고객 사례

진통 분야의 선도 기업, 성장통 극복

Johnson Matthey에서 공정 최적화의 ‘활력소’가 된 JMP®

Johnson Matthey

과제전 세계적으로 진통제 유효 성분에 대한 수요가 증가하자 생산을 늘렸습니다. 급격한 규모 확장으로 야기된 가공 처리 문제를 적극 파악하고 해결해야 합니다.
해결책엔지니어들은 통계를 이용하여 공정을 최적화하고 수율을 증가시킵니다. 이때 생산 품질이 저하되기 전에 JMP로 새로운 운영 체계에서 문제가 될 수 있는 분야를 파악하고 해결할 수 있습니다.
결과Johnson Matthey의 제조 공정은 이제 JM이 제시하는 비전의 본보기가 되었습니다. 우수하면서도 새로운 방식을 생산에 접목함으로써 증가하는 고품질 진통제 수요에 대응할 수 있습니다. Johnson Matthey의 유효 성분이 들어 있는 제형으로 통증에 시달리는 수백만 명이 이제 더 나은 삶을 누릴 수 있습니다.

전 세계 성인 다섯 명 중 약 한 명이 만성 통증 또는 급성 통증에 시달리고 있는 상황에서 더 나은 장기 치료 투약법을 개발하는 일이야말로 진정으로 공중 보건에서 우선해야 할 사안이 되었습니다. 의사들은 회복 기간 단축과 통증 관리를 통한 삶의 질 개선을 연계하는 연구를 통해 통증을 통합 관리하는 것이 환자 회복의 핵심이라고 보고 있습니다.

Johnson Matthey는 더욱 깨끗하고 건강한 세상을 실현하는 과학 분야의 선도 기업으로서 아편성 알칼로이드의 세계 최고 제조기업으로 자리매김하고 있습니다. 아편성 알칼로이드는 진통제 제조 공식 대부분에서 유효 성분으로 작용하는 화합물입니다. 규제 약물 제조에서 200년에 달하는 경험을 자랑하는 Johnson Matthey는 아편제의 천연 제품 추출과 화학 합성방식을 일찍 개발한 기업 중 한 곳으로 여전히 업계에서 선도적 위치를 점하고 있습니다.

Johnson Matthey의 유효 성분은 류머티즘 관절염 환자에게 처방되는 트라마돌이나 코데인부터 암 병동 또는 완화 치료에 사용하는 하이드로모르폰까지 광범위한 통증 치료에서 찾아볼 수 있습니다. 과학자들이 통증 관리의 유용성과 규제 약물과 관련된 위험을 안전하게 최소화하는 방안을 알아내면 Johnson Matthey와 같은 연구 기관에서는 의약품 원료뿐만 아니라 만들어지는 과정까지 혁신적으로 개발함으로써 기술의 진보를 앞당기고 있습니다.

'전략적 성장 분야'를 위협하는 생산의 문제를 해결

전 세계적으로 진통제의 수요가 증가하자 Johnson Matthey는 추출 작업을 확대하기로 했습니다. 그러나 급속한 규모 확장으로 새롭게 해결해야 할 문제들이 나타났습니다. 즉 에든버러 공장의 확장으로 생산 용량이 늘어났음에도 잦은 가공 처리 문제로 생산에 차질이 빚어지고 있었던 것입니다.

Johnson Matthey 소속 공장장 데이비드 페인은 "그 부분이 사업의 핵심 성장 영역"이었다며 그 문제를 해결하지 못하면 "이미 완료된 막대한 작업이 위험에 처할 상황이었습니다."라고 말했습니다.

노련하고 경험 많은 인력이 최선을 다했음에도 공정 변동과 제조 막힘 현상을 초래하는 문제의 원인을 밝혀내지 못했습니다. 페인은 "하루나 이틀에 한 번씩 공장 가동을 중단했다가 다시 시작해야 했습니다."라고 당시를 회상했습니다. 그 일은 재무적인 면과 심리적인 면에 영향을 끼쳤습니다. 페인은 "막힘 현상이 나타나거나 장비가 멈추면 사기가 저하될뿐더러 좌절감마저 생길 수 있습니다. 공장 운영 방식과 가공 처리하는 마른 줄기 유형에 따라 각기 다른 곳에서 문제가 나타났습니다."라고 말했습니다.

Johnson Matthey의 원자재 추출 공정은 몇 년 동안 운영한 방식이었지만, 회사에서는 가동을 멈추고 작업을 개선하려 한 적은 없었습니다. 사실, 창사 이래 실험 과학과 제조 과학 모두를 발전시키려는 노력은 Johnson Matthey의 핵심 정체성이었으며, 끊임없는 개선을 통해 원료 의약품과 규제 약물 사업을 더욱 성장시킬 수 있었습니다.

