1. 서 론

최근 주요 제조 선진국들은 원자재 비용 상승, 공급망 갈등, 생산 효율성 저하로 인해 제조업 위기를 겪고 있다. 예를 들어, 미국의 제조업 활동은 글로벌 수요의 급감, 지속적인 공급망 혼란을 동반하면서 사상 최저치로 급락하고 있으며, 경기 침체의 기로에 놓여있다[22].

이를 극복하고자 미국, 독일, 일본을 선두로 주요 제조 선진국들은 생산성을 향상하고, 공급망을 최적화하며, 제조 부문에서 에너지, 자재 사용을 개선하기 위해 다양한 노력을 기울여 왔다. 그 결과 많은 기업이 스마트 팩토리 개념을 도입하여 AI, IoT, 빅데이터, 3D 프린팅과 같은 스마트 제조 시스템을 기존의 제조 공정에 접목시키고 있다.

한국 또한 제조업, 특히 중소기업 제조업의 경쟁력이 약화된 상황에 직면해 있으며, 마찬가지로 중소 제조업체의 경쟁력 향상을 위해 MES, SCM, POP, ERP, CRM, EKP와 같은 IT기반의 제조 시스템을 적극 도입하는 스마트 팩토리 사업을 진행하고 있다[17]. 그 결과 2022년 말 기준 30,144개 이상의 기업에 스마트 팩토리가 보급되었으며, 관련 스마트 제조용 IT 솔루션 시장은 2022년 약 2조 2,000억 규모로 성장하였다[25]. 또한 최근에는 인공지능 기반의 프로세스 효율화 중심의 시스템이 관심을 받고 있다[11].

하지만 단순히 IT 시스템 도입 자체만으로는 제조업체의 경쟁력을 크게 향상시키지 못하며, IT 시스템을 주요 제조 공정에서 어떻게 적절히 활용하는지가 중요하다[17]. 즉, 기업들은 IT 시스템을 구매, 생산, 물류, 판매 등 가치 사슬 전반에 걸쳐 어떻게 적절히 사용하고 체계적으로 연계하느냐가 제조업 경쟁력 향상에 중요한 역할을 할 것이다. 이와 관련하여 기존 연구들은 SCM, ERP, CRM을 포함한 각 IT 시스템이 제조 공정에서 어떤 역할을 하며 제조업 경쟁력에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 연구해 왔다[12]. 그러나 스마트 IT 시스템 도입 이후 주요 제조 공정에서의 실제 활용 수준에 대한 관심은 부족한 실정이다.

따라서 본 연구는 주요 제조 공정에서의 스마트 IT 시스템 활용에 초점을 두고 있다. 즉, 제조업 가치 사슬에서의 스마트 IT 시스템 사용 현황을 탐구하고, 한국 중소기업의 제조 경쟁력에 스마트 IT 시스템 활용 수준이 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 구체적으로는, (1) 구매, 생산 및 물류, 판매, 지원 프로세스 등 주요 제조 활동에서의 IT 시스템 활용 수준과 (2) 제조 공정의 효율성, (3) 제조 경쟁력 요소인 생산성, 생산 품질, 납기 준수율 간의 관계를 구조방정식 모형(SEM)을 통해 규명하고자 한다.

