스마트 공장 운영 전략에 관한 연구 : 샤오미 자동차 사례 연구 = An Analytical Study on Operational Strategies for Smart Factories — A Case Study of Xiaomi Automobile -

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the global manufacturing industry entering a new phase of digital and intelligent transformation, the concept of the smart factory has gradually become a core pathway for enterprises to enhance competitiveness under the framework of Industry 4.0. A smart factory not only represents automation and flexible production but also embodies data-driven decision-making, ecosystem collaboration, and innovations in strategic management models. In the context of China’s rapidly growing new energy vehicle (NEV) industry, Xiaomi Automobile, as a new entrant, has attracted wide attention. The construction and operation of its smart factory in Beijing Yizhuang serve both as an important case of corporate strategic transformation and as a vivid example for understanding the trajectory of smart manufacturing in China.
This study takes Xiaomi’s Yizhuang smart factory as the core case, aiming to systematically investigate its operational mechanisms and strategic management model. The research has two main objectives: first, to reveal the practical performance of the smart factory in aspects such as production ramp-up, quality assurance, green manufacturing, and intelligent collaboration; and second, to analyze the challenges faced in areas including financial pressure, delivery cycle, supply chain dependency, and talent development, thereby summarizing experiences and lessons that may be valuable for other enterprises.
In terms of methodology, the thesis combines both qualitative and quantitative approaches. First, a theoretical framework of smart factory strategic management was constructed based on a literature review. Second, PEST and SWOT analyses were employed to identify Xiaomi Automobile’s external environment and internal strengths and weaknesses. Third, the Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 1992) was applied to evaluate Xiaomi’s strategic implementation across multiple dimensions, while empirical data—including Xiaomi’s financial reports, industry survey results, and authoritative media reports—were introduced for validation. Finally, a comparative case study was conducted with Tesla’s Shanghai factory and BYD’s Xi’an factory to highlight similarities, differences, and Xiaomi’s unique characteristics.
The findings reveal that Xiaomi’s smart factory exhibits a mixture of strengths and challenges. In terms of efficiency and flexibility, the factory achieved a cycle time of 76 seconds per vehicle and delivered 100,000 SU7 units within 230 days in its first year, placing it ahead of most emerging EV makers. Regarding quality control, the first-pass yield exceeded 98%, and no large-scale recalls have occurred, reflecting strong process consistency. For green manufacturing, the factory already utilizes 40% green electricity, with a plan to increase this to 80% within five years, highlighting its commitment to sustainability. In terms of intelligent and ecosystem collaboration, Xiaomi integrated MES, PLM, and digital twin technologies to achieve data transparency, while linking production with the Mi Home ecosystem to form a “factory–product–user” closed loop.
However, several issues remain evident. Financially, Xiaomi reported a loss of 252 million USD in Q2 2024, with an average per-vehicle loss of approximately 9,200 USD, and its profit model remains unclear. On the customer side, delivery cycles extended to 38–60 weeks, leading to more than 400 complaints and significant reputational risks. In the supply chain dimension, Xiaomi remains highly dependent on external suppliers for core components such as batteries and chips, making it vulnerable to raw material price volatility. In terms of talent and organizational structure, although the R&D team exceeds 1,000 members, the company lacks deep manufacturing experience and sufficient interdisciplinary talent, which constrains long-term sustainability.
The contributions of this study lie in three aspects. First, it integrates PEST, SWOT, and the Balanced Scorecard into a multi-dimensional framework, effectively bridging strategic management theories with a practical smart manufacturing case. Second, the analysis is grounded in real-world data rather than abstract discussion, thereby enhancing the empirical rigor of the study. Third, by comparing Xiaomi with Tesla and BYD, the research highlights the unique strategic trajectory of a Chinese internet-based enterprise crossing over into automobile manufacturing.
In conclusion, the case of Xiaomi’s smart factory provides both references for its own strategic improvement and broader insights for Chinese manufacturing enterprises undergoing digital and intelligent transformation.
Keywords: Xiaomi; Smart Factory; New Energy Vehicles; Smart Manufacturing; Strategic Management; Production and Operations Management

국문 초록 (Abstract)

