[학위논문]스마트팩토리의 경영성과에 영향을 미치는 핵심성공요인에 관한 연구 : 반도체·전기전자 제조기업 중심으로 A study on critical success factors affecting business performance of smart factory : focusing on semiconductor, electrical and electronics manufacturing companies원문보기
디지털 전환의 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 초연결성, 초지능화의 특징은 제조환경 패러다임 변화를 초래하였다. 소비 측면에서의 개인화된 제품 수요 증대는 제품의 다양성 및 복잡성 증대 현상을 이끌었으며, 짧은 리드타임 및 제품수명주기 단축으로 이어졌다. 이는 대량 생산방식에서 개인맞춤형 생산방식으로의 변화를 촉발하였다. 이러한 제조환경 변화에 대응하고 경쟁우위를 확보하기 위한 새로운 제조 전략으로 스마트팩토리에 관한 관심이 증대하고 있으며 이를 주제로 한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 ...
디지털 전환의 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 초연결성, 초지능화의 특징은 제조환경 패러다임 변화를 초래하였다. 소비 측면에서의 개인화된 제품 수요 증대는 제품의 다양성 및 복잡성 증대 현상을 이끌었으며, 짧은 리드타임 및 제품수명주기 단축으로 이어졌다. 이는 대량 생산방식에서 개인맞춤형 생산방식으로의 변화를 촉발하였다. 이러한 제조환경 변화에 대응하고 경쟁우위를 확보하기 위한 새로운 제조 전략으로 스마트팩토리에 관한 관심이 증대하고 있으며 이를 주제로 한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명, 스마트팩토리에 관한 개념 정의, 스마트팩토리의 성공적인 구축을 위해 요구되는 기술에 관한 연구 및 그 기술을 분류한 연구, 스마트팩토리 관련 기술 적용(기술 도입)에 관한 연구, 스마트팩토리 관련 정책이나 제도에 관한 연구, 스마트팩토리 추진(도입) 방향 또는 추진(도입)사례에 관한 연구 등의 질적연구가 대부분이다. 스마트팩토리 도입에 따른 경영성과에 대한 실증연구는 미비한 상황이다. 특히, 스마트팩토리 도입의 핵심성공요인과 경영성과에 관한 연구가 부재함에 따라 본 연구는 선행연구를 통해 핵심성공요인을 기술적 측면이 고려된 기술요인(센서네트워크 기술, 플랫폼 기술, 제조정보시스템, 지능형 자동화, 안전·보안)과 인적·조직 측면이 고려된 경영요인(최고경영자 리더십, 조직원 역량, IT 전문인력, 조직 문화)으로 도출하고 도출된 핵심성공요인이 경영성과(운영성과, 환경성과)에 미치는 영향을 실증분석하였다. 또한 기업규모 및 R&D 비율이 스마트팩토리의 핵심성공요인과 경영성과 간에 조절효과가 있는지 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 스마트팩토리를 적용하고 있는 반도체·전기전자 제조기업을 대상으로 유효설문지 135부를 활용하여 SPSS 23.0과 구조방정식 모델인 SmartPLS 3.0을 활용하여 가설검정을 하였다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심성공요인의 2차 요인(기술요인과 경영요인)과 경영성과(운영성과와 환경성과)간의 관계에 관한 연구가설을 검증한 결과, 기술요인과 경영요인 모두 운영성과와 환경성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기업규모에 따른 조절효과에 관한 연구가설을 검증한 결과는, 기업규모는 대기업과 중견·중소기업으로 재분류한 분석 결과로서, 기술요인과 경영요인이 운영성과에 미치는 영향에는 기업규모에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술요인은 기업규모가 클수록, 경영요인은 기업규모가 작을수록 운영성과에 더 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 기술요인과 경영요인이 환경성과에 미치는 영향에는 기업규모에 따른 집단 간 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, R&D 비율에 따른 조절효과에 관한 연구가설을 검증한 결과는, R&D 비율을 10% 미만과 10% 이상의 그룹으로 재분류한 분석 결과로서, 기술요인과 경영요인이 운영성과에 미치는 영향에는 R&D 비율에 따라 차이가 있는 것으로 확인되었다. 기술요인은 R&D 비율이 높을수록, 경영요인은 R&D 비율이 낮을수록 운영성과에 더 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 기술요인과 경영요인이 환경성과에 미치는 영향에는 R&D 비율에 따른 집단 간 차이가 없는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 통해, 본 연구는 스마트팩토리 도입의 핵심성공요인과 경영성과 간의 관계를 실증분석한 초기연구로써 스마트팩토리 환경에서는 사회-기술적 접근법이 요구되며 총체적 관점에서 기술-조직-인적자원의 중요성을 강조한 선행연구를 지지하는 결과를 도출하였다는 점에서 학문적 의의가 크다. 제조업이 직면한 어려움을 극복하기 위한 혁신의 필수 산물로서 스마트팩토리 도입의 필요성과 중요성을 인식하고 있으나 높은 자본투자 등 다양한 도입의 어려움 및 도입에 따른 실제적인 성과 재고에 관한 확신 부족 등으로 다수의 중소기업은 적극적인 도입을 추진하지 못하고 있다. 본연구결과가 스마트팩토리 도입이 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는 실증분석 결과를 제공함으로써 실무적 차원에서 생산 운영 전략 수립을 위한 의사결정에 참고가 될 것이다. 또한 반도체 및 전기·전자 제조기업 대상의 특정 산업군에 관한 실증분석 결과를 도출하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
