2.1 품질경영의 발전과 성숙도 개념

품질경영은 전통적으로 제품의 결함을 사후적으로 검출하는 품질관리(Quality Control, QC)에서 시작하여, 공정 전반의 품질 확보를 목적으로 하는 품질보증(Quality Assurance, QA), 그리고 조직 전반의 참여를 기반으로 지속적 개선을 추구하는 총체적 품질경영(Total Quality Management, TQM)으로 발전해 왔다. 이러한 발전 과정은 품질이 단순한 생산 관리의 문제가 아니라 조직 전체의 전략적 관리 대상임을 보여준다.

최근 디지털 기술의 비약적 발전으로 품질경영의 패러다임은 'Quality 4.0'으로 진화하고 있다. Chiarini(2020)는 산업 4.0 환경에서 품질경영이 데이터 기반 실시간 관리 체계로 진화하고 있으며, 기존 TQM 원리가 디지털 기술과 결합하여 새로운 형태로 재구성되고 있음을 제시하였다. 또한 Liu et al.(2023)은 Quality 4.0이 단순한 기술 도입을 넘어 품질경영 시스템과 디지털 역량의 통합 수준을 평가하는 방향으로 확장되고 있음을 강조하였다.

이와 같은 변화는 품질경영을 단순한 활동의 집합이 아닌 조직의 역량 수준을 나타내는 성숙도(Maturity)의 관점에서 이해할 필요성을 제기한다. 품질경영 성숙도는 조직이 품질정책, 조직문화, 프로세스, 데이터 활용, 인프라 등을 얼마나 체계적으로 구축하고 운영하는지를 단계적으로 나타내는 개념으로, 동일한 성과를 보이더라도 그 지속가능성과 개선 가능성은 성숙도 수준에 따라 달라질 수 있다.

Table 1

Evolution of Quality Management and Maturity Levels

2.2 품질경영 성숙도와 Quality 4.0

Quality 4.0은 센서, IoT, 빅데이터, 인공지능 등 디지털 기술을 품질경영과 통합하여 품질정보의 수집·분석·예측·피드백을 고도화하는 접근으로 이해된다. Carvalho et al.(2021)은 품질경영과 디지털 기술의 결합이 향후 품질 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 될 것이라고 분석하였다.

이후 연구들은 Quality 4.0의 성공 요인을 조직적 관점에서 설명하고 있다. Sony et al.(2020)은 Quality 4.0 구현을 위해 리더십, 조직문화, 디지털 역량, 데이터 기반 의사결정 체계가 필수적이라고 제시하였으며, Sony et al.(2021)은 조직의 준비도 부족이 기술 도입 실패의 주요 원인임을 확인하였다. Antony et al.(2022; 2023) 역시 Quality 4.0은 기술보다 조직의 전략적 정렬과 실행 역량이 핵심임을 강조하였다.

또한 최근 연구에서는 Quality 4.0을 성숙도 모델로 구체화하려는 시도가 이루어지고 있다. Alzahrani et al.(2025)은 조직의 Quality 4.0 구현 수준을 평가하기 위한 성숙도 프레임워크를 제시하며, 품질경영이 사람, 프로세스, 기술의 통합 수준에 의해 결정된다고 설명하였다. Sarker and Dunston(2025)은 Quality 4.0 구현 과정에서 데이터 품질, 조직문화, 리더십이 주요 제약 요인으로 작용함을 지적하였다.

이러한 연구들은 품질경영이 단순한 프로세스 관리에서 벗어나 조직 전반의 성숙도 수준에 의해 결정된다는 점을 공통적으로 보여준다.

국내 연구에서도 방산 분야의 품질관리 고도화는 지능융합 기반 품질개선 방법론과 밀접하게 논의되고 있다. Huh et al.(2025)은 방위산업에서 AI, Lean Six Sigma, TRIZ 등을 결합한 지능융합 품질개선 방법론을 제시함으로써, 방산 품질관리가 기존의 절차 중심 관리에서 데이터·기술 기반의 고도화된 품질개선 체계로 전환될 필요가 있음을 보여주었다.

