1. 서 론

2018년 12월 정부는 중소기업 스마트 제조혁신 전략 [20]을 발표하고 2022년까지 스마트공장 3만개 구축을 목 표로 구축비 일부 지원, 설비투자 지원, 운영인력 양성, 대 기업 협업, 전용 펀드 조성 등 다양한 지원 방안을 펼치고 있으며, 이에 힘입어 많은 중소‧중견기업들에서 스마트공 장에 대한 관심과 참여가 해마다 높아지고 있다.

Sung[22]은 중소 제조업체들의 스마트공장에 대한 인지 정도, 진행상태, 필요지원 사항에 대한 설문을 분석한 결 과, 스마트공장 구축에 대한 필요성 및 관련 내용 인지 정 도는 매우 높았으며, 구축 예정 또는 실행단계 정도와 관 련하여서는 구축 계획이 없다는 기업보다 구축예정, 실행 단계, 기구축 등이 더 높은 응답률을 보인 것으로 조사하 였다. 또한, 구축 관련 주요 애로사항으로는 자금문제가 가장 높았으며, 성공적으로 구축하기 위해서는 사전 검토 단계가 가장 중요하다는 결론을 도출하였다.

그러나 많은 중소기업이 획일적인 구축 방법론과 한정 된 성과지표를 기반으로 스마트공장 구축을 추진하다보니 정작 기업 현실에 맞지 않는 방향 설정이나 불필요한 시스 템을 도입하는 실수를 범하는 경우가 많은 것이 현실이다. 특히, 정부지원사업을 통하여 스마트공장을 구축한 경우 이러한 현상은 더욱 두드러지게 나타나며, <Figure 1>에서 나타난 바와 같이 구축 완료 후 시스템 사용을 거의 하지 않는 기업들도 전체 응답 기업의 5분의 1에 달하는 것으로 조사되었다[1].

또한, 스마트공장 기구축 기업에 대한 방문 인터뷰를 통 해 도입 시스템의 활용률 저조 원인을 조사한 결과, ‘구축 솔루션이 현장에서 사용하는 기능과 맞지 않음’, ‘기능 개 선 요구사항에 추가적인 비용 발생’ 등이 거론되었으며, ‘패키지 기능이 너무 많아 활용에 어려움이 가중되고 있 음’ 등의 불만을 표현하기도 하였다.

따라서, 기업의 현실과 환경에 맞는 핵심성과지표(Key Performance Indicator, KPI)를 선정하고, 이를 달성하기 위 하여 필요한 기능 중심의 스마트공장 구축이 가능하게 되 면 불필요한 예산 낭비를 줄일 수 있으며, 구축 이후 시스 템 활용률과 만족도 또한 높아질 수 있을 것으로 기대한다.

이에 본 연구에서는 중소 제조기업이 자사의 상황에 맞 는 스마트공장 도입을 전개할 수 있도록 도움을 주고자 QFD(Quality Function Deployment, 품질기능전개)에 기반 한 스마트공장의 요구기능과 운영성과지표 우선순위 도출 방법 및 절차를 제안하고자 한다.

2. 이론적 배경과 선행연구

2.1 스마트공장 성과지표

Kang and Cho[4]는 국내 스마트공장 구축과 관련된 정 부지원사업 수행에 따른 지원 기업과 비지원 기업의 경영 성과 부분을 성장성, 수익성, 안정성, 생산성, 혁신성의 총 5가지 영역을 대표하는 지표를 선정하였다. 그리고 이에 대한 다각적 분석을 실시한 결과를 바탕으로 중소기업의 현실에 맞도록 무조건적인 지원이 아닌 일부 공정에서 전 체공장으로의 자동화 체계 구축을 통해 스마트공장 인프 라를 준비하고, 기업들에게 효율적인 스마트공장 구축이 가능할 수 있도록 단계별 지원체계가 필요함을 확인하였 다. 그리고, 기업들 역시 무조건적인 지원만을 바라는 것 이 아니라 위기 극복과 경영성과 향상을 위해 기업 특성에 맞는 사업에 참여하고 극대화하기 위한 준비와 노력이 필 요함을 주장하였다.

우리나라의 스마트공장 구축은 2014년부터 정부 주도 의 스마트공장 보급사업 형태로 진행되어왔다고 볼 수 있 다. 이러한 배경으로 <Figure 2>와 같이 정부는 2020년 말 기준 누적 19,799개의 스마트공장 보급을 기록하였다[13].

