석유화학기업 IT서비스의 클라우드 서비스 전환의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 A Study on the Factors Affecting Switching Intention to Cloud Service of IT Systems of Petro-Chemical Enterprises원문보기
본 연구의 목적은 전통적인 굴뚝형 산업인 석유화학 기업의 주요 IT 서비스가 클라우드 서비스로 전환되는 데 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 다양한 선행연구들을 살펴보고 연구모형을 설계하여 실증분석을 수행하였다. 석유화학 산업은 대규모 장치산업의 대표적 산업으로, 공장의 안정적 가동 여부가 해당 기업의 손익과 직결되기도 하고, 또한, 공정사고 발생 시 기업은 물론 해당 지역 주민의 안전과 환경에 심각한 영향을 줄 수 있으므로 공정 안정성을 최우선시하는 투자가 이루어지고 있는 현실이다. 이런 사유로 일반 기업들이 대부분 보유하고 있는 ...
본 연구의 목적은 전통적인 굴뚝형 산업인 석유화학 기업의 주요 IT 서비스가 클라우드 서비스로 전환되는 데 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 다양한 선행연구들을 살펴보고 연구모형을 설계하여 실증분석을 수행하였다. 석유화학 산업은 대규모 장치산업의 대표적 산업으로, 공장의 안정적 가동 여부가 해당 기업의 손익과 직결되기도 하고, 또한, 공정사고 발생 시 기업은 물론 해당 지역 주민의 안전과 환경에 심각한 영향을 줄 수 있으므로 공정 안정성을 최우선시하는 투자가 이루어지고 있는 현실이다. 이런 사유로 일반 기업들이 대부분 보유하고 있는 경영정보시스템(MIS; Management Information System)인 ERP, CRM, SCM 등의 투자는 공정용 IT 투자와 비교했을 때 상대적으로 경직된 투자 경향을 보여왔다. 그러나 2010년대 중반부터 4차 산업혁명 기술이 부각되었고, 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 기업이 급속도로 증가하면서 전통적인 굴뚝 산업인 석유화학 기업도 디지털 트랜스포메이션 추진 여부가 기업 경쟁력의 핵심이 되어 가고 있다. 각 제조공정을 제어하는 DCS(Distributed Control System)는 공정운전 중에 발생하는 데이터를 받아들이고 처리하는 1선의 시스템이다. DCS의 데이터는 저장에 한계가 있으므로, 공정 모델링, 제조과정의 추적을 위하여 별도의 공정용 Data Repository를 구성하여야 한다. 이러한 공정 데이터가 집적되는 시스템이 PIS(Plant Information System), MES(Manufacturing Execution System), SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템이며, 사용되는 데이터베이스는 RTDB(Real-Time Data Base)다. 석유화학 기업의 RTDB는 공정 시뮬레이션 모델링, 공정개발과 개선, 설비운전관리, 품질관리, 수율예측, 제조원가관리 등의 원천이 되기 때문에 이 분야에 대한 투자가 집중된다. 제조 공장의 빅데이터는 RTDB에 축적된 Historical 공정데이터, 설비운전 데이터, 실험결과 데이터 등의 정형 데이터와 스펙 Sheet, 물성정보, 외란변수, 정비데이터 등의 비정형 데이터를 접목하여야 공정의 생산성 향상과 품질 안정성 확보에 효율적으로 지원할 수 있다. 그러나 이러한 데이터는 경영성과관리가 목적인 ERP 시스템의 데이터와 분리되어 사용된다. 공정 데이터는 분초 단위로 취합이 되기 때문에 네트워크로 연결되는 형태인 원격지 클라우드 서비스로 전환하는 것은 무리가 될 수 있다. 그러나 환경이 갖춰진다면 공정데이터와 재무적 성과 데이터를 엮어 새로운 유의미한 정보를 얻어 내는 방안이 향후 목표로 가야 할 방향이다. 그러기 위해서는 공정용 시스템보다 클라우드 서비스 전환이 더 쉬울 것으로 판단되는 ERP와 같은 주요 IT 서비스를, 먼저 전환하는 것은 하나의 좋은 방법이 될 수 있다. 