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제약 제조 현장의 QA 문서는 제품, 제조사, 수탁사, 포장 방식, 개정번호, 표준코드 등 여러 데이터가 정확히 맞아야 합니다. 같은 변경 내용을 여러 문서에 반복 반영하는 과정은 시간이 많이 들고, 작은 오타나 누락도 품질 문서 리스크가 될 수 있습니다.

제약 제조기업 A사는 자사 제조·포장 지시서의 변경 사항을 수탁사 문서에 반복 반영하는 업무를 자동화하고, 향후 문서 Q&A와 AI 기반 문서 업무 지원으로 확장할 수 있는 기반을 만들고자 했습니다.

도입 배경 : 반복 문서 변경과 휴먼에러 리스크

제조 방법이나 포장 방법이 변경되면 관련 제조지시 및 기록서, 포장지시 및 기록서를 함께 업데이트해야 합니다. 자사 제품과 수탁 제품이 함께 관리되는 환경에서는 같은 변경 내용을 여러 문서에 반복 반영해야 하며, 이 과정에서 휴먼에러가 발생하기 쉽습니다.

고객사는 문서 생성에 필요한 데이터를 구조화하고, 원본 문서와 수탁사 문서 간 필요한 정보 반영 방식을 시스템화해 반복 문서 작업을 줄이고자 했습니다.

적용 방식 : 기준 데이터 연계와 수탁사 문서 자동 생성

써로마인드는 원본 문서와 제품·수탁사 관련 데이터를 연결해 수탁사 문서를 자동 생성하는 구조를 설계했습니다.

• 자사 제조·포장 지시서 원본 업로드
• 수탁사 및 제품별 연동 데이터 DB 관리
• 제조지시 및 기록서, 포장지시 및 기록서 자동 생성
• 제품명, 문서번호, 개정번호, 대표코드, 제품표준번호, 식별표시, 바코드 등 제조·포장 문서 작성에 필요한 정보를 데이터베이스에서 추출
• 추출한 정보를 문서 구조에 맞게 반영하고 수탁사별 제조지시 및 기록서·포장지시 및 기록서를 자동 생성
• 개정번호 자동 적용 및 DB 업데이트
• 예외처리 대상 문서에 대한 사용자 검토 흐름 구성
• 자동 생성 문서에 대한 담당자 검토·승인 흐름 유지
• 향후 문서 Q&A와 AI 기반 문서 자동화 확장 방향 검토

도입 결과 : 240개 이상 문서 작성 시간 약 90% 단축

운영 효과 : 검토·승인 가능한 제약 QA 문서 자동화

제약 QA 문서 자동화는 단순히 문서를 새로 만드는 문제가 아닙니다. 원본 문서와 수탁사 문서의 구조, 제품별 데이터, 개정번호, 식별 정보, 예외처리 규칙이 정확히 연결되어야 합니다.

이 프로젝트는 자사 문서를 기준으로 수탁사 제조·포장 지시서를 생성할 수 있도록 기준 정보와 문서 흐름을 구조화했습니다. 제품명, 문서번호, 개정번호, 대표코드, 제품표준번호, 식별표시, 바코드 등 제조·포장 문서 작성에 필요한 정보를 데이터베이스에서 추출하고, 문서 구조에 맞게 반영해 수탁사별 제조지시 및 기록서·포장지시 및 기록서를 자동 생성할 수 있도록 설계했습니다. 생성 후에는 예외 검토가 필요한 문서와 최종 승인 대상 문서를 담당자가 확인하도록 했습니다.

문서 자동화의 핵심은 AI를 통제 가능한 문서 생성 체계 안에서 쓰는 데 있습니다. 공정 데이터, 문서 구조, 예외처리 기준, 담당자 승인 흐름이 함께 설계되어야 규제 문서에서도 검토 가능한 자동 생성 결과를 만들 수 있습니다. 이 구조는 제약뿐 아니라 식품, 화장품, 제조 품질문서 자동화에도 확장될 수 있습니다.