[논문]Kano 모델과 잠재적 고객만족개선지수(PCSI)를 활용한 스마트 공장 지원정책의 품질속성 분석

김호성; 지일용

doi:10.15207/jkcs.2020.11.3.009

Kano 모델과 잠재적 고객만족개선지수(PCSI)를 활용한 스마트 공장 지원정책의 품질속성 분석
A Study on the Service Quality of Smart Factory Support Policy Using Kano Model and PCSI 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.3, 2020년, pp.9 - 18

김호성 (한국기술교육대학교 IT융합과학경영학과) , 지일용 (한국기술교육대학교 IT융합과학경영학과)

초록
AI-Helper

최근 4차 산업혁명 이슈가 부상하게 됨에 따라, 정부와 산업계에서는 스마트공장에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 정부에서는 스마트공장에 대한 정책지원을 제공하여 국내 중소·중견기업의 스마트 제조역량 구축을 유도하고 있다. 그러나 이러한 정책적 지원의 효과성이나 기업들의 만족도에 대해서는 거의 알려진 것이 없다. 이에 본 연구에서는 Kano 모델과 고객만족개선지수를 활용하여 스마트공장 지원정책의 요소별 기업들의 만족도를 분석하고 정책지원의 우선순위를 도출하고자 하였다. 연구 결과 총 11개 품질요소 중 8개가 일원적 품질요소, 3개는 매력적 품질요소였다. 또한 자금지원의 우선순위가 가장 높았으며, 외부전문가 파견, 고도화준비 컨설팅, 유지보수 관련 컨설팅 등도 순위가 높았다. 이러한 결과는 기업들이 스마트공장의 도입이나 기초수준 구축 정도의 지원보다는 유지보수와 고도화에 대한 지원을 더 많이 요구하고 있음을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the 4th industrial revolution has been an emerging issue, the government and industry has paid increasing interest to smart factory. The Korean government has made efforts to establish smart manufacturing capabilities of small-to-medium sized firms by providing supports for smart factory. However, the effectiveness of the supports and satisfaction of firms have hardly been analyzed. This study aims to analyze firms' satisfaction by attributes of policy suuports for smart factory and identify priorities for government supports. The results show that 8 out of 11 attributes were one-dimensional and 3 were attractive attributes. Among the 11 attributes, funding support was the top priority. The attributes such as dispatching external experts, consulting for sophistication of smart-factory, and consulting for maintenance and repair were also high priorities. These results imply that firms prefer supports for maintenance and sophistication to adoption or initial establishment of smart factory.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Kano Model (Source[19])
그림 Fig. 2. Timko Evaluation (Source: [23])
표 Table 1. Kano Questionnaire Example
표 Table 2. Kano Quality Evaluation
표 Table 3. Quality Attributes for Analysis
표 Table 4. Number of Firms by Size
표 Table 5. Number of Firms by Category
표 Table 6. Number of Firms by Category
표 Table 7. Kano Result
표 Table 8. PCSI Result
표 Table 9. PCSI Result

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 국내 스마트공장 지원정책의 요소별로 기업들의 만족도 현황을 분석하고 정책지원의 우선순위를 파악하고자 하였다. 이를 위해 스마트제조혁신추진단을 통하여 지원사업에 참여한 기업들을 대상으로 Kano 설문 조사를 실시하여 품질특성을 확인하였으며, 잠재적 고객 만족개선지수(PCSI)를 통해 정책지원의 우선순위를 분석하였다.
본 연구에서는 스마트제조혁신추진단을 통하여 지원 사업에 참여한 기업을 대상으로 Kano 설문조사를 실시하였다. 현재 중소벤처기업부에서 진행 중인 지원사업에 참여 중인 기업 전수에 대해 설문조사를 실시하는 것이 가장 좋을 것이나, 전체 기업에 접근하는 데에는 한계가 있다.
이에 본 연구에서는 국내 스마트 공장 지원정책의 요소별로 기업들의 만족도 현황을 분석하고, 정책지원의 우선순위를 파악해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는, 민간 부문에서 서비스에 대한 고객만족 특성과 우선순위 파악을 위해 자주 사용되는 Kano 모델과 잠재적 고객만족개선지수(PCSI)를 스마트 공장 정책 분야에 적용하고자 한다. 이를 통해 국내 스마트 공장 지원 정책에 대한 시사점을 제공하는 것이 본 연구의 목적이다.
이를 위해 본 연구에서는, 민간 부문에서 서비스에 대한 고객만족 특성과 우선순위 파악을 위해 자주 사용되는 Kano 모델과 잠재적 고객만족개선지수(PCSI)를 스마트 공장 정책 분야에 적용하고자 한다. 이를 통해 국내 스마트 공장 지원 정책에 대한 시사점을 제공하는 것이 본 연구의 목적이다.
이에 본 연구에서는 국내 스마트 공장 지원정책의 요소별로 기업들의 만족도 현황을 분석하고, 정책지원의 우선순위를 파악해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는, 민간 부문에서 서비스에 대한 고객만족 특성과 우선순위 파악을 위해 자주 사용되는 Kano 모델과 잠재적 고객만족개선지수(PCSI)를 스마트 공장 정책 분야에 적용하고자 한다.

제안 방법

설문은 구글 설문지로 작성하여 설문대상 기업들에게 이메일로 배포하였으며, 응답 내용은 구글을 통해 수집·정리하였다.
본 연구는 국내 스마트공장 지원정책의 요소별로 기업들의 만족도 현황을 분석하고 정책지원의 우선순위를 파악하고자 하였다. 이를 위해 스마트제조혁신추진단을 통하여 지원사업에 참여한 기업들을 대상으로 Kano 설문 조사를 실시하여 품질특성을 확인하였으며, 잠재적 고객 만족개선지수(PCSI)를 통해 정책지원의 우선순위를 분석하였다.

