글로벌 비즈니스 환경의 변화와 함께 기업들은 COVID-19 위기 상황에서 생존하기 위해 선제적인 품질관리와 같은 혁신적인 프로그램을 개발할 필요가 있다. 현재 많은 기업들이 채택하고 있는 사후적 품질관리는 오랜 기간 사용되어 온 전통적인 품질관리 방식으로, 지금까지 이론적으로나 현장에서 쌓아온 공헌에도 불구하고 여러 한계점이 존재한다. Foster(1998)에 의하면 반응적 고객 지향 품질모형(RCDQ: Reactive Customer-Driven Quality)은 고객의 기대가 끊임없이 상승하는 반면, 기업의 품질 성과는 이를 따라가기 어렵다는 문제가 있을 수밖에 없게 된다. 즉, 기존 품질관리 규범 및 개념은 고객의 요구에 반응적으로만 대응하기 때문에 혁신성이 떨어지며, 위기 상황에 효과적으로 대처하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 따라서 급변하는 시장과 고객의 요구에 효과적으로 대응하기 위해서는 사후적 접근에서 선제적 접근으로의 전환이 요구되고 있다. 선제적 품질관리는 기업이 변화하는 환경에 능동적으로 대응하고, 고객의 잠재적 요구를 미리 파악하여 만족시킬 수 있는 전략적 도구로 주목받고 있다. 본 연구의 목적은 선제적 품질관리의 개념을 명확히 정의하고, 기존의 연구에서는 파편적으로만 존재했던 선제적 접근에 대한 이론적 배경을 정리 제공하고, 선제적 품질관리의 핵심 요소와 구현 방안을 제시하며, 다양한 사례를 통해 이에 대한 이해도를 제고하는 데 있다. 이를 통해 선제적 품질관리가 기업의 경쟁력 향상과 지속가능한 성장을 위한 전략적 도구로서의 역할을 할 수 있음을 밝히고자 한다.

국내 기업들은 글로벌 경제 환경에서 점점 더 치열해지는 경쟁 속에 놓여 있으며, 각국은 자원을 전략적으로 활용하는 등 선제적인 대응을 통해 생존을 도모하고 있다. 미국과 같은 선진국은 반도체 칩4 동맹, IPEF 등 경제 프레임 워크를 중심으로 선제적 위기 대응 체계를 강화하고 있으나, 한국과 같은 수출 중심 국가들은 이러한 변화에 신속히 대응하지 못하고 있으며, 이로 인해 수출 제품의 품질 관리에서 큰 위기를 겪고 있다. 국내 수출기업 1,094개사를 대상으로 한 조사에 따르면, 85.5%의 기업들이 다양한 애로 사항을 겪고 있다고 응답하였다(KITA, 2022). 중간재와 완제품 수출을 통한 수익 모델에 의존하는 한국 기업들에게 품질 관리 실패는 경쟁력 저하와 수익성 악화로 이어질 수 있어 매우 치명적이다. 예를 들어, 콜드체인 산업은 코로나19 팬데믹과 러-우 전쟁 등 글로벌 위기의 여파로 품질 관리에 어려움을 겪고 있으며, 그 외에도 다수의 제조업체들이 원자재 및 부품을 수입하는 상황에서 완제품의 품질을 유지하는 데에 어려움을 겪고 있다(Deloitte Insights, 2022).

이러한 위기 상황에도 불구하고, 많은 기업들은 여전히 기존의 관행과 규범에 머무르고 있어 새로운 위기에 능동적으로 대응하기 어려운 실정이다. 비용 부담과 조직 관리 차원에서의 저항 등 다양한 요인들이 인지된 위협으로 작용하여, 기업들이 기존 체계에서 벗어나지 못하고 있는 것으로 보인다. 선제적 품질관리는 기존의 수동적(Reactive) 품질 관리 방식에서 벗어나, 위기를 사전에 식별하고 대응하는 것을 목표로 하며, 단순히 위기 대응을 넘어서서 고객의 점점 높아지는 기대와 다각화되는 요구에 능동적으로 대응할 수 있는 역량을 강화하는 도구로 작용할 수 있을 것이다. 글로벌 위기 상황에서 적절한 품질 관리를 통한 위기 대응은 생산 탄력성을 강화하는 중요한 도구로 작용하며, 선제적 품질관리는 잠재적 문제를 예방하고 변화에 능동적으로 대응하는 전략적 접근을 제공하기에 중요한 시사점을 갖는다(Cho et al., 2024). 현재까지의 연구들은 주로 사후적 품질관리의 효율성 개선에 초점을 맞추었으며, 선제적 품질관리에 대한 체계적인 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 이러한 연구 공백을 메꾸고, 선제적 품질관리의 이론적 토대를 마련함으로써 품질경영 분야의 학문적 발전에 기여하고자 한다.

