Journal Search Engine

to

Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citation Korean Bibliography PMC Previewer
ISSN : 1229-6783(Print)
ISSN : 2288-1484(Online)
Journal of the Korea Safety Management & Science Vol.23 No.3 pp.47-55
DOI : http://dx.doi.org/10.12812/ksms.2021.23.3.047

Factor Analysis on the Effect of Win-win Smart Factory Education on Job Satisfaction of Medium and Small-sized Enterprises

Hongeil Seo*, Taesung Kim**
*Ph.D. Candidate, Department of Consulting, Kumoh National Institute of Technology
**School of Industrial Engineering, Kumoh National Institute of Technology
†Corresponding Author : Taesung Kim, Industrial Engineering, Kumoh National Institute of Technology, 61, Daehak-ro, Gumi, Gyeoung Buk, E-mail: tkim@kumoh.ac.kr
August 19, 2021 September 14, 2021 September 30, 2021

Abstract

Developed countries that have experienced decline in productivity due to the economic crisis in the past have come to recognize the smart factory as an important means to strengthen the competitiveness of the manufacturing industry due to the increase in labor costs, the avoidance of the manufacturing industry, and the resolution of the shortage of skilled manpower. The necessity of nurturing manpower for self-maintenance was felt through identifying factors for successful smart factory introduction by companies and providing smart factory education. Therefore, the effects of educational satisfaction and operational competency on self-efficacy as a parameter and self-efficacy as a parameter were analyzed using research models and hypotheses to determine whether there was an effect between job satisfaction as a dependent variable. As a result of the analysis, it was found that the mediating effect of self-efficacy and self-efficacy on job satisfaction was found to have significant effects on operational competency and self-efficacy as parameters, as well as educational satisfaction and operational competency. The implication of this study is that continuous education and innovation activities are important in order to increase the business performance of companies, and through this, the manufacturing competitiveness of SMEs can be improved.
4th industrial revolution, Training satisfaction, Self-efficacy, Job satisfaction

