경영환경의 변화와 ICT를 기반으로 하는 산업의 급격한 발전은 중소제조기업에도 변화와 혁신을 요구하고 있다. 출산율 감소에 따른 노동인구의 감소, 고객의 다양한 니즈, 원재료 가격 상승 등으로 중소제조기업은 새로운 제조방법을 통해 생존의 길을 모색해야 하는 상황에 직면해 있다. 이에 대한 해결 방안 중 하나가 스마트 팩토리다. 스마트 팩토리는 기존 제조 설비에 ICT를 접목하여 제조공정이 자동화되고 생산과정에서 발생하는 다양한 데이터가 분석되어 제고관리, 품질관리, 제품 출하, 유통, 판매 등 생산에서 판매까지 제조공정 전체가 스마트하게 가동되고 이와 관련하여 생성된 데이터는 분석을 통해 제품의 판매와 서비스까지 영향을 미처 제품의 전 생애 동안 관리가 되는 생산시스템이다. 스마트 팩토리는 기계의 자동화, 설비의 연결화 그리고 생산과정에서 발생하는 ...
경영환경의 변화와 ICT를 기반으로 하는 산업의 급격한 발전은 중소제조기업에도 변화와 혁신을 요구하고 있다. 출산율 감소에 따른 노동인구의 감소, 고객의 다양한 니즈, 원재료 가격 상승 등으로 중소제조기업은 새로운 제조방법을 통해 생존의 길을 모색해야 하는 상황에 직면해 있다. 이에 대한 해결 방안 중 하나가 스마트 팩토리다. 스마트 팩토리는 기존 제조 설비에 ICT를 접목하여 제조공정이 자동화되고 생산과정에서 발생하는 다양한 데이터가 분석되어 제고관리, 품질관리, 제품 출하, 유통, 판매 등 생산에서 판매까지 제조공정 전체가 스마트하게 가동되고 이와 관련하여 생성된 데이터는 분석을 통해 제품의 판매와 서비스까지 영향을 미처 제품의 전 생애 동안 관리가 되는 생산시스템이다. 스마트 팩토리는 기계의 자동화, 설비의 연결화 그리고 생산과정에서 발생하는 빅데이터 분석 시스템을 기본요소로 갖추어야 한다. 생산설비의 자동화와 연결화는 자동화 설비, IoT,CPS, RFID 등을 통해 이루어지고 하나의 조합으로 분류가 가능하다. 빅데이터 분석 시스템은 생산 및 공정 전반에서 발생하는 재고 데이터, 불량 데이터, 생산량 데이터, 출하주기, 기계의 예방정비와 관련한 데이터 등 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 공정관리, 재고관리, 품질관리, 설비관리 등에 대한 문제를 진단하여 공장 스스로 문제를 해결하게 해준다. 본 연구는 우리나라 중소제조기업의 스마트 팩토리 도입에 대한 전략적 인식과 환경요인을 분석하여 이들이 스마트 팩토리 도입의도와 지속의도에 미치는 영향 관계를 파악하고, 또한 이들이 경영성과에 미치는 영향을 알아보기 위해 실증분석을 실시한 것이다. 연구 모형은 기술수용모형(TAM)을 기반으로 Elizabeth & Michael모형을 참고하여 전략적 가치 인식과 환경요인에 해당하는 설명변수를 도출하였다. 전략적 가치 인식은 생산·운영 요인, 경영 생산성 요인, 의사결정 요인으로 구성하였다. 환경요인은 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 미치는 대표역량, 회사 조직역량 등 내부적 요인과 정부 기관 등 외부 기관의 금융지원, 임직원 교육 등 외부지원으로 구성하였다. 스마트 팩토리 수용의도는 도입의도와 도입된 스마트 팩토리를 고도화하여 계속 사용하려는 지속의도로 구성하였다. 경영성과는 스마트 팩토리 도입 및 지속사용으로 얻게 되는 경영상의 여러 가지 성과 중 비재무적 성과로 구성하였다. 연구 모형은 전략적 가치 인식 및 환경요인을 설명변수로 스마트 팩토리 수용의도는 반응 및 매개변수로 경영성과는 반응변수로 설정하여 연구 모형을 구성 하였다. 또한, 정부에서 중소기업지원을 위해 법적으로 구분한 창업기업과 비창업기업, 기업의 성장단계, 스마트 팩토리 구축단계별로 설문 문항을 비교·분석하였다. 창업기업은 설립 후 7년 이내 기업을 말하고, 비창업기업은 7년 초과 기업을 말한다. 기업의 성장단계는 설립 후 7년 이내 기업을 창업단계, 7년 초과 15년 이내 기업을 성장단계, 15년 초과기업을 성숙단계로 구분하였다. 구축단계는 스마트 팩토리 도입 정도에 따라 기초1단계, 기초2단계, 중간1단계, 중간2단계 그리고 고도화단계로 구분하였다. 분석 자료는 2018년 말 기준 우리나라 금융공기업의 신용보증을 이용하는 중소제조기업을 모집단으로 하였다. 