고객 사례

의료의 미래 형성에 기여하는 제조의 구조와 지속 가능성

품질 엔지니어링에서 머신 러닝에 이르기까지 제조를 최첨단으로 유지하기 위해 통계 도구로 전환하는 지멘스 헬시니어스

임상 현장 진단 시장에서 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers)의 자회사인 에포칼(Epocal)은 제조 혁신의 선도적인 사례입니다. 에포칼의 최첨단 혈액 분석 시스템 epoc^®을 통해 의료 전문가는 환자의 침상에서 바로 혈액 가스, 전해질 및 대사산물 수준을 실시간으로 측정할 수 있습니다. 휴대용 무선 장치로 몇 분 안에 실험실 수준의 결과를 제공하는 epoc 기술은 전 세계적으로 의료 서비스 혁신에 기여하였습니다.

의료 혁신의 선두 자리를 지키기 위해서 에포칼과 그 모회사인 지멘스 헬시니어스 같은 회사는 현장 진단 성능뿐만 아니라 공정 신뢰성에서 구성 요소 재료의 품질에 이르기까지 지속적으로 제품을 개선해야 합니다. 캐나다 오타와에 있는 지멘스 헬시니어스의 제조 수석 이사인 그렉 매티유씨(Greg Mattiussi)는 말합니다. “우리는 상당히 복잡한 제품과 혁신적이지만 엄격한 제조 공정을 보유하고 있습니다."

비용과 시간에 대한 새로운 제약을 극복하려면 품질에 대해서도 새로운 접근 방식이 필요

제조, 테스트 및 배송 프로세스 개선부터 제품 품질 및 검증에 이르는 모든 과정을 총괄하는 리더로서 매티유씨는 시장의 트렌드와 변화가 회사의 수익에 어떤 영향을 미치는지를 오랫동안 봐왔습니다. "한 번에 하나씩 조사하는 기존의 접근 방식은 비용이 너무 많이 듭니다. 공정 및 제품을 이해하기 위해 걸리는 시간 또한 너무 길어지고 있습니다. 우리가 원하는 수준으로 비용과 시간을 맞추려면 설계기반 품질고도화(Quality by Design, QbD)에 주목해야 합니다."

1990년대 후반 처음 등장한 개념인 QbD는 품질 관리 및 감독 메커니즘을 제조 시스템에 직접 구축하여 획기적인 혁신을 달성하는 접근 방식입니다. QbD 방식은 제조 환경에서 공정과 제품에 대한 포괄적인 지식을 확립함으로써 엔지니어가 위험을 예측하고 완화할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다.

제조에 대한 통계적 접근 방식이 이미 문화의 일부로 자리 잡은 지멘스 헬시니어스에서는, 매티유씨를 비롯한 많은 사람들이 QbD의 중요성을 잘 알고 있습니다. "대부분의 엔지니어는 작업을 할 때 합리성과 지속 가능성을 중요하게 생각합니다. 여기서 지속 가능성이란 공정에 대한 깊은 이해를 바탕으로 수율을 개선하는 과정을 말합니다." 라고 그는 말합니다. “그래서 그들은 생산성과 품질 향상을 위한 구조화된 접근 방식에 대해 매우 개방적이라고 할 수 있습니다. 그럼에도 QbD와 같은 접근 방식은 개별 제조 현장에서의 자율성을 허용합니다. 데이터에 기반하여 더 나은 작업을 수행하기 위한 아이디어를 내고 또 받아들이는 것은 결국 제조 결과를 책임지는 엔지니어와 과학자들이기 때문입니다.”

데이터에서 통찰력을 찾아내는 이런 역량을 구축하기 위해 지멘스 헬시니어스는 점점 더 강력한 도구를 사용해야 한다고 매티유씨는 말합니다. 그 도구 중 하나가 JMP® 소프트웨어입니다.

