1. 서 론

4차 산업혁명에 의한 미래산업의 변화에 있어 각국은 제조업의 스마트화가 국가의 제조경쟁력을 좌우하는 중 요한 요소로 제시되고 있다. 독일은 2000년대 후반부터 독일의 제조업 비중이 하락하면서 사회, 경제, 산업문제 에 대응하고자 인더스트리 4.0 제조업 진화전략을 추진하 였다. 독일은 제조업 부가가치가 감소하고 인력의 고령 화, 인건비 증가에 따라 ICT와 산업의 융합을 통해 제조 업의 지능적 자동화를 통하여 4차 산업혁명 시대의 제조 업 강국으로 성장하는 미래 전략을 추진하고 있다[4, 7, 9]. 또한, 중국은 제조업 2025라는 미래 세계 최대 제조업 강국으로 성장하는 전략을 발표하였다. 우리나라 산업부 도 2014년 6월 제조업 3.0 전략을 발표하고 제조업의 스 마트화 추진을 제시하였다[8]. 정부 조직개편 이후 중소 벤처기업부가 스마트공장 보급사업을 산업통상자원부에 서 이관 받아 2018년 12월에는 2022년까지 중소기업을 대상으로 3만 개의 스마트공장을 보급하는 계획을 발표 하고 보급을 추진 중이다[5]. 즉, 스마트공장 보급을 통하 여 한국 제조업의 미래 제조경쟁력을 확보하여 제조업 강 국으로 발전해 가겠다는 계획을 제시하였다. 정부가 추진 하는 스마트공장 보급은 기업들이 고도의 스마트공장으 로 발전하기 위한 단계별 솔루션을 도입하도록 지원하는 것으로 최고 수준의 스마트공장 발전 모델을 지향하는 것 이다. 정부의 스마트공장 보급 대상은 중소기업으로 우리 나라 중소기업의 취약한 제조 시스템을 스마트하게 업그 레이드하기 위한 것이다. 또한, 스마트공장 솔루션의 도 입과 함께 기업이 도입한 솔루션을 얼마나 잘 운영하는지 가 도입의 효과에 중요한 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구는 경북지역 중소기업들의 스마트공장 솔루션의 도입수준과 스마트공장 운영역량이 제조역량과 경영성과 에 얼마나 효과가 있는지를 분석하였다. 이를 바탕으로 지역산업 육성을 위한 정부 지원정책의 방향을 제언하고 자 한다.

