"재고비용 절감에 업무 효율화까지 확보…AI 내재화中"
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▲ 한미사이언스 온라인팜이 AI 수요예측 솔루션 '딥플로우 포어캐스트' 도입 후 실질적인 성과를 내고 있는 것으로 확인됐다. 위 사진은 기사와 직접적인 연관은 없음. 사진=픽사베이 |
한미사이언스 계열사 온라인팜의 인공지능(AI) 내재화 작업이 원활하게 진행되고 있다. AI 기술을 통한 '의약품 유통 리더'로서의 입지를 구축하겠다는 원대한 꿈에 한 발짝 다가서는 성과가 눈앞에 드러나고 있기 때문인데, 향후 제약업계 새로운 바람을 일으키는 의미 있는 행보라는 의견도 나온다.
3일 업계에 따르면 온라임팜의 AI 수요예측 솔루션 '딥플로우 포어캐스트' 현장 적용이 빠르게 진행되고 있다. 해당 솔루션은 AI 전문기업 '임팩티브AI'가 만든 만든 것으로, 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용한 의약품 판매 수요 예측에 탁월한 것으로 알려졌다.
온라인팜은 국내를 대표하는 온·오프라인 의약품 거래 플랫폼이다. 2만2500여개에 달하는 약국과 네트워크를 다지고 있으며 의약품 온라인 거래 플랫폼(HMP몰)을 구축해 운영 중이다. 여기에 박사급 인력으로 구성된 임팩티브AI가 AI 솔루션으로 온라인팜의 디지털 혁신을 지원하는 첨병 역할을 맡은 셈이다.
이에 따라 현재 판매 중인 한미약품의 일반의약품(OTC) 60여개 전 품목에 딥플로우 포어캐스트를 적용 중이다. 그 결과 향후 6개월 뒤까지의 품목별 월간 판매량을 80.1% 정확도로 예측한 것으로 확인됐다.
한미사이언스에 따르면 예측모델 구축에는 600만건의 다양한 데이터가 활용됐다. 그 중 하나로 향후 6개월 뒤까지 224개 질병에 대한 환자 수 예측 데이터를 적용했는데, 무려 96.5%의 높은 정확성을 나타냈다는 전언이다.
머신러닝 기반의 고급 예측 알고리즘을 통해 학습됐으며, 대규모 데이터를 분석하고 다양한 변수 사이의 복잡한 상관관계를 효과적으로 반영하도록 설계된 것이 특징이다. 이같은 접근 방식은 모델의 예측력을 극대화하면서 실제 데이터와의 높은 일치를 구현하는 데 크게 기여한 것으로 평가된다.
해당 솔루션에 예측 결과에 대한 설명 가능성(XAI)이 구현된 점도 특기할 만하다. 이는 각 의약품 품목의 판매량에 영향을 주는 핵심 변수와 기여도를 분석해 예측의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있게 해준다.
일례로, 작업자가 특정 계절적 요인이나 과거 판매 추세가 예측에 미치는 영향을 듣고 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는 식이다.
한미사이언스 관계자는 "올해 10월 실제 데이터를 바탕으로 한 시뮬레이션 결과, 딥플로우 포어캐스트 도입 이후 재고 관리 효율성이 크게 향상됐다"며 "재고 부족 및 과잉 문제가 눈에 띄게 줄어들었으며, 월간 재고 비용 절감 효과가 확인됐다. 또한 판매관리 업무 소요시간이 대폭 단축돼 업무 효율성이 개선됐다"고 설명했다.
CWN 손현석 기자
spinoff@cwn.kr
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