Labor performance in hand excavations by means of linear regression. Case study: Cuenca city
Article Sidebar
Publicación 7. Vol 7. Num 3 (Español (España))
HTML (Español (España))
EPUB (Español (España))
FLIP (Español (España))
XML (Español (España))
Published:
Jul 28, 2023
Keywords:
Hand excavation, Yield, Labor, Linear regression, Construction, Construction
Main Article Content
Abstract
Introduction: Currently, a poor projection of labor performance in the construction sector, can cause: 1) a delay in the execution of projects, 2) increase the cost of execution and 3) cause discomfort due to breach of contracts. Objective: To make a projection of labor performance in hand excavations in the city of Cuenca-Ecuador. Methodology: This research is a "case study" because it will analyze and characterize a specific topic, in this case: the performance of labor in hand excavations in 6 works located in the city of Cuenca through the collection of data inherent to the proposed topic. Results: Among the main results obtained, it was determined that the 13 indicators used showed correlation with performance, but at various levels of significance. A statistical formula based on linear regression was modeled to make a prediction with a confidence percentage of 91% and it was evidenced that: the indicators of: type of soil, employees' height and salary have the highest representations on the calculation of the final yield. Conclusion: A confidence level of 96% can be obtained when predicting performance in hand digging activities. Although not all independent variables affect the calculated performance equally, soil type proved to be statistically significant (p≤0.001) individually.
Downloads
Download data is not yet available.
Metrics
Metrics Loading ...
Article Details
How to Cite
Granda Tola, C. F., Cobos Mora, S. L., & Vásquez Quiroz , P. T. (2023). Labor performance in hand excavations by means of linear regression. Case study: Cuenca city. Ciencia Digital, 7(3), 124-146. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v7i3.2629
Section
Artículos
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
References
Agarwal, A., & Halder, S. (2020). Identifying factors affecting construction labour productivity in India and measures to improve productivity. Asian Journal of Civil Engineering, 21. https://doi.org/10.1007/s42107-019-00212-3
Al-Zwainy, F. M. S., Abdulmajeed, M. H., & Aljumaily, H. S. M. (2013). Using Multivariable Linear Regression Technique for Modeling Productivity Construction in Iraq. 2013. https://doi.org/10.4236/ojce.2013.33015
Arias, B. P. A., Garzón, P. V. D., & Quiroz, P. T. V. (2022). Análisis del rendimiento y productividad de mano de obra en la ejecución de cielo raso liso en el cantón Cuenca. Dominio de las Ciencias, 8(4), 220-242.
Awan, S. H., Habib, N., Shoaib Akhtar, C., & Naveed, S. (2020). Effectiveness of Performance Management System for Employee Performance Through Engagement. SAGE Open, 10(4), 2158244020969383. https://doi.org/10.1177/2158244020969383
Berrio, P. del C. (2016). Método para la organización control y optimización de costos en proyectos de construcción. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56412
Botero Botero, L. F. (2002). Análisis de Rendimientos y consumos de mano de obra en actividades de construcción. Revista Universidad EAFIT, 38(128), 9-21.