표본추출은 기업의 규모와 관련이 많은 업력을 바탕으로 창업·비창업기업으로 층화한 후 각 층별 모집단수에 비례하여 표본을 추출하는 층화비례표집 방식을 사용하였다. 또한 지역과 업종에 비례하여 특정 지역이나 업종이 표본에 다수 선택되지 않도록 설계하였다. 설문조사는 약 2개월에 걸쳐 실시하여 유효한 표본 450개를 추출하였다. 이들 기업에 대한 재무상태표, 손익계산서, 제조원가명세서 등 재무제표 대상으로 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 범주에 해당하는 재무비율을 계산하여 특성을 분석하였다. 표본에 대한 신뢰성 및 타당성 검정을 실시하였고, 모형에 대한 적합성 기준을 충족한 모형으로 구조방정식모형(SEM)을 통해 가설검정을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 생산·운영 요인의 공장자동화 및 빅데이터 분석은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 경영 생산성 요인의 신사업 생산성과 프로세스 개선은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 의사결정 요인의 컨설컨트역량과 컨설팅만족은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리나 컨설턴트역량은 스마트 팩토리 지속의도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 환경요인의 대표역량, 외부지원, 조직역량은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 스마트 팩토리 도입의도는 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지속의도 역시 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 스마트 팩토리 수용의도의 매개효과 검정 결과, 신사업 생산성, 컨설팅만족, 대표역량, 조직역량 변수에 대해 도입의도가 매개 작용을 하는 것으로 나타났다. 공장자동화, 대표역량, 조직역량 변수에 대해 지속의도가 매개 작용을 하는 것으로 나타났다. 기업 성장단계의 조절효과 검정 결과, 환경요인과 스마트 팩토리 도입의도 그리고 경영성과 사이의 관계에 대하여 조절작용을 하는 것으로 확인되었다. 이들에 대한 다중집단비교분석(MSEM)을 실시하여 성장단계별 가설검정을 실시한 결과 창업단계는 대표역량, 외부지원이 도입의도에 유의한 영향을 미치고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 성장단계는 외부지원, 조직역량이 도입의도에 유의한 영향을 미치고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 성숙단계는 대표역량, 외부지원, 조직역량 등 모든 설명변수가 도입의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편, 본 연구는 450개 기업에 대한 설문자료에 대하여 창업·비창업기업, 성장단계, 스마트 팩토리 구축단계별 집단에 대한 특성을 비교·분석하였다. 3가지 기업 특성에 따라 각 집단별 평균과 표준편차 등 기술통계 분석을 실시하고, T 검정과 ANOVA 검정을 통해 집단 사이의 차이를 확인하였다. 창업·비창업기업에 대한 집단 차이의 T 검정 결과 6개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 나타났다. 성장단계에 대한 ANOVA 검정 결과 15개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 확인되었다. 스마트 팩토리 구축단계별 집단 차이에 대한 ANOVA 검정 결과 30개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 위와 같은 실증분석을 통해서 다음과 같은 이론 및 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 이론적 시사점으로는 첫째, 스마트 팩토리 수용의도 및 경영성과에 영향을 미치는 영향요인으로 전략적 가치 인식과 환경요인과 관련한 설명변수를 도출하고, 이들이 스마트 팩토리 수용의도 및 경영성과에 미치는 영향 관계를 실증분석 하였다. 