상생형 스마트팩토리 교육이 중소기업 직무만족에 미치는 요인분석

서홍일*, 김태성**
*금오공과대학교 컨설팅학과 박사과정
**금오공과대학교 산업공학부

초록

1. 서 론

 4차 산업혁명의 핵심기술인 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 수용하기 위한 기업의 스마트화가 글로벌 경쟁에서 생존을 위한 필수적이고 시급한 과제로 대두되고 있으며, 독일, 미국, 일본, 중국 등 주요 선진국들은 디지털 기술의 적용을 미래 제조산업 혁신의 핵심전략으로 보고 추진중에 있다[11]. 과거 글로벌 경제위기로 인한 생산성 하락을 경험한 주요 제조업 선진국들은 인건비 상승, 제조업의 기피현상, 숙련인력의 부족 문제해결, 자국내 제조업 기반 조성 및 일자리 창출과 동시에 기존의 제조 경쟁력을 유지, 강화하기 위한 중요한 수단으로 Smart Factory를 인식하게 되었다[7].
 2010년대 초부터 독일, 미국, 일본을 중심으로 전기, 전자, 자동차, 기계 등 다양한 업종의 기업들이 Smart Factory 구축에 참여하면서 디지털로 전환 성과를 이루었고, 최근에는 중소·중견기업으로 점점 확산되고 있는 추세이다[15]. 한국도 제조업 경쟁력 강화를 위한 고강도 혁신을 위한 스마트 제조 역량강화 정책의 핵심 사업으로 ‘Smart Factory 보급·확산을 정부의 8대 혁신성장 사업으로 선정(2017년)하였고, Smart Factory 확산·고도화 전략(2018년)’을 수립하고 중소·중견기업 Smart Factory 3만개 구축을 목표로 설정 하였다. 이는 정부의 중소·중견기업 제조산업 역량 강화 정책이 Smart Factory 보급·확산에 사실상 정책의 초점이 맞춰져 있음을 의미한다[9].
 국내 10인 이상 제조기업은 약 6,700로 2014년부터 2019년까지 1만 2,660곳이 Smart Factory 추진했고, 2020년은 7,139개로 많이 보급 되었지만, 아직도 선진국 대비 스마트 제조산업으로 참여는 많이 필요로 하고 있다 [14]. 이러한 참여가 부진한 이유는 Smart Factory 이해 부족이 근거로 제시될 수 있다.
 많은 기업에서 Smart Factory에 대한 인식이 아직도 Smart Factory의 기술적 도입 그 자체에만 머무르고 있고, 도입의 핵심 목표라고 할 수 있는 Smart Factory를 어떻게 운영하고 활용해서 높은 수익을 올릴 것인지에 대한 이해와 경영 전반의 전략수립 부재에서 그 요인을 찾을 수 있을 것이다.
 Kim[4]은 기업의 스마트 제조업 전환의 궁극적 목표가 디지털화를 통한 제조업 경쟁력 강화와 새로운 비지니스 기회 창출에 있다고 한다면, 기업의 스마트화, 디지털 전환은 자동화 솔루션의 도입으로만 얻어질 수 없으며 새로운 비즈니스 모델의 개발에서 생산 시스템의 개선에 이르는 기업 전반에 걸친 경영 전략적인 변화가 요구되고 있음을 제시하고 있다.
 또, 하나의 중요한 검토사항은 스마트 제조산업의 전환은 고용과 훈련, 직무 역량의 근본적인 변화가 요구된다는 점이다. 스마트 제조의 전환으로 보다 높은 수준의 복잡성을 가진 작업 공간이 증가하게 됨에 따라 기업에서는 지속적인 교육과 전문성 개발이 필수적으로 요구된다. 따라서 변화하는 환경에서 비즈니스 프로세스를 수행할 수 있는 역량과 자격요건을 보유할 수 있도록 직원들을 시의 적절하게 교육을 시키는 것이 매우 중요한 경영의 핵심과제가 되고 있다(Acatech, 2016).
 독일의 Industry 4.0 정책 추진에 크게 기여한 Kagermann(2013) 역시도 시대의 변화에 빠르게 적응하기 위해 지속적인 교육과 역량개발을 Industry 4.0의 성공을 위한 가장 중요한 요인으로 인식하고 교육에 많은 투자를 하고 있다. 본 연구는 4차 산업혁 명의 패러다임에서 기업의 성과를 이끄는 성공적인 Smart Factory 도입을 위해 요구되는 핵심 성공요인을 규명하고, Smart Factory 도입을 위한 대·중소 상생형 Smart Factroy 구축지원 사업1)[16]을 위한 교육훈련이 자기효능감과 직무만족에 어떠한 요인이 있는지를 분석하고자 한다.
 분석 방법 첫째는 경북창조경제혁신센터 Smart Factory 아카데미 교육이 Smart Factory 도입후에 중소기업 스스로 유지관리 할 수 있는 인력 양성 방법을 연구하였고, 둘 째는 첫 번째 모형의 독립변수 교육훈련만족도와 운영역량이 종속변수인 직무만족 그리고 매개변수인 자기효능감 이 신뢰도와 요인분석, 상관관계 분석을 하였다. 마지막으로 독립변수인 교육훈련만족도와 운영역량이 종속변수인 직무만족과 그리고 매개변수인 자기효능감의 매개효과를 AMOS를 활용한 구조방정식 모델로 분석하였다. 분석결과를 참조하여 Smart Factory 도입으로 중소기업의 제조 경쟁력 강화를 위한 방안을 제언하고자 한다.
 
1) 대중소 상생형 Smart Factory 구축지원 사업은 정부 주도의 Smart Factory 보급․확산사업에서 한발 더 나아가 민관의 협력을 통해 대․중 소기업 동반성장 및 민간의 자발적인 Smart Factory 확산 체계를 마련하기 위한 사업으로 대기업이 Smart Factory 구축을 희망하는 중 소기업에 대해 대기업의 스마트 제조현장 혁신 노하우를 공유하고 정부․지자체와 대기업이 함께 구축 자금을 지원함으로서 중소기업이 실질 적인 Smart Factory을 구축하는데 도움이 주는 사업.

2. 이론적 배경 및 연구방향

 

2.1 Smart Factory 개념

 Smart Factory는 제조를 진행하면서 수집되는 정보 데이터를 분석하여 제조 전반에 활용할 수 있는 체계를 만드는 것이다. Smart Factory는 제조를 위한 모든 체계를 통합 관리하도록 하는 것이 목표이며, 이를 실행하기 위해서는 산업용 사물인터넷(IoT) 센서의 개발이 시급하다. Lee and Leem[6]은 Smart Factory가 필요해지는 주요 요인은 인력부족(고령화, 저출산, 전문인력), 제조산업 기피, 고객의 니즈에 대한 맞춤형 다품종 소량생산과 최적화 생산 및 원가 절감 등이 있다.
 주로 Smart Factory 내에서 생산되는 제품은 사용자와 기계 또는 제품 간 서로 소통할 수 있게 해주며 또한 기기와 기기 간 서로 더 많은 정보를 교환하여 제품 생산에서 매우 중요한 기술이 된다. 제조 현장에서 데이터를 기반으로 제조공정을 좀 더 체계화하여 보다 효율적으로 모듈별로 각각의 독립적인 동작과 제어를 통해 인식하여 시스템으로 현재의 제조공정을 실시간으로 분석함으로써 정확한 데이터를 취합하여 활용할 수 있다고 하였다.
 