그러나 대부분의 스마트공장 구축 프로젝트는 기업의 규모, 업종, 구축목표와 관계없이 거의 동일한 시스템 카 테고리(MES1), ERP2), SCM3), PDM4) 등)와 구성 요건(사 업계획서 작성 및 선정 평가 기준)에 따라 개발이 진행되 어 왔으며, 결과분석을 위한 정량적 지표(KPI) 또한 <Table 1>에서 나타난 바와 같이 P(생산), Q(품질), C(원 가), D(납기) 각 부문별 4~6가지 정형화된 세부 지표로 구 성되어 개별 구축기업의 특성을 감안한 시스템 구축 목표 를 달성하는 데 있어서 한계가 존재한다.

Lee and Ryu[9]는 중소기업 컨설팅보고서, 소상공인진 흥원에서 정의한 핵심성과지표 정의서, APQC(American Productivity & Quality Center)에서 정의한 제조기업을 위 한 핵심성과지표 관련 보고서 등에서 공통적인 항목의 KPI를 도출하여 기본 KPI(Basic KPI)를 정의하였으며, <Table2>에서와 같이 이를 중소 제조기업의 KPI 예로 제 시하였다.

한편, Park and Lee[14]는 스마트공장 성과 조사가 대부 분 대략적인 추정치이거나 공급기업의 구축 목표치를 기 준으로 하기 때문에 실제적인 성과와 차이가 있을 수 있다 는 점을 지적하였다. 또한, 스마트공장 도입 후 단기간 내 에 파악하기 어려운 재무적 지표 및 고용 지표 등을 생략 하고, 대표적인 성과지표를 간소화하여 경남형 스마트공 장 성과지표를 <Table 3>과 같이 제안하였다.

Lee and Ryu[9]는 중소 제조기업이 시스템 도입을 통해 발생할 수 있는 제조혁신 실패 위험을 감소시키기 위해, 도입기업의 KPI를 반영하여 모듈화된 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 지원함으로써 중소 제조기업이 시스템 도입에 성공할 수 있는 방법을 제시하였다. 이에 따라 KPI 는 기업의 크기, 특성 및 성과 목표에 따라 사용되는 종류 및 기준도 달라질 수 있음을 언급하였다. 또한, 정보 시스 템 지원 인력과 예산이 부족한 중소 제조기업 입장에서는 제조 수준에 맞는 기능을 선별하여 단계적으로 도입하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, 이를 위해 제조기업의 KPI를 기반으로 제조 수준을 진단하고 MES의 기능을 모 듈화시켜 단계적으로 도입하는 방법론을 제안하였다.

2.2 스마트공장 구축 로드맵

Park[15]은 스마트공장 구축 로드맵을 크게 두 단계로 구분했다. 첫 번째 사전단계에서는 전통적인 생산・제조시 스템 운영 모델의 문제점에 대한 논의를 중심으로 학계 전문가를 대상으로 하여 스마트공장 구축 로드맵의 원형을 제시하였다. 두 번째 본격적인 단계에서는 스마트공장 관련 학계 및 산업현장 전문가들이 참여한 전문가 패널그룹을 통해 세부 스마트공장 구축 로드맵을 최종 제안하였다. 또 한, 제안 방법의 실효성 검증을 위해 소형, 중형, 대기업 각 1개 사에 대한 로드맵 적용 사례를 언급하였다. 그러나 이 연구에서는 스마트공장 구축 현황 및 효과에 대한 언급 과 수준진단을 통한 향후 목표단계를 제시하였으나, 구체적 인 도입 배경과 구축성과에 대한 분석을 통한 향후 목표단 계 달성을 위한 구체적인 방법론 제시가 미흡하였다.

Lee[11]는 건설자재 제조 중소기업의 수준진단 결과를 분석하여 현재 수준을 확인하고 이에 따른 개선과제를 도 출하는 과정을 개선과제 유형 분석, 과제 유형 간 관계성 분석, 개선과제 우선순위 분석, 스마트공장 구축 로드맵 수립의 순서로 제시하였다.