2. 선행연구 및 연구방향

국내의 스마트공장 보급은 대기업이 정부와 협력하여 중소기업 상생을 위해 중소기업을 대상으로 보급하는 사 업을 하기도 하지만 주력적인 보급사업은 정부가 주도하 여 중소기업의 스마트 제조화를 위한 사업으로 추진하고 있다. 정부 주도적 형태의 일반적인 중소기업 지원정책 에 대한 중소기업의 경영성과 연구는 다수 이루어졌다. 그러나 정부의 중소기업 스마트공장 지원정책은 2013년 이후 본격적으로 진행되었기에 중소기업 스마트공장에 대한 연구는 사실상 그 역사가 매우 짧다고 할 수 있다. 독일의 인더스트리 4.0은 2011년 ‘하노버 메세’에서 처음 으로 소개되었기 때문에 스마트공장의 관심은 그 이후부 터 시작되었다고 볼 수 있다[2, 16]. Yang and Chang[17] 은 학술지 초록 분석을 활용한 국내 스마트공장의 연구 트렌드 탐색을 통해서 스마트공장 분야에서는 2012년부 터 ‘스마트’가 주요 키워드로써 등장하기 시작하였고 2014년부터 다양한 키워드들을 통한 ‘스마트’화에 관련 한 연구가 진행되었으며, 2015년을 전후로 스마트공장 관련 비전이 수립되면서 연구의 범위가 한정되기 시작하 였다고 조사하였다. Park[10]은 중소제조업 스마트공장 의 기술 동향을 제시하고 스마트공장 구축확산을 위해 서 맞춤형 지원과 현장지원 및 솔루션 제공 주체의 선정 과 자금조달 등이 실행 우선순위가 되어야 한다고 제시 하였다. Kang and Cho[3]는 스마트공장 구축에 대한 정 부 지원사업의 효과는 일정한 시차가 지난 후 매출과 연 구개발비가 증가하는 것을 확인하고 정부 지원사업이 실 질적인 효과가 있음을 확인하였다. Seo and Gwak[14]은 우리나라 스마트공장은 기초적인 단계의 지원사업이 대 부분이며, 현장에서는 스마트공장의 효율성에 대하여 의 문을 제기하고 스마트공장진행에 따른 성과에 대하여 스 마트공장 도입 2년이 경과한 기업중 상장기업 27개 업체 의 공개된 재무자료를 분석한 결과 당기 순이익과 매출 원가의 비율에 있어서는 큰 효과를 확인할 수 없었으며, 단기적인 효과를 기대하기에는 어려웠다고 제시하였으나 27개의 적은 데이터로 명확한 결과를 얻기 어려웠음을 첨언하였다. Lee and Jang[6]은 이러한 스마트공장의 보 급에 따른 도입기업의 스마트화에 대해서 스마트공장 수 준은 5수준에서 1.5~2.2 수준으로 낮고 구축 이전에 기업 이 스스로 충분한 프로세스 혁신이 필요하다고 하였다. 그러나, Park[11]은 2015년 스마트공장 프로그램을 도입 완료하거나 진행 중인 기업을 대상으로 한 정부의 여론 조사결과로서 사업에 대한 만족도는 81.3%에 이르며 추 가 구축 또는 확대, 도입 의향은 86.5%에 이른다고 제시 하였다. Bae[1]는 스마트공장을 위한 주요 기술적인 요인 이 경영성과에 미치는 영향을 연구하였고 기술적 요인들 에 속하는 제조실행(MES), 품질, 설비보전, SCM/APS 등 이 스마트공장 도입기간이나 기업의 규모에 따라 경영성 과의 재무적이나 비재무적 성과에 어떤 영향을 미칠 것 인지에 대한 연구결과를 제시하였다. 이 연구를 통해 기 술적 요인들은 재무적 비재무적 경영성과에 다른 영향을 미치고 기업규모에 따라서 제조실행과 SCM/APS는 재무 적 비재무적 경영성과에 다른 영향을 미치나 도입기간에 따른 기술적 요인들의 경영성과에 미치는 영향에 대해서 는 아무런 차이가 없다고 제시하였다. 정부가 스마트공 장 성과를 분석한 보고서에서는 2017년까지 스마트공장 을 도입한 5,003개의 기업데이터를 분석하여 스마트공장 관련 기업규모별, 솔루션별, 업종별, 구축수준별 공정개 선 성과와 경영개선 성과를 분석 발표하여 기업규모가 작을수록 공정개선 성과와 경영개선 성과가 높게 나타나 는 것으로 제시하였다[15].

정부가 중소기업의 미래 경쟁력 확보를 위해 적극적 으로 추진하고 있는 스마트공장 보급사업의 사업성과와 효과를 분석한 일부 선행연구와 관련한 보고서가 있었지 만 본 연구에서는 스마트공장의 효과에 영향을 줄 수 있 는 세부 요인으로 스마트공장 도입수준과 본 연구에서 가장 의미 있게 제시하고자 하는 변수로 기업의 내부 운 영역량에 따른 경영성과를 분석하고 스마트공장이 기업 의 제조역량에 영향을 미치는 단계를 거쳐 기업의 경영 성과에 영향을 미치는 세부요인을 분석하여 정부의 스마 트공장 보급사업의 효과를 향상할 수 있는 정책적 방안 을 제안하고자 한다.

3. 분석방법 및 가설설정

3.1 변수와 조작적 정의

3.1.1 스마트공장 도입 수준

스마트공장은 명확히 표준화되거나 일반화된 정의는 없지만 디지털화된 데이터가 공장 내외로 네트워크를 통 하여 연결된 사물인터넷 기반의 제조 생태계 또는 사물 인터넷 기반으로 밸류 체인의 모든 과정에 공장 안밖의 모든 요소가 연계되어 공장의 모든 단계를 자동화, 디지 털화된 공장 등 다양한 관점에서 정의되고 있다. 우리 정 부의 스마트공장 정의는 제품의 기획․설계․생산․유 통․판매 등 전 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소비용과 가장 효율적으로 고객 맞춤형 제품을 제조 공급하는 미 래의 지능형 공장이다.

