코딩과 마킹 및 디지털 인쇄 애플리케이션을 위한 새로운 잉크 시장은 항상 변화하고 있습니다. 변화하는 규정과 고객의 요구를 충족시키기 위한 새로운 잉크 제형이 필요하기 때문입니다. 하지만 새로운 잉크 제형을 개발하는 데는 오랜 시간이 걸리고, 강도 높은 노동이 필요한 공정이 되는 경우도 있습니다.
최종 사용자의 요구에 부합하고, 필요한 모든 안전 및 규정 요건을 준수하는 신뢰할 수 있는 기존의 잉크 제형은 화학자, 기술 엔지니어, 고객 시험을 실행하는 현장 서비스 인력 간에 광범위한 협업의 결과입니다. 이러한 작업을 완벽히 마치기 위해서는 몇 달 혹은 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.
다음 기사에서는 도미노 프린팅 사이언스의 그룹 프로그램 이사인 Josie Harries가 이 주제를 조명하고, 코딩과 마킹 및 디지털 인쇄 고객을 위한 새로운 잉크 제형의 연구개발 속도를 높이기 위해 도미노가 어떻게 디지털화를 수용하고 있는지 보여줍니다.
R&D의 디지털화
도미노는 인쇄 품질을 최적화하고, 가동 중단 시간을 최소화하는 것이 고객에게 매우 중요하다는 사실을 인지하고 있습니다. 이에 따라 우수한 품질 성능을 보장하기 위해 대부분의 잉크와 유체를 도미노의 장비를 사용해 사내에서 자체 개발 및 제조하고 있습니다. 예를 들어 도미노 영국에서는 리버풀에 있는 도미노의 잉크 전문 시설에서는 연간 약 300만 리터의 잉크를 생산하고 있습니다.
또한, 도미노는 세상이 변화하고 있다는 사실도 인지하고 있습니다. 오늘날의 사람들은 기업이 더 적은 비용으로 더 많이 일하고, 아주 짧은 시간에도 동일하게 뛰어난 품질의 제품을 만들 수 있기를 기대하기 때문입니다. 그래서 도미노는 어떻게 하면 고객의 요구를 충족시킬 고품질 및 고성능 제품을 보장하면서도 사내 잉크 개발의 속도를 높일 수 있을까 자문해 보았습니다.
이 물음을 해결하기 위해 도미노는 R&D를 디지털화하는 계획을 시작했습니다. 바로 자동화, 예측 모델링, 머신 러닝을 활용하여 프로세스를 개선하고, 많은 시간과 노력을 요하는 작업을 가속화하고, 더욱 적은 자본으로 더욱 많은 성과를 얻는 것입니다.
프로세스 자동화
일반적으로 전문 화학자들은 실험실에서 재료 계량, 제형 배합, 샘플 테스트 등과 같이 상대적으로 가치가 낮은 작업에 많은 시간을 보내는데, 이러한 간단한 작업은 디지털 기술을 활용하여 생산성을 향상시킬 수 잠재적인 영역입니다.
도미노는 인적 개입을 최소화하면서도 화학 분말과 액체를 취급하고, 미리 결정된 제형에 따라 샘플 잉크를 배합할 수 있는 로봇 플랫폼에 투자하였습니다. 제형 형성 과정의 이 부분을 자동화하면 일반적으로 1,300개 이상의 샘플을 생산하는 데 필요한 노력의 채 절반도 안 되는 노력으로, 불과 6개월 만에 1년 치 분량의 샘플을 효과적으로 생산해 낼 수 있습니다. 이 외에도, 실험 중 사용되는 화학물질량이 57% 감소한 것으로 나타났는데, 이 수치는 더 많은 개발 작업을 로봇 플랫폼으로 이전할수록 더욱 줄어들 수 있습니다.
동시에 이러한 시간과 비용 절감을 통해 6개월 만에 효율적으로 새 장비 비용을 상환할 수 있었습니다. 또한, 새로운 자동화 장비의 정밀도 덕분에 각 샘플 크기를 100g에서 고작 8~10g으로 줄일 수 있었습니다. 재료가 줄어든다는 건 폐기물과 비용 또한 줄어든다는 뜻이며, 장비의 자체 세척이 가능하기 때문에 장비 세척에 필요한 인력과 용제의 사용량도 줄어서 2020년에는 세척에 사용한 용제가 80% 감소되었으며, 총 330리터가 절약되었습니다. 이는 생산성, 비용, 환경적 관점에서 윈윈(win-win)하는 결과를 가져옵니다.
학습을 가속화하는 예측 모델링(predictive modeling)
디지털화의 잠재적 이점으로 확인되는 또 다른 영역은 데이터 분석이었습니다. 도미노는 잉크 제형을 위해 실험 데이터의 통계에 기반한 실험을 만드는 방법, 즉 통계 소프트웨어를 사용하여 특정 속성을 가진 샘플 잉크 조제법을 파악하기 위한 실험 설계 방법을 연구하기 시작했습니다.
R&D 연구실의 연구개발 작업이 이루어지는 동안 화학자들이 생성한 데이터를 최대한 활용하기 위해 맞춤형 전자 연구실 노트북을 개발했습니다. 이를 통해 팀은 주요 실험 데이터를 효율적으로 계획하고, 기록하고, 이용할 수 있습니다. 이 실험 데이터는 도미노의 R&D 작업 흐름에 최적화되어 있어 일상적인 연구실의 실험 과정에 쉽게 통합됩니다. 또한, 팀이 작업 시작 전에 모든 재료가 사용 가능한지 확인할 수 있도록 화학 물질 저장소의 재고 수준을 파악할 수 있는 기능을 도입하여 시간 낭비를 줄였습니다. 또한 이 시스템을 사용하여 건강 및 안전 평가를 수행하고 저장할 수 있으며, 그 결과는 사용된 샘플 라벨에 자동으로 인쇄됩니다.