Kim[8]은 스마트공장의 요건을 성과요건, 기능요건, 기 술요건의 3계층으로 나누어 제시하였으며, 각각 세부 구 성 요건을 <Figure 3>와 같이 정의하였다. 또한, 스마트공 장의 성공적인 도입을 위해서는 성공에 대한 정의를 분명 히 하고, 이를 바탕으로 구현 계획을 상세히 수립해야 한 다고 강조하였으며, <Table 4>에서 나타난 바와 같이 성과 요건 정의 - 기능요건 정의 - 기술요건 정의의 순서로 스마 트공장 구성 요건 구조에 따른 진행을 고려해야 한다고 설명하였다.

2018년 중소벤처기업부의 지원으로 대한상공회의소에 서 개발한 스마트공장 수준확인 진단프로그램은 스마트공 장 구축을 희망하는 우리나라 중소기업의 스마트화 준비 정도를 사전에 진단하여, 해당 기업의 단계별 스마트공장 구축을 지원하기 위한 개선안이나 대안을 제시하는데 활 용하고 있다[7].

민관합동 스마트공장 추진단에서 개발한 스마트공장 참조모델은 기업이 자사의 수준 현황에 맞는 스마트공장 구축에 활용할 수 있도록 개발되었으며, 분야 및 수준별 모델은 실제 스마트공장 구축 시 다양하게 응용되어 적용 될 수 있다. 우리나라는 ISA-95, IEC 62890을 기준으로 중 소·중견 스마트공장의 업무 기능, 업종·공정별 구성, 수준 의 3차원으로 참조모델을 구성하였다[5].

스마트공장 참조모델은 중소·중견기업이 스마트공장을 도입할 때 참조할 수준별(기초~중간2) 스마트공장 모델을 제시하며 <Figure 4>에서와 같이 업종별로, 또는 <Table 5>에서와 같이 업무별로 구분되어 구성되어 있다.

Sohn[21]은 스마트공장 참조모델 버전 3.0까지는 우리 나라의 기술수준이 응용시스템에 한정되어 있어 응용시 스템(MES, ERP, SCM, PLM5) 등) 위주였으나 우리나라 에서도 IoT(Internet of Things, 사물 인터넷), CPS(Cyber Physical System, 가상물리시스템), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 등을 중심으로 한 스마트공장 고도 화 기술과 솔루션이 발전하게 됨에 따라 고도화된 기술을 적용한 스마트공장 아키텍처의 재설계가 필요하게 되었다 고 제시하였다. 또한, 현 참조모델은 기초, 중간1, 중간2, 고도화로 정의되는 수준에서 객관성 확보가 어렵고, 업종 별 및 수준별 참조모델 구성의 일관성 유지가 어려운 문제 를 안고 있다고 언급하였다.

2.3 QFD(Quality Function Deployment, 품질기능전개)

QFD(Quality Function Deployment, 품질기능전개)는 고 객 요구사항을 기술 사항으로 구현하고 이를 다시 부품특 성과 공정특성, 그리고 생산에서의 구체적인 사양과 활동 으로 변환하는 것으로, 고객이 원하는 제품을 만들기 위해 설계단계부터 소비자에게 전달되기까지 모든 단계를 통해 고객의 요구가 최종 제품과 서비스에 충실히 반영되도록 하여 고객의 만족도를 극대화하는데 목적이 있다[12].

QFD의 주요 도구인 HOQ(House Of Qulity, 품질의 집)는 기능 간 계획 및 의사소통 수단을 제공하는 일종 의 개념적 지도로, 서로 다른 문제와 책임을 가진 참가 자들이 집의 그리드에 있는 패턴을 참조하면서 고객 요 구사항과 기능적 요구사항의 우선순위를 철저히 검토할 수 있다[3].

Shin and Ree[17]는 전통적 성과측정지표는 재무성과를 중심으로 구성되어 있어 오늘날 급변하는 변화에 대응하 기에는 부족함이 많음을 지적하고, MB(Malcolm Baldrige) 모델을 근간으로 개발된 한국서비스품질우수기업 평가모 델(SQ모델)과 인증받은 제조기업들에서 선택한 KPI 간의 연관성을 QFD 기법을 이용하여 점수를 계산하여, 높은 점 수를 받은 순으로 KPI를 제안하였다.

Han and Park[2]은 설계‧생산 통합 정보시스템과 같은 대규모 기업 정보시스템이 갖추어야 하는 기능적 요구사 항을 확정하기 위해 기업용 소프트웨어 개발의 특성에 맞 게 HOQ(House Of Quality, 품질의 집)를 일부 수정하고 이를 이용하여 기능적 요구사항을 도출하는 효과적인 방 법 및 절차를 제시하였다.

