김병운 명장 “석화 비용절감 시기…데이터 숙련자 더 중요해질 것”

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김병운(54) 엘지(LG)화학 전문과장은 매일 출근하자마자 모니터 속 공정의 운전 상태를 보여주는 그래프와 실험실 품질 데이터부터 확인한다. 생산은 제대로 이뤄지는지, 공정은 안정적으로 관리되고 있는지 살피고 문제가 될 부분을 찾아 미리 조처한다. 요즘에는 스팀과 전력 사용량도 더 꼼꼼히 들여다본다. 같은 공장을 돌리더라도 조금이라도 덜 쓰고, 덜 멈추는 방법을 찾기 위해서다.

“외환위기(IMF)도 겪었고, 미국발 금융위기도 있었는데 지금처럼 어려웠던 적은 없었던 것 같습니다.” 공장 생산성과 품질 경쟁력을 높인 공로를 인정받아 8월 ‘2026 엘지화학 명장’으로 선정된 김 전문과장은 한겨레와의 서면 인터뷰에서 “정말 사소한 것까지도 비용 절감을 해야만 되는 시기”라며 “개선할 곳을 찾기 위해 모든 팀원들이 현장을 누비고 있다”고 말했다.

그가 체감하는 불황은 숫자로도 드러난다. 엘지화학 석유화학부문은 지난해 3분기 291억원 흑자에서 올해 1756억원 적자로 돌아섰다. 롯데케미칼 기초화학부문과 한화솔루션 케미칼부문도 각각 2166억원, 447억원의 영업손실을 냈다.

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공장도 예전만큼 돌지 않는다. 엘지화학 석유화학부문의 평균 가동률은 2024년 83.4%에서 지난해 78.1%, 올해 상반기 73.6%로 내려왔다. 롯데케미칼의 나프타분해설비 가동률도 같은 기간 81%에서 73%, 60.7%로 떨어졌다. 중국발 공급과잉과 수요 부진이 이어지는 데다 올해 상반기에는 중동발 원료 조달 차질까지 겹친 여파다.

김 전문과장이 일하는 여수국가산업단지는 과잉 설비를 줄이는 구조개편의 한복판에 있다. 지난 7월 정부가 승인한 ‘여수 1호’ 사업재편안에는 재편 기간 여천엔씨씨의 에틸렌 생산설비 2곳, 연산 139만톤 규모의 가동을 중단하는 내용이 담겼다. 엘지화학도 지에스(GS)칼텍스와 여수 나프타분해설비 구조재편 방안을 논의하고 있다. 김 전문과장이 엘지화학 여수공장에 들어온 1996년에는 아크릴레이트 제3공장을 증설하고 있었다. 생산능력을 늘리던 시기에 입사해 30년 뒤 과잉 설비를 덜어내는 시대를 맞은 셈이다.

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그가 맡은 아크릴레이트 생산은 나프타분해설비에서 나온 기초유분인 프로필렌을 아크릴산과 아크릴레이트 계열 제품으로 가공하는 다운스트림 공정이다. 아크릴산은 기저귀와 위생용품에 쓰이는 고흡수성수지(SAP)의 원료가 되고 아크릴레이트 계열 제품은 접착제·페인트 등의 원료로 쓰인다.

설비를 어떻게 얼마나 줄일지가 산단 전체의 과제라면, 그가 현장에서 오래 고민해온 것은 같은 설비로 생산량을 늘리고 고장과 정비를 줄이는 방법이었다. 2012년 말부터 이듬해 초까지 이뤄진 부틸아크릴레이트(BA·접착제와 도료 등의 원료) 공정 개선에서는 반응기 안의 여유 공간을 활용했다. 반응 과정에서 생성된 물이 빠져나간 공간에 원료를 추가로 투입하도록 방식을 바꿨다. 별도 설비 증설 없이 생산량을 늘렸고 이 방식은 이후 여수공장의 다른 공정에도 적용됐다.

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겨울철에는 예비로 세워둔 펌프에서 문제가 생겼다. 펌프 안에 남은 액체가 추위에 얼어 흐름을 막고, 이를 녹이는 과정에서 지나치게 열을 받으면 다시 접착제처럼 굳었다. 이 때문에 겨울철 평균 월 1.5회가량 펌프 정비가 필요했다. 김 전문과장은 10월부터 이듬해 4월까지 펌프 2대를 함께 돌려, 액체가 계속 순환하도록 운전 방식을 바꿨다. 이후 정비 횟수는 연 1회 수준으로 줄었다. 그는 “규모가 큰 투자는 아니었지만, 현장을 유심히 관찰하고 원인을 찾은 작은 개선이 생산 안정성 향상으로 이어졌다”고 회상했다.

공장의 ‘빈틈’을 찾는 도구는 달라지고 있다. 과거에는 현장 경험과 실험실 분석 결과를 중심으로 운전 상태를 판단했다면, 지금은 온도·압력 등 공정 데이터를 분석하는 예측 프로그램이 최적 조건을 제시한다. 김 전문과장은 이를 활용해 운전 조건을 조정하고 에너지 사용을 줄이고 있다. 작업자마다 조금씩 달랐던 운전 방식도 더 일관되게 관리할 수 있게 됐다.

김 전문과장은 “앞으로는 현장 경험뿐 아니라 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 새로운 형태의 숙련자가 더욱 중요해질 것”이라며 “축적된 데이터로 이상 징후를 예측하고 예방해 더 안전하고 안정적인 공장을 만드는 데 기여하고 싶다”고 말했다.