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논문KCI 등재

중소기업의 스마트 팩토리 수용 결정 요인에 대한 연구 통합기술수용모형(UTAUT)을 중심으로

A Study on the Determinants of Smart Factories' Acceptance of Small and Medium-Sized Enterprises Focusing on the Unified Technology Acceptance Model(UTAUT)

박찬권|서영복|이용규
한국기업경영학회 (Korean Corporation Management Association)|2020.10|기업경영연구 (Korean Corporation Management Review)|제27권 제5호|pp. 157-182

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4차 산업혁명4th Industrial Revolution스마트 팩토리Smart FactoryUTAUT 모델UTAUT Model제품 및 공급사슬 특성Product and Supply Chain Characteristics
주제분류경영학

초록

본 연구는 우리나라 중소기업들의 스마트 팩토리 관련 기술의 사용의도에 영향을 미칠 수 있는 영향요인들을확장된 UTAUT 모형을 적용하여 규명하는 것이다. 또한 기술 사용의도가 사용행동에 미치는 영향 및 제품 및공급사슬 특성에 따라서 기술 사용 영향요인, 사용의도, 사용행동의 지각 차이를 분석 하는 것이다. 이를 위하여스마트 팩토리 관련 기술을 도입한 97개 업체의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였다. 연구가설의 검정결과성과기대, 사회적 영향, 네트워크 효과는 기술 사용의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 부(-)의유의한 영향을 미친다. 그러나 노력기대와 촉진조건은 정(+)의 영향을 미치지만 유의하지는 않은 것으로 검정되었다. 또한 사용의도는 사용행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 제품 및 공급사슬의특성에 따른 사용의도 영향요인, 사용의도, 사용행동 간의 차이를 분석한 결과 사용의도 영향요인으로서 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 네트워크 효과, 혁신저항, 사용의도에서 유의한 차이가 있으며, 사용행동은 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 검정되었다. 이를 통해 스마트 팩토리 수용 수준 제고를 위한 요인들을명확하게 규명하였으며, 혁신적 제품 제조 및 반응적 공급사슬 구성 기업들을 우선적으로 스마트 팩토리로변화시켜야 한다는 것을 제시한다.

Abstract

This study is to investigate the influence factors that can affect the intention to use the technology of smart factories of Korean SMEs by applying the extended UTAUT model. In addition, it is to analyze the effect of technology use intention on use behavior and the difference in perception of technology use influence factor, intention to use, and use behavior according to product and supply chain characteristics. To this end, analysis was conducted using data from 97 companies that introduced smart factory-related technologies. As a result of testing the research hypothesis, performance expectation, social impact, and network effect had a positive (+) significant effect on technology intention, and innovation resistance had a negative (-) significant effect. However, it was tested that the expectation of effort, promotion conditions, had a positive effect but was not significant. In addition, the intention to use was tested to have a positive (+) effect on usage behavior. As a result of analyzing the difference between use intention influence factors, intention to use, and behavior according to the characteristics of products and supply chains, use intention influence factors such as performance expectation, effort expectation, social impact, promotion conditions, network, innovation resistance, use There was a significant difference in intention, and the use behavior was tested as not showing a significant difference. Through this, the factors for enhancing the acceptance of smart factories have been clearly identified, and it is suggested that innovative products and companies in the responsive supply chain must first be transformed into smart factories.

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