Analysis of the performance of labor in construction in the area of
smooth plastering in the city of Cuenca
Juan Diego Cabrera
Valdez. [1] &=
amp;
Jorge
Fernando Toledo Toledo. [2] <=
/span>
Recibido:
03-08-2021 / Revisado: 15-08-2021 /Aceptado: 31-08-2021/ Publicado: 05-11-2=
021
Abstract <=
span
style=3D'mso-spacerun:yes'> DOI: https://doi.org/10.33262/c=
oncienciadigital.v4i4.1.1921
Objective. The present research work aims to obtain the different factors of
affectation of the performance of labor for the workers that make up a crew=
for
the field of smooth plastering in the construction of houses in the city of
Cuenca. Methodology. The research was carried out using a
qualitative exploratory approach where the starting data were obtained thro=
ugh
a survey that was applied to civil engineers
contractors, who participate in the processes of SERCOP (National Public
Procurement Service). The methodology proposed by Antonio Cano and Gustavo
Duque in 2000 for obtaining factors affecting labor performance was replica=
ted.
Results. This research focused on the analysi=
s of
the factors of climate, equipment, supervision, labor aspects and worker
conditions. Conclusion. Finally, we identified which of these
variables generate a positive impact by increasing the performance of the l=
abor
force.
Keywords: performance, labor, crew, smooth ren=
der,
=
factors
of affectation.
Resumen
Objetivo. El presente trabajo de investigación tiene como objetivo obtener los
diferentes factores de afectación del rendimiento de mano de obra para los obreros que conforman una cuad=
rilla
para el rubro de enlucido liso en la construcción de viviendas en la ciudad=
de
Cuenca. Metodología. La
investigación se realizó utilizando un enfoque cualitativo de tipo explorat=
orio
donde los datos de partida se obtuvieron mediante una encuesta que se aplic=
ó a
ingenieros civiles contratistas, que participan en los procesos del Servicio
Nacional de Compras Públicas (SERCOP). Se replicó la metodología propuesta por Antonio Cano y Gustavo Duque en el ańo 2000 para la obtención de factores de afectación del rendimiento de mano =
de
obra. Resultados. Esta investigación se enfocó en el análisis de los factores de clima,
equipamiento, supervisión, aspectos laborales y condiciones propias de
trabajador. Conclusión. Finalmente
se identificaron cuáles de estas variables generan un impacto positivo al
incrementar el rendimiento de la mano de obra.
Palabras claves: rendimiento, mano de obr=
a, cuadrilla, enlucido liso, factores de afectación=
.
Introducción
El sector de la
construcción es considerado una parte importante en el desarrollo de cada p=
aís,
no solo por la contribución al crecimiento económico, sino también por la
generación de empleo. En Ecuador, éste representó el 8.17% del PIB y generó
6.1% del total de empleos del ańo 2019 (Lucero, 2020). Un proyecto de construcción implica el empleo de=
una
gran cantidad de recursos, por lo que una correcta elaboración del presupue=
sto
sirve como una herramienta de control de obra; de allí la necesidad de
elaborarlo de manera detallada y estimada (Janampa, 2021). El análisis de precios unitarios es parte import=
ante
en la obtención de este presupuesto. El mismo está integrado por la suma de=
los
materiales requeridos para el rubro, la relación de equipo y herramienta, y=
la
mano de obra necesaria para la ejecución de dicha tarea (Lascano, 2015).
En ecuador, el cost=
o de
la mano de obra representa de un 28% a un 40 % del gasto total en los costo=
s de
construcción y por tanto su rendimiento y consumo son temas que, conociéndo=
los,
permiten al constructor ser competitivo dentro de un mercado en el cual cada
vez es más difícil participar (Calle, 2013). Ya que no existen bases de datos que permitan
obtener rendimientos nace la problemática de no poseer información clara y
puntual para obtener rendimientos reales y con esto planear adecuadamente un
proyecto. Esto obliga a cuestionar la confiabilidad de los análisis de prec=
ios
unitarios utilizados por los constructores, instituciones públicas y privad=
as (Arboleda, 2014; Mejía y Hernández,
2007).
