고객사 인터뷰 건강기능식품 제조 AX 스마트공장 구축사례
수작업에 의존하던 건강기능식품 공장, AI 운영체제로 다시 태어나다
㈜신비바이오 × AIXERA Factory OS 구축 사례
건강기능식품 OEM·ODM 시장은 지금 유례없는 성장기를 지나고 있습니다. SNS와 라이브커머스를 타고 히트 제품 하나가 탄생하면 매출 구조 전체가 순식간에 바뀌기도 하고, 소비자들이 원하는 제품의 형태와 성분은 갈수록 세분화되고 있습니다. 그 결과 제조기업에게 요구되는 것은 '많이 만드는 능력'이 아니라 '다양하게, 정확하게, 빠르게 만드는 능력'으로 바뀌고 있습니다. 문제는 이 성장의 속도를 제조 현장의 관리 체계가 따라가지 못한다는 데 있습니다. 주문은 하루가 다르게 늘어나는데 생산관리는 여전히 엑셀 시트와 수기 장부, 그리고 오랜 경력을 가진 몇몇 직원의 경험치에 의존하고 있다면, 그 성장은 축복이 아니라 언젠가 터질 리스크로 쌓여가고 있는 것과 다르지 않습니다.
경기 포천에 위치한 건강기능식품 전문 제조기업 ㈜신비바이오도 정확히 같은 갈림길에 서 있었습니다. 건강기능식품 OEM·ODM과 일반 건강식품 제조를 함께 영위하며 다양한 브랜드의 제품을 생산해온 이 회사는, GMP·HACCP·ISO22000·FDA 시설등록 등 국내외에서 두루 인정받는 인증 체계를 갖추고 있었습니다. 자체 기술 특허도 여러 건 보유하고 있을 만큼 제품력과 기술력에 대한 자부심도 확고했습니다. 하지만 정작 그 품질을 뒷받침해야 할 현장의 핵심 데이터는 여전히 사람의 손과 기억, 그리고 종이 위에 머물러 있었습니다. 좋은 제품을 만드는 역량과, 그 제품을 안정적으로 '계속' 만들어낼 수 있는 시스템 사이에 간극이 벌어지고 있었던 셈입니다.
AIXERA는 이 간극을 좁히기 위해 신비바이오와 함께 제조 현장 전체를 데이터로 연결하는 스마트공장 고도화 프로젝트에 착수했습니다. 단순히 새로운 소프트웨어 하나를 얹는 것이 아니라, 주문이 들어오는 순간부터 원자재가 투입되고, 공정을 거쳐, 완제품이 출하되기까지의 전 여정을 하나의 데이터 흐름 위에 올려놓는 작업이었습니다. 이 글에서는 그 여정에서 신비바이오가 마주했던 현실적인 고민들과, AIXERA가 이를 어떻게 풀어나갔는지를 정리해보려 합니다.
01. 성장할수록 커지는 병목, 그 원인은 '보이지 않는 공정'
신비바이오는 최근 몇 년간 히트 제품 출시와 함께 가파른 매출 성장을 이어왔습니다. 그러나 그 성장의 이면에는 생산관리 체계가 성장 속도를 따라가지 못하는 구조적인 문제가 자리하고 있었습니다. 회사 안팎에서 확인된 어려움들은 크게 네 가지 영역으로 나눌 수 있었습니다.
생산관리 영역 — 사람의 손끝에 달린 공정
원재료 투입부터 배합, 생산량 기록에 이르기까지 핵심 공정 대부분이 수작업으로 이루어지고 있었습니다. 숙련된 작업자의 경험이 곧 품질을 결정짓는 구조였던 셈인데, 이는 역설적으로 사람에 의한 오류 발생 가능성을 항상 안고 가야 한다는 의미이기도 했습니다. 특히 다품종 소량 생산에 대한 주문 비중이 눈에 띄게 늘어나면서, 생산라인을 하나의 품목에서 다른 품목으로 전환할 때 걸리는 준비 시간이 생산성을 갉아먹는 주요 원인으로 떠올랐습니다. 라인 전환이 길어질수록 납기 지연이 반복되었고, 이는 곧 고객 신뢰도와 직결되는 문제로 이어지고 있었습니다. 여기에 더해 주요 설비가 IoT와 연동되어 있지 않다 보니, 설비 가동률이나 불량 발생 원인을 실시간으로 파악할 방법이 없었습니다. 결국 현장에서 벌어지는 일들을 즉각적으로 판단하고 대응하는 것이 사실상 불가능한 상황이었습니다.