기존에 원활하게 운영되던 방식을 벗어나 새로운 체계를 구축하기 위해서는 인력과 장비의 도입이 필요하며, 이에 따라 선제적 품질관리 시스템의 도입은 조직 차원에서의 저항을 초래할 수 있다. 또한 문제가 발생하기 전에 보증을 실행하거나 조직의 자원을 활용하여 소비자에게 제공하는 것은 비용 측면에서 리스크를 감수해야 하는 방식이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 관리 규범, 내부 프로세스, 프로그램을 선제적으로 실행하는 개념이 무엇인지에 대한 이론적 배경을 먼저 고찰하고, 선제적 품질관리의 개념을 보다 명확하게 제시하고자 한다.

품질관리는 제품 및 서비스의 품질을 향상시켜 매출 증가, 원가 절감, 그리고 경쟁우위 확보에 필수적인 수단일 뿐만 아니라, 조직의 생존을 위한 핵심 전략이다. 품질관리를 이해하기 위해서는 먼저 '품질'의 개념을 고찰할 필요가 있는데, 품질은 이를 평가하는 주체에 따라 다르게 해석될 수 있어 단일한 정의를 내리기 어렵다. 글로벌 시장에서 중요한 변화 중 하나는 소비자 취향의 급격한 변화와 같은 트렌드의 변화에 발맞춰, 소비자 요구를 능동적으로 충족시키는 역량이 중요해지고 있다는 점이다. 그러나 기존의 수동적이고 반응적인 접근 방식에 얽매이면 새로운 가능성을 식별할 기회를 놓칠 수 있다. 품질관리 문헌에 따르면, 생산 프로세스 개선, 고객 만족을 위한 지속적인 개선, 인력 및 경영진의 참여 등 다양한 노력이 이루어져 왔지만, 시간이 흐르면서 기존의 반응적 접근 방식보다 선제적 접근 방식의 필요성이 점점 더 강조되고 있다(Chiarini, 2011; Totangy, 2016).

선제적 품질관리(Proactive Quality Management)는 미래에 발생할 수 있는 문제를 사전에 예방하거나, 고객이 현재 요구하는 것을 넘어 그들의 잠재적 요구를 먼저 파악해 제공하는 모든 활동을 의미한다. 이는 문제가 발생하기 전에 미리 대비하거나, 고객의 내재된 요구를 충족시키기 위해 추가적인 서비스를 제공하는 것을 포함하며, 기존 제품이나 서비스를 정상적으로 사용하는 고객에게 추가 가치를 제공하는 점에서 사후적 품질관리와는 차별화 된다. 선제적 품질관리는 사후적으로 대응하는 방식이 고객 불만을 증가시킬 가능성이 있는 반면, 고객 만족도를 향상시키는 효과를 가져온다. 오늘날 고객에게 높은 가치를 제공하는 상품이나 서비스일지라도, 가까운 미래에는 고객 가치를 충분히 실현하지 못할 가능성이 있기 때문에, 제조업체와 서비스업체 모두 시장의 변화에 선제적으로 대응하는 것이 필수적이다.

선제적 품질관리는 이러한 요구 사항을 선제적이고 능동적으로 해결하는 데 중점을 둔다. 이를 통해 잠재적인 결함과 고객 이탈을 사전에 방지할 수 있으며, 일례로 머신러닝을 활용한 실시간 데이터 분석과 이상 징후 탐지는 생산 공정의 안정성을 높이고, 고객 만족도를 강화하는 데 기여할 수 있다(Kim et al., 2024). 또한 고객의 내재된 욕구를 파악하여 기존의 규범이나 제도로는 해결할 수 없는 문제들에 대응할 수 있다. 이로 인해 높은 품질 수준을 유지하면서 고객 만족도를 증대 시킬 수 있으며(Park et al., 2014), 이렇게 확보된 고객 만족은 고객 충성도 및 시장 점유율을 향상시키는 잠재력을 갖는다(Wallenburg & Lukassen, 2011). 또한, 이러한 접근은 재무 성과와 직결되는 고객의 재구매 의도에도 긍정적인 영향을 미친다(Hwang et al., 2013). 더불어, 선제적 품질관리 도입은 조직이 현재 직면한 상황을 더 잘 이해하게 하며, 추가적인 문제를 인식하고 이를 해결하기 위한 새로운 아이디어를 도출하는 데에도 기여한다(Jong & Ruyter, 2004; Crant, 2000; Han et al., 2017).