2.3 품질진단의 전략적 역할

전통적으로 품질수준 평가는 품질 성과를 측정하고 등급화하는 기능에 초점을 두어 왔다. 그러나 최근 연구에서는 품질진단이 단순한 평가를 넘어 조직의 학습과 전략적 의사결정을 지원하는 도구로 기능할 수 있음이 강조되고 있다.

Hong et al.(2019)은 공급망 품질경영이 조직성과에 직접적인 영향을 미치기보다는, 품질경영 역량을 매개로 성과를 향상시키는 구조를 가진다고 분석하였다. 이는 품질수준 진단이 단순한 결과 지표가 아니라 조직 역량을 드러내는 도구로 활용될 수 있음을 의미한다. Cubo et al.(2023)은 공급망 품질경영 성숙도 모델을 통해 품질진단이 조직 간 협력, 정보 공유, 성과관리, 지속적 개선을 통합적으로 평가할 수 있는 체계로 발전하고 있음을 제시하였다. Bui et al.(2025)은 Supply Chain Quality Management 4.0 개념을 통해 품질경영의 경쟁력이 개별 기업이 아닌 공급망 단위에서 결정된다고 주장하였다. 이와 같이 품질진단은 조직의 현재 상태를 평가하는 기능을 넘어, 개선 방향 설정, 자원 배분, 정책 수립 등 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 도구로 발전하고 있다.

2.4 국방 및 방산 분야 품질경영 연구

국방 분야의 품질경영은 민수 제조업과 비교하여 높은 신뢰성, 장기 운용성, 공급망 복잡성 등의 특성을 가진다. 이에 따라 품질관리 역시 단순한 규격 준수를 넘어 전략적 관리 대상으로 다루어져야 한다.

노태주·서상원(2017)은 군수품 생산업체 품질경영 수준 분석을 통해 품질수준 조사가 정책 수립과 업체 지원 방향 설정의 핵심 근거로 활용될 수 있음을 제시하였다. 김형근 등(2016)은 국방 공급망 품질경영 모델을 제안하며, 품질경영이 개별 기업이 아닌 공급망 전체의 연계 구조에서 이해되어야 함을 강조하였다. 박재현 등(2021)은 군수품 품질수준 조사 방법론을 고도화하기 위한 연구를 통해 정량적 평가체계와 구조적 진단의 필요성을 제기하였다. 이러한 선행연구들은 품질수준 조사를 정책 수립의 근거로 정립하고, 진단의 범위를 공급망 전체로 확장하며, 방법론적 객관성을 확보하는 등 군수품 품질진단 체계의 기틀을 마련하였다.

최근에는 국방 품질관리의 범위가 군수품 생산업체의 품질수준 진단을 넘어 조달, 획득, 품질보증체계 개선으로 확장되고 있다. Chung et al.(2025)은 군 상용품 조달 과정에서 품질보증체계의 개선 필요성을 제시하였으며, Seo et al.(2025)은 무기체계 신속획득 과정에서 품질관리 기법을 적용할 필요가 있음을 논의하였다. 이러한 연구들은 국방 품질관리가 단순한 사후 검사나 규격 적합성 확인에 머무르지 않고, 조달·획득·생산·운영 전반의 품질 리스크를 체계적으로 관리하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다.

기존 연구들이 군수품 품질진단 체계의 중요성을 강조하고 있으나, 진단 결과가 실제 조직의 품질 성숙도로 이어지는 과정에 대한 구체적인 해석은 여전히 과제로 남아 있다. 그러므로 본 연구는 품질수준 진단이 정책 수립, 공급망 관리, 데이터 기반 품질관리 체계 구축에 미치는 영향을 통합적으로 분석함으로써 이론적·실무적 기여를 제공하고자 한다.

3.1 품질수준 조사모델

본 연구에서 활용한 품질수준 조사모델은 군수품 생산업체의 품질경영 수준을 체계적으로 진단하기 위해 개발된 구조화된 평가체계로, 조직의 품질관리 역량을 다차원적으로 측정할 수 있도록 설계되었다. 해당 조사모델은 단순한 품질 성과 측정이 아니라, 품질경영의 전략적 방향, 조직문화, 운영 프로세스, 지원 인프라를 통합적으로 평가하는 것을 특징으로 한다. 품질수준 조사는 총 100개 문항으로 구성되며, 각 문항은 5점 리커트 척도를 활용하여 정량적으로 측정된다. 이러한 측정 방식은 조직의 품질경영 수준을 객관적으로 비교·분석할 수 있도록 하며, 다양한 규모의 기업에 동일하게 적용할 수 있도록 설계되었다.

