화학 산업의 혁신을 주도하는 디지털 트랜스포메이션

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화학 분야의 혁신을 위해서는 데이터뿐만 아니라 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 플랫폼도 필요하지만, 현재의 방식은 이에 미치지 못하고 있습니다. 더 많은 제품을 더 빨리, 더 높은 품질로 고객에게 제공할 수 있다면 기업들은 20%의 효율성 향상을 지원하기 위해 하드웨어에 투자하는 것을 두 번 생각하지 않을 것입니다. 하지만 사실 디지털 트랜스포메이션 는 수행되는 프로세스에 따라 20~75%의 효율을 쉽게 얻을 수 있습니다.

디지털 트랜스포메이션은 화학 분야의 많은 기업에서 성장하고 있는 추세이며, 이는 기업이 다음 단계의 디지털화와 혁신으로 나아갈 수 있는 올바른 접근 방식입니다. 디지털 트랜스포메이션이 중요한 이유와 이를 통해 목표에 더 가까이 다가갈 수 있는 방법을 살펴보세요.

단기 및 장기적으로 비즈니스를 혁신할 수 있는 수준에 대해 생각해 보세요. 지금 바로 이러한 혁신을 이룰 수 있는 플랫폼을 찾아보세요. 화학 산업의 글로벌 연구 및 혁신(R&I) 지출은 2018년 1조 5,502억 달러로 2008년의 거의 두 배에 달했습니다. 화학 산업의 혁신은 미래를 보장할 뿐만 아니라 제품과 기술을 통해 여러 다운스트림 가치 사슬의 혁신을 가능하게 합니다. 이 성장하는 산업에서 혁신의 역할을 고려할 때, R&I와 디지털 데이터 관리 플랫폼에 투자하면 비용 최소화, 제품 개발 프로세스 간소화 등 막대한 이점을 얻을 수 있습니다.

새로운 문제: 데이터가 너무 많음

혁신을 가로막는 장애물 중 하나는 연구자들이 너무 많은 정보를 다루고 있다는 점입니다. 프로세스를 자동화하기 위한 하드웨어와 기술에 대한 투자 덕분에 실험실 장비와 연결된 센서에서 데이터가 끊임없이 흘러나오고 있습니다. 하지만 그러면 어떻게 될까요? 데이터를 활용할 수 있을까요? 생산되는 정보의 양이 너무 많아서 신제품 개발을 위한 인사이트는커녕 이를 모두 분석할 시간도, 인력도 부족합니다.

워크플로우에 다양한 포맷으로 들어오는 정보로 인해 문제는 더욱 복잡해집니다. Crowd Flower의 설문조사에 따르면 데이터 과학자는 정보를 정리하고, 통합하고, 포맷을 지정하는 등 정보를 활용하기 위해 80%의 시간을 할애하는 것으로 나타났습니다. 따라서 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있지만 이를 분류할 방법이 없습니다.

오늘날 화학 분야의 기업들은 넘쳐나는 데이터를 정리하고 분석하기 위해 디지털 혁신에 투자하고 있습니다. 하지만 획기적인 인사이트와 혁신을 위해 데이터 분석과 연결을 극대화하려면 아직 갈 길이 멀습니다. 기업이 데이터에서 최대한의 가치를 얻으려면 개발 중인 초기 단계의 제품을 분석하고 이를 이전에 만들어진 제품과 비교할 수 있도록 데이터 관리 역량을 발전시켜야 합니다. 개발 과정에서 지속 가능하지 않은 대체재를 대체할 수 있는 더 지속 가능한 성분을 사용한 신제품을 개발했다고 상상해 보세요. 이제 조직 전체에서 이전 성분을 사용한 모든 제품을 파악하고, 이를 통해 제품군 전반의 지속가능성을 개선할 수 있는 기회를 얻을 수 있다고 상상해 보세요!

1단계는 컨텍스트와 함께 정보를 저장하는 R&D 관리 플랫폼입니다. 2단계는 정보를 연결할 수 있는 인프라를 구현하여 사일로를 허물고 데이터 무결성을 보장하면서 애플리케이션 간에 데이터를 이동하고 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 중앙 집중식 데이터베이스를 통해 연구자가 필요할 때 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 있으므로 프로젝트에 대한 전 세계적인 개방형 협업을 장려할 수 있습니다. 사일로를 제거하고 부서 간 분석을 촉진할 뿐만 아니라 전 세계에서 혁신하는 기관 및 대학 네트워크를 지원하여 인사이트를 높일 수 있습니다.