Brenes-Serrano, J. O. (2014). Análisis de rendimientos y productividad de mano de obra para la empresa La Puerta del Sol Equipo Constructor S.A. https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/6728
Caldart, C. W., & Scheer, S. (2022). Construction site design planning using 4D BIM modeling. Gestão y Produção, 29, e5312. https://doi.org/10.1590/1806-9649-2022v29e5312
Cayetano Taype, D., & Zúñiga Gómez, J. (2015). Terminación del rendimiento de mano de obra en1 /4’ pavimentos rígidos de la ciudad de huancavelica, aplicando el modelo de regresión múltiple con variables ficticia. Repositorio Institucional - UNH. http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/1926
Cuartas Varón, L. F. (2017). Determinación de las variables que afectan el rendimiento de la mano de obra en la construcción de edificaciones en el municipio de Armenia [Master Tesis, Universidad EAFIT]. http://repository.eafit.edu.co/handle/10784/12088
Dixit, S. (2019). Study of factors affecting the performance of construction projects in AEC industry. Organization, Technology and Management in Construction: An International Journal, 12(1), 2275-2282. https://doi.org/10.2478/otmcj-2020-0022
Dixit, S., Mandal, S. N., Thanikal, J. V., y Saurabh, K. (2019). Evolution of studies in construction productivity: A systematic literature review (2006–2017). Ain Shams Engineering Journal, 10(3), 555-564. https://doi.org/10.1016/j.asej.2018.10.010
Encalada-Terreros, A. C., y Calle-Castro, C. J. (2021). Determinación del rendimiento para la actividad de excavación a mano en la ciudad de Cuenca. Dominio de las Ciencias, 7(2), 819-834. https://doi.org/10.23857/dc.v7i2.1830
Espinoza, B., Logroño, J., y Romero, W. (2021). Determinación de los costos comprimidos en la producción y envasado de agua: Caso empresa agua Purissima | 593 Digital Publisher CEIT. https://www.593dp.com/index.php/593_Digital_Publisher/article/view/751
Feng, K., Wang, S., Lu, W., Liu, C., y Wang, Y. (2022). Planning Construction Projects in Deep Uncertainty: A Data-Driven Uncertainty Analysis Approach. Journal of Construction Engineering and Management, 148(8), 04022060. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002315
Guía de la Industria Química [GIQ]. (2022). Estadísticas globales de la industria de la construcción. https://guiaquimica.mx/articulo/55/estadisticas-globales-de-la-industria-de-la-construccion
Hai, D., & Tam, N. (2019). Application of the Regression Model for Evaluating Factors Affecting Construction Workers’ Labor Productivity in Vietnam. The Open Construction and Building Technology Journal, 13, 353-362. https://doi.org/10.2174/1874836801913010353
Jahanger, Q. K., Trejo, D., & Louis, J. (2023). Evaluation of field labor and management productivity in the USA construction industry. Engineering, Construction and Architectural Management, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/ECAM-09-2022-0918
Kammouh, O., Nogal, M., Binnekamp, R., y Wolfert, A. R. M. (2022). Dynamic control for construction project scheduling on-the-run. Automation in Construction, 141, 104450. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104450
Leicht, D., Castro-Fresno, D., Díaz, J., y Baier, C. (2020). Multidimensional Construction Planning and Agile Organized Project Execution—The 5D-PROMPT Method. Sustainability, 12(16), Article 16. https://doi.org/10.3390/su12166340
León-Brabo, D. P., & Tapia-Tapia, M. E. (2021). Balance Scorecard: Estrategia de gestión en el sector de obras civiles. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 6(12), 329-361.
Loarte Pardavé, J. G. (2016). Propuesta de modelo de regresión lineal considerando la influencia de los factores de afectación en los rendimientos y consumos de mano de obra en edificaciones de concreto armado con sistemas aporticados o duales en la zona urbana de Huánuco. Universidad Nacional Hermilio Valdizán. http://repositorio.unheval.edu.pe/handle/20.500.13080/2189
Manoharan, K., Dissanayake, P., Pathirana, C., Deegahawature, D., y Silva, R. (2022). Labour-related factors affecting construction productivity in Sri Lankan building projects: Perspectives of engineers and managers. Frontiers in Engineering and Built Environment, 2(4), 218-232. https://doi.org/10.1108/FEBE-03-2022-0009
