[비즈한국] Đã 10 năm trôi qua kể từ khi dự án phổ cập nhà máy thông minh nhằm đổi mới ngành sản xuất trong nước bắt đầu bằng các dự án thí điểm vào năm 2014. Trong thời gian qua, ngành dược phẩm và công nghệ sinh học đã thực hiện các khoản đầu tư mạnh mẽ vào tự động hóa nhà máy với mục tiêu tăng cường GMP (Tiêu chuẩn thực hành sản xuất thuốc tốt) và nâng cao năng suất. Tính đến năm 2026, các công ty dược phẩm lớn trong nước đang bước qua giai đoạn tự động hóa tập trung vào phần cứng để tiến vào giai đoạn thông minh hóa, kết hợp dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều ý kiến cho rằng đằng sau việc áp dụng công nghệ hào nhoáng vẫn còn tồn tại những thách thức như thiếu sự kết nối dữ liệu và thiếu hụt nhân lực chuyên môn.
“Điều khiển từ xa mà không cần vào phòng sạch” Chong Kun Dang triển khai LLM nội bộ vào tháng 3
Chong Kun Dang đã triển khai nhà máy Metaverse và hệ thống AI, tập trung tại nhà máy Cheonan ở Chungnam, qua đó hiện thực hóa giai đoạn kiểm tra và điều khiển dữ liệu thiết bị thực tế trong không gian ảo. Nếu như nhà máy thông minh truyền thống chỉ dừng lại ở mức kiểm tra dữ liệu hiện trường qua màn hình, thì nhà máy Metaverse của Chong Kun Dang đã tiến xa hơn một bước, hiện thực hóa việc điều khiển hai chiều, nơi các thao tác trong không gian ảo dẫn đến chuyển động của thiết bị thực tế.
Hwang Soo-jung, Giám đốc phụ trách Kế hoạch sản xuất tại nhà máy Cheonan của Chong Kun Dang, đã chia sẻ tình hình thực tế khi làm diễn giả tại Hội thảo Nhà máy thông minh cho dược phẩm và thiết bị y tế năm 2026 do KIMCo (Tập đoàn Dược phẩm Đổi mới Hàn Quốc) tổ chức tại Yongsan, Seoul vào ngày 11 vừa qua. Giám đốc Hwang giải thích: “Đây là giai đoạn mà công nhân có thể điều khiển thiết bị trong không gian ảo mà không cần phải trực tiếp bước vào phòng sạch, nơi tiềm ẩn nguy hiểm hoặc nhạy cảm với ô nhiễm”. Điều này được đánh giá là một thành tựu giúp giảm đáng kể rủi ro nhiễm chéo - vấn đề quan trọng nhất trong quy trình sản xuất dược phẩm - đồng thời tối đa hóa hiệu quả quy trình.
Chong Kun Dang cũng đang thực hiện quy trình kiểm chứng một cách triệt để bên cạnh việc áp dụng công nghệ. Trong quá trình đánh giá chất lượng (APQR), khi con người đưa ra lệnh, hệ thống sẽ trích xuất dữ liệu và thiết lập cơ chế kiểm chứng tính hợp nhất của quy trình này thông qua CSV (Xác nhận hệ thống máy tính). Giám đốc Hwang cho biết: “Dữ liệu không tự động phản ánh, mà chúng tôi đang đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu thông qua các quy trình đã được kiểm chứng”.
Hiện tại, công ty cũng đang tăng tốc trong việc tài sản hóa tri thức ngoài việc kiểm soát phần cứng. Ý tưởng là dù người lao động lành nghề có rời đi, kinh nghiệm của họ vẫn sẽ tồn tại trong hệ thống để trở thành năng lực cạnh tranh bền vững. Để đạt được điều này, Chong Kun Dang có kế hoạch ra mắt mô hình LLM on-premise (cài đặt tại chỗ) vào tháng 3 tới. Mục tiêu là hoàn thiện môi trường làm việc thông minh nơi AI hỗ trợ phân tích dữ liệu quy trình và học tập cẩm nang công việc thông qua việc xây dựng LLM. Giám đốc Hwang cho biết: “Chúng tôi đang chuyển đổi các bí quyết phân tán trong nội bộ thành dữ liệu thông qua AI Learning Assistant, v.v.” và nói thêm: “Càng về sau, nỗi trăn trở về việc ‘làm thế nào để hòa quyện công nghệ này vào cách làm việc của chúng ta’ còn sâu sắc hơn cả bản thân công nghệ đó”.
Daewoong Pharmaceutical069620 "Tự phát triển hệ thống cốt lõi… Phải nắm quyền chủ quyền dữ liệu"
Daewoong Pharmaceutical đang tạo được dấu ấn nhờ nội địa hóa công nghệ xây dựng nhà máy thông minh. Được xây dựng từ năm 2016 và đã bước sang năm vận hành thứ 10, nhà máy Osong của Daewoong Pharmaceutical đã được Ban chỉ đạo đổi mới sản xuất thông minh trực thuộc Bộ Doanh nghiệp vừa và nhỏ và Khởi nghiệp chứng nhận là nhà máy thông minh cấp 4 (tối ưu hóa hoàn toàn hệ thống) đầu tiên trong ngành dược phẩm Hàn Quốc vào năm 2022. Giai đoạn này nằm ngay dưới cấp độ cao nhất là cấp 5 (tự điều khiển bằng AI), nơi hầu hết các quy trình đều vận hành bằng các thiết bị tự động dựa trên công nghệ IT, đồng thời có thể phản ứng trước và tối ưu hóa việc ra quyết định thông qua mô phỏng.