본 연구는, 조직에서 혁신기술을 수용하고자 할 때, 기술적, 조직적, 환경적 측면의 설명모델로 활발히 사용되는 기술/조직/환경 프레임워크(TOE; Technology, Organization, Environment Framework)를 활용하여 여러 가지 다양한 독립변수를 선정하였다. 또한, 이주이론의 PPM (Push-Pull-Mooring) 모델을 활용하여 연구모형을 설계하고, 이를 실증분석하였다. 본 연구를 위해 현재 석유화학 업종에 종사하고 있거나, 석유화학 기업을 대상으로 외주 위탁서비스(ITO; IT outsourcing) 또는 IT 시스템 구축 프로젝트 경험이 있는 IT 업종 종사자를 대상으로 온라인 설문조사를 시행하여, 최종적으로 332부의 설문 데이터를 연구에 사용하였다. 연구 결과, 클라우드 서비스 전환을 유인하는 Pull 요인인 확장성, 경제성, 환경성, 최고경영자의 의지 등은 모두 채택되어 대안 매력도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 현 시스템을 떠나 새로운 서비스로 유인하는 Push 요인인 시스템 품질 개선, 유연성 개선, 조직의 변화에 대한 저항 제거, 종속성 제거 요인 중 종속성 제거 요인을 제외한 나머지 변수는 채택되어 불만족 개선에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 클라우드 서비스로의 전환의도에 영향을 미칠 것으로 판단되어 채택한 대안 매력도와 불만족 개선 요인은 전환의도에 유의미한 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신규 서비스 전환에 저해가 되는 Mooring 요인인 전환비용과 정보보안은 전환의도에 조절효과가 없는 것으로 분석되었다. 집단비교 분석결과, 클라우드 서비스 공급자인 IT 업계 종사자와, 수요자인 석유화학 기업 종사자 간의 클라우드 서비스 전환의도는 차이가 없는 것으로 비교 분석되었다. 본 연구로 석유화학 기업의 주요 IT 서비스가 클라우드 서비스 전환에 유의미하다는 것이 입증되었으므로, 석유화학 기업에 종사하는 IT 직무 종사자와 CIO 등의 경영진에 클라우드 서비스 전환에 대한 기준을 제시해 줄 수 있으며, 또한, 석유화학 기업을 고객으로 두고 있는 대형 SI 업체와 SAP, 오라클 등 기간계 시스템 Vendor에게도 클라우드 기술개발 동기와 새로운 사업 기회가 될 수 있다는 것을 학술적으로 입증하였다. 단, 석유화학 기업에서 여전히 중요한 위치에 있는 공정용 IT 시스템의 클라우드 서비스 전환의도는 본 연구에 포함되지 않아, 향후 연구과제로 남게 되었다.
본 연구의 목적은 전통적인 굴뚝형 산업인 석유화학 기업의 주요 IT 서비스가 클라우드 서비스로 전환되는 데 영향을 미치는 요인을 파악하는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 다양한 선행연구들을 살펴보고 연구모형을 설계하여 실증분석을 수행하였다. 석유화학 산업은 대규모 장치산업의 대표적 산업으로, 공장의 안정적 가동 여부가 해당 기업의 손익과 직결되기도 하고, 또한, 공정사고 발생 시 기업은 물론 해당 지역 주민의 안전과 환경에 심각한 영향을 줄 수 있으므로 공정 안정성을 최우선시하는 투자가 이루어지고 있는 현실이다. 이런 사유로 일반 기업들이 대부분 보유하고 있는 경영정보시스템(MIS; Management Information System)인 ERP, CRM, SCM 등의 투자는 공정용 IT 투자와 비교했을 때 상대적으로 경직된 투자 경향을 보여왔다. 그러나 2010년대 중반부터 4차 산업혁명 기술이 부각되었고, 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 기업이 급속도로 증가하면서 전통적인 굴뚝 산업인 석유화학 기업도 디지털 트랜스포메이션 추진 여부가 기업 경쟁력의 핵심이 되어 가고 있다. 각 제조공정을 제어하는 DCS(Distributed Control System)는 공정운전 중에 발생하는 데이터를 받아들이고 처리하는 1선의 시스템이다. DCS의 데이터는 저장에 한계가 있으므로, 공정 모델링, 제조과정의 추적을 위하여 별도의 공정용 Data Repository를 구성하여야 한다. 