최근 품질관리의 동향은 글로벌 트렌드에 민감한 소비자들의 요구에 대응하는 것뿐만 아니라, 기술 발전과 시대 변화로 인해 새롭게 부상하는 다양한 문제점들에 맞춰 새로운 규격과 개념을 요구하고 있다. 과거 연구에서는 단순히 비용을 투입하면 품질을 개선할 수 있다는 생각이 있었으나(Singh et al., 2014), 실제 현실은 이와 상당히 다르다. 일부 문헌에서는 프로세스 관리와 관련된 표준화가 문제 해결을 위한 창의성을 억제하여, 결과적으로 고객의 요구를 제한할 수 있기 때문에 품질관리 규범이 혁신을 저해할 수 있다는 점을 지적하였다(Kim et al., 2012; Escrig-Tena et al., 2018). 이러한 기존 품질관리 방식의 한계는 다양한 영역에서 나타나며, 과거의 기준에 머무르지 않고 보다 능동적이고 유연한 접근이 필요하다는 점에서 선제적 품질관리의 필요성을 충분히 뒷받침하는 근거가 된다.

본 연구에서는 문헌 연구와 실제 도입 사례를 통해 선제적 품질관리의 개념을 탐구하였으나, 이론적 타당성에 대한 의문은 여전히 남아 있다. 선제적 품질관리의 이론적 타당성을 검증하기 위해, 정보 경제학의 신호이론과 품질 보증의 관계를 분석하고자 한다. 신호이론은 시장에서 정보의 비대칭성을 해결하기 위한 메커니즘으로, 이를 통해 선제적 품질관리가 어떻게 기업의 신뢰성과 품질 보증에 기여하는지를 고찰할 수 있을 것이다.

개런티 프로그램은 고객에게 제공되는 상품이나 서비스가 특정한 품질 수준을 충족할 것을 약속하며, 만약 그 수준이 달성되지 않을 경우 제공자가 사전에 명시한 방식으로 고객에게 보상을 제공하겠다는 개념이다. 문헌에 따르면, 효과적인 서비스 보증 시스템은 기업의 이익에 긍정적인 영향을 미치고 기업 서비스에 대한 고객의 신뢰를 증진시킨다(Zeithaml, 1988). 또한, 고객은 실제로 보증을 이용하지 않더라도 보증이 존재한다는 사실 자체에 만족감을 느낀다는 연구 결과가 있다(McCollough et al., 2004).

개런티 프로그램은 세부적으로 워런티(warranty)와 서비스 보증(service guarantee)으로 분류된다. 먼저, 워런티는 소비자에게 판매된 상품이 약속된 수준으로 기능할 것을 보장하며, 일정 보증 기간 내에 상품이 정상적으로 작동하지 않거나 결함이 발생할 경우 무료 교체나 수리 등의 방식으로 품질을 보증한다. 워런티는 개런티 프로그램의 가격이 상품 가격에 포함되어 있는지의 여부에 따라 기본 워런티(Base warranty)와 연장 워런티(Extended warranty)로 다시 나뉜다. 기본 워런티는 소비자들이 일반적으로 인식하는 워런티로, 상품 구매 시 이미 상품 가격에 워런티 비용이 포함되어 있다. 반면, 연장 워런티는 상품 구매 후 추가적인 비용을 지불해야만 한다(Murthy & Jack, 2014).

서비스 보증은 고객에게 약속된 수준의 서비스가 제공되지 않을 경우 그에 따른 보상을 제공하겠다는 약속이다(Hogreve & Gremler, 2009). 서비스 보증은 보장 범위에 따라 무조건적 서비스 보증(Unconditional service guarantee)과 조건부 서비스 보증(Conditional service guarantee)으로 구분되는데, 전자는 서비스의 모든 측면을 보장하는 반면, 후자는 사전에 정의된 특정 서비스 측면만을 보장한다는 차이가 있다(Meyer et al., 2014).

