Estimating the productivity of labor has relied on the experience and intuition of an estimator, or productivity data, such as standard in practical estimation. However, when new technologies and new construction methods employed in the construction industry, Dependence of a quantity surveyor's intuition is increased. This is because of the lack of a systematic methodology which models, estimates, and measures the labor productivity, Due to the historical productivity data is unavailable. Even thought project history data contains information that is important to predict the performance of a project, It can not provide valuable information to model, estimate, and measure the labor productivity. This is because 1) the absence of the productivity measurement system with consistency, 2) the difficulty of reusability of historical data collected. Therefor, this study suggests a methodology which build a productivity model by measuring the productivity of labor and collecting the historical data systematically. In addition, this methology is applied to develop a productivity model of shop-drawing and manufacturing process using descrete event simulation.
Construction labor productivity, which is the greatest source of variation in overall construction productivity, is the critical factor for determining the project performance in terms of time and cost, especially during scheduled overtime when extra time and cost are invested. The objective of this research is to select an appropriate type of probability distribution function representing the variability of daily labor productivity during overtime. Based on the results of statistical data analysis of labor performance during different weekly work hours, lognormal distribution is selected in order to take advantage of easiness of generating correlated random numbers. The selected lognormal distribution can be used for development of a simulation model in construction scheduling, cost analysis, and other applications areas where representation of the correlations between variables are essential.
OECD 국가를 대상으로 건설업의 노동생산성을 분석한 결과, 한국 건설업의 2019년 취업자당 노동생산성은 PPP 적용시 주요 선진국보다 낮은 수준이다. PPP 적용시 상대국을 100 기준으로 했을 때, 미국의 76.9, 일본의 88.4, OECD 평균의 85.1로 미흡한 수준이다. 특히 OECD 국가의 2019년도 건설업 취업자당 노동생산성을 분석한 결과, 한국은 25위 수준으로 OECD 35개 국가에서 차지하는 순위는 낮은 수준이다. OECD 국가의 건설시장규모와 건설업 노동생산성을 비교·분석한 결과, 건설시장규모가 큰 국가가 건설업 노동생산성이 높다고는 볼 수 없다. 따라서 본 연구는 건설업의 노동생산성을 향상 시키기 위해서 첫째, 스마트 건설기술을 건설현장에 접목하여 적극 활용하는 방안, 둘째, 건설현장 작업보다는 OSC 기술로 공장작업을 통한 현장 설치작업의 활성화 방안을 제안하였다. 마지막으로 모듈러 공법, 기술개발을 확대할 필요가 있다고 제안하였다. 향후에는 첨단 로봇과 공장자동화를 통한 탈현장 생산방식 및 모듈 개발을 확대하면, 건설산업도 제조업과 같은 생산방식의 개편으로 노동생산성이 높아질 것으로 기대된다.
우리나라 건설 현장에서는 인적요소인 건설근로자들의 경험과 행동에 따라 노동 생산성이 좌우된다. 건설현장의 노동 생산성을 향상시키기 위해서는 노동생산성을 저해시키는 잠재적인 요인들에 대한 전략적인 관리가 필요하다. 하지만 기존의 노동생산성 관리는 사전에 잠재적인 저해요인들을 도출하여 전략적으로 관리계획을 세우기보다는 현장에서 발생하는 현재적인 저해요인들만을 관리하는데 치중되어 있다. 이에 본 연구에서는 잠재적인 원인을 파악하는데 용이한 IPA를 이용하여 현장별 건설근로자의 노동생산성 저해요인을 비교분석하고자 하였으며, 근로자의 경제적인 문제에 대한 불만뿐만 아니라 근로자의 고용불안과 취약한 근로조건에 대해서 보호받고 있다고 느끼지 못하는 현실적 문제점을 파악 할 수 있었다. 이를 통해 현장관리자에게 실질적이고 현장에 적합한 관리측면의 전략적 시사점을 제시하며, 현장의 특성에 따라 노동생산성 향상의 중 장기적인 대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
To improve productivity in the architecture, construction and engineering industry, it is critical to understand both current and historic trends in construction productivity. This study analyzes and compares construction productivity trends of South Korea, the U.S., the U.K., and Japan 1995 to 2015 using the following three measures: construction labor productivity, construction duration per floor, and construction duration per 1,000 m2 floor area. As the results, the international competitiveness of each country varied according to which measures were used to analyze them. Among the four countries, the construction labor productivity of the U.S. was the highest, followed by that of South Korea. South Korea also had the second highest productivity growth rate, following that of Japan. On the other hand, when analyzed from the perspective of construction duration, the construction productivity in South Korea appeared relatively lower than those of other countries. There were differences in the location of construction competitiveness of each country analyzed by various measures. Therefore, to accurately diagnose and improve the construction competitiveness in South Korea, strategies based on various measures are need to established simultaneously.
