Strategies for the successful implementation of smart manufacturing system : an empirical study
저자
발행사항
[Seoul] : Graduate School, Yonsei University, 2019
학위논문사항
학위논문(박사) -- Graduate School, Yonsei University Department of Industrial Engineering 2019.8
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
스마트 제조 시스템의 성공적인 구현 전략에 관한 실증 연구
형태사항
ix, 125장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Heejun Park
UCI식별코드
I804:11046-000000520815
소장기관
최근 제조 산업은 빠르게 변화하는 시장 환경에 대응하고 시장 내에서 지속적인 경쟁력을 유지하기 위하여 최신 IT 기술을 적용한 제조 환경 개선에 주목하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 제조 공정을 자동화하고 관리하는 지능형 스마트 제조 시스템의 구현에 집중하고 있다. 지능형 스마트 제조 시스템은 제조 프로세스에서 다양한 데이터를 수집하는 플랫폼 역할을 수행하며 최근에는 스마트 센싱, 스마트 제어 및 기계학습 기반의 인공지능 기술을 활용하여 제조 프로세스를 직접 수행하고 프로세스 계획을 수정하는 등 보다 적극적인 역할을 수행하고 있다. 현재 제조 환경 내에서 스마트 제조 시스템은 광범위한 범위에서 활용되고 있으며 상당한 시장 규모를 형성 하였음에도 불구하고 시스템의 성공적인 구현과 운영에 영향을 미치는 요인 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현에 영향을 미치는 요인들을 검증하고자 한다.
본 연구 목적의 달성을 위해 STUDY1에서는 IS success model을 기반으로 조직적인 측면과 개인적인 특성을 고려하여 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현을 측정할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다. 구조방정식 연구 모형 검증을 위해 282명 의 설문데이터를 수집하였고 PLS 3.0을 활용하여 분석하였다. STUDY1의 연구 결과, 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현에는 Information quality가 매우 유의미한 영향을 미쳤으며, Information quality는 Information accuracy, completeness and currency에 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 Organizational support도 스마트 제조 시스템에 매우 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
STUDY 1의 분석 결과 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현에는 Organizational support가 가장 큰 t값과 경로계수를 가지는 것으로 파악되었다. STUDY 1의 연구 결과뿐만 아니라 시스템의 구현에 있어서 Organizational support의 중요성은 수많은 선행연구들에 의해 확인되었다. STUDY 2에서는 조직적인 측면을 보다 다차원적으로 분석하여 어떠한 조직의 특성이 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현에 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 이를 위해 어떠한 Organizational culture와 climate가 Organizational commitment to change를 매개로 Out-comes of successful
implementation에 영향을 주는지 파악할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다. 구조방 정식 연구 모형 검증을 위해 218명의 설문데이터를 수집하였고 PLS 3.0을 활용하여 분석하였다. STUDY2의 연구 결과, 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현에는 Organizational climate이 매우 유의미한 영향을 미친다고 판단되었으며, Organizational climate은 Reasonerable work load와 role clarity, emotional exhaustion, personal accomplishment로 구성됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 스마트 제조 시스템의 성공적인 구현을 다양하게 측정할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 의의가 있으며 본 연구의 결과와 분석을 토대로 스마트 제조 시스템 관련 실무자는 향후 구현 계획 및 운영 전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Recently, the manufacturing industry is facing several challenges to cope with various environmental changes in the market. Major manufacturing-based countries are striving to improve the manufacturing environment by adopting the latest IT technology in order to cope with environmental changes and maintain sustainable competitiveness. As part of that effort, they are concentrating on the implementation of an intelligent smart manufacturing system that automates and manages the manufacturing process. However, despite the wide use of such upgraded systems in the manufacturing environment and the significant market size, research on the factors leading to the successful implementation of these systems is very scarce.
Thus, In STUDY 1, factors that affect the successful implementation of the smart manufacturing system, which is developing as an active decision-making tool, are measured by taking into consideration information aspects, system aspects, organizational aspects, and individual characteristics. Based on the 282 samples, this study empirically tests a structural model using PLS 3.0 program for the explanation and prediction of the successful implementation of smart manufacturing system. As a result of STUDY1, it is considered that information quality has a very significant influence on the successful implementation of smart manufacturing system. Information quality is analyzed to be influenced by information accuracy, completeness and currency. Organizational support also has a significant impact on smart manufacturing systems.
The results of STUDY1 presented that the organizational support variable had the largest path coefficient and the largest t-value on the variable of user satisfaction among the all of the considered variables. The importance of organizational support in system implementation is verified not only in STUDY1 but also in many previous studies. Therefore in this STUDY 2, multidimensional organizational analysis was performed to overcome the limitations of previous studies and to derive richer conclusions in the context of this study. Based on the 218 samples, this study empirically tests a structural model using PLS 3.0 program for the explanation and prediction of effect of organizational aspects on the variables regarding outcomes of successful smart manufacturing system implementation.
Based on the findings and discussions, this study makes contributions to research on success implementation of smart manufacturing system. Moreover, practitioners could set the future implementation and management strategies of smart manufacturing system.
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