Investigation and Comparative Analysis of Learning Curve Models on Construction Productivity: The Case of Caisson Fabrication Process

Abstract

Learning curves in construction operations analysis is deemed as one of the main factors that determine the variation of on-site productivity and is always taken into account during the planning and estimation stage. This research attempts the assessment of learning curve models’ suitability for the effective analysis of the learning phenomenon for construction operations that are fairly complicated concerning a floating caisson fabrication process for a large-scale marine project, using productivity data. This paper investigates the role of published learning curve models (i.e. Straightline or Wright; Stanford “B”; Cubic; Piecewise or Stepwise; Exponential) by comparing their outcomes through the use of both unit and cumulative productivity data. There are two main research objectives: first, the model best fitting historical productivity data of construction activities that have been completed are investigated, while secondly, an attempt is made to determine which model better predicts future performance. The less actual construction data deviate from each model’s yielded results, the better their suitability. In the case of unit data, the cubic model fits better historical data, while in the case of future predictions, the Stanford “B” model provides better results. Respectively, the Cubic model yields better results when using cumulative data on historical data and the Straight-line model predicts in a more reliable fashion future performance Possible extensions could be developed in the area of future performance predictions, by adopting different data representation techniques (e.g. moving/exponential weighted average) or by including other (non-classic) learning curve models (e.g. DeJong, Knecht, hyperbolic models).

Öğrenme Eğrilerinin Karşılaştırılması

“…Genel pozisyon bağımlı öğrenmede ilk tekrarın öğrenme oranı 1 = 1 sonraki tekrarların öğrenme oranı 0 < < 1 = 0,321 (l=2…20) olması önerilir [17]. Kübik öğrenme eğrisinde kuadratik faktör( ) 0,135′e ve kübik faktör ( ) −0,126'ya eşittir [70,75,84 0,7 6,8 0,9 0,8 1,0 0,5 0,1 0,1 0,2 0,4 0,9 1,0 0,5 0,3 0,6 0,7 0,6 0,7 0,1 0,1 0,8 0,4 0,9 0,3 0,3 0,7 0,7 0,3 1,0 0,6 0,8 0,9 0,7 0,6 0,9 0,9 0,1 0,3 0,7 0,9 0,8 0,4 0,1 0,4 0,6 1,0 0,6 0,6 0,3 0,3 0,5 0,6 0,0 0,8 0,0 0,1 0,2 0,1 0,5 1,0 0,3 0,6 0,7 0,1 0,8 0,9 0,4 0,8 0,7 0,3 0,8 0,0 0,4 0,9 0,7 0,9 0,3 0,8 0,1 0,1 0,0 0,8 0,6 0,3 0,6 0,8 0,7 0,2 0,4 0,9 0,8 0,2 0,6 0,8 0,6 0,6 0,9 0,8 0,6 0,4 0,6 0,9 0,1 0,4 0,3 0,8 1,0 0,5 0,4 0,1 0,2 0,3 0,3 0,9 0,2 0,3 0,1 0,8 0,8 0,8 1 0,7 0,2 0,5 0,1 0,4 0,3 0,9 0,9 0,4 0,5 0,3 0,5 0, Stanford-B modelin önceki tecrübeleri temsil eden katsayısı 0'a eşittir [76]. Glover öğrenme modelinde işin başlangıç zamanı 0 0'a eşittir [79].…”

Avaliação Do Comportamento Das Curvas De Aprendizado De Soldadores: Produtividade Média Versus Produtividade Ideal

“…As curvas de aprendizado se baseiam no fenômeno em que a produtividade melhora através da realização de tarefas repetitivas realizadas por um trabalhador ou um grupo de trabalhadores (Anzanello, 2004;Pellegrino, Constantino, Pietroforte, & Sancillo, 2012). Na indústria da construção os modelos potencial e exponencial são os mais usados (Anzanello, 2004;Cadaval Júnior, Duarte, & Paes, 2013;Leite, 2002;Anzanello & Fogliatto;Ralli, Panas, Pantouvakis, & Karagiannakidis, 2020). Everett e Farghal (1997) e Thomas, (2009) consideram o modelo potencial o mais adequado para projetos de construção, sendo que as curvas elaboradas a partir de dados unitários apresentam melhores resultados, principalmente, nas fases iniciais da obra.…”

“…Concluindo a análise do comportamento dos modelos potencial e exponencial, considerandose os três critérios de ajuste, se verifica que o exponencial é o que melhor representa o aprendizado (Cadaval Júnior et al, 2013). Entretanto, o modelo potencial também apresenta bons resultados (Leite, 2002;Anzanello & Fogliatto, 2007;Ralli et al, 2020). Ammar e Samy Observando-se a Tabela 4, para o modelo potencial, o valor determinado para o parâmetro C1 foi de 6,77 após ajuste e antes do ajuste 7,17, para diâmetros entre 1" e 2 7/8".…”

“…Considerando os três requisitos, o modelo exponencial é o que melhor representa o aprendizado. Entretanto, o modelo potencial também oferece boas condições de ajuste (Everett e Farghal, 1997;Leite, 2002;Thomas, 2009;Ralli et al, 2020).…”

“…Tendo em vista que a "Produtividade Média" apresentou as melhores condições de ajuste, se avaliou o efeito da aprendizagem com base neste indicador. Assim, se observou, nas duas faixas de diâmetro, que não se houve melhoria da "Produtividade Média", o que está em desacordo com a literatura, tanto para a soldagem, quanto para outras atividades da indústria da construção (Ammar & Samy, 2015;Anzanello, 2004;Cadaval Júnior et al, 2013;(Pellegrino et al, 2012;Jarkas, 2016;(Pellegrino & Constantino, 2018;Raman & Varghese, 2016;Srour et al, 2016;Ralli et al, 2020). A melhoria da produtividade a partir do 10 o dia não se verificou (Martins, 2011;PROMINP, 2009).…”