Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.41-57
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2023
This paper aims to analyse the factors influencing the implementation of smart factories and their performance after implementation, using the grounded theory analysis method based on interview data. The research subjects were 21 companies that were selected by the Smart Manufacturing Innovation Promotion Group under the SME Technology Information Promotion Agency in 2020-2021 as the best case smart factory implementation companies, and introduced the intermediate stage 1 or above. A total of 87 concepts were generated as a result of the analysis. We were able to classify them into 16 detailed categories, and finally derived six broad categories. These six categories are "motivation for adoption", "adoption context", "adoption level", "technology adoption", "usage effect" and "management effect". As a result of the overall structure analysis, it was found that the adoption level of smart factory is determined by the adoption motivation, the IT technology experience affects the adoption level, the adoption level determines the usage and usage satisfaction, internal and external training affects the usage and usage satisfaction, and the performance or results obtained by the usage and usage are reduced defect rate, improved delivery rate and improved productivity. This study was able to derive detailed variables of environmental factors and technical characteristics that affect the adoption of smart factories, and explore the effects on the usage effects and management effects according to the level of adoption. Through this study, it is possible to suggest the direction of adoption according to the characteristics of SMEs that want to adopt smart factories.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.45-57
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2021
This research explores how the success of smart factory adoption is influenced by firm's dynamic capability. This research describes the underlying processes on how organizations manipulate or adapt organizational elements harmoniously to implement smart factory successfully. Although understanding of these processes is essential to many researchers and practitioners in the field, the information system research literature contains very few examples of this type. The research is conducted in the following sequence: first, the concept of dynamic capability is presented followed by research methodology; and then the analyses of case data are presented followed by discussions and future directions. The results of this research show that the firms with higher dynamic capability adopted smart factory more easily through alignment of various organizational elements.
정보통신(ICT)의 발달은 제조업에 있어 큰 변화를 가져왔으며 제조공정에는 사물인터넷, 증강현실, 빅데이터와 같은 최신 정보기술이 적용되어 스마트공장이라는 이름으로 진화하고 있다. 이에 미국, 독일, 일본 등 선진국들은 전기전자, 자동차, 기계 등의 제조업에서 스마트공장을 활발히 도입함에 따라 기존의 제조기업들의 생산품질을 높이고, 생산 환경은 유연한 체제로 변화시키면서 미래 제조업을 앞당기고 있다. 이러한 변화는 국내 제조업에까지 영향을 미치게 되었으며 대기업 중심으로 스마트공장이 이루어지고 있다. 그러나 중소기업들은 기술적, 재무적 어려움으로 인해 스마트공장을 적극적으로 도입하고 있지 못하다. 이같은 배경 속에서 본 논문은 스마트공장의 표준화가 중소기업들의 스마트공장의 활용에 큰 기여를 할 것으로 전제하고 우리나라 중소기업들의 스마트공장의 표준화 전략 및 확산 방안을 도출하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 이론분석을 통하여 스마트공장의 확산에 영향을 미치는 요소를 기술적 요인, 조직적 요인, 산업적 요인, 정책적 요인으로 도출 분류하고 사례분석을 실시하였다. 실증분석 대상은 우리나라 제조업의 핵심이 되고 있는 뿌리산업이며, 특히 금형분야의 두 기업을 대상으로 실시하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 향후 뿌리산업 중소기업들에게 스마트공장 구축을 위한 표준화 전략 4가지, 즉 국제 표준화, 정부주도 표준화, 기업주도 표준화, 비표준화 추진 등을 도출 및 제안하였다.
Purpose: Korea's construction industry has faced declining productivity and quality issues due to labor-intensive onsite construction and variables like weather, material price fluctuations, and labor shortages. The modular housing industry, introduced in Korea in 2003, offered benefits like reduced construction time and enhanced productivity through offsite manufacturing. However, its adoption remains limited due to high costs, quality concerns, and low consumer acceptance. Research Design, Data, and Methodology: This study explores the feasibility and impact of implementing smart factory technologies in the modular housing industry to overcome these barriers. Using survey data from 179 construction industry experts, the study employs frequency and regression analysis to identify key factors influencing the adoption of modular housing and the effectiveness of smart factories. Findings suggest that government-led educational programs and strong policy support are essential for successful implementation, enhancing productivity, reducing costs, and improving quality. Conclusions: The study emphasizes the need for standardization of modular housing, deregulation of relevant laws, and increased public awareness to stimulate market growth and innovation. Policy recommendations include financial support for modular manufacturers transitioning to smart factories, ensuring stable supply volumes, and promoting the benefits of modular housing to consumers. Integrating smart factory technologies can lead to significant advancements in the modular housing industry, contributing to the sustainable development and modernization of Korea's construction sector.
