In this study, we first measured the malmquist productivity index by DEA among the Korean public firms. Second, there are 12 public corporations whose productivity (MPI) has decreased compared to 2014. This is mainly because of a decrease in productivity, as well as a decrease in the technical efficiency change index (TECI), impacted by the internal environment, and the increase in productivity because of an increase in the technology change index (TCI) impacted by the external environment. Finally, the analysis of the impact on the management assessment scores showed that the productivity (MPI), scale efficiency (CRS), size of sales, operating profitability, and total capital investment efficiency are significantly related (+), except for the asset turnover, which is a static financial ratio. Meanwhile, the management evaluation scores between the high-productivity public corporations and low-performing public corporations were significantly discriminating. Thus, it is confirmed that the nation's state-run companies must manage their MPIs in a time series to score high in management evaluation.
This study investigates application cases of facility management system model for enhancing facility productivity of industry filed around medium and small facility processing companies and finds the inefficiency of the existing management model. Following items are researched to seek out methods and measures to maximize facility productivity through empirical analysis by exploring and establishing a new management model. First, the empirical analysis, it is found that the overall equipment efficiency index used for facility productivity management in the companies has a difficulty being used as the index for it in actual medium-small processing companies. Second, a new facility management system model applying standard cycle time is suggested among facility management index system to measure facility productivity. Third, the empirical analysis is used to verify that developed facility management system model is a useful method to manage the facility productivity by applying the model to actual medium-small processing companies. Finally, it is necessary to implement comparison analysis on whether actual productivity enhancement induces a distinctly different result by using a new facility management index system model to be inhibited in this study.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.306-311
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2007
Proper management of construction productivity is one of the main drivers of project success. This research focuses on the development of a construction productivity analysis system based on Web and OLAP in order to effectively manage construction productivity. Throughout the research effort, a construction productivity analysis system was modeled using IDEFO & ERD techniques and was deployed on the WWW(World Wide Web). Based on the system modeling, this research studies the methodology for system development of construction productivity that can consult the decision of managers on job site.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.632-639
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2022
The objective of this study is to analyze the productivity, efficiency, and factors affecting the productivity of a spray task from an international airport project. The study is focused on the productivity analysis of the Subcontractor whose job was to supply and apply sprayed-applied fire-resistive material (SFRM) on steel members to achieve the necessary fire ratings on the building structures of the Hamad International Airport, Qatar. The study analyzed the productivity of the four sprayer teams who completed the task at three locations and three areas of the airport. The study found that the productivity of the individual team observed during the SFRM spray task was not only different but was also observed different when they worked at varying floor heights where different factors affecting productivity were predominant. The study found that the efficiency was lowest (47.32%) when the spray team had to work at second-floor heights and factors affecting productivity such as limited accessibility for material movement and lifting, site congestion, lack of continuity of operation due to priority areas and frequent re-handling of machines and tools were present. Besides, the factors such as adverse weather conditions and sub-trades interference affected productivity at all locations. The findings show that productivity depends on multiple factors and those factors need to be identified and addressed to improve productivity. The findings also show that the estimated efficiency was hard to achieve but possible since Team 4 had 97% efficiency on the first floor of the airport.
Purpose: This study aims to investigate the factors affecting productivity performance for Korean SMEs of manufacturing which had obtained the certification of Productivity Management System(PMS) that is a Korean assessment program for enhancing maturity of company's management systems. Methods: The proposed model is based on the PMS model. The valid 759 data registered from 2010 to 2018 year was analyzed using SEM analysis for testing hypotheses. Results: The results are as follows. First, Leadership affects the five core sub-system processes positively, but doesn't a significant Business Performance directly. Secondly, HRM, Customer & Market Analysis, and Process Management excluding Productivity Development and Measurement Analysis and Knowledge Management have a significant effect on Business Performance. Lastly, when examining the mediation effect, Process Development, Customer & Market Analysis, and HRM have indirectly effect between Leadership and Business Performance. Conclusion: This study results suggest not only the role of leadership to improve productivity performance of SME, but also which core processes are focused and differentiated.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.38
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pp.117-129
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1996
This Study intends to analysis what 3 factors, which are indices of Capital, Labor and Distribution, really affect to Value-Added Productivity through Statistical Analysis. For this, We selected 12 indices of Value-Added from the edition of 'Annual report of Korean companies' published in 'Korea Investors Service., Inc', especially in parts of Chemicals and Chemical products of total 85 companies. Using this data, Multivariate Statistical Analysis such as Principal Component Analysis, Factor Analysis, Covariance Structure Analysis is taken for modeling the effect of 3 factor(Labor Productivity, Capital Productivity and the Index of Distribution) on Value-Added Productivity.