2.2 교육의 문제점과 방안

 정부는 Smart Factory 지원 정책이 중소기업의 제조 경쟁력 강화라는 목표보다는 Smart Factory 구축을 정량적으로 관리하고 있다. 정부의 정책이 Smart Factory 구축에 집중된 나머지 실질적으로 Smart Factory를 운영 할 수 있는 인력을 교육하는 체계적인 접근이 미흡해 도입 효과 제고에 문제가 되고 있다. 중소기업의 교육 수요파악도 제대로 되어 있지 않고 대기업 위주의 교육으로 중소· 중견기업에 맞는 교육 목표도 명확하지 않다.
 Smart Factory에 관심은 많은데 Smart Factory가 뭔지, 도입하고 나면 중소기업에는 어떤 이익을 줄 수 있는지 몰라서 결정을 하지 못하는 중소기업이 원하는 것은 Smart Factory를 이해하고 도입 결정까지 어떤 경로를 거쳐야 하는지 알고 싶어 한다. 그러나 현실은 Smart Factory에 대해 분명하게 알 수 있는 기회도 많이 부족하고, 또 Smart Factory를 통해 어떤 성과를 중소기업에 증대시킬 수 있는지 확신할 수도 없다.
 그래서 Smart Factory를 이해하고 자신의 제조 현장에 도입여부를 결정할 수 있게 해주는 컨설팅이나 교육이 필요하다. 현재에도 많은 관련 교육이 제공되고 있으나, 중소기업의 업무 프로세스를 이해하고 적용 가능한 교육 체계가 미흡하고, 또 있다 하더라도 지역별·시간별 제약으로 교육 접근에도 어려움이 있어 교육에서 소외된 중소 기업들도 많다[8].
 Smart Factory 도입 결정을 하고 추진 중인 중소기업 들은 충분히 이해를 하고 결정한 중소기업도 있고 그렇지 못한 중소기업도 있다. 어떻게 디자인하고 도입해야 하는 지도 문제이나 현재 심각한 문제는 도입하고 난 이후에 어떻게 스스로 운용하며 유지하고, 어떻게 활용해서 새로운 성과를 창출해 낼 수 있을지, 도입 후 수반되는 변화는 어떻게 관리해야 하는지 등 어려움을 겪고 있다. 실제 도입한 시스템을 운영하고 있지 않은 중소기업들도 많으며, 중소기업의 교육 접근성도 또한 제한적이다. Smart Factory 구축과 기대효과를 확인하고 도입에 대한 의사결정을 할 수 있는 정보제공도 미흡하다.
 대부분의 교육도 off-line 중심으로 생산에 지장을 주는 교육 프로그램으로 생산을 대처할 수 있는 인력 보강이 없어 중소기업들은 교육 참여 기회 또한 제한적이며, 중소 기업의 다양한 업종별·특성별 교육 수요 파악을 할 수 있는 체계적인 시스템을 마련할 교육도 필요하다. 그러므로 보다 많은 중소기업들이 선제적으로 교육을 받을 수 있다면 지금보다 Smart Factory 도입에 참여하는 중소기업은 크게 늘어날 것이고, 구축과정이나 구축 후의 운용에서도 많은 기대효과를 얻을 수 있을 것이다[2].
 

2.3 Smart Factory 인력양성

2.3.1 인력양성 현황

 Smart Factory 도입과 도입후에 스스로 유지관리를 위해 운영할 수 있는 인력이 필요하며 그 외 따른 인력양성도 매우 중요하다. 정부는 2022년까지 스마트 제조혁신 전문 인력 10만명을 양성한다는 계획하에 신규인력육 성과 재직자 직무전환, 이 두 가지 방향을 추진하고 있다.
 첫째, 신규인력은 Smart Factory 거점학교로 지정된 특성화 고등학교와 대학에서의 Smart Factory 전문 학사 과정, 산학융합지구 내에 전문 인력 양성센터를 중심으로 신규인력이 양성되고 있고, AI와 로봇 등 Smart Factory 관련학과 신설도 확대되고 있다. 또한 지역별 거점대학 중심으로 석박사급 전문 인력도 육성되고 있다.
 둘째, 정부가 기존 현장인력의 스마트화를 위해 중점적으로 추진하고 있는 주요사업은 실습전용 교육장인 Smart Factory 배움터의 확대이다. Smart Factory 도입을 위한 실무형 전문 인력 양성을 위해 2019년까지 기축된 Smart Factory 배움터는 3개소이며, 이를 전국 지역별 확대를 통해 2022년까지 6만명의 인력을 재교육·훈련을 하겠다는 계획이다.
 Smart Factory 배움터에서는 실제 기업 현장에서 사용되는 범용설비를 활용하여 전 공정을 스마트화한 공장으로 IoT, 센서 등을 적용한 패키지 제작 및 AR·VR 등 의 직접 체험이 가능한 교육장으로 사용되고, 실제공장을 가상의 공간에 구현하여 빅 데이터 분석도 가능하다[13]. 기업의 현장인력을 스마트 제조를 위한 운영인력으로 직무 전환을 위한 교육은 중소기업연수원과 경북창조경제혁신센터(Smart Factory 아카데미)를 중심으로 이루어지 고 있다.
 중소기업연수원 220개 교육은 Smart Factory 배움터 관련 교육 148개, 요소기술 교육 72개로 구성되어 있고, Smart Factory 도입수준에 따라 Smart Factory 도입· 운영 및 관리·생산 기술을 5대 분야로 분류하여 Smart Factory 인력양성 교육을 하고 있다.(중소기업연수원, 2019) 경북창조경제혁신센터에서도 2016년부터 고용노동부 국가인적자원개발 컨소시엄사업으로 대·중소 상생형 Smart Factory 구축전략과 연계하여 전국의 중소·중 견기업 직원을 대상으로 매년 25개 과정 1,000명 이상을 양성하고 있다[7].
 