Varios autores han
estudiado el tema de construcción, productividad, presupuestos, rendimiento=
s de
mano de obra y factores que influyen en ella. Serpell (1986) concluyó que la productividad en la ejecución de =
los
proyectos de construcción se ve afectada por varios factores como:
administración de la obra, entorno en el que se desarrolla la obra, tipo y
método de trabajo y personal del proyecto. Cano y Duque (2000)=
. seńalaron nuevos factores de afectación para el
cálculo del rendimiento de la mano de obra exponiéndolos en siete categoría=
s.
Y, además desarrollaron una metodología para evaluar dichos factores en for=
ma
normalizada asignándoles un porcentaje de eficiencia a cada uno de ellos, d=
onde
la evaluación global la obtuvieron tomando la media aritmética de los
porcentajes asignados para los siete grupos. Así se puede encontrar la
eficiencia que afecta a los rendimientos de cualquier actividad de
construcción.
Los factores de
afectación seńalados por Cano y Duque (2000) son: 1) Economía general, donde
los factores dependen del estado económico del área o país donde se desarro=
lla
el proyecto. El rendimiento es inverso al estado del país, es decir cuando =
la
economía del país es buena, la eficiencia del rendimiento baja y viceversa.=
2)
Aspectos Laborales, aquí se consideran las condiciones laborales en las que=
se
realiza el proyecto, como experiencia, disponibilidad, contratación y salar=
ios.
3) Clima, ya que el estado del tiempo debe ser considerado, especialmente
factores como tiempo, temperatura, condiciones de suelo y disponibilidad de
cubierta. 4) Actividad, aquí se tienen en cuenta las condiciones específicas
del trabajo y depende de su alcance, condiciones del sitio, suministro de
materiales y mecanización de operaciones. 5) Equipamiento, donde la
disponibilidad de equipo apropiado, su estado, mantenimiento y reparación
afectan el rendimiento esperable del proyecto. 6) Supervisión, donde factor=
es
como dirección, seguimiento, instrucciones e idoneidad del maestro son
analizados. 7) Trabajador, los aspectos personales se deben considerar ya q=
ue
estos afectan el desempeńo. Se toman en cuenta factores como estado de ánim=
o,
situación familiar, habilidad, conocimientos y condición física.
Para la presente
investigación se aplicó la metodología planteada por Cano y Duque (2000)=
, para an=
alizar
el rubro de enlucido de una vivienda. Según el INEN (2015)<=
!--[if supportFields]>, una vivienda es definida como una edificación con
luces que no excedan 5.0 m y que no supere dos niveles en altura en ninguna=
de
sus fachadas. Además, se denomina enlucido al revestimiento continuo que
constituye la capa de terminación aplicada sobre la superficie con el fin de
tapar la mampostería, vigas o columnas que soportan la misma. De esa manera
quedan lisas, facilitando la aplicación posterior del empastado y pintura u
otros tipos de acabado. Existen varios tipos de enlucidos: paleteado grueso,
liso, escobillado fino, champeado, tarrajeado y escobillado grueso <=
!--[if supportFields]>ADDIN CSL_CITATION
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ua
Chirinos, 2016)","manualFormatting":"(Cchorahua,
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os,
2016)"},"properties":{"noteIndex":0},"schema&=
quot;:"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/cs=
l-citation.json"}(Cchorahua, 2016). El alcance de esta investigación se enfocará en =
el
enlucido liso.
Se han realizado
algunas investigaciones para encontrar un rendimiento promedio de enlucidos
lisos en nuestro medio aplicando la metodología propuesta por Cano y Duque (2000)=
. Es así que Del Valle y Jativa
(2018) calcularon un
rendimiento promedio de 0.253 h/m2 para tres obras ubicadas en la ciudad de
Guayaquil. Lascano (2015) calculó un rendimiento de 0.52 h/m2 para un edifi=
cio
en la ciudad de Guayaquil, por otro lado y para condiciones similares, Brenes (2014) calculó un rendimiento de 0.517 h/m2 en edificaci=
ones
prefabricadas en Costa Rica, y Dávila (2020) calculó un rendimiento de 0.10 h/m2 en Huánuco, P=
erú.
