연구 현장에서는 신소재 개발처럼 중요한 과제가 많은 동시에 반복적인 업무도 계속됩니다. 이 과정에서 업무량이 늘면 안전에 대한 부담이 커지고 연구 효율을 좀 더 높이기 위한 고민도 이어지고 있습니다. LG화학은 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화 기술을 접목한 새로운 실험 환경을 구축했습니다. 오늘은 이 자동화 실험실에 대해 소개하겠습니다.
최근 들어 기술 경쟁력이 더욱 중요성해지고 있습니다. 특히 신소재 개발의 기반이 되는 분석 업무는 전략 과제가 확대되면서 수요가 빠르게 늘고 있어, 보다 정밀하고 효율적인 분분석 환경이 필요해졌습니다.
이처럼 분석 요청이 증가하면서 기존 수작업 중심 방식만으로는 하루 처리해야 하는 샘플을 감당하기 어려운 상황이 이어졌습니다. 연구원들이 샘플을 직접 계량하고 장비에 투입한 뒤 결과를 수기로 기록해야 하는 반복 업무에 많은 시간을 사용하기 때문입니다. 이로 인해 분석 결과를 해석하거나 신규 분석법을 개발하는 등 본질적인 연구 업무에 충분히 집중하기 어려웠습니다. 또한 1,000도 이상 고온 처리, 고농도 산 처리와 같이 위험도가 높은 공정도 포함되어 있어, 안전과 피로 누적에 대한 우려도 이어져 왔습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 LG화학 분석연구소는 연구 환경의 질적 전환을 목표로 자동화 실험실 구축에 나섰습니다. 자동화 시스템 도입으로 반복 업무를 줄이고 보다 안정적이고 효율적인 분석 체계를 마련해 연구원들이 전략적이고 고부가가치 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성하려는 것입니다. 자동화 실험실 구축은 단순한 장비 도입을 넘어 분석 체계 전반을 표준화하고 R&D 운영 방식의 변화를 이끌어내기 위한 중요한 기반이 되고 있습니다.
자동화 실험실은 장비 자동화를 넘어 실험 계획 기반으로 운영되는 표준화된 분석 체계를 마련해 R&D 생산성과 데이터 신뢰성을 높였습니다. 가장 큰 변화는 시간 효율입니다. 기존 수동 방식에서는 샘플 계량과 장비 투입에만 3~4시간이 걸려 분석자가 실험실을 계속 지켜봐야 했습니다. 자동화 실험실에서는 이 과정이 자동으로 진행돼 분석자가 직접 투입되는 시간은 약 20분이면 충분합니다. 분석 속도 자체는 동일하지만 실무자가 반복 업무에 투입되는 시간은 확실히 줄었습니다. 이 구조는 전체 분석 리드타임 단축으로 이어졌습니다. 로봇이 분석을 수행하는 동안 분석자는 데이터를 해석하고 결과서를 정리할 수 있어 의뢰부터 결과 전달까지의 시간이 자연스럽게 짧아졌습니다. 이러한 변화는 양극재 시료 분석 결과 산출 속도를 앞당겨 개발 일정 전반에도 긍정적인 영향을 주고 있습니다.
이 같은 혁신은 AMR(Autonomous Mobile Robot), 특히 로봇팔을 탑재한 MoMa(Mobile Manipulator)를 기반으로 한 이송 시스템 덕분입니다. AMR은 LiDAR와 카메라 센서를 활용해 경로를 스스로 탐색하며 샘플 트레이를 꺼내 분석 장비까지 직접 운반합니다. 덕분에 연구원들은 반복적인 시료 운반 업무에서 벗어나 본연의 분석 및 연구 업무에 집중할 수 있는 환경이 마련되었습니다. 또한 고정식 컨베이어가 아닌 모듈형 구조로 설계되어 장비 추가나 레이아웃 변경이 필요한 상황에서도 비교적 유연하게 대응할 수 있습니다.
자동화 실험실에서 생성되는 데이터는 ALIMS(분석 정보 관리 시스템)와 연동되어 실시간으로 저장됩니다. 기존에는 결과를 수기로 정리하거나 파일 단위로 관리해 누락과 오류가 발생할 가능성이 있었지만, 자동화 실험실에서는 샘플 등록부터 분석 결과 저장, 이력 확인까지 하나의 흐름으로 이어집니다. 분석 조건, 결과값, 실험 시간 등이 자동으로 기록되면서 추적성과 신뢰성이 향상되었고 향후 AI 기반 데이터 분석으로 확장할 수 있는 기반도 갖추게 되었습니다. 또한 실험 시작·종료·에러 발생 등의 주요 알림은 카카오 메신저로 실시간 전송되어 분석자가 실험실에 상주하지 않아도 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 실시간 모니터링 화면을 통해 언제든 분석 현황을 파악할 수 있어 업무 효율 역시 크게 높아졌습니다.
자동화 실험실 구축 과정에는 다양한 기술적 조율이 필요했습니다. 가장 큰 과제는 제조사와 작동 방식, 통신 규격이 서로 다른 분석 장비들을 하나의 자동화 흐름 안에서 안정적으로 연동하는 일이었습니다. 완성된 설루션을 그대로 도입하는 방식이 아니었기에 현장 환경에 맞춘 설계와 반복적인 조정이 필수적이었습니다. 초기에는 예기치 못한 오류나 인터페이스 충돌, 작동 중 정지 같은 문제가 여러 차례 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 담당자들은 지속적인 테스트와 소프트웨어·하드웨어 수정 작업을 이어갔고 이러한 과정이 반복되며 시스템은 점차 안정화 단계에 도달했습니다.
프로젝트가 지금의 수준까지 완성될 수 있었던 데에는 현장에서 적극적으로 의견을 내고 문제 해결에 함께 참여한 구성원들의 협력이 큰 역할을 했습니다. 자동화 장비 개선을 위해 대전 현장을 여러 차례 방문하며 늦은 시간까지 문제 해결에 힘쓴 구성원들도 많았습니다. 이런 현장 중심의 협업은 정확도와 안전성 향상으로 이어졌으며, 자동화 실험실의 기반 역시 기술뿐 아니라 구성원들의 적극적인 참여와 협력으로 완성될 수 있었습니다.
LG화학 자동화 실험실은 현재 운영 성과를 기반으로 다음 단계를 준비하고 있습니다. 분석자가 보다 안정적이고 효율적으로 업무에 집중할 수 있도록 연중 무중단 운영 체계 구축을 목표로 하고 있으며, 자동화 실험실 모델을 확장하기 위한 준비도 진행 중입니다.
대전 연구소의 경험을 바탕으로 내년에는 마곡 연구소에도 자동화 실험실을 구축할 예정입니다. AMR을 활용한 모듈형 구조는 장비 추가나 배치 변경이 용이해 다른 실험실에서도 관심을 보이고 있으며, 실제로 여러 본부와 공장에 방문 문의가 이어지고 있습니다. 이 모델은 다양한 분석 환경에 무리 없이 적용될 수 있는 확장성을 갖추었습니다.
LG화학은 자동화를 넘어 AI 기반 데이터 해석까지 가능한 지능형 융합 실험실로 발전하겠다는 목표를 세웠습니다. 이를 통해 연구원들이 반복 작업에서 벗어나 핵심 연구와 제품 개발에 더욱 집중할 수 있는 환경을 확대하고자 합니다. 자동화 실험실은 연구 효율과 안전을 높이는 기반이며 LG화학은 이 경험을 바탕으로 더 나은 연구 환경을 구축하고 R&D 경쟁력을 지속적으로 강화해 나가겠습니다.
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