2.3.2 Smart Factory 교육

 경북창조경제혁신센터 Smart Factory 교육은 중소벤처기업부, 중소기업중앙회와 삼성전자(주)가 추진하고 있는‘대·중소 상생형 Smart Factory 구축사업’과 연계하여 교육을 설계·운영하고 있으며, 교육 로드맵은 3단계로 구성되어 있다.
 1단계는 기본 갖추기(현장혁신)로 Smart Factory의 성공적인 도입을 위해 먼저 제조현장의 기본 갖추기가 이루어져야 한다. 삼성전자 기술멘토가 중소기업에 파견하여 현장혁신활동과 혁신조직구성 그리고 교육체계 구축 등 컨설팅을 진행하며, 기업은 현장혁신 관련분야 교육에 참석하고 있다.
 2단계는 시스템 구축(MES/ERP 등)부분으로 삼성전자 기술멘토가 중소기업에 파견하여 System 구축 관련하 여 Data 집계·통계·관리 인프라 구축을 컨설팅하고, 기업은 System 관련분야 교육에 참석하고 있다. 3단계는 자동화 연계 지능화 부분으로 삼성전자 기술멘토가 중소 기업에 파견하여 자동화 연계 지능화 컨설팅을 하고 기업은 자동화 관련 교육에 참석을 한다.
 세계최고 수준의 삼성 제조기술 노하우를 중소기업에 전수를 위해 20년 이상 삼성에서 근무하고 있는 제조기술 전문가와 Smart Factory 구축 지원사업의 삼성전자 멘토를 강사로 초빙하여 중기부와 삼성이 공동으로 추진하고 있는 Smart Factory 구축지원 사업과 연계한 사례중심 교육, Smart Factory화 된 삼성전자 제조현장과 기 구축한 우수기업을 방문하여 체험교육을 하고 있다. 또한 Smart Factory 구축 로드맵과 연계하여 지속적으로 교육 훈련을 하고 있다.
 

2.4 자기효능감

 자기효능감(self-efficacy)이란 캐나다 심리학자인 Albert Bandura(1986)가 제시한 개념으로 어떤 상황에서 특정한 일을 성공적으로 수행하기 위해 필요한 개인의 능력에 대한 자신감과 신념으로 정의되며(Bandura, 1986), 자기효능감은 개인이 가지고 있는 역량 그 자체를 의미하기 보다 자신의 역량을 어느 정도로 발휘할 수 있는가에 대한 스스로의 판단을 의미하며, 개인의 능력과 성과 간의 매개적인 역할을 하고 있다고 볼 수 있다. Albert Bandura에 따르면 자기효능감을 효능기대와 결과기대로 분리하여 설명하였다.
 효능기대는 개인이 과업을 성공적으로 수행할 수 있다는 기대와 신념을 말하며, 결과기대는 어떤 행동이 특정한 결과를 가져올 것이라는 개인적 평가로 행위와 결과간의 발생가능성에 대한 확신을 말한다. Albert Bandura의 자기효능감 이론에 기초하여 많은 연구자들은 개인의 자기 효능감이 개인의 직무성과와 직무만족에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 제시하고 있다[1].
 