둘째, 스마트 팩토리 수요의도에 영향을 주는 설명변수와 반응변수, 매개변수 그리고 조절변수를 정의하고 신뢰성과 타당성 검정을 통해 확정된 측정항목을 제시하였다. 셋째, 기업의 성장단계를 업력에 따라 창업단계, 성장단계, 성숙단계로 구분하고 설문자료와 재무비율에 따른 특성을 비교·분석하였고, 집단별 차이를 ANOVA 검정을 통해 제시하여 기업의 성장단계에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 실무적 시사점으로는, 중소제조기업이 스마트 팩토리 구축과 관련하여 고려해야 할 요인들을 실증적 검정을 통해 제시하였다. 둘째, 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 미치는 전략적 가치 인식과 환경요인의 영향 관계를 규명하고, 신뢰성과 타당성이 확보된 측정항목을 제시하여 정부의 중소기업 지원에 대한 가이드라인을 제시하였다. 셋째, 설명변수가 경영성과에 미치는 영향에 대하여 매개효과를 제시하여 스마트 팩토리 도입에 대한 의사결정에 실무적인 방향을 제시하였다. 넷째, 기업 성장단계별 집단이 환경요인과 스마트 팩토리 도입의지 및 비재무성과에 미치는 영향에 대해 조절효과 검정으로 대표역량 및 외부지원 그리고 조직역량이 스마트 팩토리 도입의도에 영향을 미치는 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 위와 같은 이론 및 정책적 시사점이 존재하지만 본 연구는 다음과 같은 한계점도 있다. 본 연구는 스마트 팩토리를 도입한 기업만을 대상으로 연구를 하였기 때문에 스마트 팩토리 도입을 하지 않은 기업에 대한 비교 연구가 되지 못했다. 또한 스마트 팩토리 도입은 지방정부의 지원 차이와 지역 산업 특성에 따라 차이가 있을 수 있지만 이에 대한 연구가 이루어지지 못했다. 그리고 연구 대상기업이 재무적 성과를 측정하기에 그 대상 수가 제한적이어서 적용이나 일반화에 한계가 있다. 이러한 연구의 한계성에 대해 향후 스마트 팩토리 미 도입기업에 대한 연구와 스마트 팩토리 구축과 관련한 재무적 특성을 반영하기 위해 보다 많은 자료를 바탕으로 재무효과를 분석할 필요가 있다. 그리고 스마트 팩토리 도입에 대해 지역적 특성, 업종별 특성에 대한 연구도 중소기업 지원 정책을 위해 필요할 것으로 예상된다.
경영환경의 변화와 ICT를 기반으로 하는 산업의 급격한 발전은 중소제조기업에도 변화와 혁신을 요구하고 있다. 출산율 감소에 따른 노동인구의 감소, 고객의 다양한 니즈, 원재료 가격 상승 등으로 중소제조기업은 새로운 제조방법을 통해 생존의 길을 모색해야 하는 상황에 직면해 있다. 이에 대한 해결 방안 중 하나가 스마트 팩토리다. 스마트 팩토리는 기존 제조 설비에 ICT를 접목하여 제조공정이 자동화되고 생산과정에서 발생하는 다양한 데이터가 분석되어 제고관리, 품질관리, 제품 출하, 유통, 판매 등 생산에서 판매까지 제조공정 전체가 스마트하게 가동되고 이와 관련하여 생성된 데이터는 분석을 통해 제품의 판매와 서비스까지 영향을 미처 제품의 전 생애 동안 관리가 되는 생산시스템이다. 스마트 팩토리는 기계의 자동화, 설비의 연결화 그리고 생산과정에서 발생하는 빅데이터 분석 시스템을 기본요소로 갖추어야 한다. 생산설비의 자동화와 연결화는 자동화 설비, IoT, CPS, RFID 등을 통해 이루어지고 하나의 조합으로 분류가 가능하다. 빅데이터 분석 시스템은 생산 및 공정 전반에서 발생하는 재고 데이터, 불량 데이터, 생산량 데이터, 출하주기, 기계의 예방정비와 관련한 데이터 등 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 공정관리, 재고관리, 품질관리, 설비관리 등에 대한 문제를 진단하여 공장 스스로 문제를 해결하게 해준다. 본 연구는 우리나라 중소제조기업의 스마트 팩토리 도입에 대한 전략적 인식과 환경요인을 분석하여 이들이 스마트 팩토리 도입의도와 지속의도에 미치는 영향 관계를 파악하고, 또한 이들이 경영성과에 미치는 영향을 알아보기 위해 실증분석을 실시한 것이다. 연구 모형은 기술수용모형(TAM)을 기반으로 Elizabeth & Michael모형을 참고하여 전략적 가치 인식과 환경요인에 해당하는 설명변수를 도출하였다. 