Lee and Kang[10]은 QFD 기법을 이용하여 서비스 이용자 요구사항 및 인지재활 ICT(Information & Communications Technology, 정보통신기술) 서비스 항목별 연관 관계를 구 축한 후 최종 우선순위를 산출하였다. 이를 위해 선행연구 와 설문조사를 통해 파악된 품질 요구사항 및 설계 요구사 항을 바탕으로 QFD의 핵심 구조인 HOQ를 구축 후, 품질- 서비스 교차 행렬을 생성함으로써, 품질-서비스 간의 추상 적인 관계를 보다 구체화하였다.

Shin et al.[16]은 컨테이너 터미널의 재무적 성과, 고객 만족 및 비즈니스 프로세스의 질적 향상을 가져올 수 있는 종합적이고 다차원적인 성과 요인 제시를 위해 BSC( Balanced Score Card, 균형성과표) 설계와 QFD(Quality Function Deployment, 품질기능전개도) 구축을 기반으로 분석 계층 프로세스 모형과 분석 네트워크 프로세스 모형 을 이용하여 통합하는 방법론을 제시하였다.

Kim and Kim[6]은 반도체 공정 중 Wire bonding 공정을 대상으로 기존의 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis, 고장 유형 및 영향 분석) 보다 전문가의 객관적인 판정과 고객이 요구하는 품질특성에 대한 기준을 명확히 적용하는 QFD를 활용함으로써 잠재요인에서 핵심요인을 선발하는 데 시행착오를 최소화하여 전체적인 프로젝트 기간 단축 및 정확성의 증대를 가져올 수 있음을 제시하였다.

스마트공장에 QFD를 적용한 대부분 연구들에서는 성 과 평가를 위한 프레임워크를 개발하거나 사용자들의 추 상적인 요구사항을 구체화하는 데 초점을 맞춘 내용들이 대부분이었으나, 본 연구에서는 스마트공장 참조모델[19] 을 기술특성 추출에 적용함으로써 업종별로 스마트공장 운영성과지표의 체계적 도출과 사용자 활용 용이성에 중 점을 두었다.

3. 스마트공장의 요구기능과 운영성과지표 우선순위 도출

3.1 KPI 중심의 스마트공장 구축 로드맵 : KS-FIRM-Q

스마트공장을 성공적으로 구축하기 위해서는 전체 구 축 과정을 가이드할 수 있는 구축 로드맵이 필요하며, 구 축 프로세스는 스마트공장의 구축 효과를 측정할 수 있는 핵심 성과 지표에 의해 추동되어야 한다. 본 연구에서는 <Figure 5>와 같이 QFD에 기반한 KPI 중심의 스마트공장 구축 로드맵인 KS-FIRM-Q (KPI-driven Smart Factory Implementation Road Map based on Quality Function Deployment)를 제시하며, 이는 모두 6단계로 구성된다. 본 연구에서는 KS-FIRM-Q 6단계 중 1단계에서 3단계까지 제한적으로 다루고자 한다.

각 단계에서의 주요 활동은 다음과 같다:

본 연구에서는 Han and Park[2]이 통합 정보시스템 개 발을 위해 제안한 <Figure 6>에서 나타난 수정 HOQ (House of Quality)를 사용자 요구사항과 기술특성 간의 관 련성 도출에 활용하고자 한다. 다만, 본 연구에서 추출하 고자 하는 기능적 중요도 도출에 있어 기술특성 간의 상관 관계는 고려 대상이 아니므로, 본 연구에서 사용하는 스마 트공장 구축을 위한 HOQ인 SF-HOQ는 <Figure 6>과 같이 구성되어 있다.

<Figure 6>에 나타난 ①～⑤ 항목의 의미는 다음과 같다.

계산된 기능적 중요도 값을 정렬하여 스마트공장 구축 시 고려해야 할 운영성과지표의 우선순위를 도출하는 데 활용한다.

3.2 스마트공장 기능적 요구사항과 KPI 추출

3.2절에서는 사례를 이용하여 KS-FIRM-Q의 핵심 단계 인 1단계와 3단계를 <Figure 6>에서 나타난 HOQ를 기반 으로 스마트공장 기능적 요구사항과 KPI를 추출하는 과정 을 설명한다.

