우리나라는 1960년대 경제개발 시작과 함께 노동집약적인 경공업 위주에서 자본집약적인 중·화학공업으로 전환되면서 대기업 위주의 경제정책이 추진되었고, 이는 산업의 양극화를 초래하며 우리나라 산업의 균형 있는 발전이 이루어지지 않아 대기업에 부품을 생산하고 조달하는 중소기업의 경쟁력 약화가 완제품을 생산하는 대기업의 경쟁력에 영향을 미치는 상황이 되었다.
더구나 국내 제조업은 스마트폰, 3D프린터, 사물인터넷 등 파괴적 기술진보 상시화시대에 직면해 있고, 경쟁의 원천인 제조업의 핵심역량 지속여부가 불투명한 상황에서 경쟁국 대비 혁신노력의 미흡 등으로 현재의 제조역량은 새로운 패러다임 대응이 미흡한 실정이다(대한상공회의소, 2014).
또한 전통적 제조 강국인 미국·독일·일본의 기술·품질경쟁력 측면에서 노동집약으로 고속성장을 일궈온 중국의 가격경쟁력 측면에서 위협을 받으며(김현득 외, 2019), 최근 제조업의 성장동력과 경쟁력을 점진적으로 상실하고 있는 실정이어서, 자본과 자원 등 인프라에서 대기업 대비 상대적으로 열악한 중소기업의 위기는 더욱 심화되어 중소기업의 경쟁력 약화가 완제품을 생산하는 대기업의 경쟁력 하락으로 이어지는 위기에 직면해 있다.
이러한 대내·외 환경요인과 산업 불균형 속에서도 한국경제는 지속적으로 발전을 해 왔지만, 최근 한국경제의 견인차 역할을 수행해 온 제조업이 위기에 직면하게 되었고, 4차 산업혁명 시대의 기하급수적으로 발전하는 기술은 산업현장의 경쟁 패러다임을 빠르게 변화시키면서 제조업 전반에 걸쳐 스마트 팩토리 도입 및 구축을 통한 경쟁력을 확보하려는 움직임이 빠르게 확산되고 있다.특히 산업이 고도화·선진화되어 가면서 나타나는 경제구조의 하나인 조립산업에 있어 생산현장에서 경쟁력의 핵심 키워드로 스마트 팩토리가 전략적 대안으로 제시되면서 우리나라 제조업이 더욱 발전해 나가기 위해서는 제조업에서 축적한 경쟁력을 4차 산업혁명의 핵심기술의 하나인 스마트 팩토리와 접목하여 더 높은 수준의 경쟁력을 발휘해야 하므로(박상범, 2021) 스마트 팩토리 도입과 관련한 연구는 성공적인 도입과 경영성과 도출을 위한 대안을 마련하기 위한 다양한 연구로 확대되고 있다.
이에 본 연구는 조직과 기업차원에서 스마트 팩토리의 신기술과 서비스를 도입·구축하고 경영성과로 이어질 수 있는 전략적 대안을 제시하기 위해 스마트 팩토리를 성공적으로 도입하고 이러한 노력이 경영성과로 이어지도록 하는 핵심요인이 무엇인지 밝히고자 선행연구를 토대로 기술-조직-환경(technology-organization-environment, TOE) 프레임워크를 중심으로 스마트 팩토리 수용의도와 경영성과 간의 영향을 밝히기 위한 연구모형을 설계하였으며, 연구모형을 기초로 가설을 설정하고 실증조사 및 통계분석을 통해 스마트 팩토리를 도입하고 운영중인 제조업 현장에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 스마트 팩토리 수용에 대한 도입의도의 인식과 경영성과를 파악하고, 이러한 실증연구를 통해 얻어진 결과를 토대로 중소기업의 경쟁력을 강화하는 효과적인 스마트 팩토리 구축 및 활용 방안을 제안하고자 한다.