품질 및 규제 대응 영역 — 사후 점검에 머무는 CCP 관리
HACCP과 ISO22000 인증을 유지하기 위해서는 중요관리점, 즉 CCP에 대한 실시간 모니터링이 필수적입니다. 그러나 신비바이오의 현장에서는 센서 기반 자동화 비율이 낮아 대부분의 CCP 관리가 사후 점검 방식에 머물러 있었습니다. 문제가 발생한 이후에야 원인을 되짚어 확인할 수 있는 구조였던 것입니다. 이력추적 시스템 또한 부분적으로만 운영되고 있어, 실제로 고객 클레임이 접수되었을 때 어떤 원자재의 어떤 LOT가 문제였는지를 신속하게 규명하기가 쉽지 않았습니다. 여기에 더해 품질 검사 데이터가 시험기기, ERP, MES 사이에서 서로 연결되지 않다 보니 생산과 품질 데이터를 통합적으로 분석하는 것 자체가 구조적으로 어려운 상황이었습니다. 이는 해외 규제기관의 검증 요구에 대응해야 하는 순간, 결정적인 약점으로 작용할 수 있는 지점이기도 했습니다.
경영 및 운영 영역 — 감으로 세우는 생산계획
ERP와 판매 데이터의 연동이 충분하지 않다 보니 수요예측의 정확도가 낮은 수준에 머물러 있었고, 이는 곧 과잉생산이나 품절 상황이 반복되는 결과로 이어졌습니다. 원재료 사용량, 불량률, 가동률 같은 실시간 데이터가 부재한 탓에 정확한 원가 분석에도 상당한 시간이 소요되었고, 이는 신속한 경영 의사결정을 가로막는 요인이 되었습니다. 고객사의 맞춤형 제품 요청이나 짧은 납기 요구에 즉각적으로 대응하기 어려운 구조는, 결과적으로 새로운 계약 기회를 놓치는 상황으로도 이어지고 있었습니다.
생산성 영역 — 경쟁이 심화될수록 벌어지는 격차
고객이 요구하는 품질과 납기 수준이 점점 고도화되는 반면, 신비바이오의 생산 시스템은 이런 변화에 유연하게 대응하기 어려운 구조였습니다. 생산라인 전환 준비시간은 업계 평균 대비 긴 편이었고, 다품종 소량 생산 수주 비중이 빠르게 늘어나는 만큼 기존 생산 라인으로는 자원 낭비와 납기 지연, 때로는 수주 자체를 포기해야 하는 상황까지 발생하고 있었습니다. 경쟁사들의 스마트공장 도입이 빨라지는 흐름 속에서, 현재의 체계를 그대로 유지한다면 시장 경쟁력을 잃을 수 있다는 위기의식이 이번 프로젝트를 시작하게 된 결정적인 배경이었습니다.
02. AIXERA가 제안한 것은 '시스템 하나'가 아니라 '연결'
AIXERA는 신비바이오의 제조 현장을 가동동과 나동으로 나누어 정밀하게 진단하는 것으로 프로젝트를 시작했습니다. 현장 실사와 실무자·관리자 인터뷰를 거치며 파악한 것은, 이 회사에 필요한 것이 단순히 '새로운 소프트웨어 하나'가 아니라 흩어져 있던 정보들을 하나의 흐름으로 다시 엮어내는 작업이라는 점이었습니다. 이에 따라 AIXERA는 MES 도입을 중심축으로 삼되, 주문정보부터 작업지시, 생산실적, 재고, 출하까지 전 과정이 하나의 데이터 위에서 관리되도록 시스템을 설계했습니다.
이번 구축의 다섯 가지 핵심 축
① MES 기반 통합 생산관리
주문정보 업로드부터 작업지시, 원부자재 이력관리, 제조 프로세스 실행까지 전 공정을 하나의 체계 안에서 관리합니다. 전 공정 데이터를 실시간으로 수집함으로써 그동안 부족했던 생산 가시성을 확보하는 것이 핵심 목표였습니다.
② 주요 설비 PLC 연동 및 데이터 자동 수집
혼합, 타정, 충진, 포장, 건조, 금속검출 등 가동동과 나동의 핵심 설비들을 PLC로 연동해 설비 가동 상태와 공정 파라미터, CCP 항목을 실시간으로 수집할 수 있도록 했습니다.
③ 스마트 HACCP의 MES 내재화
CCP 기준관리, 제형관리, 제조공정관리 등 HACCP 관리 기능을 MES 안으로 끌어들여, 한계기준 이탈 시 즉각적인 알림과 대응이 가능한 구조를 갖췄습니다.
④ 현장 키오스크 기반 작업 지시 시스템
작업자가 직관적으로 사용할 수 있는 키오스크를 현장에 배치해, 작업지시 확인과 생산실적 입력을 그 자리에서 바로 처리할 수 있도록 했습니다.
