Earticle

초록

영어

As the low birth rate and aging phenomenon accelerates, labor shortages due to a decrease in the productive population and a significant decline in labor productivity due to the aging of the working population spread throughout the industry, weakening manufacturing competitiveness and slowing economic growth, leading to a need to recover growth engines. As one of the strategic alternatives, smart manufacturing using the 4th Industrial Revolution technology is spreading. However, the shoe industry, which is represented by small and medium-sized enterprises and labor-intensive industries with low digital-based and smart manufacturing capabilities and insufficient manpower and capital, is experiencing many difficulties in creating smart factories and intelligent manufacturing bases with innovative technologies. Accordingly, this study describes the process by which Company T, a leading domestic shoe manufacturer, established a decision support system using artificial intelligence techniques as a way to strengthen its competitiveness, from the implementation plan and goal establishment stage to analysis and design, and system development, verification and evaluation. By analyzing cases at all stages in depth, we aimed to contribute to the successful promotion of smartization of the footwear industry by providing various information and basic data needed when introducing an artificial intelligence decision support system in the footwear industry in the future. The case analysis results are summarized as follows. First, the effectiveness of the system must be increased by establishing a management innovation activity system internally and rewarding members for their voluntary participation and performance. Second, continuous training and development of human resources is necessary through the will and support of the CEO and management. Third, companies can overcome their technological limitations through benchmarking of successful cases of applying new technologies and matching and collaborating with technology companies. Fourth, introducing an intelligent system by utilizing the government's policy support system is a good alternative for small and medium-sized businesses with poor financial foundations. Therefore, the detailed case analysis data on the entire process of introducing the artificial intelligence decision support system explored in this study provided an opportunity to expand research on intelligent systems using big data, and in practice, the environment for transitioning to smart manufacturing is immature. It has significant implications in that it presents an alternative to successfully establish an artificial intelligence decision support system considering the circumstances of a small and medium-sized business. In particular, the experience and know-how derived from this case can be used to successfully promote smart manufacturing in related industries. It also has significance as a standard model for management support consulting.

한국어

저출생 고령화 현상이 가속화되면서 생산 가능 인구의 감소로 인한 노동력 부족과 노동인구의 노령화로 노동 생산성이 현저하게 떨어지는 현상이 산업 전반에 확산되면서 제조 경쟁력 약화와 경제성장 둔화로 이어져 성장 동력을 회복하기 위한 전략적 대안의 하나로 4차 산업혁명 기술을 활용한 제조 스마트화가 확산되고 있다. 그러나 디지털 기반 및 스마트 제조 역량이 낮고 인력과 자본이 부족한 중소기업과 노동집약적 산업으로 대표되는 신발산업의 경우 혁신기술이 적용된 스마트공장과 지능형 제조 기반 조성에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 신발 제조사인 T사가 경쟁력 강화 방안으로써 인공지능 기법이 적용된 의사결정지원시스템을 구축한 과정 을 추진계획과 목표 수립 단계에서 분석 및 설계, 그리고 시스템 개발과 실증 및 평가에 이르기까지 전 단계별 사례를 심층 분석함으로써 향후 신발산업 분야에서 인공지능 의사결정지원시스템 도입 시 필요한 다양한 정보와 기초자료를 제공함으로써 신발산업의 성공적인 스마트화 추 진에 기여하고자 하였다. 사례분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업 내부적으로 경영혁신 활동 체계의 구축과 구성원의 자발적인 참 여 및 성과에 대한 보상을 통하여 시스템의 효용성을 높여야 한다. 둘째, CEO 및 경영진의 의지와 지지를 통하여 인적 자원의 지속적인 교육과 개발이 필요하다. 셋째, 신기술을 적용한 성공사례의 벤치마킹과 기술기업과의 매칭과 협업을 통하여 기업이 보유한 기술적 한계를 극복해야 한다. 넷째, 정부의 정책지원 제도를 활용하여 지능형 시스템을 도입하는 방법이 재정적인 기반이 열악한 중소기업들에게 좋은 대안이 된다. 따라서 본 연구에서 탐색한 인공지능 의사결정지원시스템을 도입한 전 과정에 대한 상세한 사례 분석 자료는 빅 데이터를 이용한 지능형 시 스템 관련 연구의 확장성 기회를 제공하였고, 실무적으로도 제조 스마트화 전환 환경이 미성숙한 중소기업의 실정을 고려해 인공지능 의사결 정지원시스템의 구축을 성공적으로 정착시키기 위한 대안을 제시한 점에서 시사하는 바가 크며, 특히 본 사례에서 도출된 경험과 노하우는 관 련 산업에서의 성공적인 제조 스마트화 추진을 위한 경영 지원 컨설팅 표준 모델로서의 활용 가치 의미도 있다.

목차

요약
I. 서론
II. 연구에 관한 이론적 배경
1. 신발산업의 이해
2. 스마트공장(Smart Factory)의 이해
3. 빅 데이터와 인공지능 의사결정지원시스템의 이해
III. 인공지능 의사결정지원시스템 도입 사례
1. 사례 기업 개요 및 도입 프로세스
2. 추진계획 및 목표 수립
3. 분석 및 설계
4. 시스템 개발 및 실증
IV. 인공지능 의사결정지원시스템의 구축 방안
1. 기업 내부적인 방안
2. 기업 외부적인 방안
V. 결론
1. 연구결과의 요약 및 경영 컨설팅 분야의 시사점
2. 연구의 한계점 및 향후 연구방향
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 이재권 [ Lee, Jae-Kwon | 동국대학교 경영학과 석사 ] 제1저자
• 길종구 [ Kil, Jong-Gu | 동국대학교 경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영컨설팅연구 [Korean Management Consulting Review]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1598-172X

• eISSN

  3059-0469

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658