LG화학, 미래 첨단기술로 화학업계 혁신 선도

loT·빅데이터 기반 켐봇 딥러닝 도입

불량 개선·제품화 실험 줄이는 데 활용

LG화학은 4차 산업혁명 시대에 대응하기 위해 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등 미래 첨단 기술을 주요 사업부문에 도입하고 있다.

LG화학은 AI 채팅 로봇인 ‘켐봇(ChemBot)’을 전사 업무 포털에 도입해 운영하고 있다고 24일 밝혔다.
 
켐봇은 어렵고 복잡한 사내 용어도 스스로 학습해 안내할 수 있도록 설계됐다. 간단한 문장만으로도 다양한 업무처리가 가능하다.
 
LG화학은 다양한 업무 관련 지식을 빅데이터 형태로 켐봇에 축적시켜 스스로 지속적인 학습이 가능한 형태로 운영할 예정이다. 석유화학부문은 IoT와 빅데이터 기반의 딥러닝을 통해 생산 과정에서의 불량률을 개선하고 업무의 효율성을 높이는 등 생산성 증대에 나선다.
 

LG화학은 2018년 김천공장 고흡수성수지(SAP) 생산 라인에 카메라를 설치하고 이미지를 학습하는 딥러닝 알고리즘을 적용해 이물 발생으로 인한 라인 가동 중지 및 전수검사의 비효율성을 개선했다. 
 
대산공장은 사업장 내 LTE 전용망을 구축하고 IoT기술을 기반으로 제품출하 정보를 체계적으로 관리하는 물류 자동화 시스템을 운영하고 있다. 제품출하 체크리스트 및 검수사진을 온라인 서버에 등록하는 등 검수 이력이 서버에 실시간으로 축적된다. 이에 데이터의 정확성은 물론 검수 체크의 편의성이 향상돼 검수진행 시간이 대폭 개선됐다.

첨단소재부문은 AI를 활용한 딥러닝 기술로 고효율∙장수명의 고성능 OLED 재료 개발에 나선다. LG화학은 물성이 우수한 OLED 물질을 발굴하기 위해 OLED 소자의 물성을 예측하는 딥러닝 모형을 구축했다. 미래기술연구센터에서는 지난해 AI로 후보 물질 60종 이상을 선별해 다양한 실험을 진행하고 있다.
 
이를 통해 최종 제품화에 필요한 실험을 기존 대비 50% 줄이고 우수물질 발굴 확률을 높여 나갈 예정이다. 생명과학부문은 AI를 활용한 신약 타깃 발굴 및 알고리즘 개발에 연구 역량을 집중하고 있다.
 
2017년부터 IBM의 AI 서비스 ‘왓슨(Watson)’을 활용해 몇분 만에 2500만건 이상의 문헌을 검색하고 순위화된 후보 타깃 목록을 확보할 수 있게 됐다.
 
현재 유전체 빅데이터 등을 내부 딥러닝 기술로 분석해 새로운 당뇨·대사 타깃을 발굴하는 연구를 진행 중이며, 추후 개발 단계에도 AI 기술을 확대 적용할 예정이다.
 

LG화학 대산공장 물류출하 검수 모습 [사진=LG화학]