본 연구의 사례 기업인 D사는 MCT(Machining Center Tool, 머시닝센터) 설비 등을 이용하여 Auto Mission의 기 어류 및 Shaft류 부품을 전문적으로 가공하는 업체로 2021 년 기준 매출은 약 400억 원, 종업원 수 70명 규모의 중소 기업이다. 2019년 스마트공장 지원사업을 통해 MES 시스 템을 구축하였으나 6개월의 짧은 사업기간으로는 자사 생 산프로세스의 특성 반영에 미흡한 부분이 있어 기존에 개 발되었던 솔루션의 수정 및 보완 작업을 위하여 2020년도 스마트공장 고도화 지원사업에 참여하였다.

기구축 시스템과 연계하여 추가로 로봇 자동화, 검사 자 동화 및 생산실적 자동 카운터를 확대 적용하여 불필요한 작업과 관리요소를 개선하고, 로봇 도입으로 작업자의 작 업 피로도 감소 및 유휴 인력의 잉여라인 전환 배치로 고 용 유지와 생산성 향상을 고도화 추진 목표로 스마트공장 사업계획을 수립하였다.

이를 위한 주요 내용으로는

등을 세부 추진 목표로 하고 <Table 6>과 같이 정량적 목 표를 제시하였다.

기업이 채택한 핵심성과지표(KPI)는 스마트공장 지원 사업에서 제시하고 있는 P(Product, 생산), Q(Quality, 품 질), C(Cost, 원가), D(Delivery, 납기) 부문의 각 하위 세부 지표 중 기업 상황에 가장 적합하다고 판단되는 항목들을 각각 하나씩 선택하고 지표별 가중치는 D(납기) 부분을 제외하고 동일하게 설정하였다. 이 과정에서 도입기업에 서 KPI 설정에 별다른 기준이나 방법론을 적용한 것은 아 니며, 일반적으로 많이 사용되면서 도입기업에 적합하다 고 생각되는 지표를 스마트공장 추진 총괄 책임자 입장에 서 직관적으로 결정한 것으로 확인되었다.

본 연구에서는 위에서 설명한 사례연구를 바탕으로 정 밀가공 업종을 대상으로 ‘현장자동화와 공장운영’ 부문의 기능적 요구사항으로 연구범위를 한정하였다.

3.2.1 1단계: 사용자 요구사항 분석

소프트웨어 품질은 사람들의 부합된 기대와 일치하여 고객이나 사용자가 소프트웨어를 이해하는 정도이다[12]. 스마트공장 시스템 역시 이를 사용할 사용자들의 기대 즉 요구사항을 정확하게 파악하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다.

먼저, 스마트공장 시스템 설계 당시 정보시스템 개발업 체에서 생산, 생산관리, 품질관리, 설비/Tool관리 등의 현 업담당자 6명과 집단 인터뷰를 통해 작성한 요구사항정의 서로부터 사용자 요구사항을 추출하여 HOQ의 사용자 요 구사항으로 정리하고, <Table 7>에서 나타난 바와 같이 SF-HOQ의 ① 사용자 요구사항으로 결정하였다.

그 이후에 사용자 요구사항 각 항목의 사용자 요구 우 선순위 정도를 현업담당자들이 협의하여 1부터 5까지의 절대값으로 부여하여 SF-HOQ의 ③ 사용자 요구사항 우 선순위를 결정하였다.

3.2.2 2단계: 기술특성(기능적 요구사항) 구조화

스마트공장 참조모델에서는 일반적으로 요구되는 기능적 요구사항이 제시되어 있으며, 스마트공장의 기능을 크게 ‘현 장자동화와 공장운영’, ‘제품 및 공정 설계‧개발’, ‘공급사슬 관리 및 운영 최적화’, ‘기업자원관리’의 4개 영역으로 나누어 각각의 기능별 수준을 정의하고 있다[19]. 본 연구에서는 이들 4개 기능 영역 간의 유사점을 고려하여 ‘현장자동화와 공장운영’, ‘기업자원관리 & 공급사슬관리 및 운영 최적화’, ‘제품 및 공정 설계‧개발’의 3개 영역으로 그룹핑 하였다. 그리고, 스마트공장 구축지원사업 성과조사[1] 결과 <Table 8>과 같이 도입 업종 부문에서는 기계, 금속제조 분야, 주요 구축 시스템 부문에서는 MES가 가장 높은 비율을 보였다는 점을 감안하여 스마트공장 참조모델에서 기계, 금속제조 분 야를 대변하는 정밀가공업종과 MES 시스템을 대변하는 ‘현 장자동화와 공장운영’ 부문을 우선적으로 다루기로 하였다.