따라서 최근 논의되고 있는 조직 차원에서의 신기술 수용이론의 하나인 TOE 프레임워크 요인 중 기술수용준비성, 최고경영층지원, 흡수역량, 정부지원 등을 독변변수로 채택하고 이러한 신기술 수용요인이 수용의도와 경영성과에 미치는 영향을 검증함으로써, 성공적인 스마트 팩토리 도입을 위한 기술적, 경영적 측면의 요소를 파악하는 학문영역의 확장 가능성을 발견하고, 나아가 기업의 경영환경에 적합한 스마트 팩토리 도입 모델을 구축하는 기초자료를 제공하고자 한다.
선행연구를 토대로 설문지 제작 및 설문조사를 거쳐 통계프로그램 IBM SPSS Statistics 20.0과 Smart-PLS 3.0을 사용하여 통계적 분석을 수행하였으며, 연구목적을 달성하기 위해 수행한 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 가설 1.“기술-조직-환경요인은 지속사용의도요인에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.”의 분석결과 4개의 세부가설 중 3개의 가설(최고경영층지원, 흡수역량, 정부지원)이 채택되었으나 기술수용준비성은 지속사용의도에 영향을 미치지 못하였다. 신기술 도입 시 최고경영층지원과 흡수역량이 클수록 스마트 팩토리 지속사용의도가 증가하는 것이 일반적이다. 물론 중소기업의 경우 자본과 인력이 부족하기 때문에 스마트 팩토리 구축을 위해서 정부지원은 불가피하다. 결국, 스마트 팩토리 기술과 시스템을 성공적으로 조직 내에 정착시키기 위해서는 기존 기술과 융합 가능성을 극대화하기 위한 조직 내부의 스킬이나 지식 등 흡수역량을 향상시키고, 최고경영자의 관심과 지원을 통한 전문인력 확보나 시스템 결합과 활용을 위한 기반을 마련해야 한다.
둘째, 가설 2.“기술-조직-환경요인은 도입성과요인에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.”의 분석결과 흡수역량은 채택되었으나 기술수용준비성과 최고경영층지원 그리고 정부지원은 기각되었다. 스마트 팩토리의 지속사용의도에는 최고경영층지원, 흡수역량, 정부지원 등 다양한 요인이 영향을 미치지만, 도입 후 성과로 이어지기 위해서는 무엇보다 조직 구성원이 새로운 지식과 기술을 확보하기 위한 지속적인 학습노력과 전문성 강화를 위한 장기적인 학습체계를 구축하고 이를 적극적으로 활용해 새로운 가치를 창출하려는 흡수역량이 반드시 필요하다.
셋째, 가설 3. “사용의도요인은 도입성과요인에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.”의 분석결과 경로계수 = 0.336, t-value = 3.123, p-value = 0.002로 나타나 99% 수준에서 유의미한 것으로 나타나 채택되었고, 전략적성과의 R2 = 0.287로 나타나 약 28.7%의 설명력이 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 기업 내 조직원들이 현재 사용하고 있는 스마트 팩토리에 대한 만족도나 지속적인 사용의지 등이 경영성과로 이어지는지에 대한 연구 결과 수용의도와 만족도가 높을수록 근무환경에 대한 개선, 고객에 대한 응대, 클레임 감소 등과 같이 기업의 전략적성과가 향상된다는 것을 알 수 있다.
넷째, TOE요인과 수용의도와의 관계, TOE요인과 경영성과요인의 관계에서 수용의도의 매개역할에 대한 검증에서는 완전모형의 R2이 0.208, 감소모형의 R2은 0.166으로 나타났다. 두 모형의 R2 값을 바탕으로 f2 값을 산출하면 0.204로 수용의도의 매개효과는 중상의 효과가 도출되었고, 가설 4의 세부적인 가설을 검증하기 위해 Sobel test를 수행한 결과, 기술수용준비성(가설 4-1)과 최고경영층지원(가설 4-2)과의 관계에서 수용의도의 매개효과는 기각되었으나 흡수역량과 전략적성과(가설4-3)와 정부지원과 수용의도의 관계(가설4-4)에서 수용의도의 매개효과는 Sobel 검증 값은 각각 1.970, 2.757으로 1.96보다 높은 값으로 나타나 채택되었다.
