2025년부터 ESG를 둘러싼 환경 변화가 더욱 분명해지고 있습니다. 새 정부가 ESG 공시를 다시 주요 정책 축으로 제시하고, 한국회계기준원 산하 지속가능성기준위원회(Korea Sustainability Standards Board, KSSB)가 국내 지속가능성 공시 기준의 최종 제정을 위한 마무리 단계에 들어가면서, 기업의 준비 필요성은 한층 가까워진 분위기입니다. 금융위원회가 자본시장법 개정과 의무공시 로드맵을 아직 확정하지는 않았지만, 시장에서는 2027년 자율공시, 2028년 법정공시 전환 시나리오가 유력하게 논의되고 있습니다.

글로벌 규제 환경도 ESG 데이터 요구 수준을 크게 높이고 있습니다. 유럽연합(European Union, EU)의 탄소국경조정제도(Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM), 디지털 제품 여권(Digital Product Passport, DPP), 기업 지속가능성 실사 지침(Corporate Sustainability Due Diligence Directive, CSDDD)은 기업에 제품·공정·공급망 단위의 정량적 ESG 데이터를 제출하도록 요구하는 방향으로 강화되고 있습니다. 이는 ESG가 이미지 제고를 넘어 시장 접근성과 공급망 거래 조건에 영향을 미치는 요소가 되었음을 보여줍니다.

그러나 제조·화학 기업의 ESG 데이터 운영 수준을 살펴보면, 많은 기업이 여전히 데이터 표준화와 일관된 관리 체계를 갖추지 못한 초기 단계에 머물러 있습니다. 환경, 안전, 탄소, 에너지, 공급망 등 핵심 지표가 부서별로 분산 관리되고 있으며, 제품 탄소발자국(Product Carbon Footprint, PCF)이나 스코프 3(Scope 3) 산정은 여전히 수작업에 의존하는 경우도 많습니다. 규제가 본격화되기 전에 데이터 정의·산정 기준을 정비하고 일관된 운영 기반을 마련하는 작업이 필요합니다.

그리고 기업마다 ESG 성숙도와 운영 환경이 다르기 때문에 디지털 전환(Digital Transformation, DX)과 AI 전환(AI Transformation, AX) 같은 경영 방식을 상황에 맞게 조합해 적용하는 접근이 요구됩니다. DX와 AX는 기술 도입을 넘어 데이터 수집·처리·활용 방식 전반을 재설계하는 전환에 가까우며, 이를 통해 기업은 ESG 데이터를 보다 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

이러한 변화 흐름 속에서 제조·화학 기업이 지금 어떤 ESG 준비가 필요한지, 그리고 데이터 기반의 ESG 운영 체계를 어떻게 구축할 수 있는지에 대한 인사이트를 정리했습니다. 더불어 LG CNS가 제조·화학 기업들과 함께 구축해 온 ESG 솔루션과 실제 사례를 통해 실질적인 운영 방향을 소개합니다.

이제는 피할 수 없는 제조·화학 ESG 규제의 현실

제조·화학 산업은 탄소 배출, 자원 사용, 화학물질 관리, 안전·환경 리스크 등 ESG 요소가 공정 전반에 걸쳐 존재하는 대표 업종으로, 글로벌 규제의 영향을 가장 먼저 받고 가장 크게 체감하는 산업군입니다. 특히 EU를 중심으로 시행되는 규제들은 제품·공정·공급망 단위의 정량 데이터 제출을 요구하는 방향으로 고도화되고 있습니다.

• CBAM은 철강, 알루미늄, 시멘트, 비료, 전력, 수소 등 6개 품목을 대상으로 2024~2025년에는 탄소배출량 보고 의무, 2026년부터는 인증된 배출량 제출과 CBAM 인증서 구매(실질적 탄소비용 부담)를 요구하는 방식으로 전환됩니다.
  
  
• DPP는 배터리, 전자제품, 섬유 등 품목을 시작으로 제품 단위 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA) 정보, 원재료 구성, 재활용·수리 가능성 등 수십여 개의 ESG 데이터를 디지털 형태로 제출하도록 요구합니다.
  
  
• CSDDD는 일정 규모 이상의 기업에게 자사 및 공급망 전반(value chain)의 인권·환경 리스크를 식별·평가하고 개선 조치를 수행하는 실사(due diligence) 의무를 부과합니다.

이러한 규제는 EU로 제품을 직접 수출하는 기업뿐 아니라, 부품·소재를 공급하는 국내 협력사까지 동일한 수준의 ESG 데이터를 요구받는 구조로 확대되고 있습니다. 즉, 글로벌 공급망 참여 자체가 정량 ESG 데이터 제출을 전제로 한 구조로 재편되고 있습니다.