개런티 프로그램은 구매자와 제공자에게 각각 상이한 기능을 수행한다. 먼저, 구매자의 관점에서는 상품이나 서비스 사용 중 실패 상황이 발생했을 때 추가 비용 없이 보상을 받을 수 있기 때문에 심리적 안정감을 느끼게 된다(Murthy & Djamaludin, 2002). 제공자의 관점에서는 보증 기간과 조건, 범위 등을 사전에 구체적으로 정의함으로써 고객의 무분별한 요구로부터 보호받을 수 있다(Udell & Anderson, 1968). 또한, 상품 및 서비스의 일정 생애주기 동안 품질을 보증하기 때문에 고객이 상품을 구매할 때 부담하는 위험을 감소시켜 구매 의사를 촉진하기도 한다.

예방적 품질관리(Preventive Quality Management)는 불만족스러운 사건이 발생할 수 있는 요인을 사전에 발견하고 제거하는 모든 활동을 의미한다. 이는 제품이나 서비스의 품질을 유지하고, 수명을 연장하기 위해 잠재적 위험 요소를 사전에 제거하거나 그 발생 가능성을 줄이기 위해 미리 설정된 표준에 따라 구현되는 개념이다(Geneva, 1990; Fitch, 1992; Brussels, 2010; Barkai & Harison, 2011; Fitch, 2013). 체계적인 예방 활동은 문제를 미리 방지하고 사고 빈도를 줄임으로써 문제 해결에 소요되는 비용을 줄이는 효과가 있다(Barkai & Harison, 2011). 예방적 품질관리의 적용 방식에는 개런티 프로그램 및 연결된 품질관리와 차별 요소가 존재하는데, 품질관리를 적용하는 시점이 다르다. 개런티 프로그램의 경우 고객이 프로덕트를 인식하는 시점과 사용하는 시점에 영향을 미치며, 연결된 품질관리는 고객이 프로덕트를 활용하는 와중에 그 품질관리가 이루어진다. 하지만 예방적 품질관리의 경우, 제품을 생산하는 프로세스부터 시작하거나 적용 시점이 더 빠를 경우 아예 제품 개발단계에서부터 그 영향력을 행사한다. 일례로, P&G는 Connect + Develop 프로그램을 통해 외부의 혁신적인 파트너와 협력하여 새로운 제품과 기술을 개발하며, 이로 인해 제품 개발 시간이 단축되고 소비자의 기대에 부합하는 더 나은 제품을 시장에 신속하게 내놓고 있다(Sakkab, 2002).

예방적 품질관리는 크게 예방적 서비스, 선제적 판매 후 서비스(Proactive Post-sales Service), 그리고 예방적 프로세스 품질관리로 구분된다. 먼저, 예방적 서비스는 미래에 발생할 수 있는 문제를 미리 발견하여 해결하고, 고객에게 먼저 연락하여 불만을 사전에 관리하는 활동을 포함한다(Barkai & Harison, 2011). 예방적 서비스를 제공하는 대표적인 방법으로는 정기적인 점검 서비스가 있다. 예를 들어, 제공자가 고객에게 정기 점검 서비스를 추가로 제공하거나(Han et al., 2017), 잔존 수명에 따라 정기적으로 기계나 장비를 교체하여 사고를 방지하는 방법이 있다(Glasser, 1967).

또한, 비상경영계획(Business Contingency Planning)은 예방적 서비스의 예로 들 수 있는데, 이는 자연 재해, 바이러스, DDoS(Distributed Denial of Service) 공격과 같은 심각한 문제 상황이 발생할 때 이를 극복하기 위한 절차를 미리 구축해두는 매뉴얼을 의미한다(Clark, 2010). 비상경영계획은 문제 상황을 정의하고 예상되는 피해의 심각도 및 운영 중지 시간을 사전에 예측하여 대응책을 마련하는 과정으로, 이를 통해 문제 발생 시 빠르게 정상 상태로 복구하여 고객이 입을 피해를 최소화할 수 있다.

