Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca
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Resumen
Introducción: En la actualidad, una mala proyección del rendimiento de la mano de obra en el sector de la construcción puede provocar: 1) un retraso en la ejecución de los proyectos, 2) incrementar el costo de ejecución y 3) causar malestar por incumplimiento de contratos. Objetivo: Realizar una proyección del rendimiento de mano de obra en las excavaciones a mano en la ciudad de Cuenca-Ecuador. Metodología: La presente investigación es de tipo: “Estudio de caso” pues se va a analizar y caracterizar un tema en específico, en este caso: el rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano de 6 obras emplazadas en la ciudad de Cuenca a través de la recolección de datos inherentes a la temática propuesta. Resultados: Entre los principales resultados obtenidos, se determinó que los 13 indicadores utilizados presentaron correlación con el rendimiento, pero en diferentes niveles de significancia. Se modela una fórmula estadística basada en la regresión lineal para realizar una predicción con un porcentaje de confianza del 91% y se evidenció que: los indicadores de: tipo de suelo, estatura de los empleados y sueldo tienen las mayores representaciones sobre el cálculo del rendimiento final. Conclusión: se puede obtener un nivel de confianza del 96% al predecir el rendimiento en actividades de excavaciones a mano. Aunque no todas las variables independientes afectan de igual manera al rendimiento calculado, el tipo de suelo demostró ser estadísticamente significativo (p≤0.001) de forma individual. Área de estudio general: Construcción sustentable. Área de estudio específica: Excavaciones
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Citas
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