Mhmoud Alzubi, K., Salah Alaloul, W., Malkawi, A. B., Al Salaheen, M., Hannan Qureshi, A., y Ali Musarat, M. (2023). Automated monitoring technologies and construction productivity enhancement: Building projects case. Ain Shams Engineering Journal, 14(8), 102042. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.102042
Mohd Fateh, M. A., Mohamed, M. R., & Omar, S. A. (2022). The Involvement of Local Skilled Labour in Malaysia’s Construction Industry. Frontiers in Built Environment, 8. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbuil.2022.861018
Molina Fonseca, P. A., & Páez Sarmiento, C. M. (2013). Análisis de Rendimiento y/o Productividad de la Mano de Obra en la Construcción de Edificaciones en la Ciudad de Bucaramanga y su Área Metropolitana: Etapa de Estructuras. https://repository.upb.edu.co/handle/20.500.11912/5098
Nivea, T., & Anu, T. (2016). Regression Modelling for Prediction of Construction Cost and Duration. Applied Mechanics and Materials, 857, 195-199. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.857.195
Observatorio Vasco de la Vivienda. (2021, junio 11). La industria de la construcción contribuye en un 11 % al PIB y al empleo de Euskadi • ERAIKUNE. ERAIKUNE. http://www.eraikune.com/la-industria-de-la-construccion-contribuye-en-un-11-al-pib-y-al-empleo-de-euskadi/
Ortega, E. C., Ortega, J. Q., & Rodríguez, P. C. G. (2022). Análisis de factores que afectan el rendimiento de mano de obra en instalaciones eléctricas. Polo del Conocimiento, 7(10), Article 10. https://doi.org/10.23857/pc.v7i10.4796
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227-232. https://doi.org/10.4067/S0717-95022017000100037
Pérez-Oviedo, W. (2015). Externalidades De La Mano De Obra Calificada Y Estados Estacionarios Múltiples En Una Economía Abierta Pequeña. El Trimestre Económico, LXXXII (4) (328), 787-806.
Rodríguez, E. H. P., & Castro, C. J. C. (2021). Análisis relativo para identificar las causas de retrasos en las obras de construcción. Caso de estudio Cuenca-Ecuador. Ciencia Digital, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v5i2.1572
Shehata, M., & El-Gohary, K. (2019). Towards improving construction labor productivity and projects’ performance. Alexandria Engineering Journal, 50, 321-330. https://doi.org/10.1016/j.aej.2012.02.001
Statista. (2022). Porcentaje añadido en el PIB por industria en EE. UU. 2020. Statista. https://es.statista.com/estadisticas/598674/porcentaje-anadido-en-el-pib-por-industria-en-ee-uu/
Valdez, J. D. C., & Toledo, J. F. T. (2021). Análisis del rendimiento de la mano de obra en la construcción del rubro de enlucido liso en la ciudad de Cuenca. ConcienciaDigital, 4(4.1), Article 4.1. https://doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i4.1.1921
Van Tam, N., Quoc Toan, N., Tuan Hai, D., y Le Dinh Quy, N. (2021). Critical factors affecting construction labor productivity: A comparison between perceptions of project managers and contractors. Cogent Business y Management, 8(1), 1863303. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1863303
Velástegui, A., Franco, M. L. L., León, L. S., y Cumbicos, J. G. N. (2018). La contribución del sector de la construcción sobre el producto interno bruto PIB en Ecuador1. Revista Lasallista de Investigación, 15(2), 286-299.
Wang, S., Feng, K., y Wang, Y. (2023). Modeling Performance and Uncertainty of Construction Planning under Deep Uncertainty: A Prediction Interval Approach. Buildings, 13(1), Article 1. https://doi.org/10.3390/buildings13010254
Al-Zwainy, F. M. S., Abdulmajeed, M. H., & Aljumaily, H. S. M. (2013). Using Multivariable Linear Regression Technique for Modeling Productivity Construction in Iraq. 2013. https://doi.org/10.4236/ojce.2013.33015
Arias, B. P. A., Garzón, P. V. D., & Quiroz, P. T. V. (2022). Análisis del rendimiento y productividad de mano de obra en la ejecución de cielo raso liso en el cantón Cuenca. Dominio de las Ciencias, 8(4), 220-242.
Awan, S. H., Habib, N., Shoaib Akhtar, C., & Naveed, S. (2020). Effectiveness of Performance Management System for Employee Performance Through Engagement. SAGE Open, 10(4), 2158244020969383. https://doi.org/10.1177/2158244020969383
Berrio, P. del C. (2016). Método para la organización control y optimización de costos en proyectos de construcción. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56412
Botero Botero, L. F. (2002). Análisis de Rendimientos y consumos de mano de obra en actividades de construcción. Revista Universidad EAFIT, 38(128), 9-21.
