정부는 2014년에 제조업 혁신전략 3.0을 발표하면서 제조업체에 스마트공장을 확대·보급하고 있으며, 기초가 튼튼한 경제구조를 만들어 제조업 경쟁력을 확보하고 국가경쟁력을 제고하려 노력하고 있다. 그러나 이러한 정책의 추진에도 불구하고 제조업 분야에서 스마트공장의 도입은 원활하게 진행되고 있지 못하다. 본 연구의 목적은 중소기업 경영자의 스마트공장 도입의도에 영향을 주는 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 선행연구를 기반으로 기술수용모델을 적용하여 연구모형을 정하고 가설을 수립하였다. 가설검증을 위해 설문조사 및 실증분석을 수행하였다. 설문조사는 정읍지역에 소재하고 있는 중소기업 175개 업체의 임원 이상 경영자를 대상으로 온·오프라인 조사를 시행하였다. 실증분석을 위한 연구모형은 다음과 같다. 상대적 이점, 복잡성, 적합성, 혁신성, ...
정부는 2014년에 제조업 혁신전략 3.0을 발표하면서 제조업체에 스마트공장을 확대·보급하고 있으며, 기초가 튼튼한 경제구조를 만들어 제조업 경쟁력을 확보하고 국가경쟁력을 제고하려 노력하고 있다. 그러나 이러한 정책의 추진에도 불구하고 제조업 분야에서 스마트공장의 도입은 원활하게 진행되고 있지 못하다. 본 연구의 목적은 중소기업 경영자의 스마트공장 도입의도에 영향을 주는 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 선행연구를 기반으로 기술수용모델을 적용하여 연구모형을 정하고 가설을 수립하였다. 가설검증을 위해 설문조사 및 실증분석을 수행하였다. 설문조사는 정읍지역에 소재하고 있는 중소기업 175개 업체의 임원 이상 경영자를 대상으로 온·오프라인 조사를 시행하였다. 실증분석을 위한 연구모형은 다음과 같다. 상대적 이점, 복잡성, 적합성, 혁신성, IT 지식이 지각된 유용성에 영향을 주고, 복잡성, 위험 감수 성향, 재정적 비용, 기술적 능력, 인적자원이 지각된 위험에 영향을 주고, 적합성, 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화가 지각된 중요성에 영향을 주고, 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화, 정부 지원이 주관적 규범에 영향을 주며, 지각된 유용성, 지각된 위험, 지각된 중요성, 주관적 규범이 수용의도에 영향을 주는 것으로 연구모형을 설정하였다. 이렇게 설정된 연구모형을 바탕으로 가설을 설정하고 PLS 기반의 구조방정식 모델링을 통해 가설검증을 수행하였다. 가설검증결과는 다음과 같다. 기술특성 요인인 상대적 이점, 적합성은 지각된 유용성에 영향을 주고, 기술특성 요인의 복잡성, 조직의 준비성 요인인 재정적 비용은 지각된 위험에 영향을 주고, 기술특성 요인인 적합성, 외부환경 요인인 디지털 환경변화는 지각된 중요성에 영향을 주고, 외부환경 요인인 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화, 정부 지원은 주관적 규범에 영향을 주고, 매개변수인 지각된 중요성, 주관적 규범은 수용의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 경영자의 특성 요인인 혁신성, IT 지식은 지각된 유용성에 영향이 없고, 조직의 준비성 요인인 기술적 능력, 인적자원은 지각된 위험에 영향이 없고, 외부환경 요인인 경쟁압력, 거래자 압력은 지각된 중요성에 영향이 없고, 매개변수인 지각된 유용성은 수용의도에 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 기술의 복잡성은 지각된 유용성에 부정적인 영향을 미친다는 가설과 경영자의 위험 감수 성향은 지각된 위험에 부정적인의 영향을 미친다는 가설이 기각되었으나, 지각된 위험이 수용의도에 부정적인 영향을 미친다는 가설은 채택되었다. 마지막으로 매개변수인 지각된 유용성이 수용의도에 영향을 미칠것이라는 가설은 기각되었다. 본 연구는 스마트공장 도입의도에 미치는 영향을 지방의 중소기업 경영자들을 대상으로 실증하였다는 점, 그리고 제조업의 스마트공장 구축에 필요한 기술개발과 스마트공장 도입에 대한 정부의 적극적인 움직임이 본격화 되는 시점에 시의적절하게 실시되었다는 점에서 이론적 측면의 의의라고 할 수 있다. 그리고 실무적 관점에서 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 경쟁압력이 높아지면 경영자의 주관적규범에 영향을 미쳐 스마트공장 수용의도가 높아지므로 스마트공장 도입의 필요성과 유사업종의 스마트공장 도입 사례 전파 및 우수시설 벤치마킹 등 경쟁압력을 높일 수 있는 지속적인 교육프로그램 강화를 제시하였다. 둘째, 복잡한 기술은 스마트공장 도입을 저해하는 요인이므로 기술개발업체들을 대상으로 중소기업에 적합한 기술을 개발하여 보급하면 중소기업 경영자들은 스마트공장에 대한 중요성을 인식하고 수용의도를 높일 수 있다고 제시하였다. 셋째, 중소기업 경영자들은 재정적 부담을 이유로 스마트공장 도입을 주저하고 있다는 점을 상기시키며 도입에 따른 재정적 부담과 운영에 따른 비용부담을 완화 시킬 수 있는 재정지원은 중소기업의 스마트공장 도입율을 높일 수 있다고 제시하였다. 마지막으로 제조업의 디지털환경변화에 대한 빠른 적응은 치열해지는 국제경쟁 시대에서 살아남을 수 있는 시대적인 흐름이라는 중요성을 인식할 수 있도록 정부의 적극적인 행정적·재정적 지원을 강화해야 한다고 강조하는 등의 실천적 방안을 제시하였다.
정부는 2014년에 제조업 혁신전략 3.0을 발표하면서 제조업체에 스마트공장을 확대·보급하고 있으며, 기초가 튼튼한 경제구조를 만들어 제조업 경쟁력을 확보하고 국가경쟁력을 제고하려 노력하고 있다. 그러나 이러한 정책의 추진에도 불구하고 제조업 분야에서 스마트공장의 도입은 원활하게 진행되고 있지 못하다. 본 연구의 목적은 중소기업 경영자의 스마트공장 도입의도에 영향을 주는 요인을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 선행연구를 기반으로 기술수용모델을 적용하여 연구모형을 정하고 가설을 수립하였다. 가설검증을 위해 설문조사 및 실증분석을 수행하였다. 설문조사는 정읍지역에 소재하고 있는 중소기업 175개 업체의 임원 이상 경영자를 대상으로 온·오프라인 조사를 시행하였다. 실증분석을 위한 연구모형은 다음과 같다. 