공시 기준 측면에서도 진전이 있습니다. 국제지속가능성기준위원회(International Sustainability Standards Board, ISSB), 유럽지속가능성보고기준(European Sustainability Reporting Standards, ESRS), 글로벌 보고 이니셔티브(Global Reporting Initiative, GRI)는 비교 가능한 정량 지표 중심의 공시를 지향하며 표준화 수준을 강화하고 있습니다. 국내에서도 KSSB가 2024년 한국형 지속가능성 공시기준 공개초안을 발표하고 의견 수렴을 완료했으며, 자산 2조 원 이상 KOSPI 상장사를 시작으로 2026년 → 2028년 → 2030년까지 단계적 확대하는 구조가 제안된 바 있습니다.

아울러 환경정보공개 제도에서는 자산 2조 원 이상 상장사를 대상으로 Scope 1·2 배출량, 재생에너지 사용량, 플라스틱 재활용률, 물 사용량 등 핵심 환경 지표 공시가 이미 의무화되었습니다. 향후 Scope 3, 순환원료 사용, K-택소노미(K-Taxonomy) 기반 지표 등으로 확대하는 방안도 논의 중입니다.

제조·화학 기업 입장에서는 이러한 글로벌·국내 규제가 동시에 강화되는 환경 속에서, 공정·제품·공급망 단위의 ESG 데이터를 정확하게 수집·산정·검증할 수 있는 기반을 갖추는 것이 중요한 과제가 되고 있습니다. 단순 공시 대응을 넘어, 데이터 기반으로 ESG를 운영하는 체계 구축이 실질적인 경쟁력으로 연결되는 이유입니다.

제조·화학 기업의 ESG를 더 어렵게 만드는 3가지 구조적 문제

제조·화학 산업은 원재료 조달부터 공정 운영, 제품 생산, 공급망 관리에 이르기까지 공급망 전반에서 다양한 ESG 데이터가 동시에 발생하는 산업입니다. 탄소 배출, 에너지 사용, 폐기물, 안전·보건(Safety·Health·Environment, SHE), 화학물질 관리, 원부자재 정보 등 서로 다른 성격의 데이터가 얽혀 있어, ESG 요구사항을 충족하기 위해 관리해야 할 범위가 다른 산업보다 훨씬 넓고 복잡합니다. 다음은 제조·화학 기업의 ESG를 더 어렵게 만드는 3가지 구조적 문제입니다.

① PCF 산정의 복잡성

제조·화학 업종에서는 공정별 열·전력 사용량, 배출계수, 촉매·첨가제 등의 보조자재 사용량 등 수백 개에 달하는 변수들이 제품 탄소 배출량을 결정합니다. 동일한 제품이라도 생산 공장의 에너지 믹스, 설비 효율, 공정 구성에 따라 배출량이 크게 달라질 수 있어 표준화된 산정이 쉽지 않습니다. 여기에 CBAM, DPP 등 규제별로 요구하는 산정 방식과 제출 형식이 상이해, 제품별 또는 국가별 보고 체계를 별도로 운영해야 하는 부담도 커지고 있습니다.

② Scope 3 데이터 추적과 검증의 어려움

협력사들의 ESG 데이터 관리 수준은 천차만별이며, 일부 협력사는 탄소·환경 데이터를 보유하지 않은 경우도 많습니다. 그러나 CSDDD 대응을 위해서는 공급망 전반의 인권·환경 리스크를 식별하고 평가하며 개선 조치까지 수행해야 합니다. 이를 위해서는 협력사 ESG 평가 기준, 리스크 스코어링 방식, 모니터링 주기 등 표준화된 운영 체계가 필요하지만, 현재 많은 기업들이 이러한 체계를 갖추지 못한 상태입니다.

③ ESG 지표 관리의 분산과 비표준화

환경, SHE, 공급망, 제품 정보를 담당하는 부서와 시스템이 각각 달라 데이터가 흩어져 있고, 공시 기준에 따라 요구되는 지표도 다양해 관리 범위가 계속 확대되고 있습니다. 데이터가 서로 다른 포맷과 기준으로 관리되기 때문에, 대부분의 기업이 엑셀 기반의 수기 취합에 의존하고 있으며 이 과정에서 오류·누락·중복 산정이 매우 쉽게 발생합니다. 이로 인해 ESG 데이터가 공정·제품·공급망 단위로 연동되지 못하고, 공시나 고객 요구 대응 시 추가적인 정리 작업이 반복되는 구조가 만들어지고 있습니다.