정부가 추진하는 스마트공장 보급은 기업이 이러한 고 도화된 지능형 공장으로 진화하기 위해 기업의 제조설비와 현장관리를 위한 데이터를 디지털화하고 네트웍으로 연결 하여 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 하기 위 한 운영 플랫폼과 시스템을 갖추도록 지원하는 것이다. 정 부는 스마트공장 보급 기준을 <Table 1>과 같이 기초 단계 부터 고도화까지 스마트공장 도입수준을 정의하여 분류하 고 있다[7]. 이러한 정부의 스마트공장 도입수준으로 보면 중소기업들이 도입한 스마트공장단계는 대부분 기초 단계 에 있다. 스마트공장 도입수준은 다양한 관점에서 정의될 수 있지만 본 연구에서는 기업의 스마트공장 도입수준의 분별력을 높이기 위해 스마트공장 솔루션 도입 수, 솔루션 적용 공정 수, 스마트공장 구축 비용 등을 본 연구의 측정 변수에 포함시켜 기초 단계에 있는 중소기업을 더 세분화 하여 스마트공장 솔루션의 도입수준별 제조역량 및 경영성 과에 미치는 영향을 분석하는 모형을 제시하였다. 본 연구 에서 제시하는 변수 중 스마트공장 솔루션은 정부의 스마 트공장 보급사업의 지원내용에 설명된 내용과 같이 아래와 같이 정의된다[12, 13]. 정부가 보급하는 스마트공장 솔루 션은 중소기업의 상황을 고려하여 첫째, 기업 운영시스템 으로 주로 ERP(Enterprise Resources Plan), MES(Manufacturing Execution System), PLM(Products Lifetime Management), QMS(Quality Management System), POP(Point of Production), CAD/CAM (Computer Aided Design/Computer Aided Manufacture) 등이며, 둘째는 IoT가 연결된 설비 및 공정 자동화, 셋째는 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 적용한 공정이나 제조라인 분석 등을 주요 솔루션으로 보급하고 있다. 따라서, 스마트공장 솔루션을 도입하는 기업들은 이 러한 솔루션을 얼마나 많이 적용하는가가 기업의 도입수준 에 영향을 준다고 할 수 있다.

3.1.2 스마트공장 운영역량

스마트공장을 도입하는 기업들이 도입한 솔루션을 최 적의 상태로 운영하기 위해서는 기업의 운영역량이 무엇 보다 중요하다. 스마트공장 솔루션 도입에 따른 기업 내 부 운영역량을 확보하지 않으면 도입한 솔루션의 운영 효과를 기대하기 어렵다.

스마트공장 운영역량은 도입한 솔루션을 전문성을 가 진 담당자가 최적의 운영이 되도록 주기적인 관리와 보 완을 해나갈 수 있는 기업 운영역량으로서 아직까지 스 마트공장 운영역량에 대한 선행연구가 부족하여 본 연구 에서는 기업의 운영역량을 측정하기 위하여 스마트공장 솔루션을 운영하는 기본 항목으로 변수를 선정하여 제시 하였다. 따라서 측정변수로서 스마트공장 솔루션을 전담 해서 운영하는 전담자 수, 전담자의 기술 경력, 스마트공 장 운영에 관련한 전문교육 수료자 수, 솔루션의 활용성, 스마트공장의 운영을 지속적으로 모니터링하고 개선해 가는 운영회의 실시 주기 등을 스마트공장 운영역량의 측정변수로 설정하였다.

3.1.3 제조 역량

본 연구에서는 기업의 제조 역량을 측정하는 전통적인 지표와 스마트공장 도입으로 추가되는 지표로 구성하였다. 중소기업의 제조 활동에서 제조 역량을 분석하고 평가하는 지표들로서 품질, 생산성, 원가 절감 등의 제조효율 개선, 수주에서 출하까지의 리드 타임(Lead Time), 재고금액 감 축 효과를 선정하여 분석하였다. 스마트공장 도입으로 인 한 제조 역량을 추가로 측정하기 위해서 제조 데이터 연결 성을 등간척도의 리커트 척도 5로 설문 분석하였다.

