셀트리온제약의 의약품 공급망 관리 강화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축 여정

간단 소개

셀트리온제약이 AWS Bedrock 기반 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하여 의약품 공급망 관리 S&OP 회의의 의사결정 속도와 정보 정확도를 개선한 사례.

AI Summary

도전 과제 및 배경
- 셀트리온제약은 복잡한 의약품 공급망 관리와 S&OP 회의의 비효율성 문제에 직면했습니다.
- 다양한 내외부 데이터 소스와 지식 편중으로 신속하고 정확한 의사결정이 어려웠습니다.
- 높은 규제 준수 및 안전성 기준을 요구하는 제약업계 특성을 고려해야 했습니다.
멀티 에이전트 AI 시스템 구축
- AWS Bedrock 기반 멀티 에이전트 아키텍처와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 전략을 채택했습니다.
- LangGraph로 coordinator 및 drug_searcher 에이전트 협업을 구현하고, Text-to-SQL, Web Crawling 등 도구를 활용했습니다.
- 의미적 청킹 및 데이터 파이프라인 구축으로 데이터 품질과 검색 정확도를 향상시켰습니다.
성과 및 시사점
- 파일럿 운영에서 평균 1분 이내 응답, 약 90%의 정확도를 달성했습니다.
- S&OP 회의의 의사결정 속도와 정보 접근성을 획기적으로 개선했습니다.
- 출처 투명성 및 시각적 응답 제공으로 사용자 경험을 최적화하며, 제약업계 생성형 AI 적용 가능성을 입증했습니다.