롯데정밀화학이 인공지능을 품고 공장 전반의 운영 체계를 데이터 중심으로 재편하고 있다. 1·2차 발굴로 100건 이상의 후보 중 26개 과제를 우선 선정해 원재료 가격 예측부터 품질 판정, 설비 이상 예측까지 적용을 확대하고 있다. 특히 수입 의존도가 높은 면화펄프 가격을 글로벌 작황과 공급 데이터를 반영한 AI 모델로 예측해 구매 타이밍을 최적화하는 점이 눈에 띈다.

헤셀로스 계열 제품의 도장 균일성을 기존 육안 검사에서 AI 기반 정량 판정으로 바꾸면서 품질 편차와 재작업 비용을 줄이는 효과가 확인되고 있다. 전류·전압 등 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 가능성을 예측하는 시스템은 비가동 리스크를 낮춰 가동률 개선으로 연결된다. 공급망과 수요 예측, 계약 단가 분석까지 AI 적용 범위를 넓혀 원가 경쟁력을 다지는 흐름이다. 이러한 변화는 단기 매출보다 이익 구조 개선을 우선하는 그룹의 질적 성장 전략과 맞물린다.

롯데정밀화학은 향후 AI 에이전트를 통해 의사결정 자동화 수준을 높이고 공정 운영을 더욱 고도화하려 한다. 그룹 차원의 변화는 그린 암모니아 상업 도입이나 물류 자동화 등 기술·인프라 투자를 통해 전통 화학업의 수익 구조를 재설계하려는 시도로 이어지고 있다. 물류의 자동화 확대와 바이오 생산 속도 개선 사례는 비용 절감과 신사업 확장의 두 축을 동시에 겨냥한다. 다만 실행력과 데이터 거버넌스, 초기 투자 회수 기간은 투자 판단에서 핵심 변수로 남는다.

주식예측 관점에서 볼 때 롯데정밀화학의 AI 전환은 원가율 개선과 품질 안정으로 영업이익률 확대 가능성을 시사한다. 차량용 요소수의 경우 중동 의존도는 낮아 직접적 리스크는 크지 않지만 비료용 요소의 국제가격 급등과 공급 불안은 화학 업계 전반의 비용 압박 요인이다. 투자자는 AI 도입에 따른 가시적 성과, 프로젝트별 비용 대비 효과, 그리고 그린 암모니아 등 신원료 활용의 상업화 속도를 면밀히 따져야 한다. 중기적으로는 기술 적용 속도와 설비효율 개선이 주가의 방향성을 결정할 것이다.