이러한 구조적 한계는 제조·화학 업종이 ESG를 운영하는 데 있어 데이터를 표준화하고, 공급망 전 단계로 확장해 추적하며, 공시 기준에 맞춰 검증 가능한 형태로 운영하는 체계를 갖춰야 한다는 필요성을 크게 높이고 있습니다. 결국 ESG는 공정·제품·공급망을 아우르는 데이터 기반 운영 체계 전환으로 이어져야만 지속 가능한 방식으로 관리할 수 있습니다.

데이터 기반 ESG 실행의 새로운 패러다임 전환

ESG 실행이 ‘보고를 위한 관리’에서 ‘데이터 기반의 실행’으로 전환되면서, 제조·화학 기업은 공정·제품·SHE·공급망 등 다양한 지표를 기업 운영 전반과 연결해 관리할 수 있는 체계를 요구받고 있습니다. 지금과 같은 변화 흐름에서는 DX과 AX를 특정 단계로 나누어 순차적으로 적용하기보다, 기업의 성숙도와 운영 방식에 맞춰 필요한 요소를 조합해 ESG 운영 체계를 만들어가는 접근이 더욱 현실적입니다. 핵심은 기술 자체가 아니라, ESG 데이터의 흐름을 어떻게 정의하고, 이를 통해 일관된 기준으로 산정·검증·활용하는 구조를 기업 내부에 정착시키는 데 있습니다.

이러한 관점에서 LG CNS는 ESG 전략 수립부터 데이터 운영, 현장 실행, 실시간 대응까지 이어지는 ESG 통합 운영 체계를 구축해 왔습니다. LG CNS의 컨설팅은 기업의 ESG 전략과 공시·평가 대응 방향을 설정하고, 국제 공시 기준에 맞춰 지표 정의와 운영 프로세스를 설계해 ESG 데이터 관리의 기준점을 마련합니다. 이를 기반으로 기후관련 재무정보공개 태스크포스 (Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD)에서 권고하는 기후전략, 온실가스 배출 전망치(Business As Usual, BAU) 기반 온실가스 전망, 공급망 ESG 리스크 평가 등 기업에 필요한 운영 구조를 체계적으로 수립해 실제 실행 가능한 청사진을 제공합니다.

정의된 기준은 ESG 경영관리플랫폼을 통해 실제 운영 단계로 연결됩니다. 이 플랫폼은 ESG 데이터의 수집–산정–검증–보고를 단일 구조 안에서 처리할 수 있도록 설계되었으며, 지표 확장성과 데이터 신뢰성, 내·외부 시스템 연계를 강화해 기업의 ESG 데이터를 일관된 기준으로 통합 관리하도록 지원합니다. 이 과정에서 기업은 규제 대응뿐 아니라 공정·제품·협력사 데이터까지 ESG 관점으로 연계해 운영할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

현장 영역에서는 Digital SHE 솔루션이 제조·화학 업종 특성에 맞게 안전·보건·환경·화학물질·법규 등 SHE 전 영역을 디지털 기반으로 통합 관리할 수 있도록 지원합니다. 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기반 실시간 모니터링, 위험 예측, 법규 대응 자동화, 교육·점검 체계 고도화 등은 ESG 운영 체계의 실행력을 높이는 핵심 요소로 작동합니다. 특히 공정 안정성과 환경 규제가 강화되고 있는 현재, SHE 체계의 디지털화는 ESG 대응뿐 아니라 운영 효율과 리스크 관리에도 직접적인 영향을 미칩니다.

통합관제 영역에서는 Factova SEP 기반의 통합 관제 체계를 바탕으로 사업장 내 위험 요소, 설비 상태, 에너지 사용, 환경 지표 등을 실시간으로 관측하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 제조·화학처럼 공정 복잡성과 위험도가 높은 산업에서는 사전적 리스크 감지와 신속 대응 역량이 중요한데, 통합관제는 현장 데이터를 실시간으로 연결해 ESG 실행력을 완성하는 역할을 수행합니다.

전략(컨설팅)–데이터 운영(플랫폼)–현장 실행(SHE)–실시간 대응(통합관제)으로 이어지는 LG CNS의 End-to-End ESG 운영 체계는 기업이 ESG 관리 성숙도를 단계적으로 높일 수 있도록 돕고, 지표 관리 정확성, 공시 대응 효율성, 리스크 관리 수준 등 실질적 효과를 만들어내는 구조로 설계되어 있습니다.