El rendimiento final encontrado por estos autores varía significativamente,=
por
lo cual se hace necesario analizar la causa de tan alta dispersión. El méto=
do
propuesto permite identificar los factores causantes y cuantificar su grado=
de
influencia en dicha dispersión.
Por todo lo mencion=
ado
anteriormente el presente trabajo de investigación tiene como objetivo obte=
ner
los diferentes factores de afectación del rendimiento de mano de obra para los obreros que conforman una cuad=
rilla,
es decir un maestro principal y un oficial en el rubro de enlucido l=
iso
en la construcción de viviendas en la ciudad de Cuenca.
Metodología
Para la obtención de
los factores de afectación del rendimiento de mano de obra para los obreros=
que
conforman una cuadrilla en el rubro de enlucido liso en la construcción de
viviendas en la ciudad de Cuenca se utilizó la metodología planteada por Ca=
no y
Duque (2000). El presente proyecto fue una investigación cualitativa de tip=
o exploratorio.
Para la población en estudio se usó la técnica de elección por juicio, debi=
do a
que la selección de la muestra fue basada en la credibilidad del investigad=
or.
Una vez establecida la población, se realizó un muestreo aleatorio simple <=
/span>(Hernández et al.,
2015).
La obtención de dat=
os
se efectuó a través de encuestas y su instrumento, el cuestionario. Según <=
/span>García (2003), la encuesta es un procedimiento que sirve para la
obtención y registro de datos, su versatilidad permite utilizarlo como
instrumento de investigación y de evaluación de personas, procesos y progra=
mas
de formación. El cuestionario de esta encuesta constó de 12 preguntas, las
cuales se estructuraron de manera que se respondan cualitativamente, con los
siguientes índices de evaluación: muy baja, baja, normal, muy buena y
excelente. La encuesta se realizó en línea mediante la herramienta de Google
encuestas.
Una vez realizada l=
as
encuestas, los resultados de cada pregunta fueron categorizados en tablas de
frecuencias. Luego, se dio un valor cuantitativo de eficiencia (de 0 a 100 =
%) a
cada uno de estos parámetros según lo descrito en la metodología propuesta =
por Cano y Duque (2000)=
. Por último, estas eficiencias esperadas se compa=
ran
entre ellas para ver en qué condiciones de trabajo se espera obtener mejores
rendimientos y de qué manera estos afectan al rendimiento total esperado.
Población y muestra
Debido a que se ana=
lizó
el rubro de enlucido liso, la elección de la población de estudio se basó en
ingenieros civiles que ofertan y participan en el SERCOP en la ciudad de
Cuenca, ya que los procesos emitidos por esta entidad poseen este rubro. En=
el
SERCOP existen alrededor de 1300 ingenieros civiles inscritos, que particip=
an
en los procesos de contratación pública donde consta el rubro del enlucido =
(SERCOP, 2021). Cabe recalcar que para este estudio se tomó en
cuenta los ingenieros que participan ya sean personas naturales o jurídicas=
.
Ya que la investiga=
ción
es de tipo cualitativa con población finita, Dicovskiy (2008) recomienda emplear un muestreo aleatorio simple
(Ecuación 1) para la elección de la muestra. Esta ecuación define el tamańo=
de
la muestra (n), tomando en cuenta factores como el tamańo de la población (=
N),
la variancia de una distribución binomial (p =3D q =3D 0.5), y un valor D =
=3D B2/4
obtenido mediante un error de estimación prefijado (B =3D 0.09). La muestra
calculada para esta investigación fue de 113 personas, por lo que se realiz=
aron
115 encuestas.
