린텍, 핫멜트 점착제 개발기간 대폭 단축 … 평가샘플은 80% 감축

화학소재 개발 분야에서 기계학습을 통한 연구개발(R&D) 효율 향상 성과가 잇따르고 있다.
점‧접착 소재와 필름 등을 생산하는 일본 린텍(Lintec)은 최근 DX(Digital Transformation)를 통해 라벨 소재용 핫멜트(Hot Melt) 점착제 배합 최적화에 성공했다.
총 4곳을 운영하고 있는 사이타마(Saitama) 연구기지 중 최첨단 분석장치와 양산이 가능한 생산설비 등을 갖춘 D동의 신제품 연구부 내 점착 소재 연구실과 프로세스 개발실이 코로나19(신종 코로나바이러스 감염증) 팬데믹(Pandemic: 세계적 대유행) 후 재택근무 체제가 자리를 잡은 가운데 점착제 개발 효율을 높이기 위해 DX에 주력한데 따른 성과로 파악된다.
사이타마 D동은 신제품 연구부, 신소재 연구부, 초기단계 및 신규 연구주제 발굴과 초기 검토를 맡은 이노베이션 추진부, 최종제품 기술 연구부 등으로 구성돼 있다.
핫멜트 점착제는 일반적으로 신제품 개발부가 원료 성능 및 최적화된 배합량을 도출한 다음 샘플을 대량으로 제작한 후 평가하나 원료 조합에서 발생하는 상호작용 및 부차적 효과를 이해하며 배합을 최적화하는데 상당시간이 소요된다.
그러나 DX 프로젝트를 통해 개발기간을 약 25% 단축해 2023년 2월 신규 핫멜트 점착제 HVT를 개발했으며 평가용 샘플 제작량을 80% 줄인 것으로 알려졌다.
점착 소재 연구실이 목표로 한 성능의 결정 및 샘플 제작과 물성평가를 맡았고, 프로세스 개발실은 기계학습 계산 등을 실시하며 기계학습 결과를 바탕으로 다음 실험 내용 및 목표 성능을 뛰어넘을 수 있는 확률이 높은 배합 등을 검토했다.
이후 점착 소재 연구실이 기존 노하우를 활용해 다른 배합을 검토하는 2가지 접근법으로 개발을 진행함으로써 개발기간 단축에 성공한 것으로 알려졌다.
린텍은 수년 전부터 연구개발 분야에서 DX를 추진하고 있는 가운데 2022년 10월 전사 횡단적 DX 프로젝트 LDX 2030를 시작함으로써 2030년까지 추진하는 장기비전 달성에 속도를 내고 있다.
프로세스 개발실은 연구실 지원 뿐만 아니라 2018년부터 제조 프로세스 이상 해결 및 신규 프로세스 개발에 기계학습을 이용하는 프로젝트도 함께 진행하고 있다.
연구원들이 직접 기계학습을 사용하고자 해 여러 연구실과 실제 생산제품 개발과 유사한 형태로 협력하고 있으며, 2022년부터는 이노베이션 추진부도 합류해 연구소 횡단적 워킹그룹을 출범하고 데이터 과학을 활용할 수 있는 체제로 전환하고 있다.
기계학습은 다량의 데이터를 필요로 하며 데이터 및 분석 결과를 유용하게 활용하기 위해서는 사업부나 연구실의 경계를 뛰어넘는 횡단적 접근법이 유효한 것으로 평가된다.
린텍은 2023년 출시한 HVT 개발에서 축적한 데이터 및 기계학습 모델을 신입사원의 DX 역량을 강화하는데 활용하고 있다.
또 개발실마다 DX 추진을 도맡을 연구원을 1명 이상씩 배치해 DX가 연구개발의 주요 기반이 될 수 있도록 환경을 조성하고 있다.
과거에는 프로세스 개발실이 기계학습 계산을 담당했으나 연구소 전체가 진행할 수 있도록 코드리스 소프트웨어를 도입했으며 점착 소재 뿐만 아니라 전자, 광 기능 소재 분야에서도 DX 활용을 확대할 방침이다.
이와 함께 프로세스 개발실은 시뮬레이션 기술을 활용해 가상공간에서 실험하는 방법과 기계학습을 통한 제조 프로세스 이상 예측 등을 추진하며 통계 분석을 포함해 다양한 방법으로 100% 데이터 구동형 연구개발 체제를 확립하는 것을 목표로 하고 있다.
중장기적으로는 연구개발 프로세스 자체를 AI(인공지능)나 기계학습을 통해 효율화하는데 머무르지 않고 현재 연구원이 수작업으로 진행하고 있는 작업 등을 자동화하는 방안도 검토하고 있다. (강)