Hiệu quả của nhà máy Osong do Daewoong Pharmaceutical xây dựng được chứng minh bằng các con số. Theo Daewoong Pharmaceutical, thời gian chu kỳ sản xuất (PCT) đã rút ngắn xuống còn 32 ngày, giảm 28,9% so với 45 ngày của nhà máy Hyangnam trước đây, và tỷ lệ giá thành sản xuất cũng ghi nhận mức 31,7%, thấp hơn 5,3%p so với con số 37% của nhà máy Hyangnam.
Đặc điểm lớn nhất là họ đã tự xây dựng nhà máy thông minh bằng cách tự phát triển các hệ thống IT chính mà không phụ thuộc vào các công ty bên ngoài. Lee Seung-ha, Giám đốc bộ phận sản xuất của Daewoong Pharmaceutical cho biết: “Chúng tôi đã tự mình phát triển toàn bộ Hệ thống quản lý chất lượng (QMS), Hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS) và Hệ thống quản lý tài liệu điện tử (EDMS)”. Đây là bước đi trái ngược với các công ty dược phẩm khác thường mua và sử dụng phần mềm đóng gói từ các nhà cung cấp toàn cầu.
Giám đốc Lee coi tính linh hoạt trong sử dụng dữ liệu là lý do cho việc tự phát triển. Ông nhấn mạnh: “Nếu giới thiệu hệ thống bên ngoài, vì các kỹ sư dữ liệu là nhân viên của bên thứ ba, nên sẽ có giới hạn trong việc cải thiện hệ thống hoặc sử dụng dữ liệu theo ý muốn của chúng tôi. Với triết lý rằng hệ thống không nên là thứ đi mua mà phải phát triển bằng năng lực nội tại, các kỹ sư dữ liệu thuộc Daewoong trực tiếp quản lý và phát triển hệ thống một cách liên tục”.
Cảnh giác với “thông minh vỏ bọc”… “Dữ liệu thiết bị và dữ liệu chất lượng không khớp nhau”
Bất chấp những nỗ lực này của các doanh nghiệp dẫn đầu, khi mở rộng tầm nhìn ra toàn ngành, vẫn còn vô vàn thách thức cần giải quyết. Dự án hỗ trợ xây dựng nhà máy thông minh do KIMCo thúc đẩy hiện có sự tham gia của 78 công ty như Ildong Pharmaceutical249420, Boryung003850, Dongkook Pharmaceutical086450..., nhưng khoảng cách công nghệ giữa các doanh nghiệp vẫn còn rất lớn.
Các chuyên gia chỉ ra rằng sự đứt gãy dữ liệu là vấn đề cấp bách nhất. Dù đã lắp đặt robot và cảm biến tại nhà máy, nhưng dữ liệu thu được lại không thể kết nối hữu cơ với việc quản lý chất lượng thực tế.
Kim Ho-seong, Giám đốc Viện Nghiên cứu Quản trị Bền vững Toàn cầu, người từng là thành viên đánh giá nhà máy thông minh ngành dược, chỉ ra: “Để phân tích, cần phải khớp giá trị thiết lập của thiết bị tại thời điểm sản xuất với dữ liệu chất lượng của sản phẩm đầu ra, nhưng phần lớn các trường hợp mắt xích đó đều bị cắt đứt. Chúng ta biết sản phẩm đó được sản xuất theo lệnh sản xuất nào và tỷ lệ lỗi là bao nhiêu, nhưng lại không khớp được nhiệt độ lúc đó là bao nhiêu, giá trị thiết lập là bao nhiêu. Do chưa từng khớp các mối tương quan này, nên dù dữ liệu có tích lũy bao nhiêu cũng không thể phân tích được”.
Vì tầm quan trọng của tính toàn vẹn dữ liệu (Data Integrity - DI), vốn bảo đảm dữ liệu xuất phát từ nhà máy là hoàn chỉnh, nhất quán và chính xác, ngày càng tăng cao, vai trò của nhà máy thông minh trong việc chặn đứng từ gốc các lỗi do con người hoặc hành vi cố ý cũng đang được nhấn mạnh. Do việc tăng cường áp dụng các quy định về tính toàn vẹn dữ liệu, các trường hợp Bộ An toàn Thực phẩm và Dược phẩm ra lệnh đình chỉ kinh doanh sản xuất đối với các loại thuốc và dược phẩm chức năng được cấp phép do các lý do như thao túng dữ liệu và vi phạm tính toàn vẹn dữ liệu đang gia tăng đáng kể.
Một quan chức của KIMCo giải thích: “Lý do chính để giới thiệu nhà máy thông minh trong ngành sản xuất dược phẩm không chỉ là năng suất, mà còn là để ngăn chặn việc thao túng dữ liệu và chứng minh độ tin cậy. Để đáp ứng yêu cầu của Bộ An toàn Thực phẩm và Dược phẩm hay các cơ quan quản lý nước ngoài, (việc áp dụng nhà máy thông minh) là điều bắt buộc”.