2.1 식스시그마 경영혁신

식스시그마 경영혁신은 프로세스 혁신 방법론이며, 반도체 산업에서 일본 기업들의 뛰어난 경쟁력에 대응하는 수단으로 모토롤라가 1980년 초반에 개발했다(Braunscheidel et al., 2011). 1981년 당시에 미국의 반도체 산업은 반도체 칩 판매로부터 얻는 수입보다 제조비용이 높은 심각한 경영 위기상황에 있었다. 모토롤라 반도체 사업부문도 어려운 경영환경에 직면하였으며, 조직의 성과를 향상시키기 위한 새로운 접근방법론이 필요했다.

Antony and Banuelas(2002)는 식스시그마를 사업 수익성, 고객만족, 생산성, 모든 운영의 효과성 및 효율성을 개선하고, 낭비요소를 제거하며, 동시에 저품질 비용을 줄이기 위해 추진하는 사업전략으로 정의한다. Kwak and Anbari(2006)는 식스시그마 방법론은 통계적 관점과 비즈니스 관점 모두를 가지고 있다고 주장한다. 그러므로 식스시그마는 고객니즈, 사업 시스템, 생산성 및 재무성과를 파악하고 개선하는 비즈니스 전략이다.

식스시그마는 세계적 사업성과를 벤치마크로 설정하고 이들 목표를 달성하는 조직구조 및 로드맵을 제공하는데 초점을 둔다(Desai and Shrivastava, 2010). 종업원들은 교육훈련을 통해 성과향상 기법을 학습한 후 프로젝트 단위로 식스시그마를 추진한다. 고객관점으로부터 제품 및 서비스의 가치를 향상시키는데 중점을 둘지라도 식스시그마는 특정 조직에서 모든 프로세스, 직무, 거래의 효과 및 효율성을 개선하는데 적용할 수 있다(Braunscheidel et al., 2011). 식스시그마는 DMAIC(Define, Measure, Analyse, Improve and Control) 및 DFSS(Design for Six Sigma)라는 개선 툴과 체계적인 프로세스 및 엄격한 규율을 적용하는 지속적 개선 방법론을 사용한다(Antony and Banuelas, 2002).

2.2 창의성 프로세스 관점의 활용과 탐색

식스시그마는 품질경영 철학을 토대로 개발되었는데, 오늘날 기업들은 경영환경 변화에 대한 조직의 창의성 개발 및 적응능력을 촉진하는 수단으로 식스시그마를 도입하고 있다. 창의성 개발 관점에서 활용(exploitation)과 탐색(exploration)의 개념은 March(1991)에 의해 처음 도입되었다. 그의 정의에 따르면 활용과 탐색은 근본적으로 서로 다른 인지적인 창의성 구현 방식이다. March(1991)의 정의에 따르면, 활용은 정제, 선택, 생산, 효율, 선별, 이행, 실행을 기술하는 것이다. 한편, 탐색은 조사, 변동, 위험감수, 실험, 플레이(play), 유연성, 발견, 혁신 활동 등으로 정의하였다. 활용은 기존 지식의 사용과 발전에 집중하는 반면, 탐색은 새로운 지식의 탐색과 연관된다(Levinthal and March, 1993).

오늘날 활용과 탐색은 조직의 성장과 생존을 위해서 꼭 필요한 중요한 수단으로 고려되고 있다. 활용은 변화를 줄이고 효율성에 초점을 맞추는 경향을 지닌 반면, 탐색은 변화 추구, 위험감수, 실험을 포함한다(March, 1991). 활용은 회사에 존재하는 기술 역량 또는 괘적(capabilities or trajectory)를 기반으로 한 국지적 검색(local search)이나 개선을 포함하지만, 탐색은 새롭고 차별화된 역량 또는 괘적에 관련된 보다 더 넓은 범위의 연구 및 혁신 활동을 수반한다(Lee et al., 2012).

