This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
본 연구는 우리나라 중소기업의 인더스트리 4.0의 성숙도, 클러스터링의 지표 요인, 주요 요인이 기업의 자체 평가에 미치는 영향을 알아보기 위해 클러스터링 분석을 수행하였다. 80개의 국내 중소기업을 4가지 범주로 분류하면 프로세스, 기술 및 조직 간에 유의미한 양의 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 성숙도 모델에 따라 테스트된 80개 기업의 대다수는 아직 미성숙하거나 부분적으로 성숙한 것으로 보이며 인더스트리 4.0과 관련된 혁신 전략의 많은 개선과 재평가가 필요한 것으로 나타났다. 마지막으로, 싱가포르 스마트 산업 준비 지수는 국내 중소기업에서 자체 평가를 수행하는 데 적합하다는 결론을 도출하였다. 이러한 결론은 실무자와 연구자에게 유용한 성숙도 및 그룹화 지침으로 제공될 수 있다.
Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.
본 연구는 국내 수출 중소 제조기업의 공급사슬지향성과 공급사슬 성과 그리고 수출성과의 관계를 통합적 모형으로 구축하였다. 공급사슬지향성에서 수출성과에 이르는 경로에서 구조적 공급사슬지향성의 매개효과와 고객중심 공급사슬 성과의 매개효과를 포함한 12개의 가설을 212개 기업을 대상으로 실증분석 하였다. 분석결과 전략적 공급사슬지향성은 구조적 공급사슬지향성과 운영중심 공급사슬 성과에 정(+)의 영향을 주었으며, 구조적 공급사슬지향성은 고객중심과 운영중심 공급사슬 성과에 모두 정(+)의 영향을 주었다. 운영중심 공급사슬 성과는 또한 수출성과에 정(+)의 영향을 주었다. 매개효과 분석에서는 구조적 공급사슬지향성이 전략적 공급사슬지향성과 고객중심 공급사슬 성과에 완전매개를 보였다. 더불어 운영중심 공급사슬 성과에는 부분매개 효과가 있었다. 운영중심 공급사슬 성과는 구조적 공급사슬지향성과 고객중심 공급사슬성과에 완전매개 효과를 나타냈다. 본 연구는 구조적 공급사슬지향성의 역할을 탐구한 점에서 이론적 시사점을 제시하였다. 실무적 측면에서는 수출기업의 운영중심 공급사슬 성과 관리의 중요성을 시사점으로 제시하였다. 이론적, 실무적 시사점과 더불어 연구한계와 앞으로 연구방향을 제시하였다.
Purpose - Distribution channels cannot function without cooperation. While evidence suggests channel power plays a fundamental role in fostering successful manufacturer-dealer channel cooperation in Western countries distribution systems, little is known empirically as to how dealers' possession of non-mediated powers influence SME manufacturers' cooperation in Asian developing countries. Research design, data, methodology - Drawing upon the extant distribution channels literatures; this study conceptualizes a model and examines the effects of dealer's non-mediated powers on manufacturing SME firms, as well as the mediating influence of trust, relationship satisfaction and commitment. A survey of 400 manufacturing SMEs in Taiwan empirically supports the proposed hypothesis. Results - The model is acceptable in terms of overall goodness of fit. Acceptable model fit are indicated by χ2/(df): 2.35, GFI≧.90; RMSEA values≦ .08; IFI, TLI and CFI values≧.90. Our results indicate that, GFI (0.910), IFI (0.937), TLI (0.903), CFI (0.936), and RMSEA (0.079) and therefore, achieved the suggested thresholds. Conclusions - The results of this study have some managerial implications for managers in the dealer's firms. The overall implication from the findings is that managers can utilize expert, referent and traditional legitimate powers to attain channel cooperation with manufacturing SMEs in addition to garnering their trust, relationship satisfaction and commitment.
The smart factory is an important system that can reduce defects, maximize productivity, and respond to customer needs, from the labor-intensive era of traditional small and medium-sized manufacturing companies through the automation era to CPS using ICT. However, small and medium-sized manufacturers often fall short of the basic stage due to economic and environmental constraints, and there are many companies that do not even recognize the concept of a smart factory. In this situation, to expand the smart factory of small and medium-sized enterprises, the project to support the establishment of a smart factory for the win-win between large and small enterprises. The win-win smart factory construction support project provides a customized differentiation program support project according to the size and level of the company for all domestic manufacturing SMEs regardless of whether or not they are dealing with Samsung. In this study, we analyze the construction status and introduction performance of companies participating in the win-win smart factory support project to find out whether they have been helpful in management and to find efficient ways to improve support policies, and to suggest the direction of continuous support projects to improve the manufacturing competitiveness of SMEs in the future.