대상 데이터

그러나 이러한 성과에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 한계를 지닌다. 우선 전체 설문 대상이 294개, 응답 기업이 56개로, 분석 샘플의 수가 적다. 이는 기술위원 간 기업정보를 공유하는 것이 불가능하여 부득이하게 참여기업 중 연락처 확보가 가능한 294개 기업에 대해서만 설문을 진행하였기 때문이다.
현재 중소벤처기업부에서 진행 중인 지원사업에 참여 중인 기업 전수에 대해 설문조사를 실시하는 것이 가장 좋을 것이나, 전체 기업에 접근하는 데에는 한계가 있다. 지원사업 참여 기술위원별 담당 기업들의 정보를 취합하는 방법이 있으나, 위원 간 기업정보를 공유하는 것이 불가능하여 부득이하게 참여기업 중 연락처 확보가 가능한 294개 기업에 대해서만 설문을 진행하였다.
설문은 구글 설문지로 작성하여 설문대상 기업들에게 이메일로 배포하였으며, 응답 내용은 구글을 통해 수집·정리하였다. 총 294개 기업 가운데 설문에 응답한 기업은 56개로 응답률은 19%이다.

이론/모형

다수의 응답자에 대한 Kano 설문을 종합할 때에는 Timko[23] 계수를 활용한다. Timko 계수는 고객만족 계수(S: Satisfaction)와 고객불만족계수(D: Dissatisfaction)으로 구분되는데, S는 A와 O의 합을 R을 제외한 나머지 4개 요소의 합으로 나누어 계산한다.
잠재적 고객만족 개선지수(PCSI)는 임성욱과 박영택 [24]에 따라, 아래의 방법으로 구한다. 우선 Kano 설문 시에 개별 품질요소별 긍정적 질문과 부정적 질문 이외에 응답자들의 현재 만족도 수준에 대한 질문을 5점 척도로 조사할 수 있도록 포함한다.

성능/효과

PCSI 분석 결과, 자금지원에 대한 현재의 만족도 위치가 가장 미흡한 수준으로 나타났으며, 지원의 우선순위가 가장 높은 것으로 분석되었다. 이외에 외부전문가 파견, 고도화준비 컨설팅, 유지보수 관련 컨설팅 등도 높은 우선순위를 차지하였다.
강창석과 조근태[5]는 스마트 공장 구축을 위한 정부 지원사업의 효과를 성향점수매칭 방법론을 통하여 분석하였다. 그 결과 스마트 공장 지원사업은 어느 정도의 시차를 두고 매출액과 연구개발비에 긍정적 영향을 미침을 확인하였다. 이러한 결과는 정부의 스마트 공장 지원사업이 현장에서 긍정적인 성과를 내고 있으며, 앞으로도 적극 추진할 필요성이 있음을 시사한다.
이상의 결과는 대략적으로 기업들이 스마트공장의 도입이나 기초수준 구축 정도의 지원보다는 스마트공장의 유지보수와 고도화에 대한 지원을 더 많이 요구하고 있음을 시사한다. 따라서 중소·중견기업 생산현장의 스마트화를 유도하기 위한 노력이 필요함은 물론, 실질적인 기업들의 만족도 제고를 위해서는 기구축된 스마트공장을 유지보수하고 고도화하는 데 많은 정책적 지원이 투입되어야 할 필요성이 있다.
1%로, 대부분 스마트공장 추진 프로젝트를 총괄하거나 담당하는 직급에서 응답한 것으로 나타났다. 종합적으로 설문 응답자는 다양한 기업 규모, 업종 등이 포함되어 있으며, 실제 응답자의 직급은 총괄책임 및 담당자에 집중되어 있어, 스마트공장 지원사업에 대한 만족도 평가를 하는 데에 큰 문제가 없을 것으로 판단된다.
Timko 계수를 활용한 Kano 모델 분석 결과는 Table 7에 정리되어 있다. 총 11개 품질요소 가운데 8개가 일원적(O) 요소였으며, 3개가 매력적(A) 요소로 평가되었다.

후속연구

따라서 Kano 모델을 스마트공장 지원정책 분석에 활용하는 데 문제가 없을 것으로 판단된다. 또한 전절의 스마트공장 관련 문헌연구를 통해 확인한 바와 같이, 스마트공장 세부 지원 요소별 기업의 만족도 및 지원 우선순위에 대한 분석이 이루어지지 않은 상황에서, Kano 모델을 적용할 경우 관련 정책 및 지원활동에 대한 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 Kano 모델이 스마트공장 지원정책 분석에 효과적으로 활용 가능함을 확인한 만큼, 향후 더 많은 참여기업에 대한 본격적인 분석을 실시할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서는 11개의 품질요소를 대상으로 분석하였으나, 향후 연구 진행시에는 더욱 다양하고 대표성 있는 품질요소를 도출하여 분석에 활용할 필요도 있다.
이는 기술위원 간 기업정보를 공유하는 것이 불가능하여 부득이하게 참여기업 중 연락처 확보가 가능한 294개 기업에 대해서만 설문을 진행하였기 때문이다. 본 연구에서 Kano 모델이 스마트공장 지원정책 분석에 효과적으로 활용 가능함을 확인한 만큼, 향후 더 많은 참여기업에 대한 본격적인 분석을 실시할 필요가 있다. 또한, 본 연구에서는 11개의 품질요소를 대상으로 분석하였으나, 향후 연구 진행시에는 더욱 다양하고 대표성 있는 품질요소를 도출하여 분석에 활용할 필요도 있다.

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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