⑤ 원부자재 GMP 인증 LOT 추적관리
입고부터 출고, 재고이동까지 전 과정을 바코드 스캔으로 자동화하고, 유통기한 관리와 선입선출 원칙이 시스템 위에서 자연스럽게 지켜지도록 설계했습니다.
특히 눈에 띄는 부분은 잔여 원자재 정보를 기반으로 한 AI 생산계획 추천 리포트입니다. 파우더류 원자재의 재고 현황과 입고 예정 정보를 바탕으로, AI가 수요를 예측하고 생산 우선순위를 제안하는 구조를 검증하는 것을 함께 설계에 담았습니다. 이는 단순한 재고 관리 기능을 넘어, ODM·OEM 제조 현장에 AI 기반 의사결정 지원을 접목해보려는 시도였습니다. 신비바이오 프로젝트가 AIXERA에게도 의미가 컸던 이유는, 이 회사가 지향하는 '제조 AI 운영체제'라는 방향성을 실제 현장에서 검증해볼 수 있는 기회였기 때문입니다.
보안 측면에서도 소홀함이 없도록 설계했습니다. 클라우드 네트워크 보안 모니터링을 통해 침입 탐지와 차단, 응용프로그램 통제, 로그 관리 등을 다차원적으로 수행할 수 있는 체계를 함께 구축함으로써, 데이터가 많아질수록 커지는 보안 리스크에도 선제적으로 대응할 수 있도록 했습니다.
03. 현장은 구체적으로 무엇이 달라졌을까
거창한 개념보다 현장에서 체감하는 변화가 더 중요하다고 생각합니다. 몇 가지 대표적인 업무를 기준으로, 구축 전과 구축 후가 어떻게 달라졌는지 살펴보겠습니다.
수주 · 출하 관리
이전에는 고객사의 수주 요청과 맞춤 제작 요청을 ERP에 옮겨 적은 뒤, 다시 엑셀 형태로 생산팀에 전달해야 했습니다. 출하할 때도 택배사에 전달할 정보를 별도로 정리해야 했고, 실시간으로 주문 정보를 집계할 방법이 없다 보니 짧은 납기 요청에는 즉각적으로 대응하기 어려웠습니다.
지금은 여러 채널의 주문 정보가 MES 안으로 취합되고, 이 정보가 그대로 택배사 출하 정보로 연결됩니다. 체계적인 생산계획 수립이 가능해지면서 중복·누락·오기재와 같은 휴먼 에러가 줄어들었고, 긴급 요청이나 짧은 납기에도 한결 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다.
원재료 불출 및 재입고
이전에는 원재료 투입과 배합, 생산량 기록이 수작업에 의존했고, 잔여 원자재는 이전 작업자의 기억에 의존해 재사용해야 했습니다. 담당자가 자리를 비우면 선입선출 원칙을 지키는 것 자체가 사실상 불가능했습니다.
지금은 원부자재 라벨을 발행해 관리하고, 잔여 원자재에 대해서도 동일 LOT로 재입고를 발행하는 프로세스가 시스템 안에서 자리 잡았습니다. 작업자 의존도가 낮아지면서 휴먼 에러가 줄고, 다품종 소량 생산에 대한 대응력도 함께 강화되었습니다.
건조 공정 CCP 모니터링
이전에는 파우더형 원자재 건조 공정의 온습도 관리를 현장점검일지에 수기로 기록했습니다. 작업자가 현장에 없는 시간대에는 한계 이탈 여부를 확인할 방법이 마땅치 않았습니다.
지금은 온습도계가 시스템과 연동되어 실시간으로 모니터링되고, 한계 이탈이 감지되면 즉각 알림이 전달됩니다. CCP 관리일지를 수기로 작성하던 방식에서 벗어나 자동으로 모니터링 일지가 발행되며, 작업자 공백 시간대에도 이상 상황을 놓치지 않을 수 있게 되었습니다.
배합비(BOM) 관리
이전에는 배합비를 수기로 관리했고, 고객사의 변경사항이 있을 때마다 인쇄물로 전달해야 했습니다. 시간이 지나며 어떤 버전이 최신인지 변경점을 관리하는 것 자체가 쉽지 않았습니다.
지금은 BOM 메뉴를 통해 배합비를 체계적으로 관리하고, 품목마스터를 기반으로 변경 이력을 추적합니다. 동일 품목이라도 여러 버전의 배합비를 관리할 수 있게 되면서, 고객사별 요구사항 변화에도 유연하게 대응할 수 있는 기반이 마련되었습니다.
