LG화학의 DX 성공법 “데이터 기반 지능화 혁신”

이제 디지털 트랜스포메이션(DX)은 글로벌 제조 기업들에게 선택이 아닌 필수가 되었다. DX는 생산 공정에서 불량률을 줄이고 품질을 예측하며, 자원과 비용을 최적화하고 글로벌 시장 변동성에 신속히 대응하고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 비즈니스 민첩성을 확보할 수 있기 때문이다. 특히, AI와 머신러닝을 활용한 분석으로 공정 최적화, 환경안전 강화, 그리고 지속 가능성을 실현하며, ESG 목표 달성과 같은 사회적 책임을 이행하는 데도 기여할 수 있다.

LG화학은 글로벌 첨단 소재, 생명과학, 석유화학 분야에서 혁신을 선도하는 기업으로, 지속 가능성과 기술 혁신을 바탕으로 성장하고 있다. 전기차 배터리 소재, 친환경 플라스틱, 바이오 기반 기술 등 미래 지향적인 사업에 집중하며, ESG 경영을 통해 환경과 사회적 가치를 창출하고 있다. LG화학은 DX로 생산성 향상과 품질 혁신을 실현하며 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고 있다. 이에 LG화학의 DX를 이끌고 있는 박진용 상무를 만나 그 과정 및 성과 그리고 DX를 고려하고 있는 기업들을 위한 조언을 들어봤다.

박진용 LG화학 DX 담당 상무

LG화학은 디지털 트랜스포메이션(DX)을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 혁신을 실현하는 것을 목표로 하고 있다. DX는 단순히 기술 도입이 아닌, 비즈니스 전반에 걸친 전환으로, LG그룹의 전사적 이니셔티브에서 시작되었다. 약 5년 전 그룹 차원의 전략적 결정으로 DX가 주요 경영 과제로 선정되었으며, 데이터 기반의 의사결정과 자동화를 통해 불량률 감소, 생산성 향상, 비용 절감 등 구체적인 비즈니스 성과를 창출하는 데 중점을 두고 있다.

LG화학의 DX 여정

LG화학의 DX 비전은 '지능화'를 핵심으로 한다. 이는 단순 정보화에서 벗어나 축적된 데이터를 머신러닝과 AI 기술을 활용하여 실시간으로 분석하고, 품질 예측 및 생산 공정을 최적화하는 데 방점을 둔다. 또한, 글로벌 원자재와 환율 예측 모델을 통해 시장 변동성에 선제적으로 대응하며, 환경안전관리와 같은 사회적 책임 영역에서도 데이터 분석을 활용하는 DX 비전을 추진하고 있다.

LG화학은 데이터 기반 DX를 효과적으로 추진하기 위해 데이터 분석과 머신러닝을 자동화하는 CDS(Citizen Data Scientist) 플랫폼을 도입했다. 이 플랫폼은 비전문가도 간단한 교육을 통해 데이터 분석 모델을 만들고 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 데이터이쿠(Dataiku) 기반으로 구축된 CDS는 자동화 머신러닝(AutoML) 기능을 포함해 데이터 정제, 알고리듬 선택, 결과 시각화까지 지원하며, 이는 기존의 복잡한 분석 작업을 크게 단순화시켰다.

솔루션 도입 시 가장 중점을 둔 사항은 안정성과 사용자 친화성이다. 분석 전문가뿐 아니라 일반 현업 담당자들도 쉽게 사용할 수 있도록 UI와 기능을 설계했으며, 초기 도입 단계에서는 다양한 테스트를 통해 솔루션의 정확도를 검증했다. 또한, 글로벌 원자재 및 산업 데이터를 학습시켜 시장 변동성을 보다 정교하게 예측할 수 있는 환경을 마련해 LG화학의 비즈니스 환경에 최적화된 DX 솔루션을 구축했다.

LG화학의 데이터 솔루션 도입은 의사결정의 질과 속도를 비약적으로 향상시켰다. 과거에는 생산 공정에서 불량 원인을 분석하거나 품질 예측을 위해 상당한 시간이 소요되었으나, AI 기반의 머신러닝 모델을 통해 실시간으로 데이터를 분석해 효율성이 크게 개선되었다. 이를 통해 불량률을 최소화하고, 예측 정확도를 높이는 동시에 수율을 증가시키는 성과를 거두었다.

또한, 구매 및 재무 부문에서도 큰 변화를 가져왔다. 재무 분야에서는 AI를 활용한 환율 예측 모델을 개발하여 그 효용을 모니터링 하고 있고, 글로벌 원자재 구매에 있어서도 AI를 통한 비용 절감 가능성을 검증하고 실제 업무에의 점진적 적용을 계획하고 있는 등 다양한 영역에서의 업무 최적화에 DX를 적극 활용하고 있는데, 이러한 데이터 기반 의사결정은 사업 경쟁력을 강화하는 데 기여할 것으로 기대하고 있다. 전사적으로는 CDS 플랫폼을 통해 데이터 분석 접근성이 높아져, 모든 부서가 데이터를 활용한 과학적 의사결정을 내릴 수 있게 된 점이 큰 변화로 평가된다.