Análisis de factores de
afectación
Cano y Duque (2000)=
. en su investigación Rendimientos y consumos =
de
mano de obra, analizan los llamados factores de afectación. Estos
factores que normalmente no se tienen en cuenta al momento de tomar los dat=
os
de rendimiento en obra son los causantes de una alta dispersión en los
resultados obtenidos por diferentes autores. Indican que un rendimiento está
normalizado cuando muestra el desempeńo de la mano de obra de manera natura=
l,
es decir libre de factores que la afecten. Además, seńalan que este rendimi=
ento
normal está en un punto cercano al 70% dentro de un rango de 0 a 100%,
estableciendo una escala de eficiencia en los rendimientos, resumida en la =
tabla
1.
Tabla 1
Escala de eficiencia en los rendimient=
os
de mano de obra
|
Eficienci=
a en
la productividad |
Rango |
|
Muy baja<= o:p> |
10% - 40%=
|
|
Baja |
41% - 60%=
|
|
Normal
(promedio) |
61% - 80%=
|
|
Muy buena=
|
81% - 90%=
|
|
Excelente=
|
91% - 100=
% |
Fuente: , tomado de Estimator´s
general construction man
hour manual.
El objetivo de su
trabajo fue desarrollar una metodología que permita medir la cantidad de
recurso humano consumido al elaborar una cantidad unitaria de cualquier
actividad de construcción. Esta metodología permite captar todos los datos
requeridos para la completa evaluación de los rendimientos y el análisis de=
los
factores que las afectan, dividida en dos partes, la primera clasifica y
entiende los factores de afección, dado como resultado la clasificación de
éstos en siete grupos: economía general, aspectos laborales, clima activida=
d,
equipamiento, supervisión, y trabajador. La segunda parte de la metodología
propuesta desarrolló una evaluación matemática de los factores antes estudi=
ados
para poder comparar el rendimiento medido en obra con el rendimiento
normalizado.
Para el desarrollo =
de
esta investigación, no se incluyó el factor de economía general pues éste
produce una reacción en cadena con los otros grupos de factores y la actual=
idad
económica del país se ha visto afectada por la pandemia del coronavirus (Lucero, 2020). El factor de obra tampoco fue incluido, pues este
trabajo se desarrolla exclusivamente para el enlucido de viviendas. Es por
esto, que en el análisis presentado en esta investigación se abordaron
solamente las variables de clima, equipamiento, supervisión, aspectos
laborables; y trabajador ya que se consideraron medibles, cuantificables y
relevantes para el análisis del rendimiento en el rubro de enlucido liso.
La metodología
planteada por Cano y Duque (2000), evalúa cada una de las categorías en las=
que
se clasificaron los factores de afección, asignándoles un porcentaje de
eficiencia donde la evaluación global se obtiene tomando la media aritmétic=
a de
los porcentajes obtenidos para los siete grupos. Los autores definieron ran=
gos
de calificación para cada uno de los factores dados, ya que ciertos factores
afectan en mayor medida el desempeńo de la mano de obra. En la tabla 2 se
presentan estos rangos y sus equivalencias respectivas para una escala de
calificación similar a la obtenida en las encuestas realizadas: muy baja (1=
),
baja (2), normal (3), muy buena (4) y excelente (5).
Tabla 2
Rangos de eficiencia y equivalencias=
de
los factores de
afectación del rendimiento de mano de obra
|
Grupo |
Rango (%) |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
Economía
general |
50 a 75 |
50 |
55 |
60 |
65 |
70 |
75 |
| Clima |
40 a 75 |
40 |
47 |
54 |
61 |
68 |
75 |
| Obra |
40 a 80 |
40 |
48 |
56 |
64 |
72 |
80 |
| Equipamie=
nto |
55 a 75 |
55 |
59 |
63 |
67 |
71 |
75 |
| Supervisi=
ón |
50 a 75 |
50 |
55 |
60 |
65 |
70 |
75 |
| Laborales=
|
40 a 80 |
40 |
48 |
56 |
64 |
72 |
80 |
|
Trabajado=
r |
60 a 75 |
60 |
63 |
66 |
69 |
72 |
75 |
Fuente: Cano y Duque (2000), tomado de Rendimientos y
con=
sumos
de mano de obra.