본 조사모델은 품질경영 성숙도 개념을 반영하여, 조직의 품질 수준을 단일 점수로 환산하는 것에 그치지 않고 단계별 수준(Level 0~5)으로 구분함으로써, 품질경영의 발전 단계와 구조적 특징을 동시에 파악할 수 있도록 구성되었다.

3.1.1 조사모델의 구성 체계

품질수준 조사모델은 크게 네 가지 영역으로 구성된다. 각 영역은 품질경영 성숙도를 구성하는 핵심 요소를 반영하며, 조직의 품질관리 활동을 전략적, 조직적, 운영적, 기술적 측면에서 종합적으로 평가한다.

Table 2

Structure of Quality Assessment Model

① 전략적 방향(Strategic Direction): 품질정책, 품질성과, 지속가능성 등을 포함하며, 조직이 품질을 전략적으로 관리하는 수준을 평가. 품질경영이 조직의 경영 전략과 얼마나 정렬되어 있는지를 판단하는 핵심 요소

② 조직과 문화(Organization & Culture): 품질 리더십, 인력 양성, 조직관리 등을 포함하며, 품질경영이 조직 내부에 어떻게 내재화되어 있는지를 평가. 품질문화와 교육체계는 성숙도 수준을 결정하는 중요한 요소

③ 프로세스(Process): 품질기획, 품질관리, 품질보증, 품질개선 등 품질경영 활동의 실행 수준을 평가. 해당 영역은 상대적으로 높은 수준을 보이는 경우가 많으며, 조직의 운영 역량을 반영하는 지표로 활용

④ 지원 인프라(Infrastructure): 데이터 운영, 품질정보 시스템, 자동화 설비, 자기진단 체계 등을 포함하며, 품질 경영의 지속가능성과 고도화를 가능하게 하는 기반 요소를 평가. 최근 Quality 4.0 논의에서 핵심적인 영역으로 강조되는 부분

3.1.2 품질수준 등급체계

본 진단모델은 조직의 품질수준을 최하위 레벨 0에서 최상위 레벨 5에 이르기까지 총 6단계로 구조화한 성숙도 기반의 등급체계를 채택하고 있다. 이는 조직의 품질경영 수준을 단계적으로 이해하고, 각 레벨에 따라 요구되는 핵심역량의 충족 여부를 체계적으로 진단하고 판별하기 위해 고안되었다. 특히 2024년부터 착수된 본 설계는 조직의 현 위치를 객관적으로 진단하는 데 그치지 않고, 상위 단계로의 이행을 위한 전략적 로드맵과 구체적인 발전 지향점을 제시함으로써 학술적·실무적 가치를 구현하는 데 목적을 두고 있다.

Table 3

Quality Maturity Levels

각 단계는 품질경영의 발전 수준을 반영하며, 단순 점수 구간이 아니라 조직의 운영 방식과 관리 수준을 설명하는 의미를 가진다. 상위 단계로 갈수록 품질경영이 조직 전반에 통합되고, 디지털 기반의 품질관리 체계로 전환되는 특징을 보인다.

3.2 DQMS 연계성

품질수준 조사모델은 국방품질경영체제(DQMS)와의 긴밀한 연계성을 바탕으로 설계되었다. 전체 평가 항목의 약 50%에 DQMS의 핵심 요구사항을 반영함으로써 기존 국방품질인증 체계와의 운영적 정합성을 강화하였다. 동시에 데이터 기반 의사결정, 교육훈련, 지속적인 프로세스 개선 등 DQMS에서 다루지 않는 주요 품질 요소를 추가로 포함하여 진단의 범위를 확대하였다. 이 모델은 인증 체계에 따른 단순 적합성 검증을 넘어, 조직이 보유한 실질적인 품질관리 역량을 다 각도로 진단하여 조직의 진정한 품질경영 수준을 파악하고자 하는 목적으로 개발되었다.