4차산업혁명의 진전에 따라 스마트 팩토리에 대한 관심이 증대되고 있다. 정부차원에서 중소제조기업의 스마트 팩토리 지원 사업을 시행하고 있다. 이에 본 연구에서는 중소기업의 스마트 팩토리 도입 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 특히 중소기업 CEO 의지, 종업원의 혁신 저항성, 정부지원에 대한 인식이 어떻게 도입의도에 영향을 미치는지에 초점을 두었다. 실증적인 분석을 위해 기술수용이론을 중심으로 중소기업이라는 특성과 스마트 팩토리의 기술적인 요인을 반영하여 연구 모형을 설정하였다. 이렇게 설정된 모형을 바탕으로 실증분석을 위해 중소기업 종사자를 대상으로 설문 조사를 하였다. 본 연구에서는 총 231부의 유효한 데이터를 분석에 활용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 연구 변인으로 도입된 성과기대, 사회적 영향, 기술활용역량, CEO 의지, 종업원의 혁신 저항성 모두 스마트 팩토리 도입 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 특히 종업원의 혁신 저항성은 스마트 팩토리 도입의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 정부지원의 조절효과를 분석하기 위해 정부지원에 대한 기대가 높은 집단과 낮은 집단으로 나누었다. 그 결과 CEO의 의지, 종업원의 혁신 저항성, 사회적 영향이 스마트 팩토리 도입의도에 미치는 영향에 있어서 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면, 성과기대, 기술활용역량이 스마트 팩토리 도입의도에 미치는 영향 관계에서는 유의한 차이가 발견되지 않았다. 이러한 실증 분석 결과를 바탕으로 본 연구가 지니는 학술적인 시사점과 실무적인 시사점을 제시하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.75-95
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2020
Smart Factory is the decisive factor of the Fourth Industrial Revolution and is a key field for national competitiveness. Until now, most smart factory research has focused on policy and technology. In order to spread more technology, it is necessary to study what factors influence the adoption of smart factory technology in the enterprise. Nevertheless, little research has been done. In this study, based on the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), which has been proved through many years of research, I have studied the factors that influence the acceptance of smart factory technology. As a result of research, performance expectancy, social influence, and facilitating conditions of UTAUT model had a positive(+) effect on behavior intention. Their relationship of influence was in the order of performance expectancy (β = .459)> facilitating conditions (β = .212)> social influence (β = .210). However, it was found that the effort expectancy did not affect the behavior intention, and the impact of the newly perceived risk on the behavior intention to use was not confirmed. The main reason is that the acceptance of smart factory technology is not a matter of personal interest but a matter of organizational choice. Trust, on the other hand, was found to be partially mediated between performance expectancy, facilitating conditions, social influence and behavior intention. For many years, many researchers have validated the UTAUT, which has been validated through various empirical studies. It is academically meaningful to begin the study of factors affecting the acceptance of smart factory technology in terms of the UTAUT. In practice, it is necessary to provide SME employees with more information related to the introduction of smart factories, to provide advanced services related to the establishment of smart factories, and to establish a standardized model for each industry.
This study examines the effects of participation purpose, corporate readiness, and acceptance of changes that may occur in the course of expert guidance on the performance of smart factory. For this study, 129 questionnaires obtained from SMEs participating in the Smart Meister support project were used, and SPSS 18.0 and the AMOS 18.0 program were used for statistical processing for empirical analysis of the hypotheses test. It was found that the company's business participation motivation and readiness status had a significant effect on the acceptance and cooperation of changes that occurred during the consulting process. In addition, the acceptance and cooperation of changes within the company had a significant effect on the satisfaction with the Meister support project and the financial performance. Companies participating in the Meister support project need to clarify their motives for participating in the project and make stable corporate readiness in advance. In addition, based on the CEO's support, it is necessary to have a motivational program and to build an organizational culture that can actively accept innovation.
Purpose - The purpose of this study is to examine firm-level attributes related to Korean manufacturing small and medium-sized enterprises' (SMEs') decisions to implement smart factories. Design/methodology/approach - This study uses the provided by the Ministry of SMEs and Startups of Korea and the Korea Federation of SMEs. Manufacturing SMEs' decisions to implement smart factories in 2018-2019 were analyzed using multinomial logit and ordered logit models. Findings - The findings of this study suggest that firms' decisions to implement smart factories were positively related to firm size, R&D intensity, international market scope, and transactional relationships with customers. However, smart factory implementation decisions were not related to firm age and CEO gender. Research implications or Originality - This study illuminates firm-level attributes that may drive organizational innovation in the era of Industry 4.0 and thus contributes to the innovation adoption literature. This study also contributes to growing research on smart factories by analyzing the actual, progressive decisions to implement smart factories, as opposed to perceived intentions to implement them.
본 연구는 우리나라의 중소기업들에 대하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수용 및 사용의 수준을 제고하기 위한 관련 정책의 수립에 도움을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 통합기술수용모델(UTAUT)을 확장하여 기술 수용의도에 영향을 미칠 수 있는 추가적인 영향요인들을 선정하였으며, 이를 실증하는 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 리커트 7점 척도로 구성된 설문지를 작성하였으며, 제조 관련 기업을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 통계처리에 활용된 설문지는 총 136부이다. 가설검정 결과 성과기대와 사회적 영향은 수(사)용의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치지만, 노력기대와 촉진조건은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 확장요인으로서 네트워크 효과, 조직특성은 정(+)의 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 부(-)의 유의한 영향을 미치지만 인지된 위험은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 기업의 규모가 클수록 인지된 위험과 혁신저항의 수준은 낮으며, 이를 제외한 수(사)용의도 영향요인과, 수(사)용의도, 수(사)용행동의 수준은 높은 것으로 검정되었다. 본 연구를 통하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수(사)용에 긍정적, 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명함으로서 제고되어야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인을 제시하였으며, 비교적 기업의 규모가 큰 기업들부터 우선적으로 스마트 팩토리 관련 기술이 수용될 수 있도록 하여야 한다는 연구결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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