Choi, Kunhee;Lee, Hyun Woo;Bae, Junseo;Ryu, Kyeong Rok
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.150-153
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2015
The construction industry is an integral part of any nation's economy, whether measured by dollar volume or workforce size. In spite of its strong influence, there has been very little specifically aimed at evaluating the current industry performance. This research investigates the macroeconomic performance of the construction industry by accounting for crucial performance affecting factors such as labor productivity and gross margin. A clustering analysis, followed by a series of statistical analyses, yielded a notable finding that labor productivity is the most important factor that affects industry's profitability. The results of the analysis also revealed that the states with the strongest labor productivity show the highest level of profitability in terms of gross margin. This study should be of value to decision-makers when plotting a roadmap for future growth and rendering a strategic business decision.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제1권1호
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pp.37-43
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2011
Labor productivity is a significant factor associated with controlling time, cost, and quality. Many researchers have developed models to define methods of measuring the relationship between productivity and various parameters such as the size of working area, maximum working hours, and the crew composition. Most of the previous research has focused on estimating productivity; however, this research concentrates on estimating labor productivity and developing time and cost data for repetitive concrete pouring activity. In Korea, "Standard Estimating" only entails the average productivity data of the construction industry, and it is difficult to predict the time and cost spent on any particular project. As a result, errors occur in estimating duration and cost for individual activities or projects. To address these issues, this research sought to collect data, measure productivity, and develop time and cost data using labor productivity based on field conditions from the collected data. A probabilistic approach is also proposed to develop data. A case study is performed to validate this process using actual data collected from construction sites. It is possible that the result will be used as the EVMS baseline of cost management and schedule management.
ChangTaek Hyun;TaeHoon Hong;SoungMin Ji;JunHyeok Yu;SooBae An
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.256-261
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2011
Labor productivity is a significant factor related to control time, cost, and quality. Many researchers have developed models to define method of measuring the relationship between productivity and various constraints such as the size of working area, maximum working hours, and the crew composition. Most of the previous research has focused on estimating productivity; however, this research concentrates on estimating labor productivity and developing time and cost data for repetitive concrete pouring activity. In Korea, "Standard Estimating" only contains the average productivity data of the construction industry, and it is difficult to predict the time and cost of any particular project; hence, there are some errors in estimating duration and cost for individual activity and project. To address these issues, this research collects data, measures productivity, and develops time and cost data using labor productivity based on field conditions from the collected data. A probabilistic approach is also proposed to develop data. A case study is performed to validate this process using actual data collected from construction sites and it is possible that the result will be used as the EVMS baseline of cost management and schedule management.
In the construction industry, a great deal of research has been focused on productivity improvement because a minor change in labor productivity can often make the difference between a profit and a loss. This study shows how productivity measurement methods can be applied in practice, step by step, to analyze and identify potential problems both in productivity and methods performance for masonry work. A work sampling technique was conducted to determine the nature and extent of an observable activity as an aid to measuring overall performance. Also, a method productivity delay model was used to identify non-productivity in individual cycle times. From the work sampling technique, it was found that the masonry crew had a Labor Utilization Factor of 47.1%, and from the videotape analysis, it was found that the material and dumpster location need to be adjusted to reduce the travelling distance. We have found that efforts to improve the productivity of masonry work should be focused almost exclusively on machine and labor delays, based on the result from the method productivity delay model.
Labor productivity issues within the construction industry are receiving increasing attention. With the improvement in the standard of living, domestic laborers are avoiding 3D (Difficult, Dirty, and Dangerous) jobs by degrees. Because of this situation, the problem of insufficient labor is exacerbating in several basic industries. In particular, insufficient labor is a serious problem in the construction sector, where the workers are ageing and labor costs are increasing. In this study, we adopt a systematic approach to identify factors that influence labor productivity and analyze the causality between the factors and their ripple effects with the aim that the results of the study will help improve labor productivity and ensure its effective management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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