선제적 판매 후 서비스(Proactive Post-Sales Service, PPS)는 전통적인 판매 후 서비스(Post-sales service)와 달리, 고객이 요청하기 전에 제공자 측에서 먼저 지원 서비스를 제공하여 고객과의 관계를 상품 구매 이후에도 지속적으로 강화하는 것을 목표로 한다. 일반적인 판매 후 서비스가 고객의 요청에 따라 추가적인 지원을 제공하는 것이라면, PPS는 고객이 문제를 인식하기 전이나 요청하기 전에 선제적으로 제공하는 방식이다. PPS는 제공하는 서비스의 성격에 따라 선제적 예방(Proactive Prevention), 선제적 교육(Proactive Education), 선제적 피드백 요청(Proactive Feedback Seeking)으로 구분된다(Challagalla et al., 2009).

Challagalla et al. (2009)에 따르면, Proactive Prevention은 고객이 제품이나 서비스를 사용하는 과정에서 발생할 수 있는 문제나 불만족 상황을 사전에 예방하기 위해 제공자가 먼저 제공하는 모든 지원 서비스를 포함한다. Proactive Education은 고객이 구매한 제품이나 서비스의 품질을 최대한 활용할 수 있도록 돕는 서비스로, 주로 사용 난이도가 높은 제품을 구입한 고객에게 제공자가 먼저 자세한 설명을 제공하거나, 고객이 잘못 사용하고 있을 때 이를 미리 알림으로써 지원하는 방식이다. Proactive Feedback Seeking은 고객이 피드백을 제공하기 전에 제공자가 먼저 피드백을 요청하거나, 고객의 사용 경험을 관찰하여 이를 바탕으로 자발적으로 피드백을 수용하고, 이를 통해 추가적인 서비스를 제공하는 모든 활동을 의미한다.

이처럼 PPS는 상품 및 서비스 구매 후에도 고객에게 지속적인 지원 서비스를 선제적으로 제공하여 고객과의 관계를 유지하는 데 중요한 역할을 한다. Holbrook & Kulik (2001)에 따르면, 제공자가 먼저 연락을 취해 지원 서비스를 제공할 때, 고객의 품질에 대한 신뢰성이 향상된다. 또한, 많은 고객이 심각한 불만 사항이 있어도 이를 표현하지 않기 때문에 제공자는 상품의 문제를 쉽게 발견하지 못한다. 그러나 성공적인 PPS는 일반적인 판매 후 서비스와 비교해 피드백을 더 빠르게 수용할 수 있어, 상품 혁신과 신상품 성공률에 긍정적인 영향을 미친다(Challagalla et al., 2009).

예방적 프로세스 품질관리(Proactive Quality Process Management)는 사고를 예방하기 위한 최적의 프로세스를 개발하거나, 사고 발생 시 프로세스 지연 시간과 손실 비용을 최소화하는 것을 목표로 한다(Rath, 2008). 예방적 프로세스 품질관리는 전체적인 프로세스의 품질을 향상시키고 실패 상황을 최소화하는 데 초점을 맞춘다. 이를 위해 투입물의 구체적인 임계치를 설정하거나 조달 방법을 계획하며, 기존 프로세스에 새로운 기술을 접목하여 실패 가능성을 줄인다(Teplika et al., 2021). 이 방법을 효과적으로 수행하면, 저품질로 인한 손실을 줄이고 최소한의 변화로 최적의 설계를 이끌어냄으로써 고객 만족도를 높이고, 긍정적인 브랜드 이미지를 형성할 수 있다(Pacaiova & Nagyova, 2019).

예시로는 FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)가 있다. FMEA는 처음 미국에서 도입되었지만 현재는 다양한 산업에서 위험 분석에 활용되고 있다. 이 기법은 프로세스를 주요 단계로 나누고, 실패 확률이 높은 단계를 발견하여, 해당 단계를 위한 더 구체적인 하위 프로세스를 설계함으로써 문제 상황을 예방하는 역할을 한다.