2. 이론적 배경 및 연구 모형

2.1 자원 기반 관점(RBV)과 스마트 IT 시스템

최근 중소기업들은 보편화된 IT 시스템을 활용하여 생산성을 향상시키고 시장에서의 경쟁력을 강화하는 방법을 모색하고 있다[19]. 본 연구에서는 자원 기반 관점(Resource Based View; RBV)을 활용하여 운영 프로세스와 관리 프로세스에서 스마트 IT 시스템의 중요성을 분석한다. RBV는 기업이 무형의 조직 자원에 대한 가치를 명확하게 인식하는데 활용될 수 있다. 즉, RBV는 IT 시스템이 특화된 자원으로서 중소기업에 차별화된 가치를 어떻게 제공할 수 있는지에 대한 이론적 틀을 제공한다. Grant[9]에 따르면, 자원과 역량은 구분될 수 있는데, 이를 IT 시스템에 적용하면 IT는 모든 기업이 구매하고 사용할 수 있는 표준화된 자원으로 간주할 수 있다. 이러한 IT 자원은 적시에 적절한 정보를 제공할 수 있는 기업의 IT 인프라의 기반이 된다[26]. 자원과 역량의 관점에서 중소기업은 IT 시스템을 효과적으로 배치하고 활용할 수 있는 차별화된 역량이 중요하다. 중소기업이 표준화된 IT 시스템을 운영 및 관리 프로세스에 도입할 때, 가치 사슬 내에서 차별화된 제조 공정 역량이 향상 될 수 있다. 스마트 IT 시스템의 성숙도와 활용 수준에 관한 내용은 다음의 <Table 1>과 같이 구분될 수 있으며, 수준이 높을수록 제 조기업의 경쟁력이 더 강화될 수 있다[4].

2.2 제조 가치사슬과 스마트 IT 시스템

제조기업의 가치사슬은 공급업체와 같은 후방산업과 고객과 같은 전방산업을 포함하고 있다[14]. 가치사슬은 연구개발, 조달, 생산, 조립, 물류, 유통, 애프터 서비스와 같은 본원적 활동과 재무, 정보, 인적 자원 관리와 같은 지원 활동으로 구성된다[5]. 가치사슬의 본원적 활동은 가치를 추가하고 경쟁 우위를 창출하는 데 필수적이며 이러한 활동에는 (1) 구매, 수령, 창고 관리 및 재고 관리를 담당하는 인바운드 물류, (2) 원자재를 완제품으로 변환하는 제조 공정, (3) 최종 제품을 소비자에게 유통하는 아웃바운드 물류, (4) 가시성을 높이고 적절한 고객을 타겟으로 하는 전략을 수립하는 마케팅 및 판매 활동으로 구성된다. 지원 활동은 효율적으로 본원적 활동을 수행할 수 있도록 하는 역할을 한다. 스마트 IT 시스템은 기업들이 각 활동에서 향상된 프로세스 운영 역량에 기여하며, 이는 궁극적으로 기업이 차별화된 제조 경쟁력을 확보하는 데 도움을 줄 수 있다[20]. 이전 연구에서도 IT 시스템 활용이 노동력 향상[10], 생산성 향상[2], 재고 수준 감소[6], 수익성 비율 증가[23], 비용 비율 감소[15], 시장 점유율 증가 및 수요 확대[24]에 긍정적인 영향을 미친다고 주장하였다.

그러나 중소 제조업체의 재정 및 인적 자원을 고려할 때, 모든 가치 사슬에서 IT 시스템에 대한 적극적인 투자와 활용을 동시에 수행하기는 다소 어려울 수 있다. 따라서 본 연구는 각 가치 사슬에서 IT 시스템의 역할이 무엇인지, 그리고 그것이 제조 경쟁력에 어떻게 영향을 미치는지를 탐구하고자 한다.

2.3 연구 모형 및 가설

본 연구는 스마트 IT 시스템이 기업 제조 프로세스에서 다양한 가치를 어떻게 창출하여 경쟁 우위를 달성하는지 탐구한다. 조직 프로세스는 운영 프로세스와 관리 프로세스의 하위 프로세스로 나눌 수 있다. 운영 프로세스는 기업의 가치 사슬에서 구매(인바운드) 프로세스, 생산 및 물류(운영) 프로세스, 판매 및 고객 관계(아웃바운드) 프로세스와 관련된 주요 활동을 수행하는 것을 의미한다[3].