본 논문은 현재 중소기업을 대상으로 추진 중인 스마트공장 보급·확산사업의 현황을 진단하고, 중소기업 관점에서 중소기업 제조 혁신을 위한 발전 방향을 모색한다. 본 논문의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 스마트공장 보급·확산사업은 추가적인 시장 창출과 공급망 개선을 전제로 추진되어야 한다. 둘째, 스마트공장 보급·확산사업은 "생산·공정"의 효율화를 넘어 "R&D"나 "판로"와 연계되는 새로운 사업을 창출하는 것을 지향해야 한다. 셋째, 공정기술이 기업 경쟁력으로 직결될 수 있는 분야를 중심으로 스마트공장 구축을 우선 지원할 필요가 있다. 본 논문에서는 미국의 제조혁신연구소(Manufacturing Innovation Institute)의 사례를 참조하고, Pisano and Shih (2012)의 제품·프로세스 혁신 프레임워크를 사용하여 다음 네 가지 정책과제를 제시한다. 첫째, 스마트공장 추진 전략을 양적 확산 위주에서 질적 고도화로 전환한다. 둘째, 각 업종별로 중견·중소기업 중심의 공통기술개발과 표준화된 데이터 교환 및 업무교류 시스템 구축, 납품업체 중심의 조달시스템 운영 등을 추진한다. 셋째, 신기술·신사업 모델의 구현을 위해 기존 중소기업과 창업·벤처기업과의 제휴 및 협업, M&A를 장려한다. 넷째, 스마트공장의 세부 항목을 지수화하여 스마트공장 보급 전략의 적절성과 정책 지원의 문제점을 신속히 파악하고 보완한다.
포항시는 철강업 등의 일부 제조업에 영향을 크게 받는 우리나라의 대표적인 기업도시이다. 이러한 대기업 중심 기업도시의 모델은 우리나라 제조업 발전의 중요한 바로미터가 되어 왔다. 하지만 최근 경기침체와 위기가 확대되고 있는 상황에서 제조 한계 극복의 방안으로 논의되고 있는 보급 상황과 방향에 대한 포항 차원의 논의를 진행해 보고자 한다. 본 연구를 통해 첫째 현재의 스마트 공장 구축의 현황과 포항지역의 산업적 여건 그리고 추진 분야에 대한 검토 두 번째, 지역 기업들의 설문 자료를 통해 산업구조 고도화와 효율성을 위한 함의점과 차세대 생산혁명에 대비한 지역차원의 준비와 산업적 측면에서의 변화를 준비하고자 한다. 이러한 현황 분석과 기업 조사를 통해 다음과 같은 포항 지역 스마트공장 지원의 정책 대안을 새롭게 제시하고자 한다. 첫째, 포항시가 경북도 등 광역지자체와 협력하여 지역 특화형 스마트공장 지원 플랜을 구축할 필요가 있다. 둘째, 포항시 기업협의체, 업종별 협동조합 등 기업 중간조직이 업종별 특성에 맞는 스마트공장을 업계 자발적으로 개발하고 이를 보급하는 방식으로 전환할 필요가 있다. 셋째, 스마트공장 보급에서 가장 중요한 행위자는 스마트공장 IT 솔루션 공급사로 지역 중소기업간 연계 및 협력 강화가 중요하다. 현재의 포항 지역의 산업특성상 대기업과의 협력을 통한 공급가치사슬을 고려한 스마트공장 지원 프로그램의 마련이 구체화되어야 한다.
This Study intends to find the impact of industry type on the relationship between Electronic Commerce(EC) implementation and performance. For this purpose, empirical study of domestic small and medium enterprises(SMEs) is carried out to test the relationship between EC implementation and EC performance and the moderating effect of industry type on the relationship between them. Previous empirical studies on EC mostly focused on the adoption of EC by business firms, and also have been carried out with the data from big enterprises. More often than not, the results obtained from the large business firms are used to provide the guidelines for SMEs. SMEs are, however, different from large business firms in many aspects, and need to be studied on their own. Empirical test shows that there are differences between manufacturing industry and service industry in utilizing EC and in achieving EC performance. The results of data analysis indicate that the industry type of SMEs is moderating the relationship between EC implementation variables(EC type, EC strategy, EC formality and EC character) and EC performance variables(EC utilization, EC satisfaction and EC usefulness).
Five years have passed since the introduction of the smart factory amid the new opportunities for growth and job creation in relation to domestic manufacturing companies. Nevertheless, there is a lack of analysis on SMEs introduction smart factories. This study empirically analyzed the effects on the introduction of smart factories of domestic metal processing SMEs by distinguishing the characteristics of enterprises In this study, 103 companies which introduced smart factories and another 106 companies which did not introduce them were sampled. The Introduction of the Smart Factory was analyzed by four categories such as the Company characteristics (R&D capability, product production capability, organizational change), entrepreneur characteristics (risk sensitivity), relational characteristics (trust, dependence, cooperation, Influence), and structural characteristics (competition). As a result of the research, we found out product production capacity, risk sensitivity, trust and cooperation, Influence, and competition are statistically significant in the introduction of smart factory. But competition was characterized by a negative (-) sign opposite to the hypothesis. This study is meaningful in that the scope of the analysis has been expanded by analyzing whether smart factory was introduced or not considering the characteristics of the company. And there should be continuous research on its utilization as well as the introduction of smart factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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