지 빔스(SAIGE VIMS)는 제약바이오 공정에서 발생할 수 있는 다양한 이상 상황을 실시간으로 감지하고, 공정 전체의 맥락까지 분석하는 AI 기반 공정 모니터링 솔루션입니다. 기존의 영상 분석 기술이나 자동 검사 장비가 놓치기 쉬웠던 복합적 문제들도 정확하게 파악하고 빠르게 대응할 수 있도록 설계되었습니다.
1. 제품 혼입부터 뚜껑 누락까지 검사하는 정밀 외관 검사

제약바이오 공정에서는 정제, 캡슐, 바이알 등의 외관 이상을 빠르게 식별하는 것이 매우 중요합니다. 세이지 빔스는 기존 육안 검사나 단순 룰베이스 방식이 감지하지 못했던 미세한 결함까지 잡아냅니다.
특히 다음과 같은 케이스에 강점을 보입니다.
- 이물 혼입: 타 제품이나 오염 물질이 섞인 경우
- 뚜껑 누락 / 밀봉 불량: 병이 밀폐되지 않았거나 누락된 상태
- 제품 정렬 오류: 포장 단계에서 위치가 틀어진 제품
- 인쇄 번짐 / 라벨 누락: 용기 라벨의 일관성 문제
세이지 빔스의 비전AI는 기존에 정의된 기준만 따르지 않고, 새로운 이상 유형도 학습하며 적응합니다. 따라서 기존 자동화 설비가 놓쳤던 경계 영역의 결함도 높은 정확도로 감지할 수 있습니다.
2. 공정의 흐름까지 이해하는 실시간 모니터링

제약바이오의 연속 공정에서 발생하는 작은 이상도 전체 생산 품질에 큰 영향을 미칠 수 있어, 실시간 모니터링의 중요성이 점점 커지고 있는데요. 제약바이오 공정은 충전, 밀봉, 라벨링, 포장 등 수십 개의 설비가 연속적으로 연결된 고속 라인으로 구성되기 때문입니다.
하지만 기존의 영상 분석 시스템은 대부분 단일 시점(프레임)만 분석하거나 고정된 룰 기반으로 설비 단위의 이상 여부만 판단했습니다. 그러나 실제 현장에서는 다음과 같은 시간적·맥락적 이해가 필수입니다.
✅ 세이지 빔스 제약바이오 AI의 한끗 차이
세이지 빔스는 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 시계열 영상 분석 기술을 활용하여, 시간 흐름 속 공정의 전체 맥락을 인식합니다. 따라서 다음과 같은 복합적 이상도 실시간으로 감지할 수 있습니다:
- 제품 쓰러짐 감지
예: 병이 컨베이어 이동 중 쓰러졌지만 다시 세워진 경우 → 기존 시스템은 정상으로 인식하지만, 세이지 빔스는 이전 프레임과 비교해 문제로 인식 - 충전 노즐 이상 감지
예: 노즐이 과다 분사 상태를 반복하거나, 병 위치가 살짝 어긋난 상태에서 계속 주입되는 경우, → 정지 영상 기준으로는 오류가 감지되지 않지만, 세이지 빔스는 반복되는 이상 패턴을 학습하여 감지 - 병 간격 이상 감지
예: 병 간 간격이 설정 기준보다 좁아져 병이 충돌하거나 라벨링 순서가 꼬이는 경우, → 세이지 빔스는 설비 간 연동 상태까지 모니터링하며 선제적 경고 가능 - 설비 간 비동기 현상 탐지
예: A설비에서 제품이 배출되었지만, B설비가 준비되지 않아 병이 멈추거나 충돌 → 세이지 빔스는 라인 흐름 전체를 감시하고 비정상 지연/정체 발생 시 이를 실시간 탐지

공정 리스크, 이제 제약바이오 AI로 선제 대응하세요
제품 이상을 빠르게 잡아내고, 공정 흐름을 실시간으로 통제할 수 있는 시스템. 세이지 빔스는 제약·바이오 생산 환경에서 꼭 필요한 품질관리의 기준을 새롭게 정의합니다. 육안 검사에 의존하는 시대를 넘어, AI가 24시간 지켜보는 스마트 품질관리 체계로 전환해보세요.
품질 관리의 혁신,
© SAIGE All Rights Reserved.