3.1.4 경영성과

기업의 경영성과는 일반적으로 재무적인 성과와 비재무 적인 성과로 나타낼 수 있다. 대부분의 선행연구에서는 재 무적인 성과에 대한 측정을 매출액, ROA, ROE, EBIT, EBITA, 영업이익률 등을 사용하고 비재무적인 성과로는 시장지배력 향상, 기술개발력 향상, 고용, 고객만족도, 거래 선 확대 등을 사용한다. 본 연구는 스마트공장 도입에 따른 경영성과 지표로 매출, 손익, 수주량 증가, 거래선 확대를 등간척도의 리커트 척도 5로 설문 분석하였다.

3.2 연구 모형과 가설

본 연구에서는 중소기업의 스마트공장 도입이 기업의 경영성과에 미치는 영향을 연구함에 있어, 스마트공장의 도입수준과 중소기업의 스마트공장 운영역량이 기업의 제 조역량에 유의한 영향을 주는지를 분석하고 기업의 경영 성과에 대한 제조역량의 매개효과를 분석하였다. 독립변 수인 스마트공장 도입수준과 스마트공장 운영역량이 매개 변수인 기업의 제조역량에 주는 영향, 그리고, 매개변수인 기업의 제조역량과 종속변수인 기업의 경영성과간의 영향을 분석하기 위해 <Figure 1>과 같은 연구모형을 설정하였다.

<Figure 1>의 연구 모델을 바탕으로 다음과 같은 가설 을 설정하였다.

4. 실증분석

본 연구를 위하여 2015년부터 스마트공장을 도입한 경북지역의 중소․중견기업들을 대상으로 설문을 배포 입수한 데이터를 활용하였다. 설문을 배포한 기업은 총 550개이나 설문에 응하여 회신한 기업은 154개였다. 조 사된 154개 업체들의 업종별 분포를 보면 기계·금속이 39.0%, 전기․전자가 17.5%, 화학 분야가 14.3%, 식품· 음료가 4.5% 순으로 나타났으며, 회사의 매출 규모는 년 100억 원 이하가 43.5%, 300억 원 이하가 29.9%, 500억 원 이하가 11.0%, 1,000억 원 이하가 5.8%, 1,000억 원 이상이 8.4%였다. 스마트공장 도입경과 연수는 1년 이하 가 19.5%, 2년 이하 25.3%, 3년 이하 33.1%, 4년 이하 14.3%, 4년 이상 5.8%로 나타났다.

4.1 신뢰도 및 타당성 분석

본 연구를 위해 설정한 각 요인을 측정하기 위한 설문 의 검증을 위하여 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였 다. 먼저, 제조역량의 측정변수와 제조역량의 영향성을 검증하기 위해 스마트공장 도입수준과 스마트공장의 운 영역량으로 구분하고 각각의 측정변수에 대해 SPSS를 활용하여 요인 분석과 신뢰도 분석을 하였고 그 결과를 <Table 2>과 같이 정리하였다.

요인 분석은 탐색적 요인 분석에서 주성분법과 베리 멕스법을 적용하였고, 신뢰도 분석을 위하여 크론바흐 (Cronbach) 알파(α)값을 산출하여 요인별 타당성을 검정 하였다. 탐색적 요인 분석에 요인적재량을 단순하게 하 기 위해서 베리맥스법을 사용하고 요인 적재값을 0.4 이 상을 기준으로 사용한 결과 <Table 2>와 같이 KMO 값 이 0.880으로 0.6 이상이고 Bartlett의 구형성 검정의 유 의확률이 0.000으로 P < 0.01로 유의하여 적합한 것으로 나타났다. 또한, 총 4개 항의 총 누적분산은 64.855%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다.

4.2 연구 구조모형의 분석결과

본 연구에서 설정한 연구 모형과 가설을 검정하기 위 해 SPSS를 활용하여 상관관계를 분석하고 독립변수인 스마트공장 도입수준과 운영역량과 종속변수인 경영성 과, 그리고 매개변수인 제조역량의 매개 효과를 AMOS 를 활용한 경로 분석을 통하여 검정하였다. 연구 구조모 형의 요인 항목별 상관관계는 <Table 3>과 같이 나타났 으며 변수 간 Pearson 상관계수가 0.255에서 0.738의 분포 를 보이고 있다. 상관계수의 유의확률(양쪽)은 P < 0.01 에서 유의한 것으로 나타났다.

