Priorizando estrategias de mejora de la productividad laboral en la construcción utilizando toma de decisiones multicriterio difusa y mapas cognitivos difusos
Autores: Kazerooni, Matin; Nguyen, Phuong; Fayek, Aminah Robinson
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Priorizando estrategias de mejora de la productividad laboral en la construcción utilizando toma de decisiones multicriterio difusa y mapas cognitivos difusos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Construcción
Productividad laboral
Estrategias de mejora
Proyecto
Factores
Impacto
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
La productividad laboral en la construcción (CLP) se ve afectada por varios factores interconectados, como la motivación del equipo y las condiciones de trabajo. La mejora del CLP puede beneficiar a un proyecto de construcción de muchas maneras, como acortar el ciclo de vida del proyecto y reducir los costos del proyecto. Sin embargo, las restricciones presupuestarias, de tiempo y de recursos obligan a las empresas a seleccionar e implementar solo un número limitado de estrategias de mejora del CLP. Por lo tanto, existe una brecha de investigación en cuanto a los métodos para apoyar la selección de estrategias de mejora del CLP para un proyecto dado al cuantificar el impacto de las estrategias en el CLP con respecto a las interrelaciones entre los factores del CLP. Este documento propone un modelo de apoyo a la toma de decisiones que integra la toma de decisiones multicriterio difusa con mapas cognitivos difusos para priorizar las estrategias de mejora del CLP en función de su impacto en el CLP, las relaciones causales entre los factores del CLP y las características del proyecto. El modelo propuesto se aplicó para determinar estrategias de mejora del CLP para actividades de vertido de hormigón en proyectos de construcción como ejemplo ilustrativo. Este estudio contribuye al cuerpo de conocimientos al proporcionar un enfoque sistemático para seleccionar estrategias de mejora del CLP apropiadas basadas en las interrelaciones entre los factores que afectan al CLP y el impacto de dichas estrategias en el CLP. Se espera que los resultados apoyen a los profesionales de la construcción para identificar estrategias de mejora efectivas para mejorar el CLP en sus proyectos.
Descripción
La productividad laboral en la construcción (CLP) se ve afectada por varios factores interconectados, como la motivación del equipo y las condiciones de trabajo. La mejora del CLP puede beneficiar a un proyecto de construcción de muchas maneras, como acortar el ciclo de vida del proyecto y reducir los costos del proyecto. Sin embargo, las restricciones presupuestarias, de tiempo y de recursos obligan a las empresas a seleccionar e implementar solo un número limitado de estrategias de mejora del CLP. Por lo tanto, existe una brecha de investigación en cuanto a los métodos para apoyar la selección de estrategias de mejora del CLP para un proyecto dado al cuantificar el impacto de las estrategias en el CLP con respecto a las interrelaciones entre los factores del CLP. Este documento propone un modelo de apoyo a la toma de decisiones que integra la toma de decisiones multicriterio difusa con mapas cognitivos difusos para priorizar las estrategias de mejora del CLP en función de su impacto en el CLP, las relaciones causales entre los factores del CLP y las características del proyecto. El modelo propuesto se aplicó para determinar estrategias de mejora del CLP para actividades de vertido de hormigón en proyectos de construcción como ejemplo ilustrativo. Este estudio contribuye al cuerpo de conocimientos al proporcionar un enfoque sistemático para seleccionar estrategias de mejora del CLP apropiadas basadas en las interrelaciones entre los factores que afectan al CLP y el impacto de dichas estrategias en el CLP. Se espera que los resultados apoyen a los profesionales de la construcción para identificar estrategias de mejora efectivas para mejorar el CLP en sus proyectos.