전략적 가치 인식은 생산·운영 요인, 경영 생산성 요인, 의사결정 요인으로 구성하였다. 환경요인은 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 미치는 대표역량, 회사 조직역량 등 내부적 요인과 정부 기관 등 외부 기관의 금융지원, 임직원 교육 등 외부지원으로 구성하였다. 스마트 팩토리 수용의도는 도입의도와 도입된 스마트 팩토리를 고도화하여 계속 사용하려는 지속의도로 구성하였다. 경영성과는 스마트 팩토리 도입 및 지속사용으로 얻게 되는 경영상의 여러 가지 성과 중 비재무적 성과로 구성하였다. 연구 모형은 전략적 가치 인식 및 환경요인을 설명변수로 스마트 팩토리 수용의도는 반응 및 매개변수로 경영성과는 반응변수로 설정하여 연구 모형을 구성 하였다. 또한, 정부에서 중소기업지원을 위해 법적으로 구분한 창업기업과 비창업기업, 기업의 성장단계, 스마트 팩토리 구축단계별로 설문 문항을 비교·분석하였다. 창업기업은 설립 후 7년 이내 기업을 말하고, 비창업기업은 7년 초과 기업을 말한다. 기업의 성장단계는 설립 후 7년 이내 기업을 창업단계, 7년 초과 15년 이내 기업을 성장단계, 15년 초과기업을 성숙단계로 구분하였다. 구축단계는 스마트 팩토리 도입 정도에 따라 기초1단계, 기초2단계, 중간1단계, 중간2단계 그리고 고도화단계로 구분하였다. 분석 자료는 2018년 말 기준 우리나라 금융공기업의 신용보증을 이용하는 중소제조기업을 모집단으로 하였다. 표본추출은 기업의 규모와 관련이 많은 업력을 바탕으로 창업·비창업기업으로 층화한 후 각 층별 모집단수에 비례하여 표본을 추출하는 층화비례표집 방식을 사용하였다. 또한 지역과 업종에 비례하여 특정 지역이나 업종이 표본에 다수 선택되지 않도록 설계하였다. 설문조사는 약 2개월에 걸쳐 실시하여 유효한 표본 450개를 추출하였다. 이들 기업에 대한 재무상태표, 손익계산서, 제조원가명세서 등 재무제표 대상으로 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 범주에 해당하는 재무비율을 계산하여 특성을 분석하였다. 표본에 대한 신뢰성 및 타당성 검정을 실시하였고, 모형에 대한 적합성 기준을 충족한 모형으로 구조방정식모형(SEM)을 통해 가설검정을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 생산·운영 요인의 공장자동화 및 빅데이터 분석은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 경영 생산성 요인의 신사업 생산성과 프로세스 개선은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 의사결정 요인의 컨설컨트역량과 컨설팅만족은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리나 컨설턴트역량은 스마트 팩토리 지속의도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 환경요인의 대표역량, 외부지원, 조직역량은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 스마트 팩토리 도입의도는 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지속의도 역시 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 스마트 팩토리 수용의도의 매개효과 검정 결과, 신사업 생산성, 컨설팅만족, 대표역량, 조직역량 변수에 대해 도입의도가 매개 작용을 하는 것으로 나타났다. 공장자동화, 대표역량, 조직역량 변수에 대해 지속의도가 매개 작용을 하는 것으로 나타났다. 기업 성장단계의 조절효과 검정 결과, 환경요인과 스마트 팩토리 도입의도 그리고 경영성과 사이의 관계에 대하여 조절작용을 하는 것으로 확인되었다. 