4차 산업혁명 시대에 제조업체의 구매 프로세스는 비용 절감, 구매 품목의 다양화, 품질과 납기의 최적화에 대한 수요 증가로 인해 공급망 관리 중심으로 변하고 있다. 구매 프로세스에서의 공급망 관리는 내부 요구와 공급업체를 효과적으로 연결하는 전략을 수립하고 실행하는 것이다. 이는 전체 공급망 성과 개선에 기여한다. 전자 조달 시스템, 전자 입찰 시스템, 전자 결제 시스템과 같은 IT 시스템은 구매 프로세스에서 기업 거래의 새로운 패러다임을 가져왔다. 중소기업이 이러한 IT 시스템을 구매 프로세스에서 활용할 때, 효율적인 정보 검색과 의사 결정을 통해 효과적인 구매 활동을 할 수 있다. 즉, 스마트 IT 시스템의 적극적인 활용은 제조 공정의 효율성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정할 수 있다.

생산 및 물류(운영) 프로세스에서 스마트 IT 시스템은 글로벌 생산 및 물류화, 제품 개발 주기 및 생산 리드 타임 단축, 주문에 대한 정확하고 신속한 대응, 품질 규정 준수 및 공정 추적, 고객 및 파트너 간 정보 공유의 필요성으로 인해 스마트 팩토리에서 핵심적인 역할을 한다. 특히, 제조 실행 시스템(MES)과 같은 스마트 IT 시스템은 문제 발생 가능 영역을 찾아 자동으로 해결하고, 이상적인 생산 및 품질 지표를 찾아 새로운 제품 및 공정에 반영하는 방향으로 진화하고 있다.

생산 후 물류 프로세스는 필요한 물품을 적시 적소에 제공함으로써 기업이 시간과 공간의 효용을 얻는 것을 의미한다[18]. 물류는 원자재, 재고, 완제품 및 관련 정보를 입고에서 고객까지 효율적이고 효과적으로 제공하기 위해 저장하도록 계획, 실행 및 통제하는 과정이다[21]. 물류 정보 시스템은 물류 정보를 처리하고 전달함으로써 효율적인 유통 관리를 지원하는 역할을 한다. 따라서 생산 및 물류 프로세스에서 IT 시스템을 활용하여 생성된 정보는 제조 공정의 효율성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다.

다음으로 일반적인 판매 프로세스는 마케팅, 고객 관리 프로세스, 판매 계획 프로세스로 나눌 수 있다. CRM (Customer Relationship Management)과 판매 시점 관리 시스템(POS)과 같은 IT 시스템은 판매 및 마케팅 정보를 수집하고 처리하여 고객 수요를 예측하고 관리하며, 잠재 시장을 식별하는 데 유용하다[20]. 또한 스마트 IT 시스템은 고객 관계 관리를 도와주며, 이는 고객 관계를 지속하는 데 기여한다. 따라서 IT 시스템을 활용하여 생성된 고객 관련 정보는 확보를 통해 회사의 업무 효율성과 경쟁력에 직간접적으로 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다.

마지막으로 지원 프로세스는 운영 프로세스를 지원하기 위한 기업의 다양한 관리 활동과 관련이 있다[20]. 이 프로세스는 자원 할당, 자원 활용, 커뮤니케이션, 조정 및 관리와 관련된 의사 결정을 지원할 수 있다[16]. 또한 e-러닝 시스템과 KMS(Knowledge Management System) 등을 통한 조직 학습이나 정보 공유와 같은 직원들의 지식 및 노하우 향상과도 관련이 있다. 이러한 활동들은 제조 작업을 효율적으로 수행하도록 도와주며, 궁극적으로 축적된 지식과 노하우를 통해 제조 경쟁력을 향상시킬 수 있다.

IT 시스템을 통해 얻어진 데이터와 정보는 프로세스 수행 시간, 수행 노력, 정확성과 같은 공정 효율성을 개선하는 데 활용될 수 있다. 또한 공정 효율성은 생산성, 납기율, 품질, 재고 관리와 같은 전반적인 제조 경쟁력에 영향을 미칠 것이다.

이러한 내용을 바탕으로 한 연구 모형 <Figure 1> 및 가설은 다음과 같다.