ESG 솔루션 도입 사례: 한화토탈에너지스, LG 화학

LG CNS의 ESG 운영 체계는 제조·화학 기업이 직면한 실질적인 운영 과제를 해결하기 위해 다양한 프로젝트를 통해 현장과 데이터, 경영 관리를 하나의 흐름으로 연결해 왔습니다. 특히 공정 안전, 환경 규제 대응, 제품·탄소 데이터 관리 등 산업 특성상 복잡도가 높은 영역에서 이러한 접근이 어떤 변화를 만들어내는지는 실제 사례에서 더 명확하게 드러납니다.

[Case Study 1]

Vision AI 기반 플레어 감지로 공정 안전성과 환경 규제 대응력을 높인 한화토탈에너지스

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한화토탈에너지스는 공정 특성상 플레어스택에서 발생하는 매연과 연소 이상을 신속하게 감지하고 대응하는 것이 중요한 과제였습니다. 일정 기준을 초과하는 플레어는 환경 규제 위반으로 이어질 수 있고, 공정 안전에도 직접적인 영향을 미치기 때문에 상시 모니터링이 필수적이었습니다. 하지만 기존 방식은 폐쇄회로 텔레비전(Closed Circuit Television, CCTV)을 통해 엔지니어가 화면을 수동으로 감시하는 수준이어서 실시간 대응이 어렵고, 비정상 플레어를 조기에 식별하기에도 한계가 있었습니다.

이를 해결하기 위해 LG CNS는 기존 CCTV에 Vision AI 분석 기능을 적용해 플레어스택에서 발생하는 비정상 패턴을 3초 이내 자동 감지할 수 있는 체계를 구축했습니다. Vision AI는 정상 연소와 불완전 연소를 구분하고, 매연 농도나 연기 패턴의 미묘한 변화까지 실시간으로 판단해 공정제어시스템(Distributed Control System, DCS)과 자동 연동되도록 구현했습니다. 이를 통해 사람이 놓칠 수 있는 작은 신호도 빠르게 포착해 즉각적인 대응이 가능해졌습니다.

이 솔루션 도입 이후 한화토탈에너지스는 불필요한 플레어 발생을 줄이고, 환경오염물질 배출을 최소화하는 효과를 확인했습니다. 동시에 공정 위험과 사고 가능성을 낮추면서 현장 안전성이 강화되었고, 기존의 수동 점검 업무도 줄어 엔지니어의 운영 효율이 개선되었습니다. 무엇보다 Vision AI 기반 감지 데이터가 축적되면서 데이터 기반 공정 안전 체계가 정착되기 시작했고, 환경·안전 규제 대응에서도 보다 안정적인 내부 통제 역량을 갖추게 되었습니다.

[Case Study 2]
Net Zero 관리 시스템으로 탄소 데이터의 일관성과 신뢰성을 확보한 한화토탈에너지스

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한화토탈에너지스는 온실가스 배출량을 정확하게 산정하고 감축 전략을 설계하기 위해 탄소 데이터를 체계적으로 관리할 필요가 있었지만, 현실에서는 배출 관련 데이터가 여러 시스템과 파일로 흩어져 있고 제품별·공정별 산정 기준도 일관되지 않아 정확한 집계와 검증에 어려움이 있었습니다. 특히 PCF 산정은 원료 조성, 공정별 에너지 사용량, 배출계수 등 다양한 변수를 고려해야 하기 때문에 통합된 기준 없이 수작업으로 관리하는 데에는 한계가 컸습니다.

이 문제를 해결하기 위해 한화토탈에너지스는 LG CNS와 함께 ESG 경영관리플랫폼 기반의 Net Zero 관리 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 온실가스 배출량을 지점·공정 단위에서 자동으로 수집하고, 제품 단위의 PCF를 정밀하게 산정할 수 있도록 데이터를 표준화해 관리합니다. 또한 배출권 부채 관리, 감축 활동의 실효성 분석, 공정·원료 변경 시 예상 배출량 시뮬레이션 등 Net Zero 전략 수립에 필요한 기능을 통합 제공하며, SAP 등 기간계 시스템과의 연동을 통해 데이터 흐름을 하나의 구조로 정리할 수 있도록 지원합니다.