Brenes-Serrano, J. O. (2014). Análisis de rendimientos y productividad de mano de obra para la empresa La Puerta del Sol Equipo Constructor S.A. https://repositoriotec.tec.ac.cr/handle/2238/6728
Caldart, C. W., & Scheer, S. (2022). Construction site design planning using 4D BIM modeling. Gestão y Produção, 29, e5312. https://doi.org/10.1590/1806-9649-2022v29e5312
Cayetano Taype, D., & Zúñiga Gómez, J. (2015). Terminación del rendimiento de mano de obra en1 /4’ pavimentos rígidos de la ciudad de huancavelica, aplicando el modelo de regresión múltiple con variables ficticia. Repositorio Institucional - UNH. http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/1926
Cuartas Varón, L. F. (2017). Determinación de las variables que afectan el rendimiento de la mano de obra en la construcción de edificaciones en el municipio de Armenia [Master Tesis, Universidad EAFIT]. http://repository.eafit.edu.co/handle/10784/12088
Dixit, S. (2019). Study of factors affecting the performance of construction projects in AEC industry. Organization, Technology and Management in Construction: An International Journal, 12(1), 2275-2282. https://doi.org/10.2478/otmcj-2020-0022
Dixit, S., Mandal, S. N., Thanikal, J. V., y Saurabh, K. (2019). Evolution of studies in construction productivity: A systematic literature review (2006–2017). Ain Shams Engineering Journal, 10(3), 555-564. https://doi.org/10.1016/j.asej.2018.10.010
Encalada-Terreros, A. C., y Calle-Castro, C. J. (2021). Determinación del rendimiento para la actividad de excavación a mano en la ciudad de Cuenca. Dominio de las Ciencias, 7(2), 819-834. https://doi.org/10.23857/dc.v7i2.1830
Espinoza, B., Logroño, J., y Romero, W. (2021). Determinación de los costos comprimidos en la producción y envasado de agua: Caso empresa agua Purissima | 593 Digital Publisher CEIT. https://www.593dp.com/index.php/593_Digital_Publisher/article/view/751
Feng, K., Wang, S., Lu, W., Liu, C., y Wang, Y. (2022). Planning Construction Projects in Deep Uncertainty: A Data-Driven Uncertainty Analysis Approach. Journal of Construction Engineering and Management, 148(8), 04022060. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002315
Guía de la Industria Química [GIQ]. (2022). Estadísticas globales de la industria de la construcción. https://guiaquimica.mx/articulo/55/estadisticas-globales-de-la-industria-de-la-construccion
Hai, D., & Tam, N. (2019). Application of the Regression Model for Evaluating Factors Affecting Construction Workers’ Labor Productivity in Vietnam. The Open Construction and Building Technology Journal, 13, 353-362. https://doi.org/10.2174/1874836801913010353
Jahanger, Q. K., Trejo, D., & Louis, J. (2023). Evaluation of field labor and management productivity in the USA construction industry. Engineering, Construction and Architectural Management, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/ECAM-09-2022-0918
Kammouh, O., Nogal, M., Binnekamp, R., y Wolfert, A. R. M. (2022). Dynamic control for construction project scheduling on-the-run. Automation in Construction, 141, 104450. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104450
Leicht, D., Castro-Fresno, D., Díaz, J., y Baier, C. (2020). Multidimensional Construction Planning and Agile Organized Project Execution—The 5D-PROMPT Method. Sustainability, 12(16), Article 16. https://doi.org/10.3390/su12166340
León-Brabo, D. P., & Tapia-Tapia, M. E. (2021). Balance Scorecard: Estrategia de gestión en el sector de obras civiles. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 6(12), 329-361.