경로분석은 <Figure 2>와 <Table 4>와 같이 나타났다. 첫째, 스마트공장 도입수준이 경영성과에 미치는 영향과 제조역량의 매개효과의 경로분석 결과는 도입수준이 경영 성과에 미치는 영향은 경로계수가 -0.039, 유의확률이 0.447로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 도입수준이 제조역량에 미치는 경로계수는 0.342, 제조역량이 경영성 과에 미치는 경로계수는 0.712이고 유의확률이 0.000으로 모두 유의한 것으로 나타났다.

둘째, 운영역량이 경영성과에 미치는 영향과 제조역량 의 매개효과의 경로분석 결과는 <Table 4>와 같다. 운영 역량이 경영성과에 미치는 영향은 경로계수가 0.048, 유 의확률이 0.511로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러 나 운영역량이 제조역량에 미치는 경로계수는 0.650, 제 조역량이 경영성과에 미치는 경로계수는 0.669이고 P값 의 유의확률이 모두 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로, <Figure 2>와 같이 전체 연구모델로 경로 분석을 한 결과 는 <Table 4>와 같이 도입수준이 제조역량에 미치는 영 향은 경로계수가 0.134, 제조역량이 경영성과 미치는 역 량의 경로계수는 0.681이고 P값의 유의확률이 모두 유의 한 것으로 나타났으나 도입수준이 경영성과에 미치는 영 향의 경로계수는 -0.054이고 유의확률이 0.318로 유의하 지 않은 것으로 나타나 도입수준의 경영성과에 대한 제조 역량의 매개 효과는 완전 매개 효과가 있음을 확인하 였다. 또한, 운영역량이 제조역량에 미치는 영향은 경로 계수가 0.576, 제조역량이 경영성과 미치는 경로계수는 0.681이고 P값의 유의확률이 모두 유의한 것으로 나타났 으나 운영역량이 경영성과에 미치는 직접적인 영향의 경 로계수는 0.070이고 유의확률이 0.360으로 유의하지 않은 것으로 나타나 제조역량의 매개 효과 역시 완전 매개 효 과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 Bootstrap을 활용한 제조역량에 대한 매개효과 분석결과도 도입수준의 경영 성과에 대한 간접효과가 유의미하고(P값 : 0.000), 운영역 량의 경영성과에 간접효과가 유의미하여(P값 : 0.005) 완 전 매개효과가 있는 것으로 나타났다.

4.3 연구 구조모형의 가설검정

SPSS를 활용하여 상관관계를 분석한 결과에서는 스마 트공장의 도입수준과 운영역량과 경영성과의 상관계수 가 0.255와 0.476으로서 상대적으로 낮은 값을 보이고 AMOS를 활용한 연구모델 전체의 경로 분석에서는 유의 확률이 각각 0.318과 0.360로 유의하지 않은 것으로 나타 나 스마트공장의 도입수준과 운영역량이 경영성과에 대 해 미치는 직접적인 영향은 유의하지 않은 것으로 결론 지었다. 그러나, 스마트공장의 도입수준과 운영역량이 제조역량에 미치는 영향과 제조역량이 경영성과에 미치 는 영향은 모두 유의확률이 유의한 것으로 나타나 제조 역량은 완전 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 그러므 로 연구 모델에서 설정한 가설은 분석결과 다음과 같다.

4.4 변수의 측정항목별 영향도 분석

연구 모형의 가설검정 결과에 추가하여 독립변수인 스 마트공장 도입수준 및 운영역량을 측정하는 각각의 측정 항목이 매개변수인 제조역량에 미치는 영향과 제조역량 의 측정항목이 경영성과에 미치는 영향도 분석을 SPSS를 활용한 다중회귀분석을 통하여 실시하였다. 분석결과는 <Table 5>와 같다. 적용공정범위, 솔루션활용성, 데이터 연결성의 세 변수가 유의성이 매우 낮은 측정 항목으로 나타난 것은 설문항목에 대한 판단기준이 불명확한 것이 주요한 원인으로 의심된다. 향후에 설문세부에 대한 개선 이 필요할 것으로 판단된다.

