실험실 운영의 디지털 전환
아이들이 학교에 갈 준비를 하는 동안 Janice는 잠시 휴대전화를 보다가 실험실에 있는 기기 중 하나가 고장 났다는 알림을 보게 됩니다. 그녀의 그룹은 앞으로 몇 주 동안 바쁜 일정을 앞두고 있었기 때문에 모든 시스템이 완벽한 작동 상태에 있어야 했습니다.
Janice는 계속해서 휴대전화를 이용해 기기의 서비스 내역을 다시 살펴보고 몇 가지 수리 기록이 있음을 확인합니다. 그녀는 서비스를 요청하기로 결정하고 결함 페이지를 클릭하고 드롭다운 메뉴를 열어 "서비스 요청하기"를 선택합니다. Janice가 사무실에 도착할 때 즘이면 정보 시스템이 서비스 요청을 즉시 처리하고 곧 모든 것이 다시 원활하게 진행될 것이라고 확신합니다.
Janice는 책상에서 분석 책임자가 보낸 메모를 발견합니다. 서비스 요청이 접수되었으며 곧 지원을 제공할 예정이라는 확인이었습니다. Janice는 입사 후 얼마나 많은 변화가 있었는지, 그리고 항상 사람과 기술 간의 시너지 효과를 되돌아보며 놀라움에 미소를 짓습니다.
Janice의 실험실 환경 변화 중 일부는 이미 눈앞에 펼쳐지고 있으며, 많은 사람들이 Lab 4.0으로 묘사하는 미래인 기기와 정보 시스템의 완전한 통합도 매우 가까이 다가왔습니다.1 그리고 Lab 4.0은 현재 진행 중인 4차 산업혁명의 발판 위에 세워졌습니다.
처음 세 차례 산업혁명이 육체노동의 기계화, 대량생산의 등장, 자동화라는 본질적으로 기계적 성격을 지녔다면, 계산 도구의 구현과 데이터 디지털화는 세계를 정보화 시대로 전환시켰습니다. 그러나 이러한 방대한 데이터에도 불구하고 정보는 대체로 고립된 상태이며, 이를 활용한 의사결정은 여전히 노동 집약적입니다.
다만 기계적 진보가 생산성을 가속화했듯, 지속 발전 중인 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)은 데이터의 실행 전환 속도를 혁신적으로 높일 것입니다. 이를 통해 해당 도구들은 비즈니스 전 분야를 혁신할 것이며, 프로세스 효율성 및 생산량 향상, 낭비 감소, 지속가능성 증대, 비용 절감, 가격 경쟁력 강화, 인력의 기술/적성을 최적화한 직무 경험 개선을 실현할 것입니다.
혁신을 이끄는 요인
모든 산업 분야에서 이러한 밝은 미래를 실현하는 데 여러 가지 요인이 영향을 미치고 있습니다.2
클라우드 컴퓨팅은 기업이 값비싼 데이터 센터를 유지 관리할 필요성을 없애고, 이러한 작업을 필요에 따라 확장 가능하고 어느 정도의 보안까지 책임져줄 수 있는 클라우드 서비스 제공업체에게 맡길 수 있게 해줍니다. 클라우드와 함께 SaaS(Software-as-a-Service)에 대한 비즈니스 사례도 증가하고 있습니다. SaaS를 통해 조직은 프로세스를 개선하면서 소프트웨어 플랫폼에 쉽게 액세스하고 테스트하여 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 발견하고 확장할 수 있습니다. SaaS의 또 다른 이점은 공급업체가 시스템을 유지 관리하고 지속적으로 업그레이드하여 항상 최신 기능에 액세스할 수 있다는 것입니다.
클라우드로 전환하면 사물 인터넷(IoT)의 이점을 활용할 수 있으며, 이를 통해 거리에 관계없이 기술을 연결하고 소통할 수 있습니다. 이 메타버스를 활용하면 직원들이 어디서나 정보에 액세스하고 조직 내 및 조직 간 협업이 가능합니다.
하지만 이러한 분산형 액세스에는 사이버보안의 강화가 필요합니다. 기업이 레거시 시스템 및 프로세에서 이전해 나감에 따라 사이버 보안을 시스템이 구축된 후 별도의 계층으로 추가하는 대신 초기 개발 주기에 통합하려는 경향이 있습니다.
또한 디지털 혁명은 조직, 산업,·글로벌 지역별 차원의 플랫폼에서 호환 가능한 데이터를 생성하도록 표준화와 통합을 요구합니다. 이를 통해 사업 전반을 포괄하는 종합적 분석이 가능해질 것입니다.