다섯째, TOE요인이 수용의도에 미치는 영향에 있어서 스마트 팩토리의 구축수준(기초수준집단 : n=116, 중간수준집단 : m=47)의 조절효과 검증을 위해 두 집단의 경로계수의 차이를 검증하였으며, 구축수준에 따른 조절효과는 집단 간 경로계수 차이에서 유의미한 차이가 검증되지 않았고, 또한 추가적으로 본 연구모형의 다른 경로에서도 유의미한 차이가 확보되지 않았다. 이러한 결과는 국내 중소기업의 스마트 팩토리 구축수준은 대부분 기초수준에 있고, 일부 중소기업과 중견기업이 중간수준 1에 해당하는 수준에 머물러 있는데, 두 집단에 해당하는 대부분의 중소기업은 도입이나 고도화 단계에 있어서 자발적이기 보다는 정부지원에 크게 의존하고 있거나 신기술을 수용하는 역량이 부족해 두 집단 간 큰 차이가 없다고 추정된다. 즉 정부의 지원을 통해서만 혁신을 추진하는 것은 한계가 있으므로 스마트 팩토리 도입 후 자발적이고 적극적인 태도로 현재 사용하고 있는 스마트 팩토리를 지속적인 사용 및 고도화 하려는 계획을 수립하고, 스마트 팩토리에 대한 전담부서와 전문인력 양성과 스마트 팩토리에 대한 교육 및 훈련을 위해 예산을 증액하는 등 다양한 노력이 필요하다.
그러므로 국내 제조업이 겪고 있는 고용난, 기술의 발전, 고객요구의 증대 등 혁신역량 개발 등에 대한 대응전략으로서 스마트 팩토리의 필요성이 강조되는 상황에서 경쟁국에 비해 출발은 늦었지만, 기업환경을 고려한 스마트 팩토리의 전략적 추진은 혁신기술을 활용하고 고도화하는데 필요한 정보를 활용할 필요가 있다.
따라서 스마트 팩토리 확산을 목적으로 조성된 정부지원자금에 의존해 기본적인 데이터 인프라를 구축하기 시작하는 대부분의 중소기업들은 스마트 팩토리의 필요성에 대해서는 충분히 공감하고 있지만 적극적인 추진 결정을 내리지 못한 기업, 그리고 도입 및 추진 필요성에 대한 공감대가 형성되고 추진계획을 수립하는 의사결정은 내렸으나 어떻게 추진해야 하는지에 대한 준비나 대응에 대한 방향성이 명확하지 않은 중소기업 등이 기업실정에 부합한 스마트 팩토리 도입 및 구축 운영에 필요한 기초자료를 제공하게 될 것이다. 뿐만 아니라 경쟁력 있는 ICT 역량 및 높은 수준의 제조기술을 기반으로 자사 공장 및 공정에 최적화된 스마트화 방안을 스스로 개발할 수 있는 기회를 제공함으로써 성공적인 스마트 팩토리 도입 및 활용이 경영성과로 이어질 수 있는 의미 있는 자료와 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

With the beginning of economic development in the 1960s, Korea shifted from labor-intensive light industry to capital-intensive heavy and chemical industries, and economic policies focused on large corporations were promoted. This leads to polarization of the industry, and the balanced development of the Korean industry has not been achieved, and the weakening of the competitiveness of small and medium-sized enterprises that produce and procure parts for large corporations affects the competitiveness of large enterprises that produce finished products.
The domestic manufacturing industry is facing an era of destructive technological advances such as smartphones, 3D printers, and the Internet of Things. In a situation where it is unclear whether the core competency of the manufacturing industry, which is the source of competition, will continue, the current manufacturing capability is insufficient to respond to a new paradigm due to insufficient innovation efforts compared to competing countries(Korea Chamber of Commerce and Industry, 2014).