결과적으로 활용과 탐색은 기업이 이전에 선행한 혁신에서 활용한 지식의 수준에 따라 측정되는 연속선상에서 특징지어질 수 있다(Benner and Tushman, 2002). Levinthal과 March (1993)은 탐색을 “새로운 지식, 지식으로 변환 가능한 것들에 대한 추구”로, 활용을 “이미 알려진 것들의 사용과 발전”으로 규정했다. 활용에 대한 보상이 단시일 내에 얻을 수 있는 구체적인 것이라면, 탐색을 통한 보상은 구체적이지 않고 장시간을 요구하며 확산효과를 가진다(March, 1991).

Hill & Birkinshaw(2014)는 탐색 중심의 조직단위는 탐색 활동에 중점을 두되, 동시에 활용 중심의 조직단위의 업무활동과 통합함으로써 그들의 조직역량을 개발해야 한다고 주장한다. Seo et al. (2015)의 연구에 따르면, 활용은 탐색에 영향을 미치고, 활용과 탐색 모두는 개인의 창의성에 영향을 미치므로 조직은 활용 및 탐색을 활성화하기 위한 제도적 장치를 마련해야 한다. 또한 활용과 탐색은 지식을 생성, 축적, 공유 및 사용하는 지식 순환 프로세스와 결합되어야 하며, 이들의 조합은 개인의 창의성을 높이도록 시너지 효과를 발휘한다.

한편 Stettner & Lavie(2014)는 미국의 190개 소프트웨어 회사의 연구를 토대로 활용과 탐색이 각 모드 내에서 상대방의 활동 수준을 적절히 유지할 때는 두 활동 간에 업무절차가 상호 충돌하고, 업무 전환이 부정적으로 이뤄지며, 전문성이 제약을 받기 때문에 기업의 성과를 훼손하지만, 두 모드 간에 상호 균형을 유지할 경우에는 기업 성과를 향상시킬 수 있다고 주장한다.

2.3 식스시그마 성과

식스시그마 프로그램은 고객의 추상적인 목소리를 측정 가능한 정량적 성과목표로 변환한 후 이를 달성하기 위해 하나의 프로세스 개선 프로젝트로 추진함으로써 기업의 혁신역량 개발 및 성과 향상을 촉진할 수 있다(Yi, & Shin, 2009). 기업은 식스시그마 프로그램을 적용함으로써 기존의 프로세스를 점진적으로 개선하거나 전체 프로세스를 혁신적으로 바꿀 수 있다. 그러나 식스시그마를 도입하는 주된 이유는 기업의 수익을 증대하는 것이다. DFSS는 설계 및 개발 프로세스의 혁신에 중점을 두며, DMAIC은 기존의 제품, 서비스 또는 프로세스의 혁신에 초점을 맞춘다.

일부 학자들은 식스시그마와 기업성과 사이에 유의미한 상관관계가 있는지를 연구하였다. 식스시그마는 품질향상에 있어서 검증된 방법론이기 때문에 품질 및 경영성과 향상에 기여할 수 있다(Lee and Choi, 2006). 또한 식스시그마는 미리 정해진 특정 목표에 초점을 둠으로써 성과를 극적으로 향상시키고, 공정능력을 강화하고, 조직의 수익 증대를 도모하는 프로세스 개선 방법론으로 알려져 있다(Linderman et al., 2003; Parast, 2011).

따라서 기업들이 식스시그마를 실행하는 것도 궁극적으로는 경영성과를 제고하기 위함이다(Harry and Schroder, 2000). 많은 학자들은 조직이 식스시그마 실행을 통해 조직 구성원의 창의성을 개발하고 기업성과를 제고할 수 있다고 주장한다(Hoerl, 1998; Lee and Choi, 2007). 재무적인 성과의 대표적인 사례로, 모토로라는 식스시그마를 추진한 12년 동안에 160억 달러의 비용을 절감하였으며, 포드는 2000년 이후 10억 달러 이상의 비용을 절감하였고, 1998년에 식스시그마를 도입한 다우도 약 4년 동안에 15억 달러의 세전이익을 기록하였다(Lee and Choi, 2006). 하지만 다른 그룹에서는 식스시그마 프로그램이 기업성과 향상에 기여하지 않는다고 주장한다(Hindo, 2007; Al-Refaie & Hanayneh, 2014), 아울러 식스시그마 프로젝트가 종업원들의 창의성 개발에 기여하지 못한다고 주장한다(Parast, 2011).