이들에 대한 다중집단비교분석(MSEM)을 실시하여 성장단계별 가설검정을 실시한 결과 창업단계는 대표역량, 외부지원이 도입의도에 유의한 영향을 미치고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 성장단계는 외부지원, 조직역량이 도입의도에 유의한 영향을 미치고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 성숙단계는 대표역량, 외부지원, 조직역량 등 모든 설명변수가 도입의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 도입의도는 비재무성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편, 본 연구는 450개 기업에 대한 설문자료에 대하여 창업·비창업기업, 성장단계, 스마트 팩토리 구축단계별 집단에 대한 특성을 비교·분석하였다. 3가지 기업 특성에 따라 각 집단별 평균과 표준편차 등 기술통계 분석을 실시하고, T 검정과 ANOVA 검정을 통해 집단 사이의 차이를 확인하였다. 창업·비창업기업에 대한 집단 차이의 T 검정 결과 6개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 나타났다. 성장단계에 대한 ANOVA 검정 결과 15개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 확인되었다. 스마트 팩토리 구축단계별 집단 차이에 대한 ANOVA 검정 결과 30개의 설문 문항에 대하여 집단별 차이가 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 위와 같은 실증분석을 통해서 다음과 같은 이론 및 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 이론적 시사점으로는 첫째, 스마트 팩토리 수용의도 및 경영성과에 영향을 미치는 영향요인으로 전략적 가치 인식과 환경요인과 관련한 설명변수를 도출하고, 이들이 스마트 팩토리 수용의도 및 경영성과에 미치는 영향 관계를 실증분석 하였다. 둘째, 스마트 팩토리 수요의도에 영향을 주는 설명변수와 반응변수, 매개변수 그리고 조절변수를 정의하고 신뢰성과 타당성 검정을 통해 확정된 측정항목을 제시하였다. 셋째, 기업의 성장단계를 업력에 따라 창업단계, 성장단계, 성숙단계로 구분하고 설문자료와 재무비율에 따른 특성을 비교·분석하였고, 집단별 차이를 ANOVA 검정을 통해 제시하여 기업의 성장단계에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 실무적 시사점으로는, 중소제조기업이 스마트 팩토리 구축과 관련하여 고려해야 할 요인들을 실증적 검정을 통해 제시하였다. 둘째, 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 미치는 전략적 가치 인식과 환경요인의 영향 관계를 규명하고, 신뢰성과 타당성이 확보된 측정항목을 제시하여 정부의 중소기업 지원에 대한 가이드라인을 제시하였다. 셋째, 설명변수가 경영성과에 미치는 영향에 대하여 매개효과를 제시하여 스마트 팩토리 도입에 대한 의사결정에 실무적인 방향을 제시하였다. 넷째, 기업 성장단계별 집단이 환경요인과 스마트 팩토리 도입의지 및 비재무성과에 미치는 영향에 대해 조절효과 검정으로 대표역량 및 외부지원 그리고 조직역량이 스마트 팩토리 도입의도에 영향을 미치는 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 위와 같은 이론 및 정책적 시사점이 존재하지만 본 연구는 다음과 같은 한계점도 있다. 본 연구는 스마트 팩토리를 도입한 기업만을 대상으로 연구를 하였기 때문에 스마트 팩토리 도입을 하지 않은 기업에 대한 비교 연구가 되지 못했다. 또한 스마트 팩토리 도입은 지방정부의 지원 차이와 지역 산업 특성에 따라 차이가 있을 수 있지만 이에 대한 연구가 이루어지지 못했다. 그리고 연구 대상기업이 재무적 성과를 측정하기에 그 대상 수가 제한적이어서 적용이나 일반화에 한계가 있다. 이러한 연구의 한계성에 대해 향후 스마트 팩토리 미 도입기업에 대한 연구와 스마트 팩토리 구축과 관련한 재무적 특성을 반영하기 위해 보다 많은 자료를 바탕으로 재무효과를 분석할 필요가 있다. 그리고 스마트 팩토리 도입에 대해 지역적 특성, 업종별 특성에 대한 연구도 중소기업 지원 정책을 위해 필요할 것으로 예상된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.