상대적 이점, 복잡성, 적합성, 혁신성, IT 지식이 지각된 유용성에 영향을 주고, 복잡성, 위험 감수 성향, 재정적 비용, 기술적 능력, 인적자원이 지각된 위험에 영향을 주고, 적합성, 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화가 지각된 중요성에 영향을 주고, 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화, 정부 지원이 주관적 규범에 영향을 주며, 지각된 유용성, 지각된 위험, 지각된 중요성, 주관적 규범이 수용의도에 영향을 주는 것으로 연구모형을 설정하였다. 이렇게 설정된 연구모형을 바탕으로 가설을 설정하고 PLS 기반의 구조방정식 모델링을 통해 가설검증을 수행하였다. 가설검증결과는 다음과 같다. 기술특성 요인인 상대적 이점, 적합성은 지각된 유용성에 영향을 주고, 기술특성 요인의 복잡성, 조직의 준비성 요인인 재정적 비용은 지각된 위험에 영향을 주고, 기술특성 요인인 적합성, 외부환경 요인인 디지털 환경변화는 지각된 중요성에 영향을 주고, 외부환경 요인인 경쟁압력, 거래자 압력, 디지털 환경변화, 정부 지원은 주관적 규범에 영향을 주고, 매개변수인 지각된 중요성, 주관적 규범은 수용의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 경영자의 특성 요인인 혁신성, IT 지식은 지각된 유용성에 영향이 없고, 조직의 준비성 요인인 기술적 능력, 인적자원은 지각된 위험에 영향이 없고, 외부환경 요인인 경쟁압력, 거래자 압력은 지각된 중요성에 영향이 없고, 매개변수인 지각된 유용성은 수용의도에 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 기술의 복잡성은 지각된 유용성에 부정적인 영향을 미친다는 가설과 경영자의 위험 감수 성향은 지각된 위험에 부정적인의 영향을 미친다는 가설이 기각되었으나, 지각된 위험이 수용의도에 부정적인 영향을 미친다는 가설은 채택되었다. 마지막으로 매개변수인 지각된 유용성이 수용의도에 영향을 미칠것이라는 가설은 기각되었다. 본 연구는 스마트공장 도입의도에 미치는 영향을 지방의 중소기업 경영자들을 대상으로 실증하였다는 점, 그리고 제조업의 스마트공장 구축에 필요한 기술개발과 스마트공장 도입에 대한 정부의 적극적인 움직임이 본격화 되는 시점에 시의적절하게 실시되었다는 점에서 이론적 측면의 의의라고 할 수 있다. 그리고 실무적 관점에서 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 경쟁압력이 높아지면 경영자의 주관적규범에 영향을 미쳐 스마트공장 수용의도가 높아지므로 스마트공장 도입의 필요성과 유사업종의 스마트공장 도입 사례 전파 및 우수시설 벤치마킹 등 경쟁압력을 높일 수 있는 지속적인 교육프로그램 강화를 제시하였다. 둘째, 복잡한 기술은 스마트공장 도입을 저해하는 요인이므로 기술개발업체들을 대상으로 중소기업에 적합한 기술을 개발하여 보급하면 중소기업 경영자들은 스마트공장에 대한 중요성을 인식하고 수용의도를 높일 수 있다고 제시하였다. 셋째, 중소기업 경영자들은 재정적 부담을 이유로 스마트공장 도입을 주저하고 있다는 점을 상기시키며 도입에 따른 재정적 부담과 운영에 따른 비용부담을 완화 시킬 수 있는 재정지원은 중소기업의 스마트공장 도입율을 높일 수 있다고 제시하였다. 마지막으로 제조업의 디지털환경변화에 대한 빠른 적응은 치열해지는 국제경쟁 시대에서 살아남을 수 있는 시대적인 흐름이라는 중요성을 인식할 수 있도록 정부의 적극적인 행정적·재정적 지원을 강화해야 한다고 강조하는 등의 실천적 방안을 제시하였다.
With the announcement of the Manufacturing Innovation Strategy 3.0 in 2014, the government is expanding and distributing smart factories to manufacturers, and is trying to secure manufacturing competitiveness and enhance national competitiveness by creating a solid economic structure. However, despi...
With the announcement of the Manufacturing Innovation Strategy 3.0 in 2014, the government is expanding and distributing smart factories to manufacturers, and is trying to secure manufacturing competitiveness and enhance national competitiveness by creating a solid economic structure. However, despite the implementation of these policies, the introduction of smart factories in the manufacturing sector is not making good progress. The purpose of this study is to identify the factors that affect the intention of small business managers to introduce smart factories. To this purpose, this study has applied a technology acceptance model based on predecendent researches to build a research model, and established a hypothesis. And a survey and an empirical analysis were conducted for hypothesis verification. The survey was conducted on the managers of 175 SMEs(small and medium-sized enterprises) located in Jeongeup via online and offline. The research model for empirical analysis is as follows. Relative advantages, complexity, compatibility, innovation and IT knowledge affect perceived usefulness. complexity, risk-taking propensity, financial cost, technical capabilities and human resources affect perceived risks. compatibility, competitive pressure, partner pressure and digital environment change affect perceived importance. competitive