2014년 세계 최대 가전 전시회인 CES에서 당시 시스코의 CEO였던 존 체임버스는 IoT를 인간의 생활 방식을 근본적으로 변화시키는 혁신적인 기술로 평가하였다. 이처럼 사물인터넷(IoT)의 등장으로 사물 간 상호 연결을 통해 정보를 주고받고 있으며(Kim, 2015; Han et al., 2017), ICT 기술의 발전은 제조업의 패러다임을 빠르게 변화시키고 있다. 사물인터넷(IoT)과 사이버 물리 시스템(CPS)을 통해 생산 공정을 실시간으로 모니터링하고, 잠재적인 결함을 예측하여 예방적 유지보수를 수행할 수 있게 되었다. 이를 통해 기계가 스스로 생산 공정을 제어하며, 누구나 쉽게 공정 상황을 파악할 수 있는 환경이 조성되었다. 또한, 유지보수 기록을 분석하여 품질 문제를 예방하기 위한 조치를 사전에 취할 수 있게 되었다(Park et al., 2014; Han et al., 2017). 사물인터넷 장비의 보급은 선형을 넘어 지수적으로 증가하고 있으며, 이와 같은 증가 속도는 기술 발전에 따라 더욱 가속화되고 있어, 기업들이 연결된 품질관리를 도입하는 데 있어 기술적 제약이 점차 감소할 것으로 기대된다.

연결된 품질관리(Connected Quality Management)는 제품 또는 서비스의 일반적인 유지보수 주기와는 달리, 실시간 데이터를 기반으로 적시에 유지보수를 수행하는 것을 의미한다. 이는 데이터 분석을 통해 맞춤형 상품이나 서비스를 예측하여 제공하거나, 잠재적인 실패 요인을 사전에 예측하고 제거하는 모든 활동을 포함한다. 유지보수 이력의 실시간 모니터링 및 분석을 통해 품질 문제를 야기하는 요인과 패턴을 파악하고, 적시에 예방조치를 취함으로써 원가 절감 및 생산성 향상에 기여할 수 있다(Park et al., 2014; Amruthnath and Gupta, 2018). 뿐만 아니라 의료기관에서는 AI 기반 에플리케이션을 도입하여 환자 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적 문제를 예측하고 맞춤형 서비스를 제공함으로써 운영 효율성을 강화 하는 방식으로 연결된 품질관리를 구현하고 있다. 실시간으로 데이터를 기반으로 의료 서비스의 품질을 관리함으로써 고객 맞춤형 서비스 제공을 통해 경쟁력 강화의 실제적 사례라고 볼 수 있다(Lee, 2024).

연결된 품질관리는 예측기반 품질관리(Predictive Quality Management)와 상태기반 예측적 품질관리(Condition-based Predictive Quality Management)로 나눌 수 있다. 먼저, 예측기반 품질관리는 고객의 요구가 발생하기 전에 적절한 변화를 미리 예측하고, 이를 적시에 효과적으로 적용하는 전략이다(Poll et al., 2018). 이 방식은 주로 고객 프로필이나 과거 기록과 같은 기존 데이터를 바탕으로, 개별 고객의 관심사를 예측하고, 그에 맞는 맞춤형 상품 및 서비스를 먼저 추천하거나 제공하는 방식으로 이루어진다.

대표적인 사례로는 아마존의 ‘Anticipatory Shipping’ 서비스가 있다. 이 서비스는 고객이 같은 상품을 다시 주문할 시점을 예측하여, 고객이 재주문을 하기 전에 해당 상품을 미리 준비하고 발송하는 방식이다. 아마존은 고객의 거래 내역, 각 품목의 클릭 횟수, 고객과 플랫폼 간의 상호작용 데이터를 기반으로 고객이 이후에 결제할 가능성이 높은 상품을 예측한다(Nair, 2023). 이외에도 소매업체가 재고가 소진되기 전에 소비자 트렌드를 반영해 먼저 재주문을 하거나, 보험사가 곧 다가올 폭풍의 강도에 따라 맞춤형 상품을 미리 준비하는 경우, 그리고 은행이 고객의 특성에 맞춰 제공할 채널을 계획하는 경우 모두 예측기반 연결된 품질관리에 해당한다. 이들은 모두 과거 데이터를 기반으로 적절한 변화를 예측하고, 이에 따라 선제적으로 서비스를 제공하는 사례들이다(Poll et al., 2018).

