화학 산업의 디지털 혁신: 지속 가능한 미래를 향한 걸음

Jennifer Sexton , Director/CAS Custom Services

Digital data wave and network abstract background

화학은 오늘날 많은 필수 요소를 제공하며 연구, 혁신 및 경제 성장 촉진의 토대이자 기후 변화에 큰 영향을 미칩니다.

유해 물질, 온실 가스 배출, 올바른 폐기물 관리의 부재 모두 부적절한 화학적 관행에서 그 원인을 찾을 수 있으며 새로운 지속 가능성 목표 달성을 위해 그 구현에 대한 완벽한 재편이 필요합니다.

최근 수년 간 지속 가능한 솔루션을 가속화할 수 있는 디지털 기술과 강력한 인지 도구에 대한 관심이 커져 왔습니다. 데이터 관리 향상부터 자원 활용 개선까지, 디지털 혁신은 화학 프로세스에 대한 새로운 사고와 최적화로 산업의 역량을 뒷받침하고 환경 영향을 줄일 수 있습니다. 그러나 향후 10년에 대한 예측에서는 디지털 변혁을 수행하는 기업의 성공률을 30%로 보고 있습니다.

무분별한 디지털화 전략은 스마트 투자가 실망스러운 결과로 급전락하는 경험을 맛보게 만들 수 있습니다. 반대로, 디지털 기술과 그 가능성의 범위, 전략적 구현 파트너를 심층적으로 이해함으로써 새로운 기회를 발굴하고 기업이 시장 경쟁력을 강화하면서 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

디지털화와 지식 관리: 견고한 데이터 기반 구축

초기 R&D(연구 개발) 단계부터 출시 후 감시까지, 화학 산업은 엄청난 양의 데이터를 지속적으로 생성하고 수집합니다. 그러나 조직 내, 그리고 조직들 간 조화가 부족하면 중요한 정보 손실과 자원 낭비의 결과로 이어질 수 있습니다. 이 비구조적 데이터 또는 “다크 데이터"는 모든 저장 데이터의 약 55%로 추정되며 현장의 검색과 혁신 속도를 크게 저하시킵니다.

디지털화는 데이터와 실험실 워크플로우를 구조화하면서 동시에 환경 발자국을 줄여줍니다. 전 세계적으로 거래되는 목재의 40% 이상이 제지 산업에 사용되는 상황에서 디지털 지식 관리 시스템으로 데이터 손실을 방지하고 삼림 벌채를 최소화할 수 있습니다.

10년 전, Nature는 “빠른 속도로 데이터를 잃고 있는 과학자들(Scientists losing data at a rapid rate)”이라는 기사에서 20년 후에 과학 데이터의 약 80%를 사용할 수 없게 될 것이라고 주장했습니다. 그러나 다행스럽게도 디지털 솔루션의 부상으로 연구원들은 레거시 과학 데이터를 꺼내 데이터 중심 혁신의 새로운 토대로 변환시킬 수 있는 기회를 가지게 되었습니다.

대규모 의료 기술 조직이 내부 R&D 데이터의 접근성을 개선한 방법을 알아보려면 이 사례 연구를 다운로드하십시오.

혁신 기회 식별: AI 기반 솔루션으로 화학 프로세스 최적화

오늘날 80%가 넘는 화학 기업이 지속 가능성이 수익 증대만큼 중요한 의미를 갖는다고 말하고 있습니다. 더 많은 지속 가능한 옵션을 포함하도록 관행을 크게 수정했음에도 불구하고 많은 화학 워크플로가 여전히 유해 폐기물과 온실 가스를 생성하는 화석 연료와 용제에 의존하고 있습니다. 각 프로세스를 친환경 대안으로 바꾸는 것은 오랜 시간과 막대한 비용 투자가 필요한 긴 여정입니다. 화학 산업에서 디지털화가 부상하면서 이제 인지 도구를 통해 지속 가능성과 혁신을 보다 쉽게 구현하고 투자 수익률(ROI)까지 높일 수 있게 되었습니다.

인공지능(AI) 기반 검색과 분석은 필요한 범위 및 목표와 관련된 정보를 효과적으로 찾아낼 수 있습니다. 예측 모델은 내부 데이터베이스를 직접 선별함으로써 보다 나은 화학 제형, 지속 가능한 제조 워크플로, 생산성 향상을 위한 정확한 의견을 제시할 수 있습니다. 2022년, 2/3의 기업이 적극적인 AI 전략 개발로 지속 가능성 목표를 달성했다고 보고했습니다.

AI 기반 프로젝트가 증가하면서 조직은 AI 정확성 확보를 위한 견고한 데이터 기반과 강력한 교육 전략이 필요합니다. 데이터 다양성이 부족하거나 데이터의 품질이 낮으면 성능 차이와 모델 변화로 인해 AI 예측이 영향을 받고 투자 가치가 낮아질 수 있습니다. 풍부한 데이터세트와 엄선된 교육을 통해 예측 AI 및 머신 러닝 모델을 검증하여 다음 번 혁신을 파악할 수 있습니다.

고품질 교육 데이터와 머신 러닝이 새로운 화학 산업에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보려면 이 사례 연구를 다운로드하십시오.

지속 가능한 화학으로의 전환: 변화하는 규제 요구 충족

제형부터 폐기물 관리까지, 화학 물질은 전체 수명 주기에 걸쳐 엄격한 지침을 따라야 하며 그 지침은 국가, 지역에 따라 차이가 있습니다. 광범위한 규제 환경뿐만 아니라 변화하는 과학 지식, 기술 개발 또는 사회적 기대치 진화에 따라 지침을 자주 검토하고 업데이트해야 합니다.

이러한 복잡하고 변화하는 속성으로 인해 지속 가능성 기반의 규제 요구 준수는 화학 조직의 주요 과제가 됩니다. 지속적인 변화와 분산된 프레임워크를 파악하기 위해 많은 화학 조직이 재무적 부담에도 불구하고 규제 전담 부서를 운영하고 있습니다. 잘 구현된 내부 프로세스는 비용과 리스크를 크게 완화시키면서 동시에 변화하는 환경 정책을 준수할 수 있도록 지원합니다.

규제 준수에는 일반적으로 포괄적인 화학 기록, 세부 제조 프로세스, 최신 안전 데이터 시트를 포함하는 광범위한 문서화 작업이 포함됩니다. 이러한 요건을 충족하려면 다양한 방법으로 다양한 부서의 방대한 데이터세트를 검색해야 합니다. 이 프로세스는 까다롭고 시간이 많이 소요되므로 연구에 집중하기 어렵게 만듭니다.

이 경우 표준화된 데이터 관리 시스템을 통한 포괄적이고 정확한 감사 추적이 도움이 될 수 있습니다. 검색이 용이한 데이터베이스로 화학 문서 변경 사항을 포착하고 추적함으로써 규제 표준 및 환경 정책 변화에 따라 지식의 구조와 접근성을 유지하고 업데이트할 수 있습니다.

화학 산업의 디지털 혁신: 친환경 미래를 위한 초석

지속 가능성에 대한 인식 확대는 화학 산업이 환경 영향을 최소화하고 자원을 보존하기 위한 친환경 대안을 모색하기 위해 프로세스를 재고하는 계기가 되었습니다.

디지털 혁신은 최적화된 데이터 관리 시스템, 검증된 AI 모델, 다기능 알고리즘을 통해 화학 조직이 일상 작업에 있어 혁신적이고 지속 가능한 관행을 채택할 수 있는 중대한 기회를 제공하고 비즈니스를 변화시킬 수 있는 프로세스입니다.