El costo unitario de
mano de obra obtenido al multiplicar el rendimiento normalizado por el costo
hora de cada uno de los obreros que conforman la cuadrilla, debe ser afecta=
do
por la calificación global del rendimiento o productividad esperable calcul=
ada
con el método descrito. Una calificación de eficiencia global obtenida del =
65%,
comparado con el rendimiento normalizado de eficiencia alrededor de 70%, in=
dica
que el costo unitario de mano de obra debe ser incrementado en un 5%. De ma=
nera
similar si la eficiencia global obtenida es de 75%, el costo unitario deber=
ser
minorado en este 5%.
Resultados
Una vez realizadas las encuestas, se tabularon y procesaron los datos
obtenidos. Una vez aplicada la metodología de análisis propuesta se obtuvie=
ron
las tablas resumen de cada una de las variables analizadas, las mismas mues=
tran
la tendencia obtenida por los contratistas en relación al rendimiento de ma=
no
de obra en el rubro de enlucido.
Variable Clima-Temperatura:
Se analizó la eficiencia esperada en clima
lluvioso, soleado y ventoso. La tabla 3 muestra que el rendimiento esperado=
en
un clima lluvioso o soleado es el mismo, esto se puede deber a que es una
actividad realizada en el interior y bajo cubierta, por lo que el clima no
afecta el rendimiento esperado. El valor de eficiencia obtenido para estas
variables fue de 63% lo que representa un rango normal de trabajo. Por otra
parte, para una condición de clima ventoso la eficiencia calculada es de 69=
%,
clasificado como un rendimiento muy bueno según los encuestados. Al trabaja=
r en
condiciones de clima ventoso, la eficiencia aumenta en un 6% a la esperada =
en
otras condiciones.
Tabla 3
Eficiencia real calculada para diferentes condiciones de clima
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
||
|
Lluvioso |
Soleado |
Viento |
||
|
Muy baja =
(1) |
47 |
0 |
0 |
0 |
|
Baja (2)<= o:p> |
54 |
19 |
22 |
3 |
|
Normal (3=
) |
61 |
53 |
50 |
9 |
|
Muy buena=
(4) |
68 |
37 |
34 |
72 |
|
Excelente=
(5) |
75 |
6 |
9 |
31 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
62.83 |
62.89 |
68.97 |
Fue=
nte:
Elaboración propia
Variable equipamiento
La tabla 4 muestra la eficiencia esperada cuando los obreros cuentan=
con
equipo de protección personal (EPP). Esta eficiencia es de 71%, la misma qu=
e se
encuentra en el rango de eficiencia muy buena, lo que indica que esta varia=
ble
influye de manera positiva en el rendimiento real esperado. Si bien el uso de EPP es obligatorio durante las actividades de
construcción, esto no siempre se cumple. Por esta razón las preguntas de la
encuesta fueron realizadas a contratistas que han podido palpar la realidad=
de
nuestro medio y pueden emitir un criterio del impacto que esto posee en el
rendimiento.
Tabla 4
Eficiencia real calculada para diferen=
tes
condiciones de equipamiento
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
|
EPP |
||
|
Muy baja =
(1) |
59 |
0 |
|
Baja (2)<= o:p> |
63 |
19 |
|
Normal (3=
) |
67 |
9 |
|
Muy buena=
(4) |
71 |
53 |
|
Excelente=
(5) |
75 |
34 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
70.55 |
Fuente: Elaboración propia
Variable Supervisión
En esta variable se analizaron tres
condiciones: tener responsabilidades definidas, materiales y pagos a tiempo.
Las eficiencias se muestran en la Tabla 5, aquí se puede ver que el rendimi=
ento
real calculado para todas las condiciones planteadas se encuentra en un ran=
go
de eficiencia muy bueno, siendo el hecho de tener los materiales en obra a
tiempo el factor que más aumenta la eficiencia. Las variables analizadas ev=
itan
problemas
en la coordinación debido a una mala organización y mala planificación (Mora
Valverde, 2012) por lo cual una alta eficiencia era esperada como resultado=
al
realizar este análisis.
