화학산업은 연구개발(R&D)에 DX(Digital Transformation)를 활용할 필요성이 대두되고 있다.
화학경제연구원(원장 박종우)이 2025년 5월16일 주최한 화학산업의 AI 및 DX 세미나에서 다쏘시스템 최준호 파트너는 “DX를 활용한 화학산업의 연구 환경 변화는 연구 속도의 비약적 향상과 생산성 증대 등의 혁신을 가져올 것”이라고 강조했다.
화학 연구개발은 시간과 비용이 드는 실험의 반복으로 방대한 데이터 처리와 분석이 필요하다.
연구소의 연구개발 프로세스는 시장조사와 분석 그리고 아이디어 수집하여 랩에서 개발하기 시작하고 실험과 테스트를 거쳐 생산하는 과정으로 이루어진다.
그러나 그동안의 연구소는 팀과 연구원의 사일로(Silo)화 현상과 다크데이터(Dark Data)로 활용되지 못하며 연구성과 창출에 어려움을 겪었다.
연구환경의 DX는 가상 시뮬레이션과 데이터 사이언스를 통해 연구속도를 비약적으로 향상시키며 연구 데이터에 대한 효과적 수집, 가공, 가시화로 연구 생산성을 높일 수 있다. 
또 연구, 신제품 개발 및 제조의 긴밀한 연계를 위한 연구, 생산제품, 제조 간 디지털 연속성(Digital Continuity)를 확보할 수 있다.
최준호 파트너는 최근 화학기업들의 연구개발 효율화를 위해 DX 적용 사례를 소개했다.
에폭시(Epoxy), 경화제, 복합소재 전문기업인 K사는 연구개발 생산성 향상과 데이터 축적 및 AI 활용 가능한 연구개발 데이터 시스템을 마련하기 위해 데이터 관리, 실험 데이터 작성, 전자연구노트를 통해 산출물을 관리하며 검색엔진을 도입하고 데이터 마이그레이션과 그룹웨어, DRM(디지털 권리 관리), CRM(수요기업 관계 관리) 시스템을 연계했다. 
아울러 활용 가능한 연구개발 데이터 시스템을 구축해 데이터를 수집, 정제, 상관관계 확인을 통해 연구정보의 디지털화 및 자산화하고 있다. 특히, 예측 배합비에 대한 AI와 머신러닝(ML) 모델을 개발해 잔존물질, GPC, 수율 예측, SPOT, 굴곡강도, 인장강도, Tg(유리전이온도), Get Time 등을 예측해 AI와 ML 기반 연구개발의 생산성과 효율성을 향상시키고 데이터의 연결성과 추적성을 확보하고 있다. 
일본 가네카(Kaneka)는 강화제용 수지, 아크릴계 필름, 변성 실리콘(Silicone) 폴리머, 전자소재, Cemedine 및 식품 소재를 생산하며 제약/바이오텍 사업부터 ELN 구축을 시작해 단계적으로 폴리머/소재부문까지 확장한 결과 현재는 모든 연구원이 사용하고 있다.
최준호 파트너는 “연구개발 분야의 DX는 연구개발 역량을 한층 강화하며 다가오는 AI 시대에 화학기업의 글로벌 경쟁력을 한층 강화시키는 중요한 전략수단이 될 것”이라고 강조했다. (윤지원 연구원)