디지털 전환의 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 초연결성, 초지능화의 특징은 제조환경 패러다임 변화를 초래하였다. 소비 측면에서의 개인화된 제품 수요 증대는 제품의 다양성 및 복잡성 증대 현상을 이끌었으며, 짧은 리드타임 및 제품수명주기 단축으로 이어졌다. 이는 대량 생산방식에서 개인맞춤형 생산방식으로의 변화를 촉발하였다. 이러한 제조환경 변화에 대응하고 경쟁우위를 확보하기 위한 새로운 제조 전략으로 스마트팩토리에 관한 관심이 증대하고 있으며 이를 주제로 한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명, 스마트팩토리에 관한 개념 정의, 스마트팩토리의 성공적인 구축을 위해 요구되는 기술에 관한 연구 및 그 기술을 분류한 연구, 스마트팩토리 관련 기술 적용(기술 도입)에 관한 연구, 스마트팩토리 관련 정책이나 제도에 관한 연구, 스마트팩토리 추진(도입) 방향 또는 추진(도입)사례에 관한 연구 등의 질적연구가 대부분이다. 스마트팩토리 도입에 따른 경영성과에 대한 실증연구는 미비한 상황이다. 특히, 스마트팩토리 도입의 핵심성공요인과 경영성과에 관한 연구가 부재함에 따라 본 연구는 선행연구를 통해 핵심성공요인을 기술적 측면이 고려된 기술요인(센서네트워크 기술, 플랫폼 기술, 제조정보시스템, 지능형 자동화, 안전·보안)과 인적·조직 측면이 고려된 경영요인(최고경영자 리더십, 조직원 역량, IT 전문인력, 조직 문화)으로 도출하고 도출된 핵심성공요인이 경영성과(운영성과, 환경성과)에 미치는 영향을 실증분석하였다. 또한 기업규모 및 R&D 비율이 스마트팩토리의 핵심성공요인과 경영성과 간에 조절효과가 있는지 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 스마트팩토리를 적용하고 있는 반도체·전기전자 제조기업을 대상으로 유효설문지 135부를 활용하여 SPSS 23.0과 구조방정식 모델인 SmartPLS 3.0을 활용하여 가설검정을 하였다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심성공요인의 2차 요인(기술요인과 경영요인)과 경영성과(운영성과와 환경성과)간의 관계에 관한 연구가설을 검증한 결과, 기술요인과 경영요인 모두 운영성과와 환경성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기업규모에 따른 조절효과에 관한 연구가설을 검증한 결과는, 기업규모는 대기업과 중견·중소기업으로 재분류한 분석 결과로서, 기술요인과 경영요인이 운영성과에 미치는 영향에는 기업규모에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술요인은 기업규모가 클수록, 경영요인은 기업규모가 작을수록 운영성과에 더 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 기술요인과 경영요인이 환경성과에 미치는 영향에는 기업규모에 따른 집단 간 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, R&D 비율에 따른 조절효과에 관한 연구가설을 검증한 결과는, R&D 비율을 10% 미만과 10% 이상의 그룹으로 재분류한 분석 결과로서, 기술요인과 경영요인이 운영성과에 미치는 영향에는 R&D 비율에 따라 차이가 있는 것으로 확인되었다. 기술요인은 R&D 비율이 높을수록, 경영요인은 R&D 비율이 낮을수록 운영성과에 더 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 기술요인과 경영요인이 환경성과에 미치는 영향에는 R&D 비율에 따른 집단 간 차이가 없는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 통해, 본 연구는 스마트팩토리 도입의 핵심성공요인과 경영성과 간의 관계를 실증분석한 초기연구로써 스마트팩토리 환경에서는 사회-기술적 접근법이 요구되며 총체적 관점에서 기술-조직-인적자원의 중요성을 강조한 선행연구를 지지하는 결과를 도출하였다는 점에서 학문적 의의가 크다. 제조업이 직면한 어려움을 극복하기 위한 혁신의 필수 산물로서 스마트팩토리 도입의 필요성과 중요성을 인식하고 있으나 높은 자본투자 등 다양한 도입의 어려움 및 도입에 따른 실제적인 성과 재고에 관한 확신 부족 등으로 다수의 중소기업은 적극적인 도입을 추진하지 못하고 있다. 본연구결과가 스마트팩토리 도입이 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는 실증분석 결과를 제공함으로써 실무적 차원에서 생산 운영 전략 수립을 위한 의사결정에 참고가 될 것이다. 또한 반도체 및 전기·전자 제조기업 대상의 특정 산업군에 관한 실증분석 결과를 도출하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
Digital transformation, hyper-connectivity, and super-intelligence led by the 4th industrial revolution have triggered changes in the manufacturing environment. In particular, the increase in product diversity and complexity and short lead times due to the increase in demand for high-quality, person...