Objectives : The purpose of this study was to evaluate the productivity changes of 18 public health centers in Gangwon-do from 2006 to 2013 using the Malmquist Productivity Index(MPI). Methods : Data were collected from Statistics Korea from 2006 to 2013. The input variables were the numbers of medical, nursing and administrative personnels. The output variables were the performances of health promotion programs. Along with the traditional input-oriented DEA analysis, the MPI was calculated. Results : First, among the 18 public health centers, the productivity index of 14 public health centers was increased. Second, the annual productivity showed a 6% increase. Third, the productivity improvements were mainly caused by Scale Efficiency Change. Conclusions : Improving the productivity of public health centers requires the support and external policies of the national and local government. Internally, public health centers need to maintain scale optimization of the center. Additionally, efforts should be made to effectively use limited resources.
Purpose - This study examined the effect of tariff cuts on productivity in Korea's manufacturing industries and the effect of initial productivity level before tariff cuts on productivity improvement after tariff cuts. We also attempted to identify whether import-driven or export-driven factors are more important for productivity improvement, especially in low productivity industries. Design/methodology - Since tariff reduction is a policy decision that can affect cross-industry, its impact is spread across all industries beyond the scope of a single firm through the input and output network of industry structure. Accordingly, we proposed a new method to measure the change in productivity to reflect the impact of tariff cuts across industries. Through an Armington CGE analysis, changes in endogenous variables can be directly measured after the exogenous shock of tariff reduction, and the amount of movements in productivity triggered by tariff cuts can also be calculated. We can thus assess the effectiveness of exogenous policy, such as tariff cuts, through the difference between the benchmark and counterfactual values of endogenous variables. Findings - This study confirmed that tariff reduction positively affected productivity improvement in Korea's manufacturing industries. It also confirmed that productivity gains occur in Korea's leading export industries. Finally, greater productivity gains were recorded in the group with additional high-export-share or high-import-share conditions for low productivity industries. These results are, in a limited sense, consistent with the existing studies that emphasize the importance of exports and imports on productivity improvement, especially for low productivity industries. Originality/value - The results of our experiments are different from those of non-CGE studies, which measure the industry-level change in productivity with dummy coefficients, in terms of directly calculating the amount of change in productivity. In addition, we propose that the Armington CGE model is more appropriate than the Melitz CGE model to directly measure the productivity after tariff cuts. This is because the Melitz CGE model assumes the given specific productivity density, which does not change after an overall drop of tariffs. To the best of our knowledge, this approach to directly calculating productivity by reflecting the impact of tariff reduction across industries through CGE analysis, is unprecedented in this literature.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.466-482
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2015
IT is the key enabler of digital economy. Appropriate usage of IT can provide a strategic competitive advantage to a firm in a dynamic competitive environment. However, there has been a continuing debate on whether IT can actually enhance the productivity of firms. This concept is called IT productivity paradox. In this study, we analyzed the causality among appropriate indicators to demonstrate the real impact of IT on productivity. The 12,100 sample data from 2011 were used for analysis. As expected, the results indicated that mobile device usage, website adoption, e-commerce, open source, cloud computing, and green computing positively influence IT productivity. This unprecedented large-scale analysis can provide clarification regarding the ambiguous causal mechanism between IT usage and productivity.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.57-60
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1996
It is critical that all companies improve productivity in order to maintain their international competitiveness. The productivity can be explained as a measurement of effectiveness that is calculated by "the ratio of what is produced to what is required to produce it". The goal of this paper is to enhance productivity for a small fast food company mainly through work analysis. This work analysis will help the company to downsize by improving efficiency via motion analysis and by reduction of losses via facility improvement.provement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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