2.5 직무만족

2.5.1 직무만족의 개념

 직무만족이란 사람들이 주어진 직무에서 그 일을 수행하면서 갖게 되는 만족 혹은 어느 정도의 느낌이다. 그래서, 직무만족은 주관적인 심리나 의식의 느낌이라고 할 수 있다. 하지만, 직무만족의 본질적인 측면을 좀 더 생각해 보면, 하나의 태도이다. 교육훈련을 통하여 미리 습득된 정보, 기술, 태도 등은 업무에 투입되는 직원들이 적은 시간과 노력으로도 맡겨진 업무를 체계적으로 처리할 수 있게 하며 이를 통해 자신의 직무에 대해 자신감을 갖게 한 다(Lee, 2017)[12].
  기업은 그 집단에 속한 직원이 더 좋은 작업이나 표현을 원하면 보다 나은 작업 환경에 대한 개선을 통해 이루어 나갈 수 있다. 다시 말해, 이것은 직무만족이 기업뿐만 아니라 어느 조직에서든 필수적인 역할을 하고 기업의 운영에 영향을 끼친다는 것을 알려주는 것이다. 이는 직무만족이 왜 조직 심리학에서 많이 연구하는 영역중에 하나인지를 알 수가 있다.
 직무만족에 대해 정의한 논문은 많지만, 그래도 자주 인 용되는 것은 Compbell(1970)이 정의 내린 직무만족이라 할 수 있다. 그것은 회사에 속한 직원이 어떠한 직무에 대해서 긍정적이든 부정적인이든 생각이나 태도이며, 개인의 심리상태이기도 하다[10]. Locke (1976)는 직무만족에 대하여 ‘그것은 하나의 정서적인 반응일 수 있고, 그것은 개인의 중요한 직무 가치관에 부합되는 것이라고 정의 했다.’ 종업원의 직무만족이라는 것은 종업원이 직무의 보수에 대한 현실적인 느낌과 기대치를 비교한 것이다.
 

2.5.2 직무만족의 필요성

 
 개인과 조직의 입장에서 직무만족은 다양한 분야에서 확인할 수 있다. Jeong[5]은 첫째. 직무만족에 대한 판단 이다. 대부분의 사람들에게 직장은 깨어있는 많은 시간을 보내는 곳이며, 직장에서의 삶은 보다 행복하고 보다 더 나은 생활을 원한다. 둘째. 정신건강이 중요하다. 개인의 생활에서 어떠한 부분이 만족스럽지 못할 때, 그리고 직장 에서 상사와 관계가 좋지 못할 때, 이런 것들은 가정생활 에도 안 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 셋째. 신체건강적인 측면이다. 만족감을 느끼는 사람은 오래살고, 그렇지 못한 사람은 각종 질병으로 전이되거나, 스트레스로 인해 나쁜 영향을 받을 수 있다. 모든 기업의 CEO/CIO들은 직무만 족이 기업성과에 큰 영향을 미칠 수 있다는 가정에서 경영 을 하기도 한다. 이것은 직무만족감이 높은 사람이 그렇지 않은 사람보다 조직의 기업성과에 좀 더 효과적으로 기여 하며 행복감을 더 느끼는 것으로 알게 되었다[3].
 

2.5.3 교육훈련의 직무만족간의 관계

 Lee[12]는 교육훈련의 목적은 조직 구성원이 직무와 관련하여 보다 효율적이고 효과적으로 업무를 수행하기 위해 그에 필요한 다양한 지식과 기술 그리고 태도 등을 습득하고 향상시켜 조직의 발전은 물론 개인의 성장 발전에 영향이 있다고 할 수 있다. 교육훈련과 직무만족 간의 관계에 대한 많은 선행연구를 찾아보면, 어운태(1992)는 직원의 측면에서 교육훈련은 건전한 사회인으로서의 인재 육성과 조직구성원의 만족감 증진을 위한 목적이라고 할 수 있다고 하였다.
 즉, 기업내 교육훈련은 학교교육과 달리 단편적인 기술 습득이나 지식의 함양의 차원을 넘어서 직원의 정서적, 심리적 안정 등 직무만족의 요인까지 포함하고 있음을 알 수 가 있다. 교육훈련에 대한 욕구는 직위와 연령이 많을수록 요구가 크고, 교육훈련에 대한 만족이 있어서는 직위와 수입이 높을수록 크다고 하였다. 또한, 직무만족에 영향을 주는 변수요인에는 교육훈련만족, 직위, 교육훈련 요구 순 이라고 하였다(장옥, 2012, 재인용)[17].
 

2.6 연구방향

 앞에서 기술한 이론적 배경을 바탕으로 본 연구에서는 중소·중견기업을 대상으로 대·중소 상생형 Smart Factory 도입에 따른 교육이 직무만족에 미치는 영향을 연구함에 있어서, Smart Factory에 대한 개념을 먼저 이해하였고, Smart Factory 교육의 문제점과 방안들을 연구하여 서술하였다. 이에, Smart Factory 인력양성을 위한 관련 현황과 교육을 주관하는 기관들의 현황도 연구하였다.
 선행연구를 토데로 자기효능감 그리고 직무만족의 개념과 필요성, 교육훈련과 직무만족의 관계를 연구하였다. 이러한 이론적 배경을 통해 대·중소 상생형 Smart Factory 도입에 따른 교육이 직무만족에 미치는 요인들이 변수와 어떠한 연관성이 있는지를 집중적으로 연구하고자 한다.
 