이러한 공정 데이터가 집적되는 시스템이 PIS(Plant Information System), MES(Manufacturing Execution System), SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템이며, 사용되는 데이터베이스는 RTDB(Real-Time Data Base)다. 석유화학 기업의 RTDB는 공정 시뮬레이션 모델링, 공정개발과 개선, 설비운전관리, 품질관리, 수율예측, 제조원가관리 등의 원천이 되기 때문에 이 분야에 대한 투자가 집중된다. 제조 공장의 빅데이터는 RTDB에 축적된 Historical 공정데이터, 설비운전 데이터, 실험결과 데이터 등의 정형 데이터와 스펙 Sheet, 물성정보, 외란변수, 정비데이터 등의 비정형 데이터를 접목하여야 공정의 생산성 향상과 품질 안정성 확보에 효율적으로 지원할 수 있다. 그러나 이러한 데이터는 경영성과관리가 목적인 ERP 시스템의 데이터와 분리되어 사용된다. 공정 데이터는 분초 단위로 취합이 되기 때문에 네트워크로 연결되는 형태인 원격지 클라우드 서비스로 전환하는 것은 무리가 될 수 있다. 그러나 환경이 갖춰진다면 공정데이터와 재무적 성과 데이터를 엮어 새로운 유의미한 정보를 얻어 내는 방안이 향후 목표로 가야 할 방향이다. 그러기 위해서는 공정용 시스템보다 클라우드 서비스 전환이 더 쉬울 것으로 판단되는 ERP와 같은 주요 IT 서비스를, 먼저 전환하는 것은 하나의 좋은 방법이 될 수 있다. 본 연구는, 조직에서 혁신기술을 수용하고자 할 때, 기술적, 조직적, 환경적 측면의 설명모델로 활발히 사용되는 기술/조직/환경 프레임워크(TOE; Technology, Organization, Environment Framework)를 활용하여 여러 가지 다양한 독립변수를 선정하였다. 또한, 이주이론의 PPM (Push-Pull-Mooring) 모델을 활용하여 연구모형을 설계하고, 이를 실증분석하였다. 본 연구를 위해 현재 석유화학 업종에 종사하고 있거나, 석유화학 기업을 대상으로 외주 위탁서비스(ITO; IT outsourcing) 또는 IT 시스템 구축 프로젝트 경험이 있는 IT 업종 종사자를 대상으로 온라인 설문조사를 시행하여, 최종적으로 332부의 설문 데이터를 연구에 사용하였다. 연구 결과, 클라우드 서비스 전환을 유인하는 Pull 요인인 확장성, 경제성, 환경성, 최고경영자의 의지 등은 모두 채택되어 대안 매력도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 현 시스템을 떠나 새로운 서비스로 유인하는 Push 요인인 시스템 품질 개선, 유연성 개선, 조직의 변화에 대한 저항 제거, 종속성 제거 요인 중 종속성 제거 요인을 제외한 나머지 변수는 채택되어 불만족 개선에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 클라우드 서비스로의 전환의도에 영향을 미칠 것으로 판단되어 채택한 대안 매력도와 불만족 개선 요인은 전환의도에 유의미한 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신규 서비스 전환에 저해가 되는 Mooring 요인인 전환비용과 정보보안은 전환의도에 조절효과가 없는 것으로 분석되었다. 집단비교 분석결과, 클라우드 서비스 공급자인 IT 업계 종사자와, 수요자인 석유화학 기업 종사자 간의 클라우드 서비스 전환의도는 차이가 없는 것으로 비교 분석되었다. 본 연구로 석유화학 기업의 주요 IT 서비스가 클라우드 서비스 전환에 유의미하다는 것이 입증되었으므로, 석유화학 기업에 종사하는 IT 직무 종사자와 CIO 등의 경영진에 클라우드 서비스 전환에 대한 기준을 제시해 줄 수 있으며, 또한, 석유화학 기업을 고객으로 두고 있는 대형 SI 업체와 SAP, 오라클 등 기간계 시스템 Vendor에게도 클라우드 기술개발 동기와 새로운 사업 기회가 될 수 있다는 것을 학술적으로 입증하였다. 단, 석유화학 기업에서 여전히 중요한 위치에 있는 공정용 IT 시스템의 클라우드 서비스 전환의도는 본 연구에 포함되지 않아, 향후 연구과제로 남게 되었다.