3. 연구 방법론 및 결과

3.1 데이터 및 방법론

본 연구는 중소기업기술정보진흥원(Korea Technology and Information Promotion Agency for SMEs)에서 2020년 2월 10일~3월 10일 기간 동안 실시한 “2019년 한국 중소 기업 정보화 수준 실태조사”의 제조업 데이터를 사용하였다. 스마트 IT 시스템을 활용하는 248개의 중소 제조업체를 대상으로 분석을 진행하였다. 데이터에 대한 표본특성을 다음 <Table 2>와 같다.

각 변수에 대한 측정 항목은 다음 <Table 3>와 같다.

3.2 실증 분석 결과

본 연구는 가설 검증을 위해 수집된 데이터를 대상으로 Smart PLS 2.0을 사용하여 구조방정식모형(SEM) 분석을 수행하였다. PLS는 주로 높은 복잡성 상황에서 인과적 예측 분석을 위해 사용되는 구조방정식모형에 적합한 분석 기법이다[1].

3.2.1 측정 모형 검증

본 연구는 먼저 측정 항목의 타당성을 분석하였다. 수렴 타당성(Convergent Validity)은 다음 기준에 따라 평가할 수 있다. (1) 측정 항목의 로딩 값이 유의미하며 0.7을 초과해야 한다, (2) 합성 신뢰도(CR)와 Cronbach’s α 값이 0.7 을 초과해야 하고, (3) 구성 개념의 평균 분산 추출량 (AVE)이 0.50을 초과해야 한다[7, 8]. <Table 4>은 수렴 타당성의 결과를 나타내며, 언급된 3개의 기준을 모두 만족하여 수렴 타당성은 적절한 것으로 확인되었다.

다음으로 판별 타당성(Discriminant Validity)은 Fornell and Larcker[7]가 제안한 가이드라인을 사용하여 평가되었다. 각 구성 개념의 AVE의 제곱근 값이 해당 구성 개념과 다른 모든 구성 개념 간의 상관관계 값보다 커야 한다. <Table 4>는 구성 개념 간의 상관관계 행렬이 나와 있으며, 대각선에는 AVE의 제곱근 값을 보여주고 있다. 대각선 값이 구성 개념 간 상관관계 값보다 높게 나타나고 있으므로, 판별 타당성 검증 결과는 적합한 것으로 나타났다.

3.2.2 가설 검증

본 연구는 앞서 언급한대로 PLS 기법을 사용하여 가설을 검증하였다. <Figure 2>는 PLS 구조 모형 평가 결과와 함께 전체 설명력(R²) 및 평가된 경로 계수를 나타낸다. 제조 경쟁력(0.158)과 제조 공정 효율성(0.312)의 설명력(R²) 은 0.10의 임계값을 초과하여 충분한 설명력을 갖고 있음을 보여준다[7]. <Figure 2>에서 보듯이, 판매 시스템, 구매 시스템, 생산 및 물류 시스템, 지원 시스템은 제조 공정 효율성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이들 영향은 모두 p < 0.05 수준에서 유의미하였다. 또한, 생산 및 물류 시스템과 제조 공정 효율성은 제조 경쟁력에 긍정적이고 유의미한 영향을 미쳤으며, 이 역시 p < 0.05 수준에서 통계적으로 유의미하였다.

그러나 판매 시스템, 구매 시스템, 지원 시스템의 제조 경쟁력에 대한 경로계수는 통계적으로 유의하지 않았다. 따라서 H3, H5, H9 가설은 채택되지 않았다.

