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제조업의 인공지능(AI) 전환 메커니즘 : 생산운영 프로세스 중심 분석
AI Transformation Mechanisms in Manufacturing : A Process-Based Analysis of Production and Operations

  • 간행물
    경영정보학연구 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제28권 제2호 (2026.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.149-177
  • 저자
    김경철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A485604

원문정보

초록

한국어
본 연구는 기업의 AI 투자 포트폴리오가 AI 전환 성숙도에 미치는 영향을 규명하고, 그 과정에서데이터 운영역량과 프로세스 최적화 역량의 순차적 매개 역할을 실증적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 스마트 팩토리를 도입한 국내 제조기업의 종사자를 대상으로 수집한 106개 표본을 바탕으로PROCESS Macro Model 6을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, AI 투자 포트폴리오는 AI 전환성숙도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 관계에서 데이터 운영역량과 프로세스최적화 역량은 각각 유의한 매개 효과를 보였다. 특히 두 역량은 순차적 매개 경로를 통해 AI 투자와AI 전환 성숙도 간의 관계를 강화하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 AI 투자의 효과가 단순한 기술도입이 아니라, 데이터 및 프로세스 운영 역량을 통해 구현된다는 점을 실증적으로 제시함으로써, 기업의 AI 전환 전략 수립에 실무적․이론적 시사점을 제공한다.
영어
This study aims to examine the impact of firms’ AI investment portfolios on AI transformation maturity and to empirically analyze the sequential mediating roles of data operational capability and process optimization in this relationship. To this end, data were collected from 106 employees of domestic manufacturing firms that have implemented smart factory systems, and the analysis was conducted using PROCESS Macro Model 6. The results indicate that AI investment portfolios have a significant positive effect on AI transformation maturity. Moreover, data operational capability and process optimization each exhibit significant mediating effects in this relationship. In particular, the findings confirm that these two capabilities strengthen the relationship between AI investment and AI transformation maturity through a sequential mediation path. By empirically demonstrating that the effectiveness of AI investment is realized not merely through technology adoption but through the development and utilization of data and process-related operational capabilities, this study provides both theoretical and practical implications for formulating effective AI transformation strategies.

목차

요약
Ⅰ. 서론
1.1 제조업에서의 산업 인공지능
1.2 AI 전환의 구조적 과제
1.3 연구의 필요성과 목적
Ⅱ. 이론적 배경 및 연구가설
2.1 AI 투자 포트폴리오
2.2 데이터 운영역량
2.3 가치사슬 단계별 프로세스 최적화
2.4 AI 전환 성숙도
2.5 연구가설 및 연구모형
Ⅲ. 연구 방법
3.1 측정 도구
3.2 표본의 특성 및 분석 방법
Ⅳ. 실증분석 및 가설검증
4.1 기술 통계
4.2 신뢰도 및 타당도 검증
4.3 측정모형의 적합도 및 판별 타당성 평가
4.4 가설 검증
Ⅴ. 결론
5.1 학술적ㆍ실무적 시사점
5.2 연구의 한계 및 향후 연구방향
참고문헌
Abstract

저자

  • 김경철 [ Kyoung-Chul Kim | 삼성전자 MX 사업부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      경영정보학연구 [Information Systems Review]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2982-6551
    • eISSN
      2982-6837
    • 수록기간
      1999~2026
    • 등재여부
      KCI 등재
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658