AmpleLogic은 제약 사업 부문 내에서 로우 코드 플랫폼을 확장하기 시작했을 때 개발 주기를 연장하지 않고도 공장에서 문서가 많은 프로세스를 디지털화하도록 돕는 데 중점을 두었습니다. 이제 회사의 업무는 다른 단계에 있습니다. AI는 이제 여러 고객 배포에 걸쳐 교육, 조사, 문서화, 보고 및 연간 검토를 지원하여 측정 가능한 마진으로 수동 작업량을 줄입니다.
“제약팀이 단순히 정보를 이해하는 데 많은 시간을 소비한다는 사실을 발견했습니다.”라고 설립자이자 창립자인 Manne V. Chowdary는 말합니다. 앰플로직의 CEO. "SOP, 편차, CAPA, APQR, 로그 등 데이터가 부족하지 않습니다. 실제 격차는 사람들이 이를 빠르게 해석하고 사용할 수 있도록 돕는 데 있습니다."
회사에 따르면 AI 레이어를 통해 고객은 문서 검색, 교육 준비, APQR 추출 및 조사 기반 작업과 관련된 활동에서 고객의 수동 작업을 평균 60% 줄일 수 있었습니다. 이점은 광범위한 자동화가 아닌 표적화된 개입에서 비롯됩니다.
구성 속도에서 해석 속도로의 전환
AmpleLogic의 로우 코드 환경은 제약팀이 편차, CAPA, 교육 워크플로, 샘플링 로그 및 문서 수명주기를 신속하게 구성하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 디지털 워크플로가 구축되어 있어도 대부분의 운영 지연은 해석, 긴 SOP 읽기, 버전 비교, 정보 찾기, 대규모 보고서 스캔, 오래된 편차 검토로 인해 발생했습니다.
“디지털 워크플로는 작업을 종이에서 화면으로만 이동합니다.”라고 Chowdary는 말합니다. "문서, 보고서 또는 과거 사례 내부 내용을 이해하는 작업과 관련된 노력은 여전히 중요합니다."
이러한 관찰로 인해 검증된 시스템을 교체하는 대신 품질 및 운영과 관련된 인지 부하 지원에 초점을 맞춘 AmpleLogic의 AI 프로그램이 탄생했습니다.
AmpleLogic 플랫폼 솔루션의 AI 기능
아래는 AmpleLogic 내부 플랫폼 로드맵의 AI 기능입니다.
AI in 교육: SOP 기반 설문지 & 팟캐스트
AmpleLogic의 LMS는 AI를 적용하여 교육 콘텐츠 준비 주기를 단축합니다.
OCR을 통해 PDF, Word 파일 및 스캔한 문서에서 텍스트를 추출합니다.
요약 SOP를 작성하고 콘텐츠를 주제 기반 덩어리로 나눕니다.
개념적이고 설명적인 질문을 자동으로 생성합니다.
잡음과 설명이 포함된 MCQ를 생성합니다.
다국어 SOP 팟캐스트 구축: 텍스트 추출 → 요약 → 에피소드 제안 → 스크립트 → 언어 선택 → 오디오 출력.
식물은 이러한 기능이 단축된다고 보고합니다. 특히 자주 수정되는 절차에 대한 교육 배포 일정.
편차, CAPA 및amp; 근본 원인 분석(eQMS)
AmpleLogic의 품질 엔진은 AI를 통합하여 조사 기반 작업을 지원합니다.
과거 CAPA 및 편차 데이터를 수집합니다.
입력을 모델의 지식 기반으로 정리하고 요약합니다.
패턴, 인과 관계 및 영향을 감지합니다. 포인트.
맞춤형 CAPA 권장 사항을 생성합니다.
유사한 과거 사례에 대한 제안을 교차 검증합니다.
시스템을 사용하는 팀에서는 이를 통해 초기 주기 조사 시간이 줄어들고 감사 중 정당성 명확성이 향상된다고 말합니다.
AI 기반 문서 검색
문서 액세스는 여전히 사이트 전체에서 가장 느린 일일 작업 중 하나입니다. :
업데이트된 SOP를 자동으로 감지하고 수집합니다.
텍스트와 이미지를 추출하고 전처리합니다.