pressure, partner pressure, digital environment change and government support affect subjective norms. And perceived usefulness, perceived risk, perceived importance, subjective norms affect Intend to adoption, which have been established on research model. Based on these research models, hypotheses have been established and hypothesis test has been performed via PLS-based structural equation modeling. The hypothesis test results are as follows. Relative advantage and compatibility as technical characteristics factors affect perceived usefulness, complexity of technical characteristics factors and financial cost of organization readiness factors affect perceived risks, compatibility as technical characteristics factors and digital environment change as external factor affect Perceived importance, competitive pressure, partner pressure, digital environment change, and government support as external environmental factors affect subjective norms. And perceived importance and subjective norms as a parameter affect acceptance intention. However, it has been identified that managerial characteristics of innovation and IT knowledge do not affect perceived usefulness, technical ability and human resources as the organization's readiness factors do not affect perceived risk, competitive pressure and partner pressure as external environmental factors do not affect perceived importance. And perceived usefulness as a parameter was found to have no affect on acceptance intention. In addition, the hypotheses that the complexity of the technology has a negative affect on perceived usefulness and that the manager's risk-taking propensity does the same on perceived risk have been rejected, but the hypothesis that perceived risks have a negative affect on acceptance intentions have been adopted. Finally, the hypothesis that Perceived usefulness as a parameter would affect acceptance intention has been rejected. Based on the results of the hypothesis verification, the following implications were derived for the introduction of smart factories by SMEs. This study is theoretical in that it demonstrated the impact on the intention of introducing smart factories to local SMEs and that the government's active movement to develop technologies and introduce smart factories was timely. In addition, from a practical point of view, the following implications were presented: First, it proposed to strengthen continuous education programs that can increase competitive pressure, such as introducing smart factories and benchmarking excellent facilities, and disseminating cases of smart factories in businesses. Second, it was suggested that developing and distributing technologies suitable for SMEs to technology developers can recognize the importance of smart factories and increase acceptance of them. Third, SMEs managers are hesitant to introduce smart factories due to financial burden, and suggested that financial support that can ease financial burden and cost burden from operation can increase the introduction rate of SMEs. Fourth, the government should strengthen active administrative and financial support to recognize the importance of rapid adaptation to digital environment changes in manufacturing industries as a trend to survive the intensifying international competition.
