일본 스미토모케미칼(SCC: Sumitomo Chemical)이 데이터 구동형 화학기업으로 변신한다.
스미토모케미칼은 데이터 구동형 화학기업으로 변모하겠다는 목표 아래 연구개발(R&D), 생산현장 등에서 축적한 데이터를 활용해 신소재 탐색·개발 속도를 높이고 설비이상 조기 감지와 가동조건 최적화에 나설 방침이다.
연구개발은 MI(Material Informatics) 기술을 사용한 여러 신소재를 개발해 수요처에게 제안하기 시작했으며 2019년 4월 설치한 디지털혁신부가 데이터 분석 관련 전문인재 170명 육성 계획을 세우는 등 디지털 혁신을 위한 활동을 본격화하고 있다.
데이터 구동형 화학기업으로의 변신은 2019년부터 시행하는 3개년 중기 경영계획에서 세운 목표로 차세대 사업 창출을 가속화하기 위해 디지털 혁신 등을 이용하겠다는 취지에서 진행하고 있다.
앞으로 3년 동안 IT 관련에 600억엔을 투자하고 디지털 혁신에 속도를 낼 방침이다.
2019년 4월에는 디지털혁신부를 설치해 컴퓨터 과학, 양자계산 등 관련분야 전문인재로 사업부를 구성했으며 이미 일부 인재들이 디지털 기술 활용에 나서고 있는 가운데 중장기적으로 해당 사업부의 활동을 스미토모케미칼 전체로 확산시킬 계획이다.
고도의 데이터 분석과 데이터에 기반을 둔 모델 구축을 실행하는 데이터 사이언티스트를 20명 육성하고 연구개발, 생산현장과 관련된 고도의 노하우 등을 갖추고 있으며 데이터 분석도 가능한 데이터 엔지니어를 150명(생산 100명에 연구개발 50명) 양성할 방침이다.
데이터 엔지니어는 현장의 과제를 잘 파악하고 있는 인재들이어서 현장의 사령탑으로 활동할 것으로 예상되고 있다.
노하우를 보유한 사내 인재를 육성함과 동시에 중도 입사자나 사회초년생 채용에도 적극 나선다.
연구개발에서는 신규 소재 탐색과 함께 분자설계와 화합물, 배합 등 실험을 100-1000회 반복하는 것이 일반적이나 기계학습을 활용한 MI를 활용하면 탐색 속도를 크게 향상시킬 수 있고 기존 연구개발에서는 생각하기 어려웠던 새로운 소재 발견도 기대하고 있다.
스미토모케미칼은 과거의 실험 데이터와 학습 데이터를 데이터베이스화하고 해당 데이터베이스를 기반으로 한 예측과 실험을 반복함으로써 예측 정밀도를 높이는 작업을 진행하고 있다.
이미 해당작업으로 여러 유기 고분자소재를 개발했고 수요처에 대한 제안활동도 시작한 것으로 알려졌다.
유기소재 뿐만 아니라 무기소재와 전체 소재를 대상으로 확대해 종합 연구개발 능력을 강화해나갈 계획이다.
생산에서는 이상을 감지하고 가동조건을 최적화함으로써 안전·안정가동과 코스트 감축, 품질 강화 등에 활용할 계획이다.
이미 일본공장의 분간 주기 가동 데이터를 수년 분량 축적했으며 데이터베이스화해 오퍼레이터의 의사결정을 지원하는 모델을 구축하고 있다.
생산현장에서 축적한 수치 데이터에 가동일지 등 가동조건, 지시 등 운영정보도 풍부한 편이기 때문에 가동일지 등 비구조화 데이터를 텍스트마이닝 기술로 추출해 구조화 데이터와 조합함으로써 모델을 더욱 고도화·진화시키는 방안도 검토하고 있다.
아사히카세이(Asahi Kasei)도 MI 활용작업에 나서고 있다.
아사히카세이는 최근 MI를 활용함으로써 소재 사업의 니즈 발굴부터 생산까지 모든 분야의 데이터를 연결하는데 주력하고 있다.
자동차, 전자 분야가 새로운 변혁기를 맞이함에 따라 투입 소재에 요구되는 니즈가 다양화되고 있기 때문으로, 기존의 개발방식으로는 어떠한 점을 중점적으로 다룰지 파악하기 어려워 여러 건의 개발을 병행해야 하지만 MI를 활용하면 효율적으로 실시할 수 있는 것으로 판단하고 있다.
사업부마다 개발현장에서 MI를 활용하도록 하고 영업부가 입수한 수요기업의 정보를 바탕으로 공장의 생산과정까지 일련의 공정을 가시화함으로써 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
아사히카세이는 2년 전부터 MI 전문조직을 설치·운영해왔으며 2019년 봄에는 인포매틱스 추진센터로 격상시킨데 이어 현재 40명 체제에서 대폭 증원하는 방안을 검토하고 있다.
이미 원료 특성평가와 가공시험에서 축적한 방대한 데이터를 활용해 개발기간을 기존의 33% 안팎 성공한 것으로 알려졌다.
MI에 주력하는 것은 시장의 변화를 예측하기 어려워 어떠한 소재가 유효할지 판단하기 힘들고 완전히 새로운 소재가 표준으로 자리를 잡을 수도 있는 미지의 상태이기 때문이다.
다양한 가능성을 열어두고 준비하고 있으며, 특히 MI 활용에 앞장서고 있는 미국, 중국과의 경쟁을 고려하고 있다.
MI 활용을 개별사업부의 개발현장에 모두 적용시킨 후 시장환경 격변을 예측하고 다양한 소재를 개발하도록 할 방침이다.
데이터 중에는 직접 쓴 메모와 약칭으로 기입한 것도 있으나 MI로 활용이 가능하도록 작업을 추진하고 있다.
소재에 대한 지식과 인공지능(AI) 기술을 융합한 것이 MI의 파워라고 믿고 있는 만큼 소재에 정통한 현장 담당자들을 데이터 사이언티스트로 활용하는 방안도 검토하고 있다.
아사히카세이는 MI를 비롯 다양한 디지털 트랜스포메이션을 중기 경영계획의 핵심으로 주목하고 있다.