상태기반 예측적 품질관리는 지속적인 모니터링을 통해 현재 상태를 분석하여 오류나 고장 상황이 발생하기 전에 이를 예측하고 유지보수를 진행하는 방식이다. 이 접근법의 기원은 1940년대에 Rio Railway Company에서 처음 도입된 사례에서 찾을 수 있다. 당시에는 모니터링 기술을 통해 엔진 내부의 온도와 압력을 분석하여, 고장이나 연료 누출을 예측하고 엔진 교체 시기를 결정함으로써 큰 성공을 거두었다(Prajapti et al., 2012).

상태기반 예측적 품질관리는 주로 사물인터넷(IoT) 기술과 결합하여 적용된다. 예를 들어, 자동차 산업에서 오일의 품질을 모니터링하는 센서를 부착하여, 오일의 품질이 일정 수준 이하로 내려갔을 때만 교체하는 ‘lubricant monitoring’ 시스템이 있다. 또한, 제조업에서는 진동 모니터링(vibration monitoring)이 주로 활용되는데, 이는 모터, 팬, 기어박스, 펌프 등 기계 장비의 핵심 부품에 진동 센서를 부착하여 비정상적인 진동 패턴 변화를 감지하고, 고장이 발생하기 전에 보수 작업을 진행하는 방식이다. 이외에도 소리 모니터링(sound monitoring) 기술은 기계 장비에서 발생하는 소리를 감지하여, 이상 소리를 분석함으로써 장비의 고장을 미리 예측하고 유지보수를 계획하는 데 사용된다(Ahmad & Kamaruddin, 2012).

<표 1>에 정리된 선제적 품질관리의 각 분류 사례에서 알 수 있듯이, 선제적 품질관리는 세 가지 주요 분류에 따라 각기 다른 사례와 시사점을 제시한다. 선제적 품질관리는 고객 만족도 향상, 문제 예방, 비용 절감이라는 공통된 목표를 지향하고 있다. 각 사례는 고객의 문제를 사전에 파악하고 이를 해결함으로써 긍정적인 고객 경험을 제공하며, 이는 고객 만족도를 높이는 핵심 요인으로 작용한다. 또한, 잠재적인 문제를 사전 예측하고 이를 해결하기 위한 조치를 취함으로써 고객 불만을 감소시키고 문제 발생 빈도를 줄이는 예방적 접근이 강조된다. 이는 사후 대응에서 발생하는 추가 비용을 절감하고 기업의 운영 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 그러나 각 분류에는 차이점이 존재한다. 개런티 프로그램은 주로 고객의 경제적 리스크를 완화하는 데 초점을 맞추고, 예방적 품질관리는 정기적인 점검을 통해 제품 유지보수를 지원하며, 연결된 품질관리는 IoT와 빅데이터를 활용한 실시간 모니터링을 통해 문제를 미리 예측한다. 이러한 차이점은 각 분류가 적용하는 기술 수준과 고객과의 접점에서 두드러지며, 개런티 프로그램은 구매 이후 고객과의 신뢰 구축에 중점을 두는 반면, 예방적 품질관리와 연결된 품질관리는 제품 사용 과정에서 지속적인 고객 상호작용을 통해 문제를 관리한다.

기업이 선제적 품질관리를 도입할 때 주의해야 할 점도 여러 가지가 존재한다. 선제적 품질관리의 궁극적인 목표는 고가치와 고품질을 추구하는 것이지만, 만약 기업이 지나치게 고품질에만 집중하게 된다면 여러 위험에 직면할 수 있다. 특히, 높은 신뢰성과 고품질을 고집하는 기업들은 신기술 도입이나 새로운 시장 변화에 민첩하게 대응하기 어렵게 되며, 이는 고품질 유지에 집중하는 과정에서 혁신적인 상품과 서비스가 불확실성을 이유로 희생되거나 도입이 지연될 가능성이 있기 때문이다.

또한, 고품질이 핵심 경쟁력인 기업들은 ‘결점 없는 고품질(zero-defect)’이라는 긍정적인 평판에 지나치게 의존하게 되어, 새로운 혁신에 대한 저항이 커지거나 변화를 수용하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 때로는 변화하는 시장에 대한 적응을 거부하는 경우도 발생할 수 있다.

따라서, 선제적 품질관리가 강력한 혁신 도구로서 여러 장점을 제공하는 반면, 그 이면에 존재하는 잠재적 위험도 간과해서는 안 된다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로, 효과적인 선제적 품질관리를 도입할 때 주의해야 할 사항들을 탐구하고자 한다.