04. 종이와 기억에 의존하던 현장이 데이터 위에서 움직이기 시작하다
이번 프로젝트를 통해 가장 크게 달라진 것은, '보이지 않던 것'이 '보이는 것'으로 바뀌었다는 점입니다. 수기로 작성하던 생산일지와 CCP 점검일지는 이제 시스템 안에서 실시간으로 기록되고, 캘린더에 손으로 표시하던 생산 스케줄은 주문정보와 연동된 작업지시로 전환되었습니다. 타정기와 코팅기의 진행 상황도 현장을 직접 순회하지 않아도 사무실 모니터를 통해 확인할 수 있게 되면서, 작업 이슈가 발생했을 때 훨씬 빠르게 대응할 수 있는 여건이 마련되었습니다.
무엇보다 의미 있는 변화는 데이터가 하나의 언어로 통합되었다는 점입니다. 영업, 생산, 품질, 재고 부서가 각자 다른 형식의 자료를 들고 회의실에 모이던 방식에서 벗어나, 이제는 같은 화면, 같은 숫자를 보며 논의할 수 있게 되었습니다. 이는 단순한 업무 효율화를 넘어, 조직 전체가 데이터를 기반으로 소통하는 문화로 옮겨가는 계기가 되고 있습니다.
이러한 변화는 제조 리드타임 단축과 품질 클레임 감소로 이어질 것으로 기대되고 있으며, 신비바이오는 이번 고도화를 발판 삼아 앞으로 데이터 기반 수요 예측과 설비 예지보전, 나아가 완전 자율 생산 체계로의 단계적 확장을 계획하고 있습니다. AIXERA 역시 이번 프로젝트에서 쌓은 경험을 바탕으로, 건강기능식품 제조업 전반에 적용 가능한 표준화된 스마트공장 모델을 계속 발전시켜 나갈 예정입니다.
AIXERA Insight
"건강기능식품 제조업의 경쟁력은 결국 품질을 얼마나 일관되게, 그리고 빠르게 증명해낼 수 있느냐에 달려 있습니다. 신비바이오 프로젝트는 수작업 중심의 제조 현장을 데이터 기반 운영체제로 전환한 사례이자, AIXERA가 지향하는 Physical AI 제조 혁신을 실제 현장에 적용해본 사례이기도 합니다. 좋은 제품을 만드는 역량에 좋은 시스템이 더해질 때, 비로소 지속 가능한 성장이 가능해진다고 믿습니다."
05. 여기서 끝이 아니다 — 앞으로의 확장 방향
이번 구축은 신비바이오의 스마트공장 여정에서 첫 단계에 해당합니다. AIXERA와 신비바이오는 이번 프로젝트를 발판 삼아 다음과 같은 단계적 고도화를 함께 그려가고 있습니다.
1단계 (현재) — MES와 PLC를 구축해 실시간 데이터 수집 체계를 확립하고, MES 안에 HACCP 관리 기능과 바코드 기반 재고 관리 체계를 함께 갖추는 단계입니다.
2단계 (향후) — 축적된 생산 데이터를 분석해 불량 패턴을 파악하고, AI 기반 수요 예측 모델을 고도화하며, 설비 고장을 사전에 예방하는 예지보전 체계를 도입하는 단계입니다.
3단계 (장기) — 자율적인 생산 계획 수립과 작업 지시, 전 공정의 무인화·자동화 확대, 그리고 출하와 배송까지 이어지는 스마트 물류 체계 연계를 목표로 합니다.
이러한 단계적 접근은 신비바이오만을 위한 특별한 로드맵이 아닙니다. AIXERA는 기업의 현재 성숙도에 맞춰 무리 없이 단계를 밟아갈 수 있는 확장형 구조를 지향하고 있습니다. 처음부터 완전 자동화를 목표로 삼기보다, 데이터가 쌓이고 조직이 그 데이터에 익숙해지는 속도에 맞춰 한 걸음씩 고도화해나가는 방식이 결국 현장에 더 잘 정착한다는 것을, 그간의 여러 프로젝트를 통해 확인해왔기 때문입니다.
다음은 당신의 공장 차례입니다
신비바이오의 사례는 특별한 기업만의 이야기가 아닙니다. 성장하는 만큼 관리해야 할 데이터가 늘어나고, 그 데이터를 감당하지 못해 병목이 생기는 것은 많은 식품·바이오 제조기업이 공통적으로 겪는 문제입니다. 수작업이 나쁜 것은 아닙니다. 다만 회사가 커질수록 사람의 기억과 손끝에만 의존하는 방식은 필연적으로 한계를 드러내게 됩니다. 그 한계를 미리 발견하고 대비하는 것과, 문제가 터진 뒤에야 대응하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.
AIXERA Factory OS는 이런 현장의 눈높이에 맞춰 단계적으로 확장 가능한 구조로 설계되어 있습니다. 지금 우리 공장이 겪고 있는 어려움이 신비바이오의 이야기와 닮아 있다면, 한 번쯤 진단을 받아보는 것부터 시작해보셔도 좋겠습니다.