3. 표본의 구성 및 가설검정

3.1 설문의 구성

 본 설문의 구성은 <Table 1>과 연구목적에 따라 크게 4가지 영역과 27개 문항으로 구성되었다. 첫 번째 구성은 독립변수인 교육훈련만족도와 운영역량으로 Smart Factory 아카데미 교육훈련에 관한 질문으로 교육인프라 구축과 환경, 그리고 강사의 만족도, 그리고 Smart Factory 도입에 있어서 가치가 있다고 생각하는지, 교육 훈련 내용이 Smart Factory 도입 의사결정에 활용할 수 있다고 생각하는지, 교육훈련 내용을 활용하면 Smart Factory 유지관리 업무 수행능력이 향상에 대한 질문으로 각각 5가지 문항으로 구성하고 변수는 Likert 5점 척도(①=전혀 그렇지 않다, ⑤=매우 그렇다)를 사용하여 측정하였다.
 
 
 둘째 구성은 종속변수인 직무만족에 관한 질문으로 직무에 성취감을 느낄 수 있고, 직무는 나에게 흥미를 느끼며, 직무에 만족하며, 직무에 가치가 있다고 생각하는지 등 6가지 문항으로 구성하고 변수는 Likert 5점 척도(① =전혀 그렇지 않다, ⑤=매우 그렇다)를 사용하여 측정하였다.
 세 번째 구성은 매개변수인 자기효능감에 관한 질문으로 교육 후 Smart Factory 도입을 위한 업무수행에 자질이 있다는 생각하는지, 나의 주어진 업무는 모두 본인의 능력으로 수행이 가능한지, 어려운 상황에 직면했을 때 Smart Factory 배운 것을 활용할 수 있을거라는 자신감이 있는지, 그리고 Smart Factory 교육훈련을 마친 후 업 무성과를 교육 전 보다 많이 향상시키려고 노력 했는지를 측정하기 위해 5가지 문항으로 Likert 5점 척도(①=전혀 그렇지 않다, ⑤=매우 그렇다)를 사용하여 측정하였다.
 네 번째 구성은 통제변수로 Smart Factory 아카데미 교육 참석자의 인구통계학적 특성을 파악하기 위한 항목으로 성별, 연령, 학력, 담당업무, 근속년수, 직위 6개 문항으로 구성하였다.
 

3.2 연구의 모형과 가설

 본 연구에서는 중소기업을 대상으로 대·중소 상생형 Smart Factory 도입에 따른 교육이 직무만족에 미치는 영향을 연구에 있어, Smart Factory 교육에 참석한 후 교육훈련 만족도와 Smart Factory 운영역량이 중소기업 직원들의 자기효능감에 유의한 영향을 주는지 분석하고, 직원들의 직무만족에 대한 자기효능감을 매개효과로 분석하였다. 독립변수인 교육훈련 만족도와 운영역량이 매개 변수인 자기효능감에 주는 영향 그리고, 매개변수인 자기효능감이 종속변수인 직무만족간의 영향을 분석하기 위해 [Figure 1]과 같은 연구모형을 설정하였고, 연구모델을 바탕으로 가설을 설정하였다.
 
 
  연구가설 1 : Smart Factory 교육훈련 만족도가 자기효능감에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  연구가설 2 : Smart Factory 운영역량은 자기효능감에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  연구가설 3 : Smart Factory 교육훈련 만족도가 직무만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  연구가설 4 : Smart Factory 운영역량은 직무만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
  연구가설 5 : Smart Factory 교육훈련 만족도와 운영역량이 직무만족에 정(+)의 영향을 미치는데 있어 자기효능감은 매개효과가 있을 것이다.
 

3.3 표본특성

 본 연구를 위해 2020년도 경북창조경제혁신센터 아카데미 교육 참석자에게 설문을 배포 회수한 데이터를 활용 하였다. 2020년 3월부터는 코로나19 영향으로 많은 집체 교육이 비대면 화상교육으로 전환하여 많은 데이터를 활용하지 못하고 일부 실습을 활용한 집체교육 참석자 135 명 데이터를 활용하였다. 135명중 남녀 비율은 94.8%와 5.2%이며, 연령은 26~35세가 54.8%, 학력은 대졸이 44.4%, 담당업무는 생산(제조)가 63.4%로 가장 많이 참석 하였다. 근무연수는 10~20년이 33.3%로 나타났고, 직책은 과장 25.2%, 대리 21.5%로 나타났다. 설문내용은 <Table 2>와 같이 정리하였다. 
 