3.3 조사모델의 신뢰성 및 타당성

품질수준 조사모델의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 사전 통계적 검증이 수행되었다. 확인적 요인분석(CFA)을 통해 모형 적합도가 검증되었으며, 구성개념 신뢰도(CR)와 평균분산추출(AVE) 분석을 통해 측정 도구의 신뢰성과 수렴 타당성이 확보되었다. 구성개념 신뢰도(CR)가 0.9 이상으로 나타나 매우 높은 신뢰성을 확보하였으며, AVE 역시 기준값을 충족하여 측정 모델의 타당성이 입증되었다.

4.1 품질수준 조사모델

2025년 군수품 생산업체 200개 사 중, 레벨 0등급 10개 사를 제외한 190개 기업을 대상으로 품질수준을 조사한 결과, 전체 평균 점수는 63.4점으로 나타났으며 이는 품질보증(QA) 단계에 해당하는 레벨 2 수준으로 해석된다. 이는 전반적으로 국내 군수품 생산업체의 품질경영 수준이 일정 수준의 공정 관리 체계를 갖추고 있으나, 전사적 품질경영(TQM) 단계에는 아직 충분히 도달하지 못했음을 시사한다. 또한 품질수준 분포를 살펴보면, 다수의 기업이 중간 수준 이하에 집중되어 있는 구조가 확인된다.

Table 4

Overall Quality Level Distribution

전체 기업의 약 72.6%가 레벨 1과 레벨 2에 집중되어 있으며, 이는 군수품 생산업체의 품질경영이 아직 초기 또는 중간 단계에 머물러 있음을 보여준다. 반면, 고도화된 품질경영 체계를 갖춘 레벨 4 이상 기업은 극히 제한적으로 나타났다.

4.2 품질영역별 분석

품질수준 조사모델을 구성하는 4개 품질영역을 분석한 결과, 영역별 수준 차이가 명확하게 나타났다.

Table 5

Average Scores by Quality Dimension

프로세스 영역은 가장 높은 수준을 보인 반면, 지원 인프라 영역은 가장 낮은 수준을 나타냈다. 이는 기업들이 품질관리 활동 자체는 비교적 안정적으로 수행하고 있으나, 이를 뒷받침하는 데이터 기반 관리체계와 시스템 구축은 상대적으로 미흡한 상태임을 시사한다. 또한, 전략적 방향 및 조직문화 영역 역시 평균 60점 이하 수준에 머물러 있어, 품질경영이 조직의 전략 및 문화와 충분히 연계되지 못하고 있음을 보여준다.

중항목 및 소항목 분석 결과에서도 이러한 구조적 한계는 더욱 명확하게 드러난다. 우선 품질경영 실적 관리 체계가 충분히 구축되지 않아, 품질정책이나 목표가 실제 성과로 이어지지 못하는 문제가 확인되었다. 아울러 인력양성 및 교육에 대한 체계적인 운영과 피드백 메커니즘이 미흡하여, 조직 내 품질역량이 지속적으로 축적되지 못하는 한계가 존재한다. 더불어 데이터의 수집·분석·활용을 포함한 데이터 운영 역량이 전반적으로 부족하며, 이는 품질경영 고도화를 저해하는 핵심 요인으로 작용하고 있다. 제조현장의 스마트화 수준 역시 낮게 나타나, 품질관리 체계의 디지털 전환이 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 판단된다.

특히 데이터 운영 영역의 취약성은 품질경영 체계가 여전히 경험과 절차 중심에 머물러 있음을 보여주는 대표적인 지표로 해석된다. 이는 데이터 기반 의사결정 체계로의 전환이 아직 충분히 이루어지지 않았음을 의미한다. 한편, 품질정책은 비교적 높은 수준으로 수립되어 있음에도 불구하고, 이러한 정책이 실질적인 품질경영 성과로 이어지지 못하는 경향이 확인되었다. 이는 조직 내 전략과 실행 간 연계가 미흡함을 시사하며, 품질경영의 실효성을 높이기 위해서는 정책과 성과 간 정합성을 강화할 필요가 있다.

