스마트팩토리 데이터 스토리텔링 유형이 사용자 의사결정에 미치는 영향 - 업무 환경별 비교를 중심으로 -
The Effects of Data Storytelling Patterns in Smart Factories on User Decision-Making - Focusing on Differences by Work Context -
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초록
연구배경 스마트팩토리는 ICT와 제조 기술이 융합된 시스템으로, 실시간 데이터 분석을 통해 생산성과 품질 향상을 추구한다. 이 과정에서 데이터의 구조화와 시각화는 사용자 의사결정에 중요한 영향을 미친다. 특히 다양한 역할의 사용자가 동일한 정보를 해석해야 하는 환경에서는, 사용자 맥락을 고려한 스토리텔링 기반 시각화 설계가 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 데이터 스토리텔링 정보 패턴이 사용자 의사결정에 미치는 영향을, 업무 환경에 따른 조절효과가 있는지 연구한다. 연구방법 독립변인은 MES(제조실행시스템)의 계층적 정보구조를 활용한 공정과 설비 단위 간 양방향 데이터 흐름에 초점을 맞춰, 데이터 스토리텔링 패턴을 ‘계층적 탐색형’과 ‘계층적 집계형’으로 설계하였다. 조절변인은 IT/OT 융합 시대에 따른 사용자 업무 특징을 고려하여, 업무 환경을 ‘사무 중심 환경’과 ‘현장 중심 환경’으로 구분하였다. 이를 사용자 의사결정(정보의 품질, 기능적 품질)에 대해 혼합설계 분산분석(Mixed-design ANOVA)으로 검증하였다. 연구결과 데이터 스토리텔링 정보 패턴(계층적 탐색형, 계층적 집계형)과 사용자 업무 환경(사무 중심 환경, 현장 중심 환경)에 따라 정보의 품질(p<.001)과 기능적 품질(p<.001)에 유의한 차이가 있어 가설이 채택되었다. 특히, 상호작용 효과는 각각 65.6%와 69.5%로 매운 큰 효과 크기가 작용했다. 구체적으로, 사무 중심 환경 사용자는 설비에서 공정까지 상향식 불량 상태 및 불량률 데이터 분석을 통해 설비 단위의 문제가 전체 공정 품질에 어떠한 영향을 미치는지 파악하는 계층적 집계형 패턴을 선호하였다. 반면, 현장 중심 환경 사용자는 공정에서 설비까지 하향식 불량률 및 불량 상태 데이터 분석을 통해 상위 공정 이상이 하위 설비에 미치는 영향을 파악하는 계층적 탐색형 패턴을 선호하였다. 결론 본 연구는 스마트팩토리 사용자 업무 환경이라는 맥락에서 데이터 시각화의 스토리텔링 패턴이 사용자 의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 사용자 업무 환경에 따라 정보 흐름 방식이 문제 인식과 실행력에 미치는 영향을 확인하여 데이터 전달 방식의 인터랙션 가이드라인을 제시한 점에서 의의를 지닌다.
Abstract
Background Smart factories are systems that converge ICT and manufacturing technologies to enhance productivity and quality through real-time data analysis. In this context, data structuring and visualization have a significant effect on user decision-making. Especially in an environment where users of various roles need to interpret the same information, storytelling-based visualization design that considers user context is becoming important. This study examines the effect of data storytelling information patterns on user decision -making and whether there is a moderating effect of user's work environment. Methods The independent variable was designed as ‘hierarchical exploratory’ and ‘hierarchical aggregation’ data storytelling patterns, focusing on the two-way data flow between process and equipment units utilizing the hierarchical information structure of MES (Manufacturing Execution System). The moderating variable was divided the work environment into ‘office-centered environment’ and ‘field-centered environment’ in consideration of user work characteristics in the era of IT/OT convergence. The user decision-making (information quality, functional quality) was verified using mixed-design ANOVA. Result The hypothesis was accepted as there were a differences in information quality (p<.001) and functional quality (p<.001) depending on the data storytelling information pattern(hierarchical exploratory, hierarchical aggregation) and user work environment(office-centric, field-centric). In particular, the interaction effects had large effect sizes of 65.6% and 69.5%, respectively. Specifically, office-centric users preferred a hierarchical aggregation pattern that analyzed defect condition and defect rate data from the bottom-up, from equipment to process, to understand how equipment-level problems affect overall process quality. On the other hand, field-centric users preferred a hierarchical exploratory pattern, analyzing defect rate and condition data top-down from process to equipment to understand how higher-level process anomalies affect lower-level equipment. Conclusion This study is significant in that it empirically verifies the effect of storytelling patterns in data visualization on user decision-making in the context of smart factory user work environments, and suggests interaction guidelines for data delivery methods by identifying the effect of information flow methods on problem recognition and execution based on user work environments.