Loarte Pardavé, J. G. (2016). Propuesta de modelo de regresión lineal considerando la influencia de los factores de afectación en los rendimientos y consumos de mano de obra en edificaciones de concreto armado con sistemas aporticados o duales en la zona urbana de Huánuco. Universidad Nacional Hermilio Valdizán. http://repositorio.unheval.edu.pe/handle/20.500.13080/2189
Manoharan, K., Dissanayake, P., Pathirana, C., Deegahawature, D., y Silva, R. (2022). Labour-related factors affecting construction productivity in Sri Lankan building projects: Perspectives of engineers and managers. Frontiers in Engineering and Built Environment, 2(4), 218-232. https://doi.org/10.1108/FEBE-03-2022-0009
Mhmoud Alzubi, K., Salah Alaloul, W., Malkawi, A. B., Al Salaheen, M., Hannan Qureshi, A., y Ali Musarat, M. (2023). Automated monitoring technologies and construction productivity enhancement: Building projects case. Ain Shams Engineering Journal, 14(8), 102042. https://doi.org/10.1016/j.asej.2022.102042
Mohd Fateh, M. A., Mohamed, M. R., & Omar, S. A. (2022). The Involvement of Local Skilled Labour in Malaysia’s Construction Industry. Frontiers in Built Environment, 8. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbuil.2022.861018
Molina Fonseca, P. A., & Páez Sarmiento, C. M. (2013). Análisis de Rendimiento y/o Productividad de la Mano de Obra en la Construcción de Edificaciones en la Ciudad de Bucaramanga y su Área Metropolitana: Etapa de Estructuras. https://repository.upb.edu.co/handle/20.500.11912/5098
Nivea, T., & Anu, T. (2016). Regression Modelling for Prediction of Construction Cost and Duration. Applied Mechanics and Materials, 857, 195-199. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.857.195
Observatorio Vasco de la Vivienda. (2021, junio 11). La industria de la construcción contribuye en un 11 % al PIB y al empleo de Euskadi • ERAIKUNE. ERAIKUNE. http://www.eraikune.com/la-industria-de-la-construccion-contribuye-en-un-11-al-pib-y-al-empleo-de-euskadi/
Ortega, E. C., Ortega, J. Q., & Rodríguez, P. C. G. (2022). Análisis de factores que afectan el rendimiento de mano de obra en instalaciones eléctricas. Polo del Conocimiento, 7(10), Article 10. https://doi.org/10.23857/pc.v7i10.4796
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227-232. https://doi.org/10.4067/S0717-95022017000100037
Pérez-Oviedo, W. (2015). Externalidades De La Mano De Obra Calificada Y Estados Estacionarios Múltiples En Una Economía Abierta Pequeña. El Trimestre Económico, LXXXII (4) (328), 787-806.
Rodríguez, E. H. P., & Castro, C. J. C. (2021). Análisis relativo para identificar las causas de retrasos en las obras de construcción. Caso de estudio Cuenca-Ecuador. Ciencia Digital, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v5i2.1572
Shehata, M., & El-Gohary, K. (2019). Towards improving construction labor productivity and projects’ performance. Alexandria Engineering Journal, 50, 321-330. https://doi.org/10.1016/j.aej.2012.02.001
Statista. (2022). Porcentaje añadido en el PIB por industria en EE. UU. 2020. Statista. https://es.statista.com/estadisticas/598674/porcentaje-anadido-en-el-pib-por-industria-en-ee-uu/
Valdez, J. D. C., & Toledo, J. F. T. (2021). Análisis del rendimiento de la mano de obra en la construcción del rubro de enlucido liso en la ciudad de Cuenca. ConcienciaDigital, 4(4.1), Article 4.1. https://doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i4.1.1921
Van Tam, N., Quoc Toan, N., Tuan Hai, D., y Le Dinh Quy, N. (2021). Critical factors affecting construction labor productivity: A comparison between perceptions of project managers and contractors. Cogent Business y Management, 8(1), 1863303. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1863303
Velástegui, A., Franco, M. L. L., León, L. S., y Cumbicos, J. G. N. (2018). La contribución del sector de la construcción sobre el producto interno bruto PIB en Ecuador1. Revista Lasallista de Investigación, 15(2), 286-299.
Wang, S., Feng, K., y Wang, Y. (2023). Modeling Performance and Uncertainty of Construction Planning under Deep Uncertainty: A Prediction Interval Approach. Buildings, 13(1), Article 1. https://doi.org/10.3390/buildings13010254