스마트팩토리지원사업이 기업에 미치는 영향 분석

Abstract

우리나라는 선진국 추격형으로서 생산구조가 노동집약에서 기술집약, 지식기반으로 지속적 발전이 이루어져 왔으나, 선진국 대비 상대적으로 부족하여, 국내 제조업 전반의 위기감이 심화되고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 저비용 생산 구조 확립 및 자동화 범위 확대와 함께 다품종 대량 생산체계를 통한 개인화된 제품의 생산을 이루어 내는 것, 생산된 제품을 보다 빠르게 시장에 내놓을 수 있는 유연한 생산 시스템 구축과 물류 최적화가 반드시 확보되어야 할 필요성이 있다. 지금까지 스마트팩토리 관련 연구를 살펴보면 스마트팩토리 구축에 대한 현황과 비교분석을 통해 시사점을 제시하는 것이 대부분이다. 본 연구에서는 정부에서 지원하는 스마트팩토리 지원사업의 수혜여부가 기업성과에 어떤 영향을 미치는 지에 대한 실증분석을 실시하였다. 분석결과 스마트팩토리 지원사업 수혜기업이 다른 국가연구개발사업 수혜기업에 비해 1인당인건비와 1인당 순이익이 증가한다는 결과를 보였다. 즉 스마트팩토리를 구축하고 시스템을 설계하는 과정에서 능력있는 고급인력을 필요로 한다는 것이다. 본 연구는 스마트팩토리 지원사업의 성과를 분석하기 위해 스마트팩토리 지원사업 수혜기업과 다른 국가연구개발사업 수혜기업을 비교하였으며 PSM과 DID방법론을 동시에 사용하였다는 점, 성과지표를 노동생산성의 관점으로 접근했다는 점에서 이론적으로 앞선 선행연구와의 차이점이 존재한다. 실무적으로는 분석결과를 바탕으로 관리기관의 사업담당자들에게 신규예산 확보의 필요성, 사업 방향성 등의 실적위주의 지원이 아니라 기업이 스마트팩토리를 도입하고 구축하는데 있어 필요한 부분에 대한 정확한 진단과 성과분석을 통해 효율적인 스마트팩토리 지원사업의 개선방안을 도출하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.|Korea has continued to develop its production structure from labor-intensive to technology-intensive and knowledge-based, but it is relatively insufficient compared to advanced countries, deepening a sense of crisis in the overall domestic manufacturing sector. To solve these problems, it is necessary to achieve the production of personalized products through a multi-species mass production system, to establish a flexible production system and optimize logistics to bring the produced products to market faster. If you look at smart factory-related research so far, most of them suggest the current status of smart factory construction and its implications through comparative analysis. In this study, empirical analysis was conducted on how the benefits of the government-sponsored smart factory support project affect corporate performance. According to the analysis, the beneficiaries of the smart factory support project showed an increase in labor costs and net income per capita compared to other national research and development projects. In other words, the process of building a smart factory and designing a system requires competent and advanced personnel. This study compares smart factory support business beneficiaries with other national R&D business beneficiaries to analyze the performance of smart factory support projects, uses PSM and DID methodologies at the same time, and approaches performance indicators from labor productivity. Based on the results of the analysis, it can be used as useful data to come up with efficient smart factory support projects through accurate diagnosis and performance analysis of areas needed to introduce and build smart factories.