Digital transformation, hyper-connectivity, and super-intelligence led by the 4th industrial revolution have triggered changes in the manufacturing environment. In particular, the increase in product diversity and complexity and short lead times due to the increase in demand for high-quality, personalized products are leading the change from the existing mass production method to the personalized production method. In order to respond to the market requirements in this hyper-competitive era, the transition to a smart manufacturing production system is being promoted. As a key element of the 4th industrial revolution, the smart factory is an important concept of high value-added-based industrial innovation and is a key technology of future manufacturing competitiveness. In line with this paradigm change in the manufacturing environment, research on the subject of smart factory have been actively conducted recently. However, prior studies have focused on research on the definition of concepts related to Industry 4.0, the 4th industrial revolution, and smart factory. And most of domestic and foreign research trends are qualitative studies related to research on smart factory-related technology application, and research on smart factory-related policies and systems. Quantitative research centered on empirical analysis is insufficient. Because of this situation, it is necessary to empirically analyze the performance of smart factory adoption. In addition, there is a need for research on critical success factors including technology-management factors that affect business performance. Therefore, this study is to empirically analyze the effects of critical success factors affecting business performance of Smart Factory and to analyze the moderating effect of firm size and R&D ratio. Through previous literature review, nine critical cuccess factors including technology and management factors were derived and six hypotheses were developed. In order to examine the hypothesis of this study, a survey was conducted on Semiconductor, Electrical/Electronics manufacturing companies as research subjects. Using valid 135 samples, SPSS 23.0 and SmartPLS 3.0 were used as research methods for hypothesis test. The results of this study showed that first, (1) technology and management factors as secondary factor analysis all had a significant positive (+) effect on operational and environmental performance (2) the moderating effect of the firm size was found in the relationship between technology and management factor and operational performance, however, there was no difference in environmental performance according to the firm size (3) the moderating effect of the R&D ratio was found in the relationship between technology and management factor and operational performance, however, there was no difference in environmental performance according to the R&D ratio. This study has the differentiation of research by empirically analyzing the relationship between the critical success factors of smart factories and business performance for a specific industry, the Semiconductor, Electrical/electronics manufacturing industry. In addition, it has academic significance as an initial study for deriving more expanded key success factors in the future. Although many companies agree on the need of smart factory adoption, they are unable to actively adopt it due to various restrictions including excessive investment costs. However, through the results of this study, it is judged that it can be a reference for decision-making for establishment of strategic and efficient manufacturing operations for companies considering smart factory adoption.
Digital transformation, hyper-connectivity, and super-intelligence led by the 4th industrial revolution have triggered changes in the manufacturing environment. In particular, the increase in product diversity and complexity and short lead times due to the increase in demand for high-quality, personalized products are leading the change from the existing mass production method to the personalized production method. In order to respond to the market requirements in this hyper-competitive era, the transition to a smart manufacturing production system is being promoted. As a key element of the 4th industrial revolution, the smart factory is an important concept of high value-added-based industrial innovation and is a key technology of future manufacturing competitiveness. In line with this paradigm change in the manufacturing environment, research on the subject of smart factory have been actively conducted recently. However, prior studies have focused on research on the definition of concepts related to Industry 4.0, the 4th industrial revolution, and smart factory. And most of domestic and foreign research trends are qualitative studies related to research on smart factory-related technology application, and research on smart factory-related policies and systems. Quantitative research centered on empirical analysis is insufficient. Because of this situation, it is necessary to empirically analyze the performance of smart factory adoption. In addition, there is a need for research on critical success factors including technology-management factors that affect business performance. Therefore, this study is to empirically analyze the effects of critical success factors affecting business performance of Smart Factory and to analyze the moderating effect of firm size and R&D ratio. Through previous literature review, nine critical cuccess factors including technology and management factors were derived and six hypotheses were developed. In order to examine the hypothesis of this study, a survey was conducted on Semiconductor, Electrical/Electronics manufacturing companies as research subjects. Using valid 135 samples, SPSS 23.0 and SmartPLS 3.0 were used as research methods for hypothesis test. The results of this study showed that first, (1) technology and management factors as secondary factor analysis all had a significant positive (+) effect on operational and environmental performance (2) the moderating effect of the firm size was found in the relationship between technology and management factor and operational performance, however, there was no difference in environmental performance according to the firm size (3) the moderating effect of the R&D ratio was found in the relationship between technology and management factor and operational performance, however, there was no difference in environmental performance according to the R&D ratio. This study has the differentiation of research by empirically analyzing the relationship between the critical success factors of smart factories and business performance for a specific industry, the Semiconductor, Electrical/electronics manufacturing industry. In addition, it has academic significance as an initial study for deriving more expanded key success factors in the future. Although many companies agree on the need of smart factory adoption, they are unable to actively adopt it due to various restrictions including excessive investment costs. However, through the results of this study, it is judged that it can be a reference for decision-making for establishment of strategic and efficient manufacturing operations for companies considering smart factory adoption.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.