스프레드시트를 넘어서 여러 품질 특성을 한 번에 평가

매티유씨는 최적화 기회를 식별하는 것을 주 업무로 하는 엔지니어 팀을 감독합니다. "저희 팀은 회사에서 중요한 검증 역할을 수행합니다." 라고 그는 설명합니다. “우리가 하는 일에는 제품 구성 요소와 프로세스 구성 요소가 있습니다. 우리는 현장에서 원자재부터 제품 성능까지 모든 과정에 관여하고 있습니다.” 그 검증은 간단하지 않습니다. “현재 우리는 여러 제조 라인을 보유하고 있습니다. 우리는 완제품뿐만 아니라 제품의 수명 주기 전반에 걸쳐 테스트하고 유통 기한을 확인합니다.” 바꿔 말하면 다음과 같습니다. "여기서 많은 데이터를 관리합니다."

매티유씨가 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 진단 시스템 자체의 복잡성입니다. epoc 시스템은 단일 테스트 카드에서 13가지 유형의 혈액 검사를 처리합니다. 매티유씨의 팀이 분석을 수행할 때 여러 입력 매개변수가 출력에 영향을 미치며, 출력은 테스트 중인 혈액 내 각 분석물이나 물질의 대표 농도를 비롯한 광범위한 값들을 포함합니다. "12개의 센서(및 더 많은 산출된 출력)에 2~3개의 주요 프로세스 매개변수를 곱하고 다시 2~3개의 주요 분석 수준을 곱한 수준" 이라고 그는 설명합니다. "매우 어려운 입력-출력 종속 매트릭스가 매우 빠른 속도로 생겨납니다."

과거에 팀은 마이크로소프트 엑셀 스프레드시트로 데이터를 관리했습니다. 그러나 결과를 얻는데 너무 많은 시간이 소요되기 시작하였고 한 번에 하나의 변수를 테스트하는 것은 느리고 비용이 많이 들었습니다. 매티유씨는 "각 변수 단위로 다룰 수 있는 문제는 이미 해결하는 단계에 있습니다." 라고 말합니다. “이제 우리는 여러 품질 특성을 한 번에 고려해야 합니다." 그리고 변경 사항이 더 복잡해질수록 이에 대한 제한 사항도 더 늘어납니다.

“엑셀에서는 제대로 된 데이터를 보기 위해 많은 시간을 할애해야 했습니다. 그러다 JMP로는 훨씬 더 쉽게 데이터를 연결하고, 또 매개변수를 변경하거나 데이터를 특정 방식으로 분할하는 등 한 관점에서 다른 관점으로 빠르게 전환할 수 있다는 걸 알게 되었습니다. JMP의 인터페이스나 데이터 중심적 화면만으로도 생산성 향상이 있었습니다." 매티유씨와 그의 팀은 새로운 소프트웨어를 사용하여 가장 심각한 문제부터 가장 사소한 문제까지 다루기 시작했습니다. 예를 들어, JMP를 사용해 회사 제품 중 가장 복잡한 센서에 대한 몇 가지 주요 입력 공간을 탐색하는 운영 적격성 평가를 수행했습니다. 그런 다음 사용 가능한 프로세스 공간을 매핑하여 적절한 분석 정확도를 생성했습니다.

규제와 관련하여 고려해야 할 점들도 점점 중요해지고 있습니다. “우리의 모든 제품 사양은 신뢰 수준을 기반으로 합니다. 분석 성능 면에서 제품이 충족해야 할 기준이 있고, 그 분석 정확도를 달성하는 신뢰 수준에 대한 기준이 있습니다. 그것이 우리가 규제기관에 제출한 자료의 기조였습니다.” 라고 매티유씨는 말합니다.

JMP가 머신 러닝의 문을 열다

JMP가 제공하는 더 복잡한 분석 기능과, 또 새로운 방법을 테스트할 수 있는 기능 덕분에, 매티유씨와 그의 동료들은 머신 러닝과 같은 혁신적인 새로운 개념을 실험할 수 있었습니다. 여러 딥러닝 플랫폼을 통해 매티유씨는 "JMP는 제품에 포함되는 소프트웨어를 단순화하고, 판매 제품 비용에 영향을 미치는 가장 중요한 매개변수 중 하나인 완제품 수율을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다" 고 추정합니다.