The purpose of this study is to identify the factors that affect the transformation of the main IT services of petrochemical enterprises, a traditional smokestack industry, into cloud services. In order to achieve the purpose of this study, various prior studies were examined and empirical analysis ...
The purpose of this study is to identify the factors that affect the transformation of the main IT services of petrochemical enterprises, a traditional smokestack industry, into cloud services. In order to achieve the purpose of this study, various prior studies were examined and empirical analysis was conducted by designing a research model. In the petrochemical industry, investing in process stability is a top priority because the stable operation of a plant is directly related to the profits and losses of the company, and in the event of a process accident, it can seriously affect the safety and environment of the company as well as the residents of the region. For this reason, investments in management information systems (MIS), such as ERP, CRM, and SCM, which are mostly held by individual companies, showed a relatively stiff investment trend compared to IT investments for process. However, as the number of companies pursuing innovation by applying the 4th industrial revolution technology has rapidly increased since the mid-2010s, petrochemical companies are also pursuing Digital Transformation as the core of their competitiveness. The DCS (Distributed Control System) that controls each manufacturing process is a first-line system that receives and processes data generated during process operation. Since the data collected by DCS has limited storage capacity, a separate process data repository should be constructed for process modeling and tracking the manufacturing process. The systems in which these process data are finally aggregated are Plant Information System (PIS), Manufacturing Execution System (MES), and Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system, and the database generally used are Real-time Data Base (RTDB). The RTDB of petrochemical companies is the source of process simulation modeling, process development and improvement, facility operation management, quality control, yield forecasting, and manufacturing cost management, so investment in this part is regarded essential and important. The manufacturing plant's Big Data combines structured data such as historical process data, facility operation data, and experimental result data accumulated in RTDB and unstructured data such as specification sheets, physical property information, disturbance variables, and maintenance data to improve process efficiency and quality stability. It can make a significant contribution to securing. However, these process data are separated from the ERP system. Since process data is collected automatically along with the process phase, it can be difficult to switch to a remote cloud service connected to a network. But, if the conditions allow, a way to obtain meaningful information by combining process data and financial performance data is the direction to go in the future. To do this, it may be a good idea to first switch to major IT services, such as ERP, which are thought to be easier to switch to cloud services than process systems. In this study, various independent variables were selected using TOE Framework (Technology, Organizational, Environment framework), which are actively used as an analysis method for each technical, organizational, and environmental factor of the organization to accommodate innovative technologies. And the selected independent variables were designed using the Push-Pull-Mooring (PPM) model of migration theory, and empirical analysis was conducted. For this study, an online survey was conducted on people currently working in petrochemical enterprises and employees working in IT outsourcing (ITO) of petrochemical enterprises, or IT service company workers with experience in IT projects, and finally 332 copies of survey data were used in this study. As a result of the study, the pull factors that attract cloud service switching: scalability, economics, environmental and top management support were all adopted, having a positive impact on alternative attractiveness. Among the push factors that leave the current system and attract to new services: improving system quality, improving flexibility, eliminating resistance to changes in the organization, and eliminating dependencies, the remaining variables except dependencies were adopted to significantly affect the improvement of dissatisfaction. Alternative attractiveness and dissatisfaction improvement factors, mediator variable that are likely to affect the intention of switching to cloud services, were analyzed to have significant positive effects on the switching intention. It was analyzed that cloud service switching cost and security, which are the Mooring factors that hinder the conversion of new services, have no regulating effect on switching intention. As a result of the group comparative analysis, there was no difference in the switching intention of cloud service between the IT industry worker as a cloud service provider and the petrochemical company worker as a consumer. Since this study proved that main IT services of petrochemical companies are significant for switching cloud service, it will enable to present standards for cloud service conversion to IT planning person and CIO engaged in petrochemical companies. In addition, this study proved academically that it could be a motive for cloud technology development and a new business opportunity for large SI companies that have petrochemical companies as customers, and main IT solution vendors such as SAP and Oracle. However, the intention of switching the process IT system into a cloud service, which is still in an important task in petrochemical companies, is not included in this study, leaving it as a future research project.
