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Stochastic model of labor learning for concrete block layering activities in massive housing construction in Mexico

dc.contributores-ES
dc.contributoren-US
dc.creatorBaeza, Julio
dc.creatorArcudia, Carlos
dc.creatorCorona, Gilberto
dc.date2011-11-05
dc.date.accessioned2019-05-02T21:21:38Z
dc.date.available2019-05-02T21:21:38Z
dc.identifierhttp://www.ricuc.cl/index.php/ric/article/view/137
dc.identifier.urihttp://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/81765
dc.descriptionEn este trabajo se describe la manera en la que se aplicó el modelo de Estes para estudiar y simular el aprendizaje de la mano de obra en una tarea específica de construcción. Se presenta el modelo estocástico de dicho autor, para luego aplicarlo utilizando datos de productividad de mano de obra correspondientes a la actividad de elaboración de muros en bloques de concreto, en la construcción masiva de vivienda de interés social, en la ciudad de Mérida, México. Se recopilaron datos de productividad de dicha actividad en 15 casos, involucrando diferentes cuadrillas que trabajaban para diversas compañías. Con los datos recabados se calcularon tanto los valores teóricos, como los promedios reales de las tasas de aprendizaje. Este trabajo concluye que con base en los datos obtenidos, las cuadrillas llegan a tener su productividad máxima a partir del segundo día de haber iniciado la ejecución de la actividad. Asimismo, que la variabilidad entre los niveles de producción de las cuadrillas analizadas no se puede imputar solamente a las destrezas de los individuos, sino a la organización de las cuadrillas, la situación en el sitio de trabajo y la administración de las empresas en las que trabajan.es-ES
dc.descriptionThis work presents how the Estes model was applied for studying and simulating labor learning rates in a specific construction task. The basic theory of thismodel is presented, and then applied for concrete block layering labor productivity data from massive housing construction in Merida, Mexico. Productivitydata from 15 cases of this activity, performed by different crews and companies were compiled. Theoretical and mean values of the learning rate werecalculated from the compiled information. This work concludes that with the given information, the crews reach their maximum productivity at the secondday of the task execution. Also the variability in the productivity levels is not all due to the individual laborers abilities, but also to the crew organization,the worksite conditions and companies’ management.en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.languageeng
dc.publisherPontificia Universidad Católica de Chileen-US
dc.relationhttp://www.ricuc.cl/index.php/ric/article/view/137/pdf
dc.relationhttp://www.ricuc.cl/index.php/ric/article/view/137/pdf_1
dc.sourceRevista Ingeniería de Construcción; Vol 19, No 1 (2004); 39-46es-ES
dc.sourceRevista Ingeniería de Construcción; Vol 19, No 1 (2004); 39-46en-US
dc.source0718-5073
dc.source0716-2952
dc.subjectCurva de aprendizaje; modelo William Estes de aprendizaje; colocación de muros en bloques de concretoes-ES
dc.subjectLearning curve; Williams Estes learning model; concrete blocks layeringen-US
dc.titleModelo estocástico del aprendizaje de la mano de obra en actividades de colocaciónde muros en bloques de concreto, en construcción masiva de vivienda en Méxicoes-ES
dc.titleStochastic model of labor learning for concrete block layering activities in massive housing construction in Mexicoen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeen-US
dc.typeArtículo revisado por pareses-ES


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