5. 결론 및 시사점

본 연구는 정부의 스마트공장 보급에 따른 도입기업 의 경영성과에 대한 연구에 있어 스마트공장 도입의 세 부 측정변수들과 스마트공장 솔루션을 운영하기 위한 기 업 역량의 세부 측정변수들을 새롭게 제시하고 분석하였 다는 점에서 본 연구의 학문적 시사점이 있다고 본다. 또 한, 본 연구의 실정적인 분석을 통하여 정부가 추진하는 중소기업의 스마트공장 보급사업에 있어 2015년 이후 중 소기업들이 도입한 스마트공장 솔루션 도입과 기업 내부 의 운영역량이 기업의 경영성과에 미치는 영향을 다음과 같이 분석하였다.

첫째, 선행연구에서 스마트공장이 경영성과에 영향을 미치는 것으로 제시되었지만 스마트공장의 도입수준이 경영성과에 직접적인 영향을 미치는지를 확인한 결과 그 영향은 유의하지 않는 것으로 나타났다. 그러나 스마트 공장 도입수준은 기업의 제조역량에 영향을 미치고 있고 제조역량은 경영성과에 영향을 미치는 완전 매개 효과가 있음을 확인하였다. 따라서, 스마트공장 도입수준이 경 영성과에 미치는 영향은 제조역량의 개선을 통하여 개선 된 제조역량이 기업의 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트공장 도입 시 본 연구에서 조사한 세부 측정항목 중에서 특히 스마트공장 투자 규모, 솔루션 도 입 수가 기업의 제조역량에 주요한 영향을 미치고 제조 역량을 매개 효과로 경영성과에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

둘째, 본 연구에서 제시된 스마트공장 운영역량이 경 영성과에 직접적인 영향을 미치는지에 대한 분석결과 그 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나, 기업의 제조역량에는 유의미한 영향을 미치고 또 제조역량을 매 개로 하여 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트공장의 운영역량은 스마트공장

도입수준과는 별도로 스마트공장의 도입이 경영성과 에 영향을 미치는 중요한 요소임을 알 수 있다. 운영역량 은 스마트공장의 효과적인 운영을 하기 위한 기업 내부 역량이기 때문에 자체적인 역량을 높이도록 노력해야 한 다. 운영역량의 요소 중에서 특히 스마트공장의 주기적 인 운영상태 확인 관리를 위한 회의체 운영과 운영전담 자 경력이 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

본 연구를 통해서 스마트공장의 도입과 함께 기업 내 부 운영역량이 제조역량에 주요한 영향을 미치는 것을 확인하였고 스마트공장의 도입효과를 높이기 위해서는 기업 내부의 스마트공장 운영역량도 매우 중요한 요소임 을 확인하였다.

따라서, 정부가 추진하는 스마트공장 보급사업의 정책 적 주안점은 첫째, 중소기업들이 스마트공장 도입수준을 높일 수 있도록 스마트공장 솔루션 지원을 중장기적인 계획을 수립하여 지속적으로 적용수준과 적용공정을 확 대하도록 단계별 지원을 확대하는 것이 필요하다. 둘째, 스마트공장 보급 사업과 병행하여 중소기업이 기업 스스 로 스마트공장의 운영성과를 높일 수 있도록 주기적인 운영회의체를 통한 관리가 필요하고 내부 운영역량을 높 일 수 있도록 전담자 운영인력 확보, 전문가 교육 확대 등의 정책적 지원도 필요하다고 본다.

마지막으로, 본 연구의 한계점은 데이터가 경북지역의 스마트공장 도입기업을 대상으로 확보되었기 때문에 지 역이 갖는 한계적 연구의 문제점이 명확하지는 않지만 우리나라 전국 기업의 대표성을 갖는 데이터로서 확신이 부족한 한계가 있다고 볼 수 있다. 또한, 정부의 스마트 공장 보급에 따라 안정적인 운영을 통한 기업의 성과를 얻기 위해서는 중소기업들의 사전 제조현장 혁신활동이 무엇보다도 중요하다고 판단되어 혁신활동 실시에 다른 성과도 본 연구에 포함하고자 하였으나 혁신활동 실시의 측정기준이 명확하지 못하여 이번 연구에서 의미 있는 결과를 얻지 못하였다. 본 연구에 이어 향후 연구는 스마 트공장 도입과 함께 제조현장 혁신활동을 병행하여 수행 할 때 경영성과에 어떻게 영향을 미치는 지에 대해서 연 구하고 본 연구에서 제시하고 있는 가설들에 대한 종단 적 연구(Longitudinal research)를 확대하는 것도 필요하다 고 본다.