이 데이터를 예측 모델링의 기반으로 사용하여 제형 후보를 식별함으로써 샘플링 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이 아이디어는 실험을 통해 생성된 풍부한 데이터를 활용하여 설계 공간을 보다 효과적으로 탐색하고, 개념 증명 설계(proof-of-concept designs)를 위한 더 나은 출발점을 제시합니다.
머신 러닝을 사용한 가상 제형
도미노는 이렇게 새로운 접근 방식을 기반으로 머신 러닝을 위한 데이터 엔지니어링을 사용하는 방법에 대해서도 탐구했습니다. 이를 통해 잉크 제형의 목표 값을 알 수 있기 때문입니다. 예를 들어 추운 환경에서 신축성 있는 필름의 빠른 건조 시간과 같이 특정 성질을 가진 잉크를 생산하려 하는 경우, 이 정보를 머신 러닝 시스템에 입력하여 잉크 설계에 대한 가설의 초안을 확인 할 수 있습니다. 또한, 이 시스템은 데이터에서 취약한 부분을 파악하고 이를 개선하기 위한 실험을 제안하기 위한 도움을 줄 수 있습니다.
인 실리코(in-silico) 실험으로도 알려진 이 컴퓨터 활용 실험은 데이터 품질을 향상시키고, 화학적 재분류 시 새로운 제형 생산에 걸리는 시간을 단축하는 데 도움을 줍니다. 이는 또한, 화학자들이 새로운 화학 물질 연구에 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미하며, 앞으로 고객에게 더 큰 혜택을 제공할 것입니다.
지속 가능성 관점에서 인 실리코(in-silico) 실험은 폐기물 감소에서도 성과를 거두고 있습니다. 가상 재구성을 실행할 경우, 실험실 작업을 하기 전에 컴퓨터상에서 잉크 설계의 출발점이 이루어지기 때문에 설계 과정의 일부로 생성되는 화학 폐기물의 전반적인 양을 줄일 수 있습니다.
자동화된 제형 및 테스트를 통해 얻은 결과는 설계 데이터의 폭을 넓혀주기 때문에 인 실리코(in-silico) 실험을 보다 정확하게 실시할 수 있습니다. 이 혁신적인 사이클을 통해 계속해서 연구를 발전시키고, 변화하는 규제와 고객 요구에 대응하여 빠른 속도로 신뢰할 수 있는 새로운 잉크 제형을 제공할 것입니다.
향후 노력
물론, 이러한 발전을 위해 아직 남아있는 해결해야 할 일들은 있습니다. 이로 인해 도미노는 지속적으로 자체 프로세스를 평가하고, 도미노의 화학자들이 연구로 인해 더 많은 결과를 얻을 수 있도록 북돋우고 있습니다.
현재 이런 노력으로 인해 프로세스를 새롭게 발전시킬 수 있고, 덕분에 R&D 팀은 시간적 여유를 가지고 과학 및 제조 혁신을 추진할 수 있습니다. 이제 화학자들은 새로운 교육 기회도 더 많이 접하고, 데이터 관리 및 코딩과 같은 직접적인 분야 이외의 영역을 연구하고 실험하는 데에도 시간을 할애할 수 있습니다.
또한, R&D 커뮤니티 전반에 걸쳐 연구와 협업 모두를 촉진하기 위해 몇 가지 내부 포럼과 실무 그룹을 선보였습니다. 이 그룹들은 문제를 해결하고, 지식을 공유하며, 향후 프로젝트를 위한 아이디어를 창출할 수 있는 공간을 제공하여 지속적개선을 위한 사이클을 유지합니다.
이 외에도, 혁신을 촉진하기 위해 비즈니스를 벗어나 보다 광범위한 과학 커뮤니티에서 다른 사람들과 협력할 수 있는 방법도 모색하고 있습니다. 최근 도미노 팀은 케임브리지 대학의 제조 연구소와 함께 연속식 잉크젯(CIJ) 마킹기에서 잉크가 축적되는 고질적인 문제를 조사하는 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트의 결과는 미래 예측 모델링 및 머신 러닝 활동에 반영되어 보다 신뢰할 수 있는 CIJ 잉크 제형의 설계를 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.
결론
여기에서 설명한 기술들이 미래에 대한 환상으로 들릴 수도 있지만, 사실 이러한 기술들은 실제로 가능한 기술의 시작에 불과합니다. 이제 과학적 혁신은 화학 물질이나 시험관의 영역을 훨씬 넘어서고 있습니다. 이제 모든 산업 분야의 화학자들이 코딩이나 데이터 분석과 같은 기술을 사용해 자신의 분야에서 기술 혁신을 주도할 방법을 탐구하기 시작할 것입니다.
도미노는 '미래의 화학자'라는 비전을 가지고 있습니다. 이는 최신 장비에 정통하고, 디지털 기술에 익숙한 마인드를 가지고 있으며, 화학과 기술 모두에 익숙한 화학자를 뜻하며, 이들이 도미노의 R&D 발전에 대한 노력에 중요한 역할을 할 것입니다. 도미노는 디지털 프로세스가 잉크 제형 프로세스의 일부로 사용되는 방식에 대하여 긍정적인 미래를 그리고 있으며, 이러한 미래가 새로운 제형의 시장 출시 시간 단축, 지속 가능성, 폐기물 감소 측면에 가져다줄 이점을 보고 있습니다. 이는 정말 시작에 불과합니다.