Tabla 5
Eficiencia real calculada para diferen=
tes
condiciones de supervisión
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
||
|
Materiales a tiempo |
Responsabilidades definidas |
Pagos a tiempo |
||
|
Muy baja =
(1) |
47 |
0 |
0 |
0 |
|
Baja (2)<= o:p> |
54 |
0 |
0 |
0 |
|
Normal (3=
) |
61 |
25 |
34 |
31 |
|
Muy buena=
(4) |
68 |
50 |
72 |
68 |
|
Excelente=
(5) |
75 |
40 |
9 |
16 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
68.91 |
66.48 |
67.09 |
Fuente: Elaboración
propia
Variable Aspectos Laborales
Para la evaluación =
de
esta variable se realizaron dos análisis, el primero presentado en la tabla=
6
se realizó comparando el tipo de contrato que el contratista aplicaría al
momento de contratar a los obreros. Se puede apreciar que la eficiencia real
calculada es mayor cuando se subcontrata la obra, siendo esta eficiencia un=
9%
mayor que la obtenida con la condición de pago semanal. Además, se observa =
que
al pagar algún anticipo esta eficiencia sube aún más, llegando al rango de =
muy
buena.
Tabla 6
Eficiencia real calculada para diferen=
tes
condiciones de contrato
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
||
|
Anticipo |
Pago semanal |
Subcontrato |
||
|
Muy baja =
(1) |
48 |
0 |
6 |
3 |
|
Baja (2)<= o:p> |
56 |
3 |
25 |
6 |
|
Normal (3=
) |
64 |
9 |
62 |
31 |
|
Muy buena=
(4) |
72 |
87 |
19 |
50 |
|
Excelente=
(5) |
80 |
16 |
3 |
25 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
72.07 |
63.17 |
70.12 |
Fuente: Elaboración
propia
El segundo análisis
consideró variables como la afiliación al IESS, incentivos laborales y la
existencia de un correcto ambiente laboral, como se muestra en la tabla 7. =
La
afiliación al IESS muestra una baja en la eficiencia del rendimiento hasta =
un
61%, un valor menor al esperado de eficiencia normal y por tanto afectando =
de
forma negativa en el cálculo del rendimiento. Se puede identificar el
descontento de los trabajadores hacia la afiliación obligatoria, pues si bi=
en
ésta posee varios beneficios para los empleados, solamente toman en cuenta =
el
porcentaje del sueldo reducido debido a esta. Por otra parte, la asignación=
de
actividades con recompensas por labor cumplida, favorece el mejoramiento de=
la
productividad de la mano de obra y un ambiente de trabajo cordial entre
compańeros, personal obrero y jefes suman un ambiente de trabajo en las que=
se
garantiza que el factor humano tendrá un mayor desempeńo.
Tabla 7
Eficiencia real calculada para diferentes condiciones de aspectos
laborales
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
||
|
Afiliación al IESS |
Buen ambiente |
Incentivos |
||
|
Muy baja =
(1) |
48 |
31 |
0 |
0 |
|
Baja (2)<= o:p> |
56 |
3 |
0 |
0 |
|
Normal (3=
) |
64 |
65 |
47 |
25 |
|
Muy buena=
(4) |
72 |
13 |
37 |
47 |
|
Excelente=
(5) |
80 |
3 |
31 |
43 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
60.8 |
70.89 |
73.25 |
Fuente: Elaboración
propia
Variable trabajador<=
span
lang=3DES-EC style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times =
New Roman",serif;
mso-bidi-theme-font:minor-bidi;mso-ansi-language:ES-EC;mso-fareast-language:
ES-EC'>
Para esta variable se consideró parámetros
como: experiencia, contextura física, salud y edad. Con el análisis de estos
parámetros se pudo determinar el nivel de rendimiento esperado por los
ingenieros contratistas, mismo que se muestra en la tabla 8. Los contratist=
as
no consideran que la eficiencia se vea afectada por condiciones como la
contextura, salud o edad. Por otro lado, la experiencia si se considera un
parámetro importante para aumentar la eficiencia, así se puede notar al ver=
la
eficiencia esperada de 73%, un valor similar a la impuesta en el rango de m=
uy
buena.