수작업에 의존하던 건강기능식품 공장, AI 운영체제로 다시 태어나다
㈜신비바이오 × AIXERA Factory OS 구축 사례
건강기능식품 OEM·ODM 시장은 지금 유례없는 성장기를 지나고 있습니다. SNS와 라이브커머스를 타고 히트 제품 하나가 탄생하면 매출 구조 전체가 순식간에 바뀌기도 하고, 소비자들이 원하는 제품의 형태와 성분은 갈수록 세분화되고 있습니다. 그 결과 제조기업에게 요구되는 것은 '많이 만드는 능력'이 아니라 '다양하게, 정확하게, 빠르게 만드는 능력'으로 바뀌고 있습니다. 문제는 이 성장의 속도를 제조 현장의 관리 체계가 따라가지 못한다는 데 있습니다. 주문은 하루가 다르게 늘어나는데 생산관리는 여전히 엑셀 시트와 수기 장부, 그리고 오랜 경력을 가진 몇몇 직원의 경험치에 의존하고 있다면, 그 성장은 축복이 아니라 언젠가 터질 리스크로 쌓여가고 있는 것과 다르지 않습니다.
경기 포천에 위치한 건강기능식품 전문 제조기업 ㈜신비바이오도 정확히 같은 갈림길에 서 있었습니다. 건강기능식품 OEM·ODM과 일반 건강식품 제조를 함께 영위하며 다양한 브랜드의 제품을 생산해온 이 회사는, GMP·HACCP·ISO22000·FDA 시설등록 등 국내외에서 두루 인정받는 인증 체계를 갖추고 있었습니다. 자체 기술 특허도 여러 건 보유하고 있을 만큼 제품력과 기술력에 대한 자부심도 확고했습니다. 하지만 정작 그 품질을 뒷받침해야 할 현장의 핵심 데이터는 여전히 사람의 손과 기억, 그리고 종이 위에 머물러 있었습니다. 좋은 제품을 만드는 역량과, 그 제품을 안정적으로 '계속' 만들어낼 수 있는 시스템 사이에 간극이 벌어지고 있었던 셈입니다.
AIXERA는 이 간극을 좁히기 위해 신비바이오와 함께 제조 현장 전체를 데이터로 연결하는 스마트공장 고도화 프로젝트에 착수했습니다. 단순히 새로운 소프트웨어 하나를 얹는 것이 아니라, 주문이 들어오는 순간부터 원자재가 투입되고, 공정을 거쳐, 완제품이 출하되기까지의 전 여정을 하나의 데이터 흐름 위에 올려놓는 작업이었습니다. 이 글에서는 그 여정에서 신비바이오가 마주했던 현실적인 고민들과, AIXERA가 이를 어떻게 풀어나갔는지를 정리해보려 합니다.
01. 성장할수록 커지는 병목, 그 원인은 '보이지 않는 공정'
신비바이오는 최근 몇 년간 히트 제품 출시와 함께 가파른 매출 성장을 이어왔습니다. 그러나 그 성장의 이면에는 생산관리 체계가 성장 속도를 따라가지 못하는 구조적인 문제가 자리하고 있었습니다. 회사 안팎에서 확인된 어려움들은 크게 네 가지 영역으로 나눌 수 있었습니다.
생산관리 영역 — 사람의 손끝에 달린 공정
원재료 투입부터 배합, 생산량 기록에 이르기까지 핵심 공정 대부분이 수작업으로 이루어지고 있었습니다. 숙련된 작업자의 경험이 곧 품질을 결정짓는 구조였던 셈인데, 이는 역설적으로 사람에 의한 오류 발생 가능성을 항상 안고 가야 한다는 의미이기도 했습니다. 특히 다품종 소량 생산에 대한 주문 비중이 눈에 띄게 늘어나면서, 생산라인을 하나의 품목에서 다른 품목으로 전환할 때 걸리는 준비 시간이 생산성을 갉아먹는 주요 원인으로 떠올랐습니다. 라인 전환이 길어질수록 납기 지연이 반복되었고, 이는 곧 고객 신뢰도와 직결되는 문제로 이어지고 있었습니다. 여기에 더해 주요 설비가 IoT와 연동되어 있지 않다 보니, 설비 가동률이나 불량 발생 원인을 실시간으로 파악할 방법이 없었습니다. 결국 현장에서 벌어지는 일들을 즉각적으로 판단하고 대응하는 것이 사실상 불가능한 상황이었습니다.
