제련업 스마트팩토리의 동적역량과 스마트 고도화가 조직성과에 미치는 영향에 관한 연구: ser-M Framework를 기반으로 (A Study on the Effects of Dynamic Capability and Smart Advancement on Organizational Performance of Smelting Industry Smart Factory: Based on ser-M Framework)

서지정보

· 발행기관 : 국제e-비즈니스학회
· 수록지 정보 : e-비즈니스연구 / 24권 / 2호 / 139 ~ 156페이지
· 저자명 : 유제형, 박정열, 배재권

초록

제련업은 광석을 포함한 원료를 가공하여 목적금속을 생산하는 1차 소재산업이다. 제련업체는 공정 특성상다량의 에너지가 소요되므로 ESG 경영을 위해 스마트팩토리 도입을 지속적으로 추진하고 있다. 그러나 제련업체에서 사용하는 원료의 편차와 공정에서 생성되는 다수의 비정형 데이터에 기인하여 고로의 노화예측, 연주설비의 설비 이상감지 등 부분적으로 스마트 팩토리가 적용되고 있다. 스마트팩토리 요소기술, 제련업원료 특성의 지속 변화를 고려 시 조직의 내·외부 역량을 융합할 수 있는 동적역량(Dynamic Capability)이필요하며 제련업체는 대단위 장치산업으로 대규모 투자금액이 소요되어 투자 후 조직성과를 극대화 할 수있는 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 국내 제련업체를 대상으로 스마트팩토리 도입기업의 조직성과향상을 위해 ser-M 프레임워크를 기반으로 스마트팩토리를 구성하는 메커니즘 관점의 연구를 수행하였다.
제련업 스마트팩토리 기업의 특성을 고려하여 경영층 리더십, 조직혁신성, IT 전문인력 역량을 각각 주체(Subject), 환경(Environment), 자원(Resource)의 동적역량 변수와 스마트팩토리를 구성하는 프로세스 자동화, 설비 자동화, 시스템 지능화가 메커니즘(Mechanism)으로 조직성과에 미치는 영향력을 검증하였다. 연구결과, 경영층 리더십은 프로세스 자동화 및 설비 자동화에 유의한 영향을 미치며, 조직혁신성과 IT 전문인력 역량은프로세스 자동화, 설비 자동화, 시스템 지능화에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이들메커니즘 변수는 조직성과에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ser-M 프레임워크의 메커니즘 중시스템 지능화가 조직성과에 가장 큰 영향력을 가진 것으로 나타나 제련업체는 기계학습 및 딥러닝 기반의시스템 지능화에 투자 비중을 높임으로써 스마트팩토리를 고도화하여 조직성과를 극대화 할 수 있음을 제시하였다.

영어초록

Research Purpose: In order to maximize the throughput of smart factory application to domestic smelting companies, the smart advancement mechanism of the smart factory was studied based on the ser-M framework.
Research Methods: Considering the characteristics of the smelting industry, it is analyzed the effect of dynamic capability variables of management leadership(subject), organizational innovativeness(environment), IT professional competency(resource), as well as mechanism variables of process automation, facility automation, system intelligence on organizational performance through structural equation model(SEM).
Results in Research: Dynamic capability variables had a positive effect on the mechanism variables, except for hypothesis from management leadership to system intelligence. Mechanism variables had a positive effect on the organizational performance.
Research Conclusion: In ser-M framework, among the mechanism variables system intelligence has the greatest influence on organizational performance, suggesting that smelters can maximize organizational performance by upgrading smart factories through increasing investment in machine learning based system intelligence.

참고자료

· 없음