4. 결 론

본 연구는 제조 경쟁력을 위한 가치사슬에서 스마트 IT 시스템의 역할과 시스템 활용 수준의 중요성을 분석하였다. 전반적으로 제조 가치사슬에서 사용되는 IT 시스템이 제조 공정의 효율성에 긍정적인 영향을 미친다는 사실이 확인되었다. 결과에 대한 구체적인 논의는 다음과 같다. 첫째, 구매 프로세스에서 스마트 IT 시스템을 사용하면 대면 거래보다 거래 과정이 더 빠르기 때문에 리드 타임을 단축할 수 있고 다양한 판매자를 검색하여 가격을 비교할 수 있어 구매 비용을 절감할 수 있다. 둘째, 생산 프로세스에서는 IT 시스템이 작업 공정, 생산 설비, 자원으로부터 데이터를 수집할 수 있다. 이를 바탕으로 제조 현장의 상태에 대한 실시간 정보를 제공하여 관리자와 작업자의 의사 결정을 지원한다. 이와 마찬가지로, IT 시스템은 물류 프로세스에서 주문 정보, 재고 정보, 수량 및 배송과 같은 정보를 식별하여 작업 준비를 원활하게 할 수 있게 한다.이 과정에서 생성된 생산 및 물류 정보는 생산, 납품, 품질 및 시설과 밀접한 관련이 있으며, 제조 경쟁력에 직접적인 영향을 주는 것을 알 수 있다. 셋째, 판매 프로세스에서는 IT 시스템이 고객 데이터를 기반으로 고객 선호도와 마케팅 홍보 계획을 이해하는 데 도움을 준다. 따라서 판매 프로세스에서 IT 시스템을 활용하면 의사결정과 업무의 불확실성을 줄일 수 있다. 넷째, 지원 프로세스에서 KMS와 e-러닝 시스템과 같은 IT 시스템은 조직 내에서 기존 지식의 체계화 및 통합을 가능하게 한다. 기업의 특화된 지식과 통찰력으로 채워진 지식은 경쟁자가 모방하기 어려운 특수 자산으로 자리매김하면서 업무 효율성을 향상시킬 수 있다.

마지막, 정보 활용이 리드 타임 단축, 작업 성과 시간 (M/H) 감소, 작업 정확성 향상을 포함한 제조 공정 효율성과 직접적이고 긍정적인 관계를 보여준다. 이러한 프로세스는 궁극적으로 제조 경쟁력에 큰 영향을 미친다. 이러한 결과는 스마트 팩토리의 최종 지향점이 생산성 향상을 통 한 기업 경쟁력 강화로 이어져야 한다는 Lee et al.[13]의 연구와도 일치한다.

스마트 IT 시스템의 활용은 스마트 팩토리를 지향하는 제조 산업의 핵심적인 부분이 되고 있으며, 중소기업의 규모가 다수를 차지하는 제조산업 환경을 볼 때. 제조업체의 규모를 고려한 최적의 스마트 IT 시스템을 도입하고 활용함으로써 경쟁 우위를 확보하는 것이 필요할 것이다. 또한, 연구 결과로 확인할 수 있는 시사점은 스마트 IT 시스템 도입 후 시스템을 얼마나 활발하게 업무에 적용하는가가 제조 경쟁력에 중요하다는 것이다. 따라서 스마트 팩토리를 추진하고자 하는 기업 및 기관은 단순히 스마트 IT 시스템 도입뿐만 아니라 이후의 직원들의 적절한 활용을 이끌 수 있는 방안을 마련한 필요가 있다. 이와 관련하여 Yim[27]은 직원들의 기술적 준비도가 성과의 중요 요인임을 제시하였다.

정책적 관점에서는 판매 시스템과 구매 시스템이 제조 공정 효율성에 중요한 요인임을 고려하여 공정의 디지털 전환에 대한 지원 프로그램이 필요함을 제시할 수 있다. 또한 공정 효율화가 제조 경쟁력에 중요한 요인임을 고려하여 공정의 자동화, 데이터 분석 효율화를 위한 인공지능 기술 도입을 촉진하는 정책을 고려할 수 있다.

또한 본 연구는 한계점은 비교적 소수의 표본 데이터를 활용하여 모든 중소 제조기업의 상황을 일반화하기 어렵다는 점과, 제조 산업 분야별 특성을 고려하지 못한 것이다. 따라서 더욱 많은 표본을 토대로 후속 연구가 필요하다. 다음으로, 본 연구는 소프트웨어 관점에서 스마트 팩토리의 효과성을 살펴보았는데, 고도화된 스마트 팩토리를 위해서는 공정 및 설비의 자동화를 포함한 하드웨어에 대한 고려도 필요하다. 또한 가치사슬을 통합한 종합적인 관점의 스마트 팩토리 연구도 추가되어야 함을 시사한다.