LG화학은 생산 공정에서 머신러닝 모델을 활용해 품질 예측과 공정 최적화를 성공적으로 이루어냈다. 예를 들어, 특정 제품의 색상 안정성을 유지하기 위해 AI 모델로 데이터를 분석하여 불량을 사전에 감지하고, 제조 과정에서 조치를 취해 품질 문제를 예방하는 데 성공했다. 이러한 접근은 제품의 일관성을 유지하며 고객 만족도를 높일 수 있었다.

또한, 글로벌 원자재 구매에서 가격 변동성을 예측해 최적의 구매 시점을 파악함으로써 상당한 규모의 비용 절감 가능성을 확인했으며, 이를 실제 업무에 적용하기 위한 마지막 검증을 진행하고 있다. 이외에도 환경안전 관리 영역에서 AI를 활용해 사고 예방과 작업 안전을 개선한 사례는 LG화학의 데이터 솔루션이 단순한 비용 절감뿐만 아니라 기업의 사회적 책임 실천에도 기여할 수 있다.

DX 도입 초기에는 조직 내 데이터 분석 역량의 격차가 큰 과제였다. 일부 전문가 중심의 분석 체계에서 벗어나, 모든 직원이 데이터 기반 사고를 실현할 수 있도록 DX 역량 교육 프로그램을 전사적으로 도입했다. 이를 통해 모든 임직원이 데이터 활용에 익숙해질 수 있도록 체계적인 역량 강화를 진행했다.

또한, 기술적으로는 글로벌 데이터를 통합하고 분석하는 과정에서 복잡한 시스템 연동과 데이터 품질 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 데이터이쿠 기반의 CDS 플랫폼을 구축하고, 글로벌 산업 지표 및 선행 데이터를 학습시켜 정확도를 높였다. 지속적인 테스트와 현장 피드백을 통해 문제를 개선해 나가면서 성공적으로 DX 솔루션을 정착시켰다.

CDS 플랫폼 도입은 데이터 분석의 접근성과 효율성을 높이기 위한 필수적 선택이었다. 전통적인 데이터 분석 방법이 고도화된 기술 전문성을 요구했던 반면, CDS는 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 환경을 제공하여 전사적으로 데이터 활용을 확대할 수 있었다. 이 플랫폼은 데이터 정제, 모델 학습, 결과 분석 및 시각화를 통합적으로 지원한다.

적용 초기에는 생산, 구매, 재무 등 핵심 부문에 우선적으로 도입되어 구체적인 성과를 창출했으며, 이후 모든 부서로 확장되었다. 특히, CDS는 AI와 머신러닝 기술을 현업에서 직접 활용할 수 있도록 사용하기 쉬운 클릭기반의 인터페이스를 제공하며, 이를 통해 데이터 기반의 신속하고 정확한 의사결정을 실현하고 있다. 현재는 LG화학의 모든 DX 프로젝트의 중심 도구로 자리 잡았다.

LG화학은 향후 AI와 데이터를 활용해 더 많은 영역에서 혁신을 이끌어낼 계획이다. 특히, 제조 현장의 공정 관리와 품질 예측 모델을 고도화하여 실시간으로 모든 라인의 데이터를 분석하고 최적의 생산 환경을 유지하는 '스마트 팩토리'를 구현하고자 한다. 이를 통해 품질 문제를 최소화하고 자원 효율성을 극대화할 계획이다.

또한, 환경안전 및 지속 가능성 영역에서 AI를 활용해 ESG 목표를 달성하는 데 초점을 맞추고 있다. 예측 모델을 통해 환경 위험을 사전에 감지하고, 탄소 배출량을 관리하며, 공급망 내에서 지속 가능한 소재를 적극적으로 활용하는 프로젝트를 확대할 예정이다. 이를 통해 LG화학은 디지털 전환을 지속 가능한 미래 성장의 기반으로 삼을 계획이다.

LG화학은 DX 성공의 핵심으로 '현업 중심의 데이터 활용'을 꼽는다. AI와 데이터 솔루션을 도입할 때 기술적 완성도뿐 아니라, 이를 사용하는 조직과 현업의 니즈를 충족시키는 것이 매우 중요하다. 사용자 친화적인 플랫폼을 구축하고, 현업에 필요한 역량을 강화하기 위한 교육 프로그램을 병행하는 것이 성공적인 DX의 첫걸음이다.

또한, 기술 도입 초기에는 단계적으로 접근할 것을 권장한다. 핵심 비즈니스 영역에 우선적으로 도입해 성과를 확인한 후 점진적으로 확대하는 방식이 효과적이다. 이를 통해 조직의 신뢰와 참여도를 높이고, 데이터와 AI 기반의 문화가 정착될 수 있도록 해야 한다. 무엇보다도 기술과 조직적 역량의 조화를 이룰 수 있는 전략적 접근이 필요하다. 또한 DX 및 데이터 혹은 AI 솔루션 도입과 적용 과정에서의 신뢰감 있는 파트너와의 협업도 중요하다.

유은정 기자 judy6956@etnews.com

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