 

4. 분석결과

4.1 신뢰도 및 타당성 요인분석 결과

 본 연구의 설문 검증을 위해서 설정한 각 요인을 측정하기 위해 신뢰도 분석과 요인분석을 하였다. 먼저, 자기효능감의 측정변수와 자기효능감의 영향성을 검증하기 위해 교육훈련 만족도와 Smart Factory 운영역량으로 구분하고 각각의 측정변수에 대해 통계 패키지인 SPSS를 활용하여 신뢰도 분석과 요인분석을 하였고, 결과는 <Table 3>과 같이 정리하였다. 신뢰도 분석을 위하여 Cronbach 알파(α) 값을 산출하여 모두 기준(0.7) 이상으로 신뢰성이 있는 것으로 타당성을 검정하였고, 요인분석은 탐색적 요인분석에서 주성분법과 베리멕스법을 적용하였다.
 탐색적 요인분석은 요인적재량을 단순하게 하기 위해 베리맥스법을 사용하고 요인 적재값 0.5 이상을 기준으로 사용한 결과 <Table 3>과 같이 KMO 값이 0.871로 0.6 이상이고 Bartlett의 구형성 검정의 유의확률은 0.000으로 P < 0.01로 유의하여 적합한 것으로 나타났다. 또한, 4개 항의 총 누적분산은 69.250%의 설명력을 갖는 것으로 분석되었다.
 
 

4.2 연구 구조모형의 분석결과

 본 연구에서는 설정한 연구모형과 가설을 검정하기 위해 SPSS를 활용하여 독립변수인 교육훈련 만족도와 Smart Factory 운영역량이 종속변수인 직무만족과 그리고 매개변수인 자기효능감의 매개효과를 상관관계를 분석하고 검정하였다. 상관관계는 <Table 4>와 같이 나타 났으며, 변수간 Pearson 상관계수가 0.488에서 0.691 의 분포를 보이고 있다. 상관계수의 유의확률(양쪽)은 P < 0.01에서 유의한 것으로 나타났다.
 
 
 AMOS를 활용한 구조방정식 모델 분석은 <Table 5>와 같이 나타났다. CMIN/DF은 2이하 양호, 3이하는 수용으로 당초 2.121로 수용할 수가 없어서 적합도를 활용하여 수정한 결과 1.823이 되어 판단기준인 3이하로 대체로 적합한 것을 알 수가 있었으며, 절대적합지수인 RMR의 판단기준은 0.05이하로 당초 0.04에서 수정한 결과 0.038로 적합한 것을 알 수가 있었다. 절대적합지수 GFI, AGFI 판단기준은 0.9 이상이지만 모두 0.9는 다소 미치 지 못했지만 모두 적합한 것을 알 수가 있었다.
 
 
 절대적합지수 RMSEA 기준은 0.08이하로 당초모형 0.843이었으나 수정모형은 0.079로 적합한 것을 알 수가 있다. 증분적합지수인 NFI, IFI, CFI 모두 판단기준은 0.9이상으로 IFI, CFI는 판단기준에 적합하지만 NFI는 당초 모형은 0.828로 판단기준에 적합하지 않아 수정한 결과 0.856으로 검정한 것을 알 수가 있었다.
 

4.3 가설검정 결과

 AMOS 구조방정식를 활용하여 분석한 결과에서는 Smart Factory 도입을 위한 교육훈련 만족도는 자기효능감과 직무만족에 대해 미치는 직접적인 영향은 유의하지 않았다. 또한, 운영역량과 직무만족에 대해서도 직접적인 영향은 유의하지 않은 것으로 결론지었다. 그러나, Smart Factory 운영역량이 자기효능감에 미치는 영향과 자기효능감이 직무만족에 미치는 영향은 모두 유의한 것으로 나타나 자기효능감은 완전 매개효과가 있는 것으로 알 수가 있었다. 설정한 가설 분석결과는 <Table 6>과 같다.
 
 
  연구가설 1 : 교육훈련 만족도가 자기효능감 연구가설이 기각되어 영향에 미치지 않는다 : 기각
  연구가설 2 : 운영역량은 자기효능감 연구가설이 채택되 어 영향이 미친다고 할 수 있다 : 채택
  연구가설 3 : 교육훈련 만족도가 직무만족 연구가설이 기 각되어 영향에 미치지 않는다 : 기각
  연구가설 4 : 운영역량은 직무만족 연구가설이 기각되어 영향이 미치지 않는다 : 기각
  연구가설 5 : 교육훈련 만족도와 운영역량이 직무만족에 정(+)의 영향을 미치는데 있어 자기효능감은 매개효과가 채택되어 영향이 미친다고 할 수 있다 : 채택
 