스마트공장 참조모델에서는 정밀가공 업종의 공장자동 화 구성을 위한 관리항목을 일반관리, 품질, 생산, 설비, 재고/물류, 기타 부문으로 나누고 있으며, 각 항목마다 기 초, 중간1, 중간2 수준별로 요구사항을 열거하였다. 본 연 구에서는 이를 QFD에 활용하기 위하여 <Table 9>와 같이 ‘정밀가공 업종’에서의 ‘현장자동화와 공장운영’ 부문관 리항목별 기능적 요구사항으로 정리하였다.

다음으로, 이와 같이 스마트공장 참조모델에서 추출한 정밀가공 업종의 관리항목별 기능적 요구사항을 HOQ의 ② 기술특성으로 결정하였다.

3.2.3 3단계: 관련성 매트릭스 작성

<Figure 6>에 나타난 ① 사용자 요구사항, ② 기술특성 (기능적 요구사항), ③ 요구사항 우선순위가 완성된 후에, ④관련성 매트릭스를 결정하기 위해 스마트공장 전문가 3 명과 D사의 생산 및 품질담당자 각 1명이 논의를 통하여 사용자 요구사항과 기능적 요구사항 간의 관련성 정도를 5점 척도(강한 관련 5, 보통 관련 3, 약한 관련 1)로 관련성 매트릭스를 작성하였다.

3.2.4 기능적 중요도 계산 및 HOQ 완성

끝으로, 관련성 매트릭스 각 셀의 상관관계 수치와 사용자 요구사항 우선순위를 곱하여 나온 값을 세로로 합하여 기능 적 중요도 값을 계산하고 값이 큰 순서대로 순위를 부여하여 <Figure 7>과 같이 HOQ를 완성하였다(<Figure 7> 참조).

3.2.5 기능적 요구사항 우선순위 및 대응 KPI 도출

본 연구에서는 최종적으로 PQCD간의 우선순위를 도출 하고자, 1) 기능적 중요도를 단순 합산하여 점수순으로 20 여 개를 선정하고, 2) 20개 기능적 중요도에 각각 1~20점 을 부여하여, 해당 중요도에 대응하는 PQCD의 점수를 합 산하여 PQCD의 우선순위를 도출하였다.

기능적 중요도 점수가 큰 항목부터 내림차순 정렬하여 기능적 요구사항을 나열하면 <Table 10>과 같다. 그리고 D사의 스마트공장 구축 목표수준이 중간1이었으므로 수 준단계가 기초~중간1까지에 해당하는 기능적 요구사항들 만을 취하여 주요 요구기능으로 구분하고, 그중에서 Top 20에 해당하는 기능들에 대하여 각각 대응되는 운영성과 지표(P/Q/C/D)를 표기하면 <Table 11>과 같다.

<Table 11>에서 나타난 바와 같이 기능적 요구사항 Top 20에 대하여 우선순위별로 점수화(우선순위 1=20점, 2=19점, ...) 하고, 각 KPI 유형별 우선순위 점수 합을 계산하여 종합한 결과, P는 175점, Q는 35점, C는 19점, D는 31점으로 D사의 스마트공장 운영성과지표에 대한 우선순위는 P(생산) > Q(품 질) > D(납기) > C(원가)의 순으로 도출할 수 있다.

이러한 결과를 바탕으로 사례기업에 대한 KPI 중심의 스마트공장 구축을 위하여 <Table 1>, <Table 2>, <Table 3>의 KPI 항목들을 종합하여 중복 등을 제외하고 본 연구 범위인 현장운영과 자동화에 관련된 것들을 중심으로 <Table 12>와 같이 스마트공장 운영성과지표를 재구성하 였다. 최종 도출된 <Table 12>의 KPI 항목들은 ‘정밀가공 업종’에서 ‘현장자동화와 공장운영’ 부문 관리항목을 위 주로 하여 재구성한 기능적 요구사항으로 정리하였다.