예를 들어 무기 촉매의 성능을 이해한다는 것은 촉매를 개발하는 데 사용된 공정뿐만 아니라 구성 데이터도 알아야 한다는 뜻입니다. 이 두 가지가
정보가 여러 국가에 걸쳐 여러 기관에 분산되어 있으면 연구자가 답을 찾는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. 하지만 통합된 단일 플랫폼을 사용하면 정보에 즉시 액세스하고 컨텍스트와 함께 정보를 볼 수 있으므로 정보를 검색하는 대신 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 시간을 절약할 수 있습니다.

혁신을 저해하고 비용을 누적하는 오래된 기술

안전 및 성능 인증을 받으려면 수년이 걸리고 비용이 발생합니다. 제조업체는 긴 생산 시간 외에도 업계에서 발생하는 위험을 해결해야 합니다. 책임 문제는 비용이 많이 들고 제품 실패에 대한 위험은 혁신의 길을 가로막습니다. 제조업체는 책임으로부터 보호하기 위해 제품에 대한 광범위한 테스트를 실행하여 개발 비용을 높입니다. 실제로 책임 보호는 신제품을 제조하는 데 있어 가장 큰 비용 중 하나입니다.
읽을 수 없는 메모처럼 간단한 것일지라도 그 메모를 읽을 수 없으면 데이터 무결성 문제로 이어져 책임 문제와 재작업으로 이어질 수 있습니다. 테스트를 다시 수행하면 프로젝트가 지연되고 더 많은 자료를 사용하면 전체 비용이 증가합니다.
실제로 재작업이 프로젝트 비용의 최대 401조4천억 원을 차지하는 것으로 추정됩니다. 이러한 효율성 향상은 연구 당 비용을 낮추기 때문에 처음부터 올바르게 수행하는 것은 기업에게 또 다른 주요 동기 부여가 됩니다. 디지털 R&D 데이터 캡처는 한 번에 캡처하고, 가독성과 오류 확인이 가능하며, 검색, 분석, 안전한 공유가 가능합니다. 데이터는 풍부한 컨텍스트와 함께 저장되어 다운스트림 데이터 레이크 및 Al 애플리케이션에서 인사이트를 얻을 수 있습니다.

디지털 혁신으로 기업 인사이트 확보

많은 기업이 디지털 트랜스포메이션의 방향으로 조직을 이끌기 시작했지만, 여전히 업계의 여러 분야에 걸쳐 고르지 않은 확산이 이루어지고 있습니다. 급변하는 정치 및 소비자 환경으로 인해 더 빠르게 혁신해야 한다는 압박이 계속 커지고 있습니다. 낡은 '아날로그' R&D 데이터 관리 기법을 사용하는 기업은 실패할 수밖에 없습니다. 살아남는 기업은 디지털 플랫폼의 효율성을 활용하게 될 것입니다.

이미 데이터 관리에 대한 보다 총체적인 접근 방식을 구현한 기업들은 최소 20%의 R&D 속도 향상이라는 가시적인 이점을 얻었습니다. 통합된 단일 기술 계층을 구현하여 디지털 이니셔티브를 개선하는 것이 좋은 출발점입니다.
검색 가능한 구조화된 데이터를 캡처하면 이미 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 문맥과 함께 데이터를 저장하고 비즈니스 용어와 대조하여 저장하면 전사 오류가 발생할 여지가 없고, 편차가 있는 경우 플래그가 지정되며, 문맥과 함께 정보를 검색할 수 있습니다. 처음에는 과학자당 주당 2~4시간을 절약할 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다.

이제 한 단계 더 나아가 프로세스 실행을 구현하여 시스템을 통합하고 오류를 제거함으로써 과학자 1인당 주당 평균 5~7시간을 절약할 수 있다고 상상해 보세요. 디지털 트랜스포메이션 여정을 더 진행할수록 투자 수익률은 더 높아집니다. 곧 데이터 레이크와 함께 다음 단계로 나아갈 준비가 되실 것입니다, 머신 러닝 및 Al. 하지만 이러한 주제는 다음에 다시 다루도록 하겠습니다.

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