130~150개 언어로 벡터 임베딩을 업데이트합니다.
다중 모드 검색 지원(텍스트 + 이미지).
감독자는 버전 오류가 적고 제어 지침 검색 속도가 더 빠르다고 보고합니다.
APQR 검토용 AI(대화형 APQR 챗봇)
AmpleLogic의 APQR 도우미는 크고 복잡한 보고서를 팀이 직접 검색하고, 질문하고, 해석할 수 있는 구조화된 형식으로 변환합니다. 텍스트, 표, 내장된 시각적 개체를 읽고 이를 깔끔한 데이터 세트로 구성하며 사용자 쿼리에 대한 정확한 상황 인식 응답을 지원합니다. 이를 통해 QA 및 제조 팀은 APQR 검토를 더 빠르게 진행하고 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 일반적으로 감사 및 연간 평가 중에 긴 문서를 스캔하는 데 사용됩니다.
운영 보고용 AI(Agentic AI Report Builder)
일상 보고에는 종종 SQL 지식과 수동 컴파일이 필요합니다.
실시간 조직 데이터베이스에 직접 연결합니다.
스키마 에이전트는 데이터베이스 구조를 해석합니다.
쿼리 에이전트는 자연어를 최적화된 언어로 변환합니다. SQL.
차트 에이전트는 막대, 선 및 원형 차트를 생성합니다.
출력은 QA, QC 및 제조 의사 결정을 지원합니다.
이로 인해 운영 보고는 예약된 BI 지원에서 주문형 액세스로 전환되었습니다.
데이터 추출용 AI(DMS, SOP 및 APQR 워크플로 지원)
텍스트, 스캔하거나 내보낸 문서 내의 이미지 및 표는 수동 입력이 필요한 경우가 많습니다.
OCR을 사용하여 텍스트를 추출합니다.
구조화되지 않은 입력(텍스트, 이미지, 표)을 처리합니다.
다운스트림 워크플로를 위해 구조화된 필드로 변환합니다.
Plant는 전사 작업량과 불일치가 줄어든다고 보고합니다. 문서화.
CAPA를 위한 AI 권장 사항 흐름:
데이터 수집 → 처리 → 상황 이해 → 추천 → 검증.
CAPA 제안을 체계적으로 개선하도록 설계되었습니다.
이는 조사 중에 추적 가능한 근거가 필요한 QA 팀의 요구 사항에 부합합니다.
거버넌스 및 추적성을 위해 구축되었습니다. GxP
규제된 환경 내에서 AI를 채택하려면 세심한 감독이 필요합니다. AmpleLogic은 입력, 출력 및 모델 버전을 기록하여 감사 중에 추적이 가능합니다. 생성된 각 제안 또는 추출된 값은 해당 소스를 추적할 수 있습니다.
“우리는 제약 품질 시스템이 이미 작동하는 방식에 AI 제어를 맞춰야 했습니다.”라고 Chowdary는 말합니다. "추적 가능성과 검토 가능성은 타협할 수 없습니다."
QA, IT 및 규제 팀이 포함된 부서 간 검토는 모든 사이트에서 배포에 앞서 수행됩니다.
배포 전반에 걸친 영향 측정
고객 공장 전체에서 회사는 다음 항목에서 눈에 띄는 감소를 보고합니다:
교육 준비 시간
초기 단계 조사 노력
문서 검색 주기
APQR 검토 시간
수동 보고 작업
리더들은 이러한 작은 감소가 상당한 주간 시간 절약으로 누적된다고 말합니다.
Chowdary는 "대부분의 개선은 반복적으로 시간을 절약함으로써 비롯됩니다"라고 말합니다. "여기서 전반적인 노력이 60% 절감되었습니다."
앞으로의 길
AmpleLogic은 다중 모드 기능을 확장하고 EM, 안정성 및 장비 데이터 전반에 걸쳐 더욱 발전된 추출을 지원할 계획입니다. 수동 해석 작업을 줄이고 팀이 구조화된 정보에 더 빠르게 액세스할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다.
“우리의 방향은 일관되었습니다.”라고 Chowdary는 말합니다. “사람들이 검색하는 시간을 줄이고 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애하도록 도와주세요.”