본 연구는 선제적 품질관리의 개념을 정의하고, 이를 세 가지 주요 세그먼트(개런티 프로그램, 예방적 품질관리, 연결된 품질관리)로 분류하여 다양한 사례를 분석하였다. 이러한 연구를 통해 아직 완전히 정립되지 않은 선제적 품질관리의 개념을 이론적으로 뒷받침하고, 이를 실질적으로 적용할 수 있는 다양한 방안을 제시함으로써 품질관리의 미래 방향설정에 기여하고자 하였다. 또한 선제적 품질관리가 기업 운영 효율성과 고객 만족도 향상에 미치는 영향을 실질적인 사례를 통해 분석하여 실무적인 시사점을 가진다는 점을 확인하였다. 예를 들어 개런티 프로그램은 고객의 심리적 안정과 신뢰를 구축하여 브랜드 충성도를 높이며, 예방적 품질관리는 비용 절감과 생산성 증대에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 연결된 품질관리는 IoT와 데이터 분석을 활용하여 실시간 모니터링과 예측 유지보수를 가능하게 함으로써, 기업이 글로벌 시장 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 도구임을 입증하였다.

본 연구에서 도출된 주요 결과 중 하나는 선제적 품질관리가 고객의 기대치를 사전에 파악하고, 잠재적인 문제를 미리 예방함으로써 고객 만족도를 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다는 점이다. 기업이 단순히 문제 발생 후 대응하는 방식에서 벗어나, 고객의 요구를 미리 예측하고 그에 맞는 대응책을 마련하는 것은 고객 충성도 향상 뿐 만 아니라, 기업의 경쟁력을 높이는 데 있어서도 중요한 전략임을 확인했다. 특히, 본 연구는 워런티 프로그램, 서비스 개런티, 예방적 서비스, 예측기반 품질관리 및 상태기반 예측적 품질관리와 같은 다양한 선제적 품질관리 도입 사례들을 구체적으로 제시함으로써, 선제적 품질관리가 기업에 실질적인 이점을 제공하는 방법을 구체적으로 설명하였다. 다만, 워런티 프로그램의 경우, 소비자들은 대체로 워런티가 제품 구매 시 기본적으로 제공되는 요소로 인식하는 경향이 있으며, 혹은 일정 금액을 지불하고 프로덕트에 대한 워런티를 제공 받는다. 따라서 워런티를 제공하는 것이 소비자들에게 차별화된 가치를 제공하는 매력적인 요소로 받아들여지지 않을 가능성이 높다는 점을 한계로 꼽을 수 있다(Dowling, 1985).

본 연구는 선제적 품질관리가 기존의 사후적 품질관리 접근법에 비해 기업 경쟁력 강화에 더 큰 전략적 가치를 제공한다는 점을 입증하였다. 특히, 고객의 기대치를 사전에 파악하고 잠재적 문제를 예방함으로써, 품질관리 체계를 혁신하는 방식이 기업의 운영 효율성과 생산성 향상에 기여함을 다양한 사례를 통해 실증적으로 제시하였다. Porter(1985)의 가치사슬 이론과의 연계를 통해 선제적 품질관리가 기업 활동 전반에서 가치를 창출하고, 품질경영의 학문적 토대를 확장하며 연구 공백을 보완하였다는 점에서도 중요한 의의를 가진다.

결론적으로, 본 연구는 선제적 품질관리가 기업의 품질관리 전략에서 중요한 혁신 도구로 작용할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 기업들은 변화하는 시장 환경에 더욱 능동적으로 대응할 수 있으며, 고객 만족도와 충성도를 지속적으로 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 그러나 선제적 품질관리 도입 시 발생할 수 있는 비용 문제, 조직 차원의 저항, 그리고 고객 기대치 관리 등 다양한 이슈들을 충분히 고려해야 한다.

향후 연구에서는 보다 다양한 산업에서의 선제적 품질관리 적용 가능성을 탐색하고, 재무적 성과 분석과 데이터 기반의 정량적 평가를 통해 선제적 품질관리에 대한 이론적·실무적 이해를 더욱 심화시킬 필요가 있다. 또한, 기술 발전과 시장 환경의 변화에 따라 선제적 품질관리의 전략과 도구가 어떻게 발전해야 하는지에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 기업들은 선제적 품질관리를 효과적으로 도입하여 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.