품질 및 규제 대응 영역 — 사후 점검에 머무는 CCP 관리
HACCP과 ISO22000 인증을 유지하기 위해서는 중요관리점, 즉 CCP에 대한 실시간 모니터링이 필수적입니다. 그러나 신비바이오의 현장에서는 센서 기반 자동화 비율이 낮아 대부분의 CCP 관리가 사후 점검 방식에 머물러 있었습니다. 문제가 발생한 이후에야 원인을 되짚어 확인할 수 있는 구조였던 것입니다. 이력추적 시스템 또한 부분적으로만 운영되고 있어, 실제로 고객 클레임이 접수되었을 때 어떤 원자재의 어떤 LOT가 문제였는지를 신속하게 규명하기가 쉽지 않았습니다. 여기에 더해 품질 검사 데이터가 시험기기, ERP, MES 사이에서 서로 연결되지 않다 보니 생산과 품질 데이터를 통합적으로 분석하는 것 자체가 구조적으로 어려운 상황이었습니다. 이는 해외 규제기관의 검증 요구에 대응해야 하는 순간, 결정적인 약점으로 작용할 수 있는 지점이기도 했습니다.
경영 및 운영 영역 — 감으로 세우는 생산계획
ERP와 판매 데이터의 연동이 충분하지 않다 보니 수요예측의 정확도가 낮은 수준에 머물러 있었고, 이는 곧 과잉생산이나 품절 상황이 반복되는 결과로 이어졌습니다. 원재료 사용량, 불량률, 가동률 같은 실시간 데이터가 부재한 탓에 정확한 원가 분석에도 상당한 시간이 소요되었고, 이는 신속한 경영 의사결정을 가로막는 요인이 되었습니다. 고객사의 맞춤형 제품 요청이나 짧은 납기 요구에 즉각적으로 대응하기 어려운 구조는, 결과적으로 새로운 계약 기회를 놓치는 상황으로도 이어지고 있었습니다.
생산성 영역 — 경쟁이 심화될수록 벌어지는 격차
고객이 요구하는 품질과 납기 수준이 점점 고도화되는 반면, 신비바이오의 생산 시스템은 이런 변화에 유연하게 대응하기 어려운 구조였습니다. 생산라인 전환 준비시간은 업계 평균 대비 긴 편이었고, 다품종 소량 생산 수주 비중이 빠르게 늘어나는 만큼 기존 생산 라인으로는 자원 낭비와 납기 지연, 때로는 수주 자체를 포기해야 하는 상황까지 발생하고 있었습니다. 경쟁사들의 스마트공장 도입이 빨라지는 흐름 속에서, 현재의 체계를 그대로 유지한다면 시장 경쟁력을 잃을 수 있다는 위기의식이 이번 프로젝트를 시작하게 된 결정적인 배경이었습니다.
02. AIXERA가 제안한 것은 '시스템 하나'가 아니라 '연결'
AIXERA는 신비바이오의 제조 현장을 가동동과 나동으로 나누어 정밀하게 진단하는 것으로 프로젝트를 시작했습니다. 현장 실사와 실무자·관리자 인터뷰를 거치며 파악한 것은, 이 회사에 필요한 것이 단순히 '새로운 소프트웨어 하나'가 아니라 흩어져 있던 정보들을 하나의 흐름으로 다시 엮어내는 작업이라는 점이었습니다. 이에 따라 AIXERA는 MES 도입을 중심축으로 삼되, 주문정보부터 작업지시, 생산실적, 재고, 출하까지 전 과정이 하나의 데이터 위에서 관리되도록 시스템을 설계했습니다.
이번 구축의 다섯 가지 핵심 축
① MES 기반 통합 생산관리
주문정보 업로드부터 작업지시, 원부자재 이력관리, 제조 프로세스 실행까지 전 공정을 하나의 체계 안에서 관리합니다. 전 공정 데이터를 실시간으로 수집함으로써 그동안 부족했던 생산 가시성을 확보하는 것이 핵심 목표였습니다.
② 주요 설비 PLC 연동 및 데이터 자동 수집
혼합, 타정, 충진, 포장, 건조, 금속검출 등 가동동과 나동의 핵심 설비들을 PLC로 연동해 설비 가동 상태와 공정 파라미터, CCP 항목을 실시간으로 수집할 수 있도록 했습니다.
③ 스마트 HACCP의 MES 내재화
CCP 기준관리, 제형관리, 제조공정관리 등 HACCP 관리 기능을 MES 안으로 끌어들여, 한계기준 이탈 시 즉각적인 알림과 대응이 가능한 구조를 갖췄습니다.
④ 현장 키오스크 기반 작업 지시 시스템
작업자가 직관적으로 사용할 수 있는 키오스크를 현장에 배치해, 작업지시 확인과 생산실적 입력을 그 자리에서 바로 처리할 수 있도록 했습니다.
