정유/화학 기업들은 지속 가능한 성장을 위해 기존 사업 영역에서 제품의 범위를 확장하거나, 새로운 에너지와 소재 분야로 사업을 다각화하며 미래를 준비하고 있습니다. 동시에 공장 운영 효율성과 수익성 확보를 위해 AI, 디지털 기술, 로봇 등 신기술에 대한 적용과 투자를 강화하고 있습니다.
글로벌 탄소 규제 강화에 따라 탄소 저감 공정, 친환경 기술 개발은 물론, 신재생 에너지와 바이오 연료 등 지속 가능한 대체 에너지로의 전환 노력도 본격화하고 있습니다. 안전사고가 곧 실적에 영향을 미치는 만큼, 기술 및 경영 혁신에서 안전 관리의 중요성도 더욱 주목받고 있습니다.
제조 공정 디지털화
정유/화학 기업이 생산 효율을 극대화하고 품질을 안정적으로 관리하며, 산업 기준과 규제에 효과적으로 대응하기 위해서는 엄격한 제조 공정 및 생산, 변경 데이터의 표준화와 연계, 실시간 모니터링이 필요합니다.
AI와 빅데이터를 활용한 제조 공정의 디지털화는 시장 분석, 설계 자동화, 가상 시뮬레이션 등을 통해 제조 기획 기간을 단축하고, 기준 정보, 생산계획, ERP, MES, DW 등 주요 생산 시스템의 프로세스 혁신을 지원합니다.
글로벌 화학 기업 C사는 LG CNS와 함께 글로벌 MES를 구축해 분산되어 있던 생산 기지와 시스템 데이터를 표준화하고, 생산계획부터 출하까지 전 공정을 그래픽 중심으로 통합하여, 데이터와 시스템 기반의 생산·품질 관리 체계를 안정적으로 운영하고 있습니다.
공장 운영 최적화
정유/화학 기업이 공장 운영의 효율성을 높이기 위해서는 방대한 생산 공정 및 설비 데이터를 분석해 비효율을 개선하고, 운전원 개입을 최소화하여 생산성과 비용 효율을 극대화하는 혁신이 필요합니다.
정유/화학 공장 운영 최적화를 위해 AI와 디지털 트윈 기반의 운영 플랫폼을 통해 공정을 가상으로 검증·구현하고, 최적의 운전 조건을 도출합니다. 또한, 생성형 AI 기반의 트러블슈팅 기능을 통해 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
정유기업 E사와 화학기업 A사는 LG CNS의 Operation Intelligence Platform을 도입해 통합 데이터 기반의 공정 모니터링, 트러블슈팅, AI 최적화를 구현하고 이를 실제 공정에 적용함으로써 공정 최적화와 지속적인 수익 개선 기회를 확보하고 있습니다. 또한, 기존에 육안과 수작업에 의존하던 Flare Stack 스팀 제어에 AI 비전과 제어 연계를 접목한 Flare Stack Optimization을 적용하여, 리스크를 최소화하고 스팀 비용을 획기적으로 절감할 수 있게 되었습니다.
AI 안전 환경, 규제 대응
정유/화학 산업에서 안전과 환경 관련 법규 및 규제에 대응하는 것은 단순한 의무를 넘어, 기업의 안전·환경 수준은 구성원 보호와 사회적 책임 측면에서 중요한 경쟁력으로 평가되고 있습니다.
AI 기술을 기반으로 한 환경안전 통합관제, Process Safety Knowledge Hub, AI Risk Assessment는 현장 사고를 사전에 예측·방지하고, 직원들의 안전 실행력을 높이며, 다양한 규제에 효율적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
화학 기업 E사와 정유 기업 S사는 LG CNS의 생성형 AI PSM(Process Safety Management) Interview Skill-up 솔루션을 도입하여 AI와의 면담 실습을 상시화하여 면담 준비에 소요되는 시간과 비용을 줄이고, 구성원의 안전 의식을 자연스럽게 높일 수 있었습니다. 또한, 환경안전 통합관제시스템을 통해 현장 데이터를 실시간 수집하고 AI 기반 위험 분석을 수행함으로써 사고 징후를 조기에 예측·예방할 수 있게 되었으며, 사고 발생 시 신속한 정보 공유와 대응 가이드를 통해 골든타임을 확보할 수 있는 24시간 관제 체계를 구축하였습니다.
산업 특화 AI 서비스 생성, 활용
산업용 AI의 효과적인 활용을 위해서는 어떤 업무에 AI를 적용할 수 있는지에 대한 판단력과 현장 데이터에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 담당자가 AI 과제를 쉽고 효율적으로 수행할 수 있는 AX 환경과, 실질적인 성과를 창출할 수 있는 산업 특화 AI 서비스의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.
산업 현장의 데이터를 토대로 임직원이 도메인 지식을 활용해 직접 AI 과제를 수행하기 위해서는 생성형 AI, MLDL, Data/Knowledge Lake 등 종합적인 생성형 AI 플랫폼이 필요합니다.
화학/에너지 기업 K사는 LG CNS의 생성형 AI 플랫폼을 도입함으로써 정보 검색, 번역 등 일반 업무는 물론, 수율·품질 분석, 공정 개선 등 작업 현장 중심의 AI 과제와 서비스를 효율적으로 발굴·개발할 수 있게 되었으며, 누구나 원하는 업무에 AI를 적용할 수 있는 AX 환경을 구축해 전사 차원의 AX 역량을 강화할 수 있었습니다.
ESG 경영
기후와 환경 문제는 정유/화학 기업에 갈수록 높은 지속 가능성을 요구하고 있으며, ESG 경영은 기업 경쟁력의 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다.
AI와 빅데이터 기반의 ESG·탄소 관리 플랫폼은 정확하고 신뢰성 높은 ESG 목표 관리와 전략 수립을 지원합니다.
L그룹과 M화학 기업은 LG CNS의 ESG 플랫폼을 활용해 방대한 ESG 데이터를 자동으로 수집하고, 지표별 성과와 리스크를 체계적으로 관리하며, 구체적인 데이터를 바탕으로 ESG 경영 성과를 공시하고 데이터 기반 전략 수립을 실행하고 있습니다. 또한, 기준 정보 기반의 제품 단위 탄소발자국 시스템을 통해 데이터의 정확도와 신뢰도를 높이고, 직·간접 배출량을 효과적으로 관리함으로써 ESG 관련 업무의 효율성을 향상하고 있습니다.
