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연관규칙 분석을 활용한 중소기업 스마트공장 성과지표 체계 개선 방안에 관한 연구

Improvement of Smart Factory Performance Indicator System by using association rules of data mining

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4차 산업혁명의 도래에 따라 IT와 AI 기술을 제조업 현장에 접목하여 생산효율성을 극한적으로 상승시키는 제조업혁신이 중요한 국가적 과제로 제기되고 있다. 4차 산업혁명이 제조업 현장에서 실체화된 양태가 바로 스마트공장이며 정부에서도 이에 주목하여 2014년부터 중소기업 스마트공장 보급 정책을 강력하게 추진해 왔다. 그 결과 스마트공장의 양적 확산에서는 일정 수준의 성과를 창출하였다. 그러나 질적 성과 관점에서 중소기업의 스마트공장 활용도는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 본 논문은 중소기업의 효과적인 스마트공장 도입 지원을 위하여 기존의 성과지표 체계를 개선하기 위한 정책적 시사점을 제공하고자 수행되었다. 본 논문은 가설을 제안하고 검증하는 연역적 방법론에 입각한 기존 선행연구들과는 달리 실제 중소기업 스마트공장 지원사업에서 중소기업이 자율적으로 선택한 성과지표 데이터에 기반한 귀납적 접근법을 채택하였다. 그리고 스마트공장의 성과지표 간 잠재되어 있는 패턴을 탐색하기 위하여 데이터마이닝 기법인 연관규칙 분석을 활용하였다. 연구결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 스마트공장을 도입하는 중소기업들은 시간당 생산량 증가와 공정불량률 감소를 가장 중요한 성과로 인식하고 있다. 둘째, 중소기업들이 스마트공장 도입을 위해 빈번하게 선택하는 성과지표 조합을 발견하였다. 셋째, 성과지표 간 네트워크 내 2개 컴포넌트가 발견되었다. 각 컴포넌트는 생산/공정 효율성, 기업경영 성과를 의미한다. 그러나 2개 컴포넌트 간 연결정도는 미약한 것으로 나타났다. 이를 토대로 중소기업의 효과적인 스마트공장 도입을 위한 성과지표 체계 개선방안을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 스마트공장 성과지표 체계를 중소기업에서 주로 사용하는 지표를 중심으로 간결화해야 한다. 둘째, 중소기업들이 스마트공장 도입을 통해 직접적으로 얻을 수 있는 성과지표를 선택하도록 해야 한다. 셋째, 스마트공장 도입 시 중소기업의 성과지표 선택을 의무지표와 선택지표로 이원화할 필요가 있다. 위와 같은 방안을 통해 중소기업의 효과적인 스마트공장 도입을 유도하고 활용도를 높일 수 있다.

Abstract

In the era of economic uncertainties, a number of solutions have been sought to overcome the issues stemming from it. As part of such efforts, core technologies of the 4th Industrial Revolution (4IR), technological innovation capabilities, and the role of small and medium-sized enterprises (SMEs) have been suggested as effective solutions to respond to uncertainties. This study aimed to explore the structural relationship between technological innovation capabilities, productization capabilities, and labor productivity and identify success factors by analyzing using Amos. This study employed various research methods including basic statistical analysis, correlation analysis, confirmatory factor analysis, hypothesis testing, and multiple path analysis. The hypotheses established in the path model were all accepted. In addition, this study confirmed that the mediators, technological intensity and business history, had a significant mediating effect on labor productivity. And the study found that the number of researchers, the number of patent rights, and the level of technology have been identified as the factors contributing to the success of the companies deploying technologies of 4IR, providing policy implications.

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