⑤ 원부자재 GMP 인증 LOT 추적관리
입고부터 출고, 재고이동까지 전 과정을 바코드 스캔으로 자동화하고, 유통기한 관리와 선입선출 원칙이 시스템 위에서 자연스럽게 지켜지도록 설계했습니다.
특히 눈에 띄는 부분은 잔여 원자재 정보를 기반으로 한 AI 생산계획 추천 리포트입니다. 파우더류 원자재의 재고 현황과 입고 예정 정보를 바탕으로, AI가 수요를 예측하고 생산 우선순위를 제안하는 구조를 검증하는 것을 함께 설계에 담았습니다. 이는 단순한 재고 관리 기능을 넘어, ODM·OEM 제조 현장에 AI 기반 의사결정 지원을 접목해보려는 시도였습니다. 신비바이오 프로젝트가 AIXERA에게도 의미가 컸던 이유는, 이 회사가 지향하는 '제조 AI 운영체제'라는 방향성을 실제 현장에서 검증해볼 수 있는 기회였기 때문입니다.
보안 측면에서도 소홀함이 없도록 설계했습니다. 클라우드 네트워크 보안 모니터링을 통해 침입 탐지와 차단, 응용프로그램 통제, 로그 관리 등을 다차원적으로 수행할 수 있는 체계를 함께 구축함으로써, 데이터가 많아질수록 커지는 보안 리스크에도 선제적으로 대응할 수 있도록 했습니다.
03. 현장은 구체적으로 무엇이 달라졌을까
거창한 개념보다 현장에서 체감하는 변화가 더 중요하다고 생각합니다. 몇 가지 대표적인 업무를 기준으로, 구축 전과 구축 후가 어떻게 달라졌는지 살펴보겠습니다.
수주 · 출하 관리
이전에는 고객사의 수주 요청과 맞춤 제작 요청을 ERP에 옮겨 적은 뒤, 다시 엑셀 형태로 생산팀에 전달해야 했습니다. 출하할 때도 택배사에 전달할 정보를 별도로 정리해야 했고, 실시간으로 주문 정보를 집계할 방법이 없다 보니 짧은 납기 요청에는 즉각적으로 대응하기 어려웠습니다.
지금은 여러 채널의 주문 정보가 MES 안으로 취합되고, 이 정보가 그대로 택배사 출하 정보로 연결됩니다. 체계적인 생산계획 수립이 가능해지면서 중복·누락·오기재와 같은 휴먼 에러가 줄어들었고, 긴급 요청이나 짧은 납기에도 한결 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다.
원재료 불출 및 재입고
이전에는 원재료 투입과 배합, 생산량 기록이 수작업에 의존했고, 잔여 원자재는 이전 작업자의 기억에 의존해 재사용해야 했습니다. 담당자가 자리를 비우면 선입선출 원칙을 지키는 것 자체가 사실상 불가능했습니다.
지금은 원부자재 라벨을 발행해 관리하고, 잔여 원자재에 대해서도 동일 LOT로 재입고를 발행하는 프로세스가 시스템 안에서 자리 잡았습니다. 작업자 의존도가 낮아지면서 휴먼 에러가 줄고, 다품종 소량 생산에 대한 대응력도 함께 강화되었습니다.
건조 공정 CCP 모니터링
이전에는 파우더형 원자재 건조 공정의 온습도 관리를 현장점검일지에 수기로 기록했습니다. 작업자가 현장에 없는 시간대에는 한계 이탈 여부를 확인할 방법이 마땅치 않았습니다.
지금은 온습도계가 시스템과 연동되어 실시간으로 모니터링되고, 한계 이탈이 감지되면 즉각 알림이 전달됩니다. CCP 관리일지를 수기로 작성하던 방식에서 벗어나 자동으로 모니터링 일지가 발행되며, 작업자 공백 시간대에도 이상 상황을 놓치지 않을 수 있게 되었습니다.
배합비(BOM) 관리
이전에는 배합비를 수기로 관리했고, 고객사의 변경사항이 있을 때마다 인쇄물로 전달해야 했습니다. 시간이 지나며 어떤 버전이 최신인지 변경점을 관리하는 것 자체가 쉽지 않았습니다.
지금은 BOM 메뉴를 통해 배합비를 체계적으로 관리하고, 품목마스터를 기반으로 변경 이력을 추적합니다. 동일 품목이라도 여러 버전의 배합비를 관리할 수 있게 되면서, 고객사별 요구사항 변화에도 유연하게 대응할 수 있는 기반이 마련되었습니다.