It is threatened by the technology and quality competitiveness of the traditional manufacturing powerhouses such as the United States, Germany, and Japan, and the price competitiveness of China, which has achieved rapid growth due to labor-intensive labor (Kim Hyun-deuk et al., 2019). Recently, the growth engine and competitiveness of the manufacturing industry are gradually being lost. The crisis of SMEs, which are relatively inferior to large corporations in infrastructure such as capital and resources, is deepening. We are facing a crisis in which the weakening competitiveness of SMEs leads to a decline in the competitiveness of large companies that produce finished products.
Despite internal and external environmental factors and industrial imbalance, the Korean economy has continued to develop. However, the manufacturing industry, which has served as the driving force of the Korean economy, is facing a crisis. The exponentially developing technology in the era of the 4th Industrial Revolution is rapidly changing the competitive paradigm of the industrial field, and the movement to secure competitiveness through the introduction and establishment of smart factories is rapidly spreading throughout the manufacturing industry.
In particular, in the assembly industry, which is one of the economic structures that appear as the industry advances and advances, the smart factory is presented as a strategic alternative as a key keyword for competitiveness in the production field. In order for Korea's manufacturing industry to develop further, it is necessary to demonstrate a higher level of competitiveness by combining the competitiveness accumulated in the manufacturing industry with the smart factory, one of the core technologies of the 4th Industrial Revolution. (Park Sang-beom, 2021). Research related to the introduction of smart factories is expanding into various studies to prepare alternatives for successful introduction and management performance.
This study is to present a strategic alternative that can introduce and build new technologies and services of smart factories at the organizational and corporate level and lead to business performance. We would like to reveal what are the key factors that successfully introduce smart factories and allow these efforts to lead to business performance. Based on previous studies, a research model was designed to reveal the influence between smart factory acceptance intention and management performance, focusing on the technology-organization-environment (TOE) framework. Hypotheses were established based on the research model, smart factories were introduced through empirical investigations and statistical analysis, and research on manufacturing sites in operation was conducted. In addition, recognition of the introduction intention for smart factory acceptance and management performance were identified. Based on the results obtained through this empirical study, we would like to propose an effective smart factory construction and utilization plan that strengthens the competitiveness of SMEs.
Therefore, among the TOE framework factors, which are one of the recently discussed new technology acceptance theories at the organizational level, technology acceptance readiness, top management support, absorption capacity, and government support were selected as independent variables. By verifying the influence of these new technology acceptance factors on the acceptance intention and management performance, we seek to discover the possibility of expanding the academic area to identify the elements of the technical and managerial aspects for successful smart factory introduction. Furthermore, it aims to provide basic data for building a smart factory introduction model suitable for the business environment of the company.
Statistical analysis was performed using the statistical programs IBM SPSS Statistics 20.0 and Smart-PLS 3.0 through the creation of questionnaires and surveys based on previous studies. The results of the empirical analysis conducted to achieve the purpose of the study are summarized as follows.
First, hypothesis 1. “Technology-organizational-environmental factors will have a positive (+) effect on the factor of intention to continue using.” As a result of the analysis, 3 hypotheses out of 4 detailed hypotheses (top management support, absorption capacity, government support) was adopted, but readiness for technology acceptance did not affect the intention to continue using. In general, the intention to continue using smart factories increases as the top management support and absorption capacity increase when new technologies are introduced. Of course, in the case of SMEs, government support is inevitable for building smart factories because they lack capital and manpower. In the end, in order to successfully settle smart factory technology and systems within an organization, it is necessary to improve absorption capabilities such as skills and knowledge within the organization to maximize the possibility of convergence with existing technologies. With the interest and support of the CEO, it is necessary to prepare the basis for securing professional manpower or combining and utilizing the system.