이 체계가 마련되면서 한화토탈에너지스는 배출량 산정 과정의 정확성과 일관성을 확보할 수 있었고, 감축 로드맵 설계나 규제 대응도 데이터 기반으로 수행할 수 있게 되었습니다. 배출량 계산 기준이 명확해지면서 내부 검증과 외부 보고의 신뢰도가 높아졌고, 공정 효율 개선이나 원료 전환과 같은 의사결정도 데이터 기반으로 이루어질 수 있는 환경이 갖춰졌습니다. 결과적으로 Net Zero 관리 시스템은 한화토탈에너지스가 ESG 운영 체계를 전략적으로 고도화할 수 있는 중요한 기반이 되었으며, 탄소 데이터 거버넌스를 안정적으로 재정립하는 계기가 되었습니다.

[Case Study 3]
제품 단위 PCF 관리 체계 고도화로 글로벌 고객 요구에 대응한 LG화학

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글로벌 고객사들이 제품 공급망 전반의 탄소 정보를 요구하는 흐름이 강화되면서, LG화학은 PCF를 보다 정확하고 신뢰성 있게 산정 및 관리할 수 있는 체계를 마련해야 하는 상황에 놓여 있었습니다. 다양한 제품군을 보유한 대규모 제조 기업 특성상 기존의 수동 산출 방식으로는 반복 작업이 과도하게 발생하고, 산정 기준을 일관되게 유지하기 어렵다는 문제가 있었습니다. 특히 글로벌 고객사와 산업별 인증기관이 요구하는 탄소 데이터의 투명성과 검증 가능성을 고려하면, 수작업 중심의 운영으로는 대응에 한계가 있었습니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 LG CNS는 PCF 자동 산출 시스템을 구축해 제품별 탄소 데이터를 표준화하고 산정 과정을 자동화할 수 있는 기반을 마련했습니다. 공정 데이터, 에너지 사용량, 원료 투입량, 배출계수 등 PCF 산정에 필요한 다양한 요소를 시스템에서 일관된 구조로 계산할 수 있도록 정리했으며, 제품 단위 배출량을 월 단위로 분석하고 비교할 수 있는 체계를 함께 구축했습니다. 또한 국제 인증기관인 티유브이 라인란드(TÜV Rheinland)의 인증을 획득해 PCF 산정 방식의 신뢰성과 국제적 기준 적합성을 확보함으로써, 향후 사업 확장과 글로벌 고객사 요구 대응에서도 안정적인 기반을 갖출 수 있도록 지원했습니다.

그 결과 LG화학은 글로벌 시장에서 요구하는 수준의 투명하고 검증 가능한 PCF 데이터를 체계적으로 확보할 수 있게 되었으며, 이를 바탕으로 제품 경쟁력을 높일 수 있는 ESG 기반 의사결정이 가능해졌습니다. 고객사의 탄소 정보 요청에 대한 대응 속도와 정확성이 향상되었고, 제품별 감축 전략을 수립하는 데 필요한 데이터 기반도 강화되었습니다. 이 사례는 제품 단위 탄소 데이터의 정밀도와 신뢰성이 ESG 경쟁력의 핵심 요소로 부상하는 환경에서, 디지털 기반 PCF 관리 체계가 기업의 지속가능성 전략을 실질적으로 뒷받침할 수 있음을 보여줍니다.

급변하는 ESG 환경 속 기업이 취해야 할 지속 운영 전략

ESG 운영 환경이 복잡해질수록 기업은 단기 대응을 넘어, 자사의 비즈니스와 운영 방식 속에서 ESG가 지속적으로 작동할 수 있는 체계를 어떻게 만들어갈 것인지 고민해야 합니다. 중요한 것은 특정 기술이나 방법론을 우선순위로 결정하는 것이 아니라, 기업의 실제 운영 방식에 맞는 구조를 마련하고 이를 꾸준히 확장할 수 있는 기반을 확보하는 것입니다.

ESG는 한 번의 시스템 구축이나 보고서 작성으로 끝나는 영역이 아닙니다. 지표를 정의하고, 데이터를 일관된 기준으로 관리하며, 현장을 개선하고, 이해관계자와 투명하게 소통하는 과정이 반복되면서 운영 체계가 비로소 성숙해집니다. 이러한 지속성과 체계성이 뒷받침될 때 ESG는 규제 대응 이상의 의미를 가지게 됩니다.

LG CNS는 그동안 ESG 컨설팅, ESG 경영관리 플랫폼, 안전환경(SHE) 디지털화, 실시간 통합관제를 한 흐름으로 연결해 기업의 ESG 운영이 조직 전반에서 작동할 수 있도록 지원해 왔습니다. 전략·데이터·현장·관제가 연결된 End-to-End 방식은 기업이 자신의 상황과 속도에 맞춰 ESG 수준을 점진적으로 높여갈 수 있는 안정적인 기반이 되고 있습니다.