3.1 연구 모형

본 연구는 식스시그마 경영혁신 추진환경에서 식스시그마 활동과 창의성 개발 프로세스가 기업 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구 결과를 토대로 식스시그마 활동 및 창의성 개발 프로세스가 성과에 미치는 영향을 평가하기 위해 <Figure 1>과 같은 연구모형을 제시했다. <Figure 1>은 본 연구를 통해 검토하게 될 식스시그마 경영혁신 프로그램에 참여한 프로젝트 조직 구성원의 투입, 창의성 프로세스 및 산출물의 흐름을 반영하는 인식 프로세스를 제시한다. 식스시그마 프로젝트에서 투입 요소인 식스시그마를 조직에 적용할 때 프로젝트팀 구성원들은 활용 및 탐색 활동을 통해 창의성을 개발하고, 이를 통하여 최종적으로는 산출물인 프로젝트 성과에 영향을 미친다고 가정한다. 전체적으로는 프로세스 흐름 관점에서 투입, 프로세스, 산출물로 연결되는 인지 프로세스 접근방식으로 전개할 수 있으며, 프로젝트 성과라는 산출물을 생성해주는 활용 및 탐색 활동을 식스시그마가 촉진하는 인과모형을 제시한다.

Figure 1

Research Model and Hypothesis

3.2 가설의 설정

4.1 표본 및 자료 수집

본 연구에서는 연구 모형을 검증하기 위해 설문조사에 의한 실증분석을 실시했다. 설문조사는 국내 기업을 대상으로 실시했다. 식스시그마를 추진한 회사의 직원들을 설문 대상으로 선정하였으며, 주요기업으로는 삼성전자, 현대자동차, 포스코, LG전자, KT 등이 포함되었다. 설문조사는 이들 기업에서 식스시그마 프로젝트를 다년간 수행한 경험이 있는 MBB, BB, GB, FEA, 추진사무국 직원 등의 식스시그마 전문가들이 추진한 식스시그마 프로젝트에 대한 인지수준을 답하도록 실시했다. 그러므로 본 연구는 분석단위를 식스시그마 프로젝트에 수행했던 경험이 있는 개인으로 한정했다. 식스시그마 프로젝트를 2개 이상 수행한 경우에는 가장 최근에 참여한 식스시그마 프로젝트를 염두에 두고 설문에 응답하도록 했다.

설문방식은 이메일에 설문지를 첨부하여 850명의 식스시그마 전문가들에게 송부하고 그에 대한 회신을 받았다. 배포된 설문 중 263개의 응답을 받았으며 30.9%의 회수율을 기록했다. 회수된 263개의 응답을 검증하여 그 중에서 결측치가 많거나 불완전한 54개 응답자의 설문을 분석 대상에서 제외한 후 최종적으로 남은 209개의 표본을 기준으로 분석했다. 응답자들의 식스시그마 자격증 분포를 살펴보면 MBB(54.2%), BB(26.1%), GB(15.0%), FEA(0.6%), 식스시그마 사무국직원(4.1%)으로 나타나 MBB 비중이 가장 높은 것으로 나타났다. 나이 분포는 30~39세(15.1%), 40~49세(63.7%), 30~39세(21.2%)로 40~49세 연령대가 가장 많으며, 직위분포는 대리 이하(10.8%), 과장(22.6%),차장(37.8%), 부장(23.7%), 임원(5.1%)로 과장, 차장, 부장의 중간관리자 그룹이 대다수를 차지하고 있다.

4.2 구성개념의 조작화

본 연구에서는 측정하려는 잠재변수들의 내용 타당성을 확보하기 위해 <Table 1>과 같이 기존 문헌들을 참고하여 총 14개의 설문문항을 개발하였다. 선행연구를 바탕으로 4개의 잠재변수를 결정하였으며, 식스시그마와 프로젝트 성과는 Choo et al. (2007)로부터 3개, 4개의 측정변수를, 활용과 탐색은 각각 3개, 4개의 측정변수를 Prieto et al.(2009)로부터 채택하였다.