Second, Hypothesis 2. As a result of the analysis that “technology-organizational-environmental factors will have a positive (+) effect on introduction performance factors,” absorption capacity was adopted, but technology acceptance readiness, top management support, and government support were rejected. Various factors such as top management support, absorption capacity, and government support affect the intention to continue using smart factories. However, in order to lead to performance after introduction, absorption capacity is essential for organizational members to make continuous learning efforts to secure new knowledge and skills, establish a long-term learning system to strengthen expertise, and actively utilize it to create new value.
Third, Hypothesis 3. As a result of the analysis of “The intention to use factor will have a positive (+) effect on the introduction performance factor,” the path coefficient = 0.336, t-value = 3.123, and p-value = 0.002, which is 99% level. was found to be significant and was adopted. R2 = 0.287 of strategic performance was found to have an explanatory power of about 28.7%. These results appear as a study on whether the satisfaction or willingness to continue using the smart factory currently used by members of the company leads to business performance. As a result of the study, it can be seen that the higher the acceptance intention and satisfaction, the better the strategic performance of the company, such as improvement of the working environment, customer response, and reduction of claims.
Fourth, in the verification of the mediating role of acceptance intention in the relationship between TOE factors and acceptance intention and between TOE factors and management performance factors, R2 of the full model was 0.208 and R2 of the reduced model was 0.166. When the f2 value was calculated based on the R2 values of the two models, the mediating effect of acceptance intention was 0.204, and the medium effect was derived. As a result of conducting the Sobel test to verify the detailed hypotheses of Hypothesis 4, the mediating effect of acceptance intention in the relationship between technology acceptance readiness (Hypothesis 4-1) and top management support (Hypothesis 4-2) was rejected. However, the mediating effect of acceptance intention in the relationship between absorption capacity and strategic performance (Hypothesis 4-3) and government support and acceptance intention (Hypothesis 4-4) was adopted as the Sobel test value was higher than 1.96 at 1.970 and 2.757, respectively.
Fifth, in order to verify the moderating effect of the smart factory construction level (basic level group: n=116, intermediate level group: m=47) in the effect of TOE factors on acceptance intention, the difference in path coefficients between the two groups was verified. Regarding the moderating effect according to the level of construction, no significant difference was verified in the difference in path coefficient between groups. Additionally, no significant differences were found in other pathways of this study model. These results confirm that most of the smart factory construction levels of domestic SMEs are at the basic level, and some SMEs and medium-sized enterprises remain at the intermediate level 1 level. It is estimated that there is no significant difference between the two groups because most SMEs belonging to the two groups rely heavily on government support rather than voluntarily in the introduction or advancement stage or lack the capacity to accept new technologies. In other words, since there is a limit to promoting innovation only through government support, it is necessary to establish a plan to continuously use and advance the currently used smart factory with a voluntary and active attitude after introducing the smart factory. Various efforts are needed, such as increasing the budget for education and training on smart factories, fostering specialized personnel and departments dedicated to smart factories.
Therefore, the need for smart factories is emphasized as a response strategy to the development of innovation capabilities, such as the employment crisis, technological development, and customer demand that the domestic manufacturing industry is experiencing. Although it is a late start compared to its competitors, it is necessary to utilize the information needed to utilize and advance innovative technologies for strategic promotion of smart factories in consideration of the business environment.
Therefore, most SMEs that start to build basic data infrastructure by relying on government subsidies created for the purpose of expanding smart factories fully agree on the necessity of smart factories. However, companies that have not made an active decision to promote, and SMEs that have made a decision to establish a promotion plan based on a consensus on the need for introduction and promotion, but are not clear on how to prepare or respond, It will provide basic data necessary for factory introduction and construction and operation. In addition, by providing an opportunity to develop smartization measures optimized for its own factories and processes based on competitive ICT capabilities and high-level manufacturing technology, successful smart factory introduction and utilization can lead to business performance. and is expected to provide implications.