Tabla 8
Eficiencia real calculada para diferen=
tes
condiciones propias del trabajador
|
Eficiencia del rendimiento |
Valor de afectación (%) |
Condición estudiada |
|||
|
Experiencia |
Contextura física |
Salud |
Edad |
||
|
Muy baja =
(1) |
63 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Baja (2)<= o:p> |
66 |
4 |
33 |
30 |
48 |
|
Normal (3=
) |
69 |
15 |
41 |
41 |
34 |
|
Muy buena=
(4) |
72 |
37 |
22 |
33 |
22 |
|
Excelente=
(5) |
75 |
59 |
19 |
11 |
11 |
|
Eficiencia real calculada (%): |
72.94 |
69.70 |
69.65 |
68.90 |
Fuente: Elaboración
propia
Conclusiones
ˇ =
En los resultados presentados se
resume el cálculo de los factores de afectación del rendimiento de mano de obra para los obreros que conforman una cuadr=
illa
en el rubro de enlucido liso en la construcción de viviendas en la ciudad de
Cuenca, con lo que se pude concluir que se cumplió el objetivo planteado pa=
ra
esta investigación.
ˇ =
Las
variables de equipamiento, supervisión y aspectos laborales son factores que
influyen positivamente en el rendimiento obtenido y debido a que la mayoría=
de
los parámetros que se incluyen en estas variables pueden ser controlados con
una correcta planificación por parte del contratista, un aumento en el
rendimiento de mano de obra es factible y depende en su mayoría del ingenie=
ro a
quien se le adjudique la obra.
ˇ =
En el =
caso
de la variable de clima, no existe una variación negativa en el cálculo de
eficiencia debido a que, en su mayoría, las obras de enlucido se pueden
realizar en el interior y bajo cubierta, más bien ciertas condiciones como =
el
clima ventoso influyen positivamente en el rendimiento. Es importante notar=
que
esta variable no puede ser controlada ni mejorada.
ˇ =
El fac=
tor
de afectación para el caso de las condiciones propias del trabajador tampoco
muestra una variación significativa en los parámetros estudiados. Siendo la
experiencia el único factor que los ingenieros contratistas seńalan como
realmente importante al tomar en cuenta esta variable.
ˇ =
El fac=
tor
de afectación global se calcula aplicando la media aritmética de los factor=
es
obtenidos para cada una de las variables estudiadas. En este trabajo, no se
pudo determinar este factor total de afectación pues no existen datos tomad=
os
en obra ya que durante la elaboración de esta investigación la mayoría de o=
bras
estuvieron paradas debido a la pandemia del coronavirus, lo que limitó la
obtención de esta información. Se recomienda para futuras investigaciones
realizar un levantamiento de datos en campo y con ello obtener los parámetr=
os
necesarios para aplicar la metodología completa para el cálculo de rendimie=
ntos
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CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.
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a. ConcienciaDigital, 4(4.1), 6-18. https://doi=
.org/10.33262/concienciadigital.v4i4.1.1921
El
artículo que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no
necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Conciencia Digital.
El artículo queda en propiedad de la revista y, por
tanto, su publicación parcial y/o total en otro medio tiene que ser autoriz=
ado
por el director de la Revista Conc=
iencia
Digital.
<= o:p>
[1] Universidad Católica de
Cuenca, Maestría en Construcciones con Mención en la Administración de
Construcción Sustentable, Azuay, Ecuador, juandiego=
.cabrera1@est.ucacue.edu.ec,
ORCID https://orcid.org/0000-0003-0367-4951.
[2] Universidad
Católica de Cuenca, Facultad de Arquitectura. Cuenca, Ecuador, jftoledot@uc=
acue.edu.ec.
ORCID https://orcid.org/0000-0003-0007-7510.
www.concienciadigital.org
=
Vol. 4, N°4.1, p. 6=
-18,
noviembre, 20