The purpose of this study is to identify the factors that affect the transformation of the main IT services of petrochemical enterprises, a traditional smokestack industry, into cloud services. In order to achieve the purpose of this study, various prior studies were examined and empirical analysis was conducted by designing a research model. In the petrochemical industry, investing in process stability is a top priority because the stable operation of a plant is directly related to the profits and losses of the company, and in the event of a process accident, it can seriously affect the safety and environment of the company as well as the residents of the region. For this reason, investments in management information systems (MIS), such as ERP, CRM, and SCM, which are mostly held by individual companies, showed a relatively stiff investment trend compared to IT investments for process. However, as the number of companies pursuing innovation by applying the 4th industrial revolution technology has rapidly increased since the mid-2010s, petrochemical companies are also pursuing Digital Transformation as the core of their competitiveness. The DCS (Distributed Control System) that controls each manufacturing process is a first-line system that receives and processes data generated during process operation. Since the data collected by DCS has limited storage capacity, a separate process data repository should be constructed for process modeling and tracking the manufacturing process. The systems in which these process data are finally aggregated are Plant Information System (PIS), Manufacturing Execution System (MES), and Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system, and the database generally used are Real-time Data Base (RTDB). The RTDB of petrochemical companies is the source of process simulation modeling, process development and improvement, facility operation management, quality control, yield forecasting, and manufacturing cost management, so investment in this part is regarded essential and important. The manufacturing plant's Big Data combines structured data such as historical process data, facility operation data, and experimental result data accumulated in RTDB and unstructured data such as specification sheets, physical property information, disturbance variables, and maintenance data to improve process efficiency and quality stability. It can make a significant contribution to securing. However, these process data are separated from the ERP system. Since process data is collected automatically along with the process phase, it can be difficult to switch to a remote cloud service connected to a network. But, if the conditions allow, a way to obtain meaningful information by combining process data and financial performance data is the direction to go in the future. To do this, it may be a good idea to first switch to major IT services, such as ERP, which are thought to be easier to switch to cloud services than process systems. In this study, various independent variables were selected using TOE Framework (Technology, Organizational, Environment framework), which are actively used as an analysis method for each technical, organizational, and environmental factor of the organization to accommodate innovative technologies. And the selected independent variables were designed using the Push-Pull-Mooring (PPM) model of migration theory, and empirical analysis was conducted. For this study, an online survey was conducted on people currently working in petrochemical enterprises and employees working in IT outsourcing (ITO) of petrochemical enterprises, or IT service company workers with experience in IT projects, and finally 332 copies of survey data were used in this study. As a result of the study, the pull factors that attract cloud service switching: scalability, economics, environmental and top management support were all adopted, having a positive impact on alternative attractiveness. Among the push factors that leave the current system and attract to new services: improving system quality, improving flexibility, eliminating resistance to changes in the organization, and eliminating dependencies, the remaining variables except dependencies were adopted to significantly affect the improvement of dissatisfaction. Alternative attractiveness and dissatisfaction improvement factors, mediator variable that are likely to affect the intention of switching to cloud services, were analyzed to have significant positive effects on the switching intention. It was analyzed that cloud service switching cost and security, which are the Mooring factors that hinder the conversion of new services, have no regulating effect on switching intention. As a result of the group comparative analysis, there was no difference in the switching intention of cloud service between the IT industry worker as a cloud service provider and the petrochemical company worker as a consumer. Since this study proved that main IT services of petrochemical companies are significant for switching cloud service, it will enable to present standards for cloud service conversion to IT planning person and CIO engaged in petrochemical companies. In addition, this study proved academically that it could be a motive for cloud technology development and a new business opportunity for large SI companies that have petrochemical companies as customers, and main IT solution vendors such as SAP and Oracle. However, the intention of switching the process IT system into a cloud service, which is still in an important task in petrochemical companies, is not included in this study, leaving it as a future research project.
주제어
#클라우드 서비스 석유화학 TOE Framework 기술조직환경 PPM Push-Pull-Mooring 이론
학위논문 정보
저자
이상신
학위수여기관
숭실대학교 대학원
학위구분
국내박사
학과
IT정책경영학과(일원) 정보기술
지도교수
한경석
발행연도
2021
총페이지
141
키워드
클라우드 서비스 석유화학 TOE Framework 기술조직환경 PPM Push-Pull-Mooring 이론
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