글로벌 제조업이 디지털화와 지능화 전환의 새로운 단계로 진입함에 따라, 스마 트 공장은 산업 4.0 시대에 기업의 경쟁력을 강화하는 핵심 경로로 부상하고 있 다. 스마트 공장은 생산 과정의 자동화와 유연화를 의미할 뿐만 아니라 데이터 기 반 운영, 생태계 협업 및 전략적 관리 모델의 혁신을 뜻한다. 중국 신에너지 자동 차 산업의 급속한 발전 속에서 신참 기업인 샤오미 자동차의 스마트 공장 건설 및 운영 사례는 기업 전략 전환의 중요한 사례일 뿐 아니라 중국 스마트 제조 발 전 경로를 이해하는 생생한 사례를 제공한다.
본 연구는 샤오미 자동차의 이장(亦庄) 스마트 공장을 핵심 사례로 삼아 스마트 공장의 운영 메커니즘과 전략적 관리 모델을 체계적으로 탐구한다. 연구 목적은 다음과 같다: 한편으로는 스마트 공장이 생산 능력 증대, 품질 보증, 친환경 제조, 지능형 협업 등 측면에서 보여주는 실제 성과를 밝히고, 다른 한편으로는 재무적 압박, 납기 주기, 공급망 의존도 및 인재 양성 등 측면에서 존재하는 문제를 분석 함으로써 다른 기업이 참고할 수 있는 경험과 교훈을 도출하는 것이다.
연구 방법론 측면에서 본 논문은 정성적·정량적 분석을 결합한다: 첫째, 문헌 고 찰을 바탕으로 스마트 공장 전략 관리의 이론적 프레임워크를 구축한다; 둘째, PEST 및 SWOT 분석법을 활용해 샤오미 자동차가 처한 거시적 환경과 내부 강 점·약점을 식별한다; 셋째, 균형 성과표(Balanced Scorecard)를 통해 샤오미 공장 의 전략 실행을 다차원적으로 평가하고, 공개 데이터(샤오미 그룹 재무 보고서, 산 업 조사 데이터, 권위 있는 언론 보도 포함)를 도입해 교차 검증한다; 마지막으로 사례 비교법을 통해 샤오미 공장을 테슬라 상하이 공장, 비아디 시안 공장 등과 대조하여 그 유사점과 차이점, 독자성을 부각시켰다.
연구 결과에 따르면, 샤오미 스마트 공장은 전략 실행 과정에서 "강점과 과제가 공존하는" 특징을 보인다: 효율성과 유연성 측면에서 공장 템포는 76초/대이며, 첫해 230 일 만에 10 만 대 납품을 달성해 신생 자동차 기업 중 선두 수준의 효율 성을 보였다; 품질 관리 측면에서는 일차 합격률이 98%를 초과하며 대규모 리콜 사례가 발생하지 않아 우수한 공정 일관성을 입증했다; 친환경 제조 측면에서는 녹색 전력 사용률이 40%에 달하며, 5 년 내 80%로 높일 계획으로 지속가능성에 대한 중점을 반영했다. 지능화와 생태계 연계 측면에서는 MES, PLM 및 디지털 트윈을 통해 공장 데이터 투명화를 실현하고, 미가(米家) 생태계와 연동하여 '공 장-제품-사용자'의 순환 구조를 구축했다.
그러나 여러 가지 한계점도 뚜렷하게 드러난다. 재무적 측면에서 샤오미 자동차 는 2024 년 2 분기에 2억 5,200 만 달러의 적자를 기록하였으며, 차량 1대당 약 9,200 달러의 손실을 발생시키는 등 수익 모델이 아직 명확하게 정립되지 않은 상태이다. 고객 측면에서는 인도 기간이 38~60 주에 달하면서 다수의 고객 불만이 제기되었으며, 기업에 대한 평판이 양극화되는 양상을 보이고 있다. 공급망 측면에서는 배터리와 반 도체 등 핵심 부품에 대한 의존도가 높아 원자재 가격 변동에 취약한 구조를 보이고 있다. 인재 및 조직 측면에서는 연구개발팀 규모가 1000명을 넘지만 제조 경험이 부 족하고 복합형 인재가 부족하다.
본 논문의 혁신점은 다음과 같다: 첫째, PEST, SWOT 및 균형 성과표 (Balanced Scorecard)의 다차원 분석 프레임워크를 결합해 전략 관리 연구와 스마 트 제조 사례를 긴밀히 연계했다; 둘째, 실제 데이터를 기반으로 분석 과정을 구 축해 공허한 논의를 피함으로써 논문의 실증성을 강화했다; 셋째, 샤오미와 테슬 라, BYD의 비교를 통해 중국 현지 인터넷 기업의 자동차 산업 진출 전략 관리의 독특한 경로를 밝혀냈다.
종합적으로 본 연구는 샤오미 스마트 공장 전략 개선에 참고 제안을 제공할 뿐 만 아니라, 중국 제조업 기업의 디지털화·지능화 전환 과정에서 전략적 선택에 시 사점을 제공한다. 키워드: 샤오미, 스마트 공장, 신에너지자동차, 스마트 제조, 전략적 관리, 생산· 운영 관리

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1. 연구 배경과 의의 1
• 제 2 장 문헌 고찰 11
• 1. 스마트 공장 11
• 2. 자동차 산업 경쟁 패러다임 12
• 3. 전략 분석 도구의 스마트 제조 연구 적용성과 한계 13
• 4. 문헌 고찰과 연구 접근점 15
• 제 3 장 개념 정의와 이론적 기초 17
• 1. 스마트 공장의 개념 정의 17
• 2. 전략 관리 이론 프레임워크 19
• 3. SWOT와 PEST 방법론 23
• 4. 스마트 공장 연구에서의 관련 이론 적용 27
• 제 4 장 샤오미 자동차의 스마트 공장 33
• 1. 샤오미 자동차 발전 개요 33
• 2. 샤오미 스마트 공장 건설 및 전략적 배치 34
• 3. 샤오미 자동차 스마트 제조 경로 분석 36
• 4. 사례 비교: 테슬라, BYD 공장과 유사점 및 차이점 39
• 5. 전략 실행의 단계적 성과 44
• 제5장 분석 결과 48
• 1. SWOT 분석 48
• 2. PEST 분석 63
• 3. SWOT과 PEST 통합 분석 70
• 4. PEST 분석도 78
• 제 6 장 결론 81
• 1. 연구 결론 81
• 2. 시사점 81
• 3. 한계점 82
• 4. 제안 83
• 참고문헌 95
• Abstract 100