5. 결 론

 본 연구는 Smart Factory 도입에 따른 도입기업의 직무만족을 연구함에 있어 Smart Factory 도입의 세부 측정변수들과 Smart Factory를 운영하기 위한 인력 양성으로 교육훈련 만족도와 Smart Factory 운영역량을 측정변수들을 제시하고 분석하였다는 점에서 Smart Factory 도입을 위한 본 연구가 학문적 시사점이 있다고 본다. 또한, Smart Factory 도입과 자기효능감이 중소기업 직원들의 직무만족에 미치는 영향을 다음과 같이 분석하였다.
 첫째, 선행연구에서 Smart Factory 교육이 직무만족에 영향을 미치는 것으로 제시되었지만, 교육훈련 만족도가 자기효능감과 직무만족에 직접적인 영향을 미치는지를 확인한 결과 그 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 자기효능감은 직무만족의 영향에 미치는 완전 매개효과가 있음을 확인했다.
 둘째, 본 연구에서 제시된 Smart Factory 운영역량이 자기효능감과 직무만족에 직접적인 영향을 미치는지에 대한 분석결과 운영역량은 자기효능감에 영향을 미치고 있고 직무만족 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다.
 Smart Factory 운영역량은 성공적인 운영을 위해 기업 내부의 역량이기에 자체적인 역량을 향상시킬 수 있도록 많은 노력을 해야 한다. 특히, Smart Factory의 지속적인 운영상태의 효율적인 관리를 위한 회의체 운영과 전담인력 교육훈련이 중요한 영향을 미치는 것으로 알게 되었다. 마지막으로, Smart Factory 도입에 따른 안정적인 운영으로 기업의 경영성과를 높이기 위해서는 기업의 사 전 Smart Factory 지속적인 교육훈련과 혁신활동이 무엇 보다도 중요하다고 판단되며, 이를 통해 기업 제조경쟁력이 향상될 수 있을 것이다.
 본 연구에서는 Smart Factory 교육훈련 만족도와 운영역량이 직무만족 그리고 매개변수인 자기효능감에 미치는 요인을 분석하였고, 향후에는 Smart Factory 도입 후 중소기업의 경영성과에 미치는 요인을 집중적으로 연구해 보고자 한다. 

Figure

Table

Reference

  1. [1] A. Bandura(1986), Social foundations of thought & action: A social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, pp. 44-99.
  2. [2] B. H. Lee(2019), “To improve the efficiency of smart factory promotion small and medium business education improvement strategy.” Technology Management Economics Society, 12-1790049-000002-01:32-33.
  3. [3] B. J. Jung(2017), “A study on the effect of smart factory on corporate performance and job satisfaction.” Master’s thesis, Kyung Hee University Graduate School of Education.
  4. [4] E. H. Kim(2020), “A study on application of Fraunhofer industry 4.0 layer model for Korean SMEs’ smart factory training.” Korean Association of Business Education, 35(3):91-112.
  5. [5] H. R. Jeong(2011), “A study on the effects of airline organizational culture on job satisfaction and customer orientation: Focusing on the ground workers of domestic and foreign airlines.” Master’s thesis, Dong-A University.
  6. [6] H. H. Lee, C. S. Leem(2018), “SWOT analysis for small and medium enterprise in smart factory introduction.” Journal of the Korea Convergence Society, 9(3):1-14.
  7. [7] J. H. Sim, M. S. Yoon, J. B. Ahn, B. D. Yu, I. K. Hwang(2017), “A study on smart factory construction in small and medium manufacturers.” Journal of the Korean Institute of Plant Engineering, 22(1):87－97.
  8. [8] J. H. Kim(2019), “Analysis of factors affecting company performance by smart factory.” Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 42(4):76-83.
  9. [9] J. S. Park, K. S. Kang(2017), “Strategies of smart factory building and Application of small & mediumsized manufacturing enterprises.” Journal of the Korea Safety Management & Science, 19(1):227－236.
  10. [10] J. Compbell(1970), “On the nature of organizational effectiveness.” New Perspectives on Organizational Effectiveness, 13:55.
  11. [11] J. H. Kwon, S. B. Lee(2016), “A case study of german small and medium enterprises' introduction of ‘Industry 4.0’ and it’s implication to Korea.” Koreanisch Deutsche Gesellschaft fur Wirtscha ftswissenschaften, 34(3):37-55.
  12. [12] J. H. Lee(2017), “The effects of education and training satisfaction on learning transfer and job satisfaction.” Master’s thesis, Korea University of Tchnology & Education.
  13. [13] J. W. Kim(2017), “Current status and development plan for smart factory education.” The Korea Contents Society, 15(2):25－29.
  14. [14] Korea Policy Briefing(2020), Smart factory, smart industrial complex. https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148866604 (Search date: 2020.03.18.)
  15. [15] Ministry of SMEs and Startups(2021), Achieved 20,000 smart factories supply. https://www.korea.kr/news/ressReleaseView.do?newsId=156431980(Search date: 2021.09.13.)
  16. [16] News Channel J(2019), Smart factory business briefing session. http://www.newsch.co.kr/news/articleView.html?idxno=10221 (Search date: 2019. 10.15.)
  17. [17] O. Jang(2012), “Effect of education and training of Korean companies entering China on job satisfaction and job performance improvement.” Master's thesis, Kangwon National University.
  1. SEARCH

  2. Online Submission

    http://submission.koreasafety.or.kr

  3. KSSM

    The Korean Society of Safety ManagementWaste Society

  4. Editorial Office
    Contact Information

    - Tel: +82.31.336.2844
    - Fax: +82.31.336.2845
    - E-mail: safety@mju.ac.kr