예를 들어 <Table 7>에서 사용자들로부터 가장 높은 우 선순위(5점)를 부여받은 항목 중 하나인 ‘생산 및 계획 대 비 수량 및 비율을 확인할 수 있는 메뉴 필요’의 경우 <Table 9>의 ‘C-6. 생산현황 자동 모니터링(장비가동/비가 동현황, 생산실적 및 현황)’에 대응되며, 고도화(중간1단 계)를 목표로 하는 사례기업의 목표수준에도 부합하여, <Figure 7>에서와 같이 사용자 요구사항과 기능적 요구사 항 간의 관련성 매트릭스에서 5점을 부여하였다.

그 결과, 기능적 요구사항 ‘C-6. 생산현황 자동 모니터링 (장비가동/비가동현황, 생산실적 및 현황)’은 사용자 요구사 항을 반영하는 기능적 중요도 값이 3번째로 높은 것으로 확인되었다. 그리고, 이에 대응하는 운영성과지표로 <Table 12>의 P(Prouction) 중 ‘설비가동 향상률’을 채택하였다.

도출된 결과의 분석을 위하여 D사의 총괄 책임자에게 <Table 12>의 P/Q/C/D 분야 간 가중치와 각 분야 내 세부 지표들 간의 가중치를 조사한 결과 <Table 13>과 같이 나 타났다.

그리고, 이를 다시 항목 별 가중치와 세부지표 별 가중 치의 곱으로 D사에서 채택할 수 있는 최종 운영성과지표 의 우선순위를 <Table 14>와 같이 도출하였다.

4. 결론

최근 들어 많은 제조기업들이 시장 수요변화에 빠르게 적응하고 경쟁에서 살아남기 위하여 전통적인 제조업의 틀에서 벗어나 인더스트리 4.0, 디지털트랜스포메이션 등 의 트렌드에 동참하고자 열을 올리고 있다.

인력과 자원이 부족한 중소 제조기업에서는 정부지원 사업 등에 힘입어 스마트공장 구축을 활발히 하고는 있으 나 많은 중소기업이 체계화된 검토나 준비 없이 단기간에 획일화된 시스템과 기능들을 도입하다보니, 막상 구축 완 료 후 구현된 기능들이 기대에 못 미치거나 현업에 맞지 않다는 등의 이유로 낮은 활용률을 보이는 경우가 많은 것이 현실이다.

본 연구에서는 스마트공장 구축 시스템의 낮은 활용률 이 현장의 요구사항을 충분히 반영하지 못한 시스템 설계 때문이라고 보고, 이에 대한 해결책으로 기업의 현실과 환 경을 고려하여 꼭 필요한 기능 위주의 스마트공장 구축 방법을 제시하였다. 이를 위해 QFD에 기반한 스마트공장 요구기능과 운영성과지표 우선순위 도출 방법 및 절차를 제안하였다. 제시된 방법론과 프로세스는 앞서 정리된 스 마트공장 참조모델 3.0을 활용하여 업종별로 직관적이고 쉽게 스마트공장 운영성과지표를 도출할 수 있으며, 이를 통해 중소 제조기업에서 스마트공장 도입과 관련한 보다 체계적인 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

사례기업에서 보여준 바와 같이 대부분의 기업들이 스 마트공장 성과지표를 정함에 있어서 일부 담당자 또는 과 제 책임자의 직관적 결정에 의하고 있으며, 스마트공장 추 진단에서 제시하는 성과지표 목록에 한정되고 있다보니 정작 기업의 요구사항을 충분히 반영한 성과지표를 관리 하지 못하는 한계가 존재한다. 이에 반해 본 연구에서는 각 부문 별 사용자들의 요구사항을 스마트공장 참조모델 에 대응시킴으로써 기능적 요구사항의 중요도를 계산하여 기업에서 실질적으로 필요한 세부 성과지표들을 제시한 후 이들의 우선순위를 도출하는 보다 체계적이고 실효성 있는 방법을 제안하였다.

본 연구에서는 정밀가공 업종을 대상으로 ‘현장자동화 와 공장운영’ 부문의 기능적 요구사항을 한정하여 HOQ를 전개하고 KPI를 도출하였으나, 향후 연구에서는 ‘기업자 원관리 & 공급사슬관리 및 운영 최적화’, ‘제품 및 공정 설계‧개발’에 대응되는 각각의 HOQ 모델을 전개하여 다 양한 업종을 대상으로 스마트공장 운영성과지표 도출과 이를 활용한 최종 성과 검증의 단계가 필요하다.