Keywords: Smart Factories, Technology Acceptance Models, TOE Framework, Diffusion of Innovation, Fourth Industrial Revolution
With the announcement of the Manufacturing Innovation Strategy 3.0 in 2014, the government is expanding and distributing smart factories to manufacturers, and is trying to secure manufacturing competitiveness and enhance national competitiveness by creating a solid economic structure. However, despite the implementation of these policies, the introduction of smart factories in the manufacturing sector is not making good progress. The purpose of this study is to identify the factors that affect the intention of small business managers to introduce smart factories. To this purpose, this study has applied a technology acceptance model based on predecendent researches to build a research model, and established a hypothesis. And a survey and an empirical analysis were conducted for hypothesis verification. The survey was conducted on the managers of 175 SMEs(small and medium-sized enterprises) located in Jeongeup via online and offline. The research model for empirical analysis is as follows. Relative advantages, complexity, compatibility, innovation and IT knowledge affect perceived usefulness. complexity, risk-taking propensity, financial cost, technical capabilities and human resources affect perceived risks. compatibility, competitive pressure, partner pressure and digital environment change affect perceived importance. competitive pressure, partner pressure, digital environment change and government support affect subjective norms. And perceived usefulness, perceived risk, perceived importance, subjective norms affect Intend to adoption, which have been established on research model. Based on these research models, hypotheses have been established and hypothesis test has been performed via PLS-based structural equation modeling. The hypothesis test results are as follows. Relative advantage and compatibility as technical characteristics factors affect perceived usefulness, complexity of technical characteristics factors and financial cost of organization readiness factors affect perceived risks, compatibility as technical characteristics factors and digital environment change as external factor affect Perceived importance, competitive pressure, partner pressure, digital environment change, and government support as external environmental factors affect subjective norms. And perceived importance and subjective norms as a parameter affect acceptance intention. However, it has been identified that managerial characteristics of innovation and IT knowledge do not affect perceived usefulness, technical ability and human resources as the organization's readiness factors do not affect perceived risk, competitive pressure and partner pressure as external environmental factors do not affect perceived importance. And perceived usefulness as a parameter was found to have no affect on acceptance intention. In addition, the hypotheses that the complexity of the technology has a negative affect on perceived usefulness and that the manager's risk-taking propensity does the same on perceived risk have been rejected, but the hypothesis that perceived risks have a negative affect on acceptance intentions have been adopted. Finally, the hypothesis that Perceived usefulness as a parameter would affect acceptance intention has been rejected. Based on the results of the hypothesis verification, the following implications were derived for the introduction of smart factories by SMEs. This study is theoretical in that it demonstrated the impact on the intention of introducing smart factories to local SMEs and that the government's active movement to develop technologies and introduce smart factories was timely. In addition, from a practical point of view, the following implications were presented: First, it proposed to strengthen continuous education programs that can increase competitive pressure, such as introducing smart factories and benchmarking excellent facilities, and disseminating cases of smart factories in businesses. Second, it was suggested that developing and distributing technologies suitable for SMEs to technology developers can recognize the importance of smart factories and increase acceptance of them. Third, SMEs managers are hesitant to introduce smart factories due to financial burden, and suggested that financial support that can ease financial burden and cost burden from operation can increase the introduction rate of SMEs. Fourth, the government should strengthen active administrative and financial support to recognize the importance of rapid adaptation to digital environment changes in manufacturing industries as a trend to survive the intensifying international competition.
Keywords: Smart Factories, Technology Acceptance Models, TOE Framework, Diffusion of Innovation, Fourth Industrial Revolution
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