머신 러닝을 사용하면 입력 또는 숨겨진 노드의 유연한 기능을 기반으로 단일 또는 다중 반응 변수를 예측할 수 있습니다. 이러한 접근 방식의 주요 이점은, 숨겨진 노드와 레이어가 충분하면 거의 모든 수준의 정확도로 표면을 근사화할 수 있다는 것입니다. 지멘스 헬시니어스 epoc 기술의 사례에서 머신 러닝은 매티유씨와 그의 팀이 센서 출력을 보다 정확하고 정밀한 분석값으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 매티유씨는 JMP의 그래픽 시각화를 사용하여 이러한 상호 작용을 볼 수 있습니다. "엑셀에서 시각화를 구현하려면 미리 작성된 매크로를 구입하거나 많은 양의 매크로나 스크립트를 직접 작성해야 합니다." 라고 그는 말합니다. "JMP를 사용하면 그러한 매크로 작성에 시간을 소비하지 않고도 데이터를 분할하거나 기계 모델의 결과를 표시하는 가장 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다. JMP 시각화를 사용한 후로 경영진이 반대하는 경우가 확실히 줄었다는 게 느껴집니다."

제품 최적화는 회사 성공의 원동력

마지막으로 지멘스 헬시니어스는 JMP를 사용하여 테스트를 지원합니다. 실험 설계(DOE)는 엔지니어가 테스트할 요소를 전략적으로 선별하여 전체 테스트 수를 줄일 수 있게 해줍니다. "DOE를 사용하면 데이터를 추가하여 더 나은 모델을 구축할 수 있습니다." 라고 매티유씨는 말합니다. 제품 인큐베이션으로 인해 제조 일자와 완제품 테스트 사이에 지연이 생기는 경우가 그 예입니다. “대부분의 경우 우리는 실험을 한 후 결과가 나올 때까지 며칠을 기다려야 합니다. 이 때 실험을 적절하게 설계한다면, 예상하지 못한 결과가 나왔을 때 테스트를 추가적으로 수행하고 이전 결과에 바로 통합할 수 있습니다.” 라고 그는 설명합니다. 이를 통해 회사는 실행 횟수를 줄이면서 새로운 공정에 대해 이해할 수 있습니다. 자재 및 생산 라인 사용량을 줄이고, 시간을 절약하며, 이해의 속도는 빨라집니다. JMP를 통해 이러한 이점들이 크게 향상되었습니다.

"다변량 분석은 우리에게 큰 도움이 될 것입니다." 라고 매티유씨는 말합니다. “다변량 가설 검정을 위해 호텔링의 T-제곱 분포 분석을 살펴봅니다. 입력과 출력을 통합하고 둘 다를 모니터링하는 관리도를 생성합니다. 낮은 수율에 대한 조기 경고를 제공하는 특정한 입력 및 출력 조합으로 구성된 고유 벡터를 식별할 수 있습니다. 하나의 관리도가 실제로 찾아내야 하는 이벤트와 종속성에 대한 단서들을 제공합니다. JMP의 다변량 기능과 데이터 중심적 화면만으로 생산성이 향상됩니다."

가장 중요한 것은 환자를 위한 최종 결과입니다. 매티유씨는 “JMP는 분석값의 정밀도와 정확성을 지속적으로 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 그것은 우리에게도 이익이 되지만 결국 고객에게도 이익이 됩니다." 라고 결론을 지었습니다.

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epoc 혈액 분석 시스템은 실험실 또는 현장에서 헤파린 처리되거나 항응고처리되지 않은 동맥, 정맥 또는 모세관 전혈 샘플의 정량 테스트를 위한 체외 진단 장치로 숙련된 의료 전문가가 사용하도록 510(k) 승인 및 CE 마크를 획득했습니다. 제품 가용성은 국가마다 다릅니다.

Epoc 및 모든 관련 마크는 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. 또는 그 계열사의 상표입니다. 기타 모든 상표 및 브랜드는 해당 소유자의 자산입니다. 제품 가용성은 국가마다 다를 수 있으며 다양한 규제 요구 사항의 적용을 받습니다. 가용성은 지역 담당자에게 문의하십시오.