공정 문제가 에든버러의 수율에 차질을 빚자, 페인은 Process Insight의 공동 설립자인 앤드루 러딕에게 도움을 청했습니다. 이 회사는 Johnson Matthey와 같은 기업이 Lean Six Sigma를 이용하여 작업 효율을 개선하도록 도와주는 영국의 자문회사입니다. 러딕은 "데이비드가 이 프로젝트를 의뢰한 건 사업에 심각한 문제가 일어났기 때문"이라며 "상황을 제대로 파악하려면 막대한 데이터 분석이 필요하다는 사실을 인정한 것입니다."라고 말했습니다.


"머지 않아 중량 변화가 저희 생각대로 나타나지 않았음이 드러났습니다. JMP가 아니었다면 결코 알아낼 수 없었을 겁니다."

— 데이비드 페인, 공장장

추출 시점의 공정 개선으로 효율 증대

원료에서 아편성 알칼로이드를 추출하는 작업은 여러 단계의 공정을 거쳐야 합니다. 초목 물질은 반드시 먼저 분쇄하여 알갱이로 만든 다음 마른 줄기를 용제에서 추출하고 모르핀을 획득하는 정화 공정을 진행해야 합니다.

추출 시설의 효율을 높이는 첫 번째 단계는 추출기에 마른 줄기를 넣는 최적의 비율을 찾아내는 것입니다. 페인과 러딕이 투입량(마른 줄기를 저장한 대형 저장고의 중량 변화)과 관련이 있다고 추정한 가정한 매개변수를 검토해 보니 놀라운 결과가 나타났습니다. 러딕은 "머지 않아 중량 변화가 저희 생각대로 나타나지 않았음이 드러났습니다."라며 "JMP가 아니었다면 결코 알아낼 수 없었을 겁니다. Johnson Matthey의 기술자들의 눈길을 끈 것은 JMP에 있는 모델링과 시각화 도구였습니다."라고 말했습니다.

페인과 러딕은 JMP Profiler와 소프트웨어에 있는 다른 모델링 기능을 이용하여 추출기에 마른 줄기를 투여하는 벨트 속도와 벨트에서 원재료의 깊이를 제어하는 입구 높이를 비롯해 좀 더 신뢰할 수 있는 매개변수를 찾아냈습니다.

또 페인에 따르면 JMP는 추출기에 투입되는 몇 가지 식물 변종의 "무한대에 가까운" 변화량에 맞춰 조정하는 데에도 도움이 되었습니다. 페인은 "천연 제품을 취급하다보니 제품이 다양할 수 밖에 없습니다."라며 "게다가 다른 유형의 줄기에 대해서는 공장을 어떻게 설정해야 할지도 전혀 모르는 상태였습니다."

조사 연구로 배달 시스템 최적화

페인의 팀에서는 재배 및 수확, 추출 절차, 장비 성능 등 수천 가지의 정보를 대상으로 JMP 데이터베이스를 구축했습니다. 러딕은 "간단한 스크립팅을 사용하여 분석할 데이터를 쉽게 JMP에 모을 수 있었습니다."라고 말했습니다. 이이서 JMP 모델링, 프로파일링, 상황 가정 시뮬레이션 도구로 필요한 조사 연구를 시행하여 마른 줄기를 추출기에 전달하는 최적의 공식을 도출했습니다.

다음으로 페인과 러딕이 초점을 맞춘 것은 추출 공정의 두 번째 단계로, 마른 줄기를 세척한 용제에서 모르핀을 분리해내는 과정이었습니다. 너무 진하게 분리하면 장비가 막혀 가동이 중단될 위험이 높아집니다. 너무 연하게 분리하면 장비의 활용도가 낮아 수율이 떨어집니다. 여기서, JMP로 공정을 재조정하여 작업 속도의 가변성을 줄이고 모르핀 농도를 안정화할 수 있었습니다. 페인은 "현장에서 보니 JMP로 온갖 문제를 해결하는 사례가 점점 더 늘어났습니다. JMP를 통계 분석 도구로 선택하길 정말 잘했습니다."라고 말했습니다.