4.3 기업 규모별 품질수준 분석

기업 규모에 따른 품질수준 분석 결과, 기업 규모가 클수록 전반적인 품질경영 체계의 통합 수준이 높은 경향이 나타났다. 대기업은 평균 83.7점, 중견기업은 71.8점, 중소기업은 61.4점으로 나타나, 규모에 따른 품질경영 수준의 격차가 명확하게 확인되었다. 중소기업으로 갈수록 품질경영이 프로세스 중심에서 벗어나지 못하고 있었으며, 데이터 기반 품질관리 역량은 모든 규모에서 공통적으로 부족하지만, 특히 중소기업에서 그 격차가 더욱 크게 나타났다.

이러한 결과는 기업 규모가 단순한 조직 크기를 넘어, 품질경영 성숙도를 결정하는 중요한 구조적 요인으로 작용하고 있음을 보여주며, 품질경영 성숙도는 단순히 개별 기업의 노력만으로 형성되는 것이 아니라, 조직 규모, 자원 수준, 시스템 구축 역량 등 구조적 요인에 의해 크게 영향을 받는다는 점을 알 수 있었다.

Table 6

Quality Level by Firm Size

5.1 품질경영 성숙도 기반 정책 접근의 필요성

실증분석 결과, 군수품 생산업체의 품질경영 수준은 전반적으로 중간 단계에 머물고 있으며, 특히 전략적 방향, 조직문화, 데이터 기반 인프라 측면에서 구조적 취약성이 확인되었다. 이는 그동안의 품질관리 정책이 제품검사 중심의 적합성 검증에는 기여해 왔으나, 조직의 근본적인 역량을 강화하는 성숙도 관점의 관리에는 다소 한계가 있었음을 시사한다.

따라서 향후 군수품 품질정책은 단순한 점수 산정과 등급 부여를 넘어, '품질경영 성숙도 기반의 맞춤형 정책 설계'로 패러다임을 전환해야 한다. 진단 결과를 통해 식별된 기업별 성숙도와 세부 역량 간의 연관성을 바탕으로, 각 수준에 최적화된 단계별 지원 로드맵을 제공해야 한다. 이러한 체계적 접근은 개별 기업의 역량 고도화를 유도할 뿐만 아니라, 궁극적으로 군수품 공급망 전체의 품질 안정성을 향상시키는 실질적인 동력이 될 것이다.

5.2 중소기업 품질경쟁력 강화를 위한 전략 방향

분석 결과를 바탕으로, 군수품 생산업체의 품질경쟁력 강화를 위해 다음과 같은 세 가지 전략 방향을 도출할 수 있다.

5.3 중장기 정책 방향

단기 전략과 함께, 군수품 품질관리 체계의 구조적 전환을 위한 중장기적 정책 설계가 병행되어야 한다.

첫째, 품질관리 체계의 역할을 기존의 ‘검사자(Inspector)’ 중심에서 ‘품질 솔루션 제공자(Facilitator)’로 전환할 필요가 있다. 이는 품질관리 기관이 단순히 품질을 확인하는 역할을 넘어, 기업의 품질경영 성숙도 향상을 견인하고 품질 문제를 함께 해결하는 전략적 파트너로 확장을 의미한다.

둘째, 데이터 기반 품질관리 체계를 구축하여, 품질수준 진단 결과를 정책 의사결정과 직접적으로 연계할 필요가 있다. 주관적 경험이나 단편적 수치에 의존하던 기존 방식에서 탈피하여, 축적된 성숙도 데이터를 분석하고 이를 자원 배분 및 정책 수립의 핵심 준거로 활용하는 지능형 관리 체계로의 전환이 필요하다.

셋째, 진단과 컨설팅이 유기적으로 순환하는 선순환 품질 생태계를 구축해야 한다. '수준 진단 → 취약점 도출 → 맞춤형 개선 지원 → 재진단'으로 이어지는 환류 체계를 공고히 함으로써, 일회성 평가가 아닌 지속적인 품질 고도화가 가능한 구조적 기틀을 마련해야 한다.