Table 1

Constructs and measurement items

선행연구를 바탕으로 본 연구에 관련된 4개의 변수들은 다음과 같다. 먼저 식스시그마는 문제를 해결하기 위해 DMAIC같은 구조화된 방법을 중점적으로 반복 적용하는 것을 의미한다(Choo et al., 2007). 식스시그마에서 활용은 기존 프로세스의 효율성 및 생산성을 제고하기 위한 방법으로 과거의 지식 및 경험과 학습된 교훈을 적용하여 프로세스를 개선하고, 탐색은 기존 프로세스를 획기적으로 개선하거나 새로운 프로세스를 개발하고자 불만족스런 분야를 대폭 개선하거나 새로운 솔루션을 창출하는 등의 새로운 지식이나 방법론을 적용하는 것을 말한다(Levinthal and March, 1993; Prieto et al., 2009). 성과는 고객의 기대를 충족하고 성과 목표 달성 정도와 영향도 관점에서 식스시그마 프로젝트의 성공 정도를 측정하는 것을 의미한다(Choo et al., 2007).

설문지의 내용 타당성을 높이기 위해서, 본격적인 설문조사를 진행하기에 앞서 개발된 기초문항을 토대로 20명의 식스시그마 전문가(MBB, BB)들에게 내용 타당도를 검증받았다. 설문에 대한 응답을 받은 후, 각 응답자를 대상으로 수정이 필요한 설문 문항을 조사하였다. 이 사전 점검을 바탕으로 설문문항이 평가하는 측정도구로써 적당한지, 설문의 표현이 적당한지에 대해 검증 받았다. 모든 설문항목은 7점 리커트 척도를 이용하여 측정도구를 개발하였으며, 1점에 근접할수록 동의하지 않고, 7점에 근접할수록 설문 문항에 동의함을 반영토록 설계하였다.

4.3 신뢰성 및 타당성 분석

구조방정식 모형을 통해 가설을 검증하기 전에 구조모형에 투입될 설문문항과 요인들의 신뢰성과 타당성을 분석하였다. 일차로 구성개념들의 신뢰성을 확인하기 위해서 두 가지 방법으로 검증했다. 첫째, 탐색적 요인분석을 실시한 결과 측정변수들이 의도한 구성개념대로 묶였으며, 의도하지 않은 요인에는 요인 적재치가 0.4이하로 다른 구성개념과 구별됨을 확인할 수 있다(<Table 2> 참조). 본 탐색적 요인분석은 주성분분석을 사용하여 요인을 추출하였으며, 직교회전법을 사용하여 요인을 회전하였다.

Table 2

Explorative Factor Ananysis Results

둘째, Cronbach’s alpha값이 0.7 이상일 경우에는 신뢰성이 확보된다(Fornell and Larker, 1981). 분석 결과는 6개의 잠재변수 모두 alpha값이 0.7 이상으로 나타났다(<Table 3> 참조). 그러므로 두 방법을 사용하여 신뢰성을 검정한 결과 가설 검정에 사용될 구성 개념들의 신뢰성은 모두 확보되었다고 평가할 수 있다.

Table 3

Reliability and Validity of Measurement Constructs

구성개념들의 집중타당성을 평가하기 위해 확인적 요인분석을 실시하였다. CFA 수행을 위해 각 측정변수는 의도한 잠재변수에 연결하였고, 잠재변수간 공분산은 자유롭게 추정되도록 측정모형을 구성하였다. 측정모형에 대한 적합도의 값이 각각 Q < 3.0, GFI > 0.90, TLI > 0.90, CFI > 0.90, RMSEA < 0.08, SRMR < 0.08인 경우 측정모형이 적합하다고 볼 수 있다(Hair et al., 2010). 본 연구모형의 적합도는 Q = 1.601, GFI = 0.924, TLI = 0.968, CFI = 0.975, RMSEA = 0.054, SRMR = .053이다. 모두 적합도 기준을 만족하므로 구성개념들은 집중 타당성이 확보되었다고 평가할 수 있다.