모두가 동일한 지표를 사용하여 동일한 방식으로 결과를 수치화하면 규제 기관이 새로운 제출건을 이전 벤치마크 건과 더 잘 비교할 수 있으므로 규제 프로세스가 더욱 간소화될 것입니다. 또한 보다 완벽하고 투명한 데이터 감사 추적이 가능해지고 시스템과 프로세스를 실시간, 언제든지 전사적으로 검토할 수 있게 되어 데이터 제출이 원활해질 것입니다.
조직이 생태 발자국을 줄이기 위해 노력하고 정부 기관이 이를 요구함에 따라 지속 가능성을 높이려는 전 세계적 관심도 디지털 혁명을 이끄는 요인으로 작용합니다. 많은 조직들에서는 유해 물질과 유독성 물질의 사용을 줄이기 위한 절차 개선에 그치지 않고 실험실 장비의 수명 주기를 최적화할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 디지털 연결은 마모를 실시간으로 측정하고, 필요에 따라 원활한 유지보수를 지원하며, 가동 중단을 최소화함으로써 기기 사용을 최적화할 수 있습니다.
현장 인력의 전문성과 연계된 AI 및 ML 도구는, 계량화·디지털화가 어려운 현장의 통찰력과 실무 지식을 활용해 신기술과 레거시 운영 간 시너지를 파악 및 활용합니다. 미래 실험실에 관한 한 묘사에는 3, AI가 실험 과학자에게 제공하는 혜택들을 다변량으로 간주하여, 실험 설계/수행, 데이터 수집/분석 방법 혁신, 신규 통찰력을 제공하고 탐구할 새로운 영역을 제안함으로써 이런 노력들을 혁신적으로 증강시킵니다.
오늘날 분석 실험실의 디지털 여정
디지털화는 클라우드로 연결된 하드웨어와 소프트웨어로, 시료가 현장에 도착하는 시점부터 조직 전체, 혹은 조직 외부의 이해 관계자가 결과를 받아보는 순간까지 프로세스의 모든 단계를 최적화합니다.4 단순히 데이터에 액세스하는 데서 그치지 않고, 결과를 실험실 결과와 통합할 수 있는 인력의 협력 하에서 정보의 처리, 분석 및 시각화를 실험실 내에서 실현할 수 있습니다.
운영의 관점에서 디지털화는 시스템이 장비의 활용도와 마모를 실시간으로 모니터링하여, 시스템의 가동 시간을 극대화하고 가동 중단을 최소화하는 자산 및 스케줄 관리이기도 합니다. 디지털화는 또한 공급품 재고를 모니터링하고 실험실 관리자에게 스마트 경고를 전달하여 공급품이 부족하여 재주문이 필요함을 알려줌으로써, 분석 실험실뿐만 아니라 결과를 기다리는 다른 모든 부서에 영향을 미칠 수 있는 지연 발생을 방지합니다.
또한 중요하게, 디지털화를 AI 및 ML과 결합함으로써 애플리케이션 및 워크플로 조정부터 업스트림 프로세스 수정, 다운스트림 전달 및 기대치 관리에 이르기까지 모든 것에 대한 실시간 의사 결정을 용이하게 합니다.
직원의 관점에서 볼 때, 디지털화를 통해 과학자는 운영상의 문제 해결과 수동 보고에 귀중한 시간을 낭비하는 대신 과학 업무 수행과 전문 지식 활용에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
명확하고 유연한 목표 갖기
디지털 전환은 다양한 영향 변수로 인해 본질적으로 복잡한 과제입니다. 명확하면서도 유연한 목표 수립이 성공 가능성을 높이며, 향후 진행 방향에 대한 명확한 추진 전략 역시 성패를 좌우합니다. 컨설턴트든 신뢰하는 벤더 파트너든 이들은 광범위한 경험을 바탕으로 조직적 이력에 따른 편견이 없는 관점을 제공할 수 있기 때문에, 이러한 혁신에 대한 전문 지식을 갖춘 사람들의 외부 조언은 전략을 수립하는 데 매우 유익한 도움을 줄 수 있습니다.
성공적인 전략을 개발할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항은 다음과 같습니다.
현재 상황 파악: 현재의 방식과 기술 역량 및 능력을 파악합니다. 표준 운영 절차(SOP)와 프로토콜을 넘어 실제 일상 작업을 문서화합니다. 기존 기기, 로봇 및 IT 리소스뿐만 아니라 물리적 공간과 같은 기존 인프라에 대한 심층적 조사를 수행합니다. 또한 실험실의 기존 핵심 성과 지표뿐만 아니라 실험실이 발전 및/또는 확장함에 따라 변화하는 조직 목표를 수용하기 위해 모니터링해야 할 수 있는 잠재적인 미래 지표도 고려합니다.
