Manufacturing Extension Partnership — Le réseau fédéral américain d'appui à la productivité des PME
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Depuis 2014, le ministère coréen des PME et des Start-up subventionne la conversion de PME en « usines intelligentes ». Les données publiques et une étude par échantillons appariés font état de gains de productivité à deux chiffres, même si des revues montrent des effets concentrés au niveau des processus.
Lancé en 2014 par le ministère coréen des PME et des Start-up et administré par le Korea Smart Manufacturing Office (KOSMO), le programme Smart Factory cofinance l'adoption d'outils IoT, de collecte de données, d'automatisation et d'IA par les PME industrielles, selon des paliers allant de la numérisation de base à la conversion avancée en usine intelligente. Le dispositif a touché plus de 24 000 PME industrielles à travers plus de 32 000 projets.
Les données d'enquête publiques (ministère des PME et des Start-up, via une enquête de la Korea Federation of SMEs auprès d'entreprises ayant achevé leur conversion) font état d'une baisse moyenne de 15,5 % des coûts de production, de gains de productivité de 28,5 %, d'améliorations de la qualité de 42,5 %, d'environ 2,6 emplois supplémentaires par entreprise et d'une baisse de 6,2 % des accidents du travail ; 15,1 % des entreprises interrogées ont déclaré une hausse de l'emploi après conversion. Une évaluation indépendante et revue par des pairs, utilisant l'appariement par score de propension sur plus de 7 000 PME ayant achevé leur conversion en 2019-2020, corrobore l'ampleur et le sens de ces effets — productivité +29 %, qualité +42,1 %, coûts unitaires -35,2 %, ventes +11,3 % et +2,1 emplois équivalents temps plein par entreprise un an après la mise en œuvre — en comparant les entreprises soutenues à des entreprises similaires non participantes, plutôt qu'en se fondant uniquement sur des données déclaratives avant/après.
Réserves : d'autres revues académiques de cette même famille de politiques publiques notent que les gains mesurés se concentrent au niveau des processus (taux de défauts, délais, coûts unitaires) et que les effets sur la rentabilité globale des entreprises sont plus difficiles à détecter sur des fenêtres d'observation courtes, d'environ deux ans. Des cas de relocalisation, comme celui d'Aju Steel Co., qui a rapatrié sa production d'acier revêtu des Philippines vers Gimcheon après avoir numérisé ses lignes, illustrent l'histoire qualitative derrière les statistiques, mais restent anecdotiques et non représentatifs.
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