전체 분석 과정에서 JMP로 대화형 그래프와 도표를 산출함으로써 관리자들과 작업 기사 모두 데이터의 경향과 유형을 파악할 수 있었으며 일개 변수의 변화가 전체 공정에 어떤 영향을 미치는지도 알 수 있었습니다. 러딕은 "모두에게 데이터 분석 결과를 보여줘 통계 전문뿐만 아니라 조직 전체가 문제 해결 과정에 참여하도록 했습니다."라며

"프로필을 보여주면 다들 바로 이해합니다. 조직에서는 현재 상황이 어떤지 분명하게 보여주는 일뿐만 아니라 어떻게 상황을 통제할 것인지 보여주는 일도 중요했습니다. 그렇게 함으로써 이전에 없었던 신뢰가 생겨났습니다."라고 말했습니다.

더 복잡한 문제에도 JMP® 투입

최적화를 위해 노력하면 실제로 어떤 결과가 나타나는지를 확인한 페인은 그 후로 JMP를 Johnson Matthey의 가공처리 공장 곳곳에 도입하여 공장 운영인력이 예측 모델링을 통해 특정한 생산 매개변수를 유지할 수 있게 했습니다. JMP로 큰 변화가 일어난 예는 또 있습니다. 공장 운영인력이 분말로 만든 제품을 특정한 입자 크기로 만들도록 목표 사양을 결정하는 데 JMP를 이용한 것입니다.

"저희는 오랫동안 무작정 실험을 하면서 우연히 결과가 나오기만을 바랐습니다. 이전에는 너무 큰 입자가 나오면 다시 분쇄하면 되니 그냥 넘어갔었습니다. 하지만 너무 작게 분쇄된 입자는 다시 크게 만들 수 없으니 재가공해야 했습니다. 상당한 비용이 드는 일이었죠."

회사에서 JMP를 통해 조직 전체에 Lean Six Sigma를 도입한 이후, 페인의 팀에서는 각기 다른 분쇄 설정, 체의 크기, 속도, 분쇄 망치의 종류와 제품에 관해 엄청난 양의 데이터를 수집합니다. 페인은 "그런 데이터를 활용하여 크기와 관계 없이 필요한 입자에 대한 상황, 즉 모델을 구축합니다."라며 "이제는 저희가 원하는 목표 크기에 맞게 분쇄기를 설정할 수 있습니다. 모델을 구축하고 나면 누구든 데이터를 연결할 수 있습니다... 사실, 이 입자 분쇄 프로젝트가 성공했고 그 과정에서 JMP가 큰 역할을 했기에 이 현장에서는 JMP의 중요도가 높아졌습니다. 앞으로 점점 더 많은 프로젝트에서 유사한 분석을 할 때 JMP가 사용될 것입니다."라고 말했습니다.

페인은 현재 이러한 대화형 접근방식을 촉진하는 계기판을 구축하는 방안도 연구 중입니다. 그러면서 "공장을 지원하는 방식을 약간 재조정했습니다."라며 "이제는 각 제품에 공정 기술 전문가(Lean Six Sigma Black Belt)를 두어 JMP를 수동적으로 이용하는 방식에서 능동적으로 활용하는 방식으로 변화를 도모하고 있습니다. 대시보드를 통해 다른 복합적인 문제가 발생하기 전에 공정의 실적을 모니터링할 수 있습니다.

"사업이 성장하면서 JMP를 더 잘 다루는 인력을 채용했습니다. 그 결과 복잡한 문제를 찾아내고 더욱 수준 높은 분석으로써 문제를 해결해 나아가고 있습니다. JMP를 이용하면 데이터를 수집하고 정리하는 방식, 기본 분석을 체계화하여 이해하기 쉬운 형식으로 바꾸는 방식이 달라집니다.

Johnson Matthey는 과학, 특히 통계라는 과학을 통해 가공 처리의 어려움을 극복하고 계속 진화하는 한편 역경을 통해 발전을 거듭하고 있습니다. 이는 곧 더 좋은 진통제가 개발돼 전 세계 수백만의 삶이 나아질 것이라는 의미이기도 합니다.

본 문서에 나와 있는 결과는 여기서 설명하는 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 국한된 것입니다. SAS 고객마다 경험이 다르고 나름의 비즈니스 및 기술 변수를 기초로 하므로, 모든 언급은 전형적이지 않은 것으로 간주해야 합니다. 실제 비용/시간 절약 효과, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성과 조건에 따라 달라집니다. SAS는 모든 고객이 유사한 결과를 실현할 것임을 보장하거나 표명하지 않습니다. SAS 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스의 서면 계약서에 명시된 보증 문구에서 설명하는 내용에 한합니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 의미하는 것으로 해석해서는 안 됩니다. 고객 성공 사례는 합의된 계약 조건의 일환으로 또는 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현 후 프로젝트 성과 요약의 일부로서 SAS와 공유되었습니다.

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