실험실의 현재 운영 상황을 파악해야만, 새로운 디지털 접근 방식을 도입하거나 기존 디지털 접근 방식을 보강할 기회를 찾아낼 수 있습니다.
관련자 파악: 새 플랫폼을 구현함에 있어 실패하는 주된 이유는, 사람들이 새로운 플랫폼을 사용할 수 없거나 사용하지 않으려 하기 때문입니다. 실험실의 물리적 리소스를 넘어서 실험실 운영 및 성과에 관여하는 무수히 많은 이해 관계자를 확실히 파악해야 합니다. 각 이해 관계자 그룹의 구성원을 참여시켜 시스템 선정/구축에 대한 핵심적 관점을 제공할 뿐만 아니라 프로젝트 챔피언 역할을 하고, 필요 시 원활한 최종 사용자 교육을 지원할 팀을 구성합니다.
가능한 솔루션 확인: 잠재적인 디지털 솔루션을 식별할 때 중요한 과제는, 기존 운영을 디지털화하는 데 그치지 않고 미래의 수요를 미리 고려해야 한다는 인식을 갖는 것입니다. 따라서 프로세스, 장비 및 인프라와 원활하게 통합될 수 있는 시스템을 찾는 동시에 규모 확장 및 신기술 도입이나 규제 요건 측면에서 필요에 맞게 적용가능한 플랫폼 또한 필요할 수 있습니다. 이를 위해서는 사내 전문가, 파트너 공급업체 또는 컨설턴트가 맞춤 설계하거나 조정한 솔루션이 필요할 수 있습니다.
디지털 고립의 발생 위험을 줄이기 위해서는, 실험실 외부 조직 전체, 특히 실험실에 데이터를 공급하거나 실험실 결과에 의존하는 관련 부서에서 발생하는 상황을 반드시 파악해야 합니다. 여기에는 다른 실험실뿐만 아니라 IT, 재무, 구매 부서 등이 포함될 수 있습니다.
현장 준비: 기대 결과가 아무리 긍정적일지라도 변화는 항상 전폭적인 지지를 받지는 못합니다. 새로운 디지털 방식의 도입은 기존 업무 방식에 익숙한 최종 사용자 및 이해 관계자들에게 불안감을 조성할 수 있습니다. 디지털화와 효율성 향상은 규모 축소와 일자리 감소에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.5 따라서 수용 과정이 원활하게 진행되도록 철저하고 투명한 커뮤니케이션 전략을 수립하는 것이 중요합니다.6
구성원들이 디지털 전환 프로젝트가 자신의 업무 효율성을 어떻게 높일지 명확히 체감할 수 있도록 하고, 신규 시스템 접근성에 대한 확신을 부여해야 합니다. 적응형 학습 자료는 이러한 노력에 매우 중요하며 온라인 리소스, 교육 영상, 대면 교육 및 가상 현실을 통한 교육이 포함될 수 있습니다. 더불어 상호소통 체계를 양방향으로 구축함으로써 이해관계자가 프로젝트에 기여할 수 있는 기회를 제공하고, 제기된 의견과 우려 사항이 충분히 반영되었음을 인지하도록 해야 합니다.
미래형 실험실 관리자인 Janice가 관찰한 바와 같이, 성공적인 디지털 전환과 Lab 4.0의 구현은 궁극적으로 사람과 기술 간의 시너지 효과에 달려 있습니다.
참고 자료
- Comeaga, M. L. Digital transformation of the laboratories. IOP Conf Series: Mater Sci Engin. 2022;1268:012001
- Jovičić, S. Ž. and Vitkus, D. Digital transformation towards the clinical laboratory of the future. Perspectives for the next decade. Clin Chem Lab Med. 2023;61:567-569
- Shute, R., and Lynch, N. The next big developments – The lab of the future. In Digital transformation of the laboratory: A practical guide to the connected lab. Eds. Zupancic, K., Pavlek, T., Erjavec, J. Wiley-VCH GmbH. 2021
- Realizing the digital lab today. Lab Manager. January 19, 2023. (https://www.labmanager.com/realizing-the-digital-lab-today-30625; Accessed February 16, 2024)
- Marsh, E., Vallejos, E.P., and Spence, A. The digital workplace and its dark side: An integrative review. Comp Human Behav. 2022;128:107118
- Trenerry, B., Chng, S., Wang, Y., Suhaila, Z.S., Lim, S.S., Lu, H.Y., and Oh, P.H. Preparing workplaces for digital transformation: An integrative review and framework for multi-level factors. Front Psychol. 2021;12:620766