04. 종이와 기억에 의존하던 현장이 데이터 위에서 움직이기 시작하다
이번 프로젝트를 통해 가장 크게 달라진 것은, '보이지 않던 것'이 '보이는 것'으로 바뀌었다는 점입니다. 수기로 작성하던 생산일지와 CCP 점검일지는 이제 시스템 안에서 실시간으로 기록되고, 캘린더에 손으로 표시하던 생산 스케줄은 주문정보와 연동된 작업지시로 전환되었습니다. 타정기와 코팅기의 진행 상황도 현장을 직접 순회하지 않아도 사무실 모니터를 통해 확인할 수 있게 되면서, 작업 이슈가 발생했을 때 훨씬 빠르게 대응할 수 있는 여건이 마련되었습니다.
무엇보다 의미 있는 변화는 데이터가 하나의 언어로 통합되었다는 점입니다. 영업, 생산, 품질, 재고 부서가 각자 다른 형식의 자료를 들고 회의실에 모이던 방식에서 벗어나, 이제는 같은 화면, 같은 숫자를 보며 논의할 수 있게 되었습니다. 이는 단순한 업무 효율화를 넘어, 조직 전체가 데이터를 기반으로 소통하는 문화로 옮겨가는 계기가 되고 있습니다.
이러한 변화는 제조 리드타임 단축과 품질 클레임 감소로 이어질 것으로 기대되고 있으며, 신비바이오는 이번 고도화를 발판 삼아 앞으로 데이터 기반 수요 예측과 설비 예지보전, 나아가 완전 자율 생산 체계로의 단계적 확장을 계획하고 있습니다. AIXERA 역시 이번 프로젝트에서 쌓은 경험을 바탕으로, 건강기능식품 제조업 전반에 적용 가능한 표준화된 스마트공장 모델을 계속 발전시켜 나갈 예정입니다.
AIXERA Insight
"건강기능식품 제조업의 경쟁력은 결국 품질을 얼마나 일관되게, 그리고 빠르게 증명해낼 수 있느냐에 달려 있습니다. 신비바이오 프로젝트는 수작업 중심의 제조 현장을 데이터 기반 운영체제로 전환한 사례이자, AIXERA가 지향하는 Physical AI 제조 혁신을 실제 현장에 적용해본 사례이기도 합니다. 좋은 제품을 만드는 역량에 좋은 시스템이 더해질 때, 비로소 지속 가능한 성장이 가능해진다고 믿습니다."
05. 여기서 끝이 아니다 — 앞으로의 확장 방향
이번 구축은 신비바이오의 스마트공장 여정에서 첫 단계에 해당합니다. AIXERA와 신비바이오는 이번 프로젝트를 발판 삼아 다음과 같은 단계적 고도화를 함께 그려가고 있습니다.
1단계 (현재) — MES와 PLC를 구축해 실시간 데이터 수집 체계를 확립하고, MES 안에 HACCP 관리 기능과 바코드 기반 재고 관리 체계를 함께 갖추는 단계입니다.
2단계 (향후) — 축적된 생산 데이터를 분석해 불량 패턴을 파악하고, AI 기반 수요 예측 모델을 고도화하며, 설비 고장을 사전에 예방하는 예지보전 체계를 도입하는 단계입니다.
3단계 (장기) — 자율적인 생산 계획 수립과 작업 지시, 전 공정의 무인화·자동화 확대, 그리고 출하와 배송까지 이어지는 스마트 물류 체계 연계를 목표로 합니다.
이러한 단계적 접근은 신비바이오만을 위한 특별한 로드맵이 아닙니다. AIXERA는 기업의 현재 성숙도에 맞춰 무리 없이 단계를 밟아갈 수 있는 확장형 구조를 지향하고 있습니다. 처음부터 완전 자동화를 목표로 삼기보다, 데이터가 쌓이고 조직이 그 데이터에 익숙해지는 속도에 맞춰 한 걸음씩 고도화해나가는 방식이 결국 현장에 더 잘 정착한다는 것을, 그간의 여러 프로젝트를 통해 확인해왔기 때문입니다.
다음은 당신의 공장 차례입니다
신비바이오의 사례는 특별한 기업만의 이야기가 아닙니다. 성장하는 만큼 관리해야 할 데이터가 늘어나고, 그 데이터를 감당하지 못해 병목이 생기는 것은 많은 식품·바이오 제조기업이 공통적으로 겪는 문제입니다. 수작업이 나쁜 것은 아닙니다. 다만 회사가 커질수록 사람의 기억과 손끝에만 의존하는 방식은 필연적으로 한계를 드러내게 됩니다. 그 한계를 미리 발견하고 대비하는 것과, 문제가 터진 뒤에야 대응하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.
AIXERA Factory OS는 이런 현장의 눈높이에 맞춰 단계적으로 확장 가능한 구조로 설계되어 있습니다. 지금 우리 공장이 겪고 있는 어려움이 신비바이오의 이야기와 닮아 있다면, 한 번쯤 진단을 받아보는 것부터 시작해보셔도 좋겠습니다.