또한 구성신뢰도(Composite Reliability: CR)와 평균 추출분산(Average Variance Extracted: AVE)를 토대로 신뢰성과 집중타당성을 추가로 확인하였다. CR값과 AVE값이 각각 0.6, 0.5 이상이면 신뢰성과 집중타당성이 높다고 판단할 수 있다(Fornell and Larker, 1981). <Table 3>에서 알 수 있듯이 모든 구성개념의 CR값은 0.789 이상이었고, AVE값은 0.648 이상이었다. 따라서 이들 분석결과를 바탕으로 구성개념들의 집중타당성이 확보되었다고 볼 수 있다.

끝으로, 구성개념들의 판별타당성(discriminant validity)을 확인하였다. 각 구성개념 간 상관계수의 제곱이 AVE보다 작을 경우 판별타당성이 있다고 판단할 수 있다(Fornell and Larker, 1981). <Table 4>에서 알 수 있듯이 모든 상관계수의 제곱이 해당 구성개념의 AVE보다 작으므로 각 잠재변수 간에 판별타당성이 존재한다고 볼 수 있다.

Table 4

Discriminant validity of Measurement Items

4.4 연구가설의 검정

최종적으로 구조방정식 모형을 사용하여 요인들간의 인과관계를 검정하고 그 결과를 <Figure 2>에 정리하였다. 구조방정식 모형의 적합지수는 Q = 1.601(X² = 129.676, df = 81), GFI = 0.924, TLI = 0.968, CFI = 0.975, RMSEA = 0.054, SRMR = 0.053으로 본 연구의 데이터와 제시한 연구모형이 적합하다고 할 수 있다.

Figure 2

Structure model and analysis results

Note: ** significant at the 0.01 level.

가설 H1 – H2는 식스시그마가 창의성에 긍정적인 영향을 주는가에 관한 것이다. 식스시그마가 활용, 탐색에 미치는 영향에 관한 해당 경로 계수는 각각 0.54(p < 0.01), 0.25(p < 0.01)로서 모두 유의하므로 가설 H1 – H2를 채택할 수 있다. 즉, 식스시그마가 활용, 탐색에 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 확인됐다. 특히 본 연구에서는 식스시그마가 탐색보다 활용에 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 Benner and Tushman(2002)과 Schroeder et al.(2008)의 연구결과와 일치한다. Schroeder et al.(2008)가 제안한 것처럼 식스시그마가 구조적 활용 및 탐색을 모두 촉진하지만, 식스시그마가 탐색보다 활용에 영향을 더 미친다는 Benner and Tushman(2002)의 주장과 일치한다. 또한 식스시그마 환경에서 활용이 탐색에 미치는 영향에 관한 계수는 0.61(p < 0.01)로서 유의하다. 그러므로 가설 H3에서 활용은 탐색에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있다.

가설 H4 – H6는 식스시그마, 활용, 탐색이 프로젝트 성과에 긍정적인 영향을 주는 가에 관한 것이다. 먼저 H4의 식스시그마가 프로젝트 성과에 미치는 영향에 관한 해당 경로계수는 0.014(p > 0.10)로서 유의하지 않아 H4는 기각됐다. 가설 H5, H6에서 활용 및 탐색이 성과에 미치는 영향에 관한 해당 경로 계수는 각각 0.330(p < 0.01), 0.50(p < 0.01)로서 유의하므로 가설 H5, H6을 채택할 수 있다. 즉, 활용과 탐색은 성과에 긍정적인 영향을 미친다고 할 수 있으나 식스시그마 단독으로는 성과에 유의한 영향을 미치지 않는다. 그러므로 식스시그마 의 단순한 적용만으로는 성과에 긍정적 영향을 미치지 못하고 활용과 탐색을 통해서만 프로젝트 성과에 영향을 긍정적 미치는 것으로 분석되었다.