Background: We measured productivity changes of regional public hospitals using both global Malmquist productivity index-based on global production possibility set over all the periods-and the traditional Malmquist productivity index and analyzed the factors of productivity change. Methods: The data used in this study is two annual inputs and two annual outputs of 32 regional public hospitals in Korea from 2005 to 2009 and the results such as distances and Malmquist productivity index and global Malmquist productivity index are obtained by an R program written for this study. Results: The results can be summarized as follows. Firstly, technical efficiencies of regional public hospitals are affected largely by scale efficiency than pure technical efficiency. Second, productivity progressed and technological change has more significant influence on productivity advance over the period between 2005 and 2009. Third, the circularity problem of the traditional Malmquist index is confirmed, and so the global Malmquist index without this problem are valid for the analysis. Conclusion: Though this study also has some limitations with the data of regional public hospitals with a short time span, it is the first study of hospitals using global Malmquist productivity index and later it can be expanded to private hospitals and longer time periods.
The aim of this study is to evaluate the productivity of multilayered modular housing units during the prefabrication phase. Additionally, it shows the results of productivity analysis conducted using the Web Cyclone technique. Initially, an review of literature and prior studies helped outline the comprehensive manufacturing process of laminated modular apartments, examining the range of minimum, average, and maximum work durations along with workforce size. Subsequently, the productivity of the multilayered apartments' prefabrication was assessed using the Web Cyclone technique, focusing on the workflow, duration, and personnel involved. This analysis also included a comparison of productivity against the initial plan based on the outcomes of a sensitivity analysis.
The purposes of this study were to investigate the operational affecting productivity in hospital foodservice, and to examine the relationships between operational factors affecting productivity. The 28 hospitals over 400 beds in Seoul were mailed questionnaires assessing the factors that affect productivity in hospital foodservice(23 hospitals responded). Data analyses included descriptive statistics. Pearson product moment correlation analysis, and stepwise multiple regression analysis. The result of Pearson product moment correlation analysis indicated that the percentage of patient meals was significantly correlated to the productivity (r=.5560, p<.01). Stepwise multiple regression analysis indicated that the percentage of patient meals and the average work hours of employees were significant predictors of the operational factors at productivity.
We have depended upon the quantitative analysis for productivity measurement. and excluded the qualitative analysis from productivity measurement. But I think that the qualitative analysis must be considered so as to get a effective productivity measurement This paper intened to establish improvement productivity measurement adopted quality cost of all the qualitative elements.
현대 시대의 R&D 환경은 점점 더 복잡한 양상을 보이고 있고 양적으로도 급속히 증가 추세에 있으며 기술경쟁은 더욱 심화되고 있다. 본 연구는 급변하는 연구개발 현장에서 연구생산성 향상을 위한 필요성을 되새기고 질 높은 연구생산성 도출을 위한 대안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 특허분석과 논문분석이라는 두 기법을 활용하여 연구생산성 분석을 진행해 보았다. 분석 결과에 의하면 한국은 아직까지 미국, 일본 둥의 선진 국가들에 비해 연구생산성이 낮은 것을 확인할 수 있었으며 정부출연기관들은 해외 우수 기관과 비교하였을 때 상대적으로 연구생산성이 낮은 것으로 나타났고 우수 기업연구소들의 경우 출연기관보다는 비교적 우수한 연구생산성을 보유하고 있는 것으로 확인되었다. 이와 같은 특허 및 논문 사례 분석을 통해 연구생산성의 현주소를 분석하는 것은 경쟁력 확보에 방해되는 요인을 파악하고 미래의 R&D 연구생산성 향상을 위해서는 어떤 부분에 초점을 두고 연구가 진행되어야 하는지에 대한 방향을 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 생각한다.
A field scale productivity analysis is required for the development of gas hydrate in marine sedimentary layers to verify the field applicability of production techniques and to improve productivity. In this study, the productivity resulting from the application of depressurization using multi-wells for the development of gas hydrate in the Ulleung Basin, East Sea of Korea, was determined. A numerical analysis model reflecting the conditions of candidate sites for the Ulleung Basin was constructed, and the productivity and dissociation behavior were comparatively analyzed. The pressure propagation and gas hydrate dissociation region by the multi-wells were wider and the productivity was higher than that of a single well. Different depressurization effects according to the spacing of multi-wells affected productivity. The results provide basic data for productivity analysis when establishing a field test production plan for the Ulleung Basin.
생산성은 모든 생산조직의 견실성 및 생산 활동의 효율성 평가를 위한 매우 중요한 경영 지표 중 하나로써 생산성의 기능은 건설 산업에 있어서도 예외일 수 없다. 그러나 국내의 경우 생산성의 중요성과 그 기능에도 불구하고 건설 생산성 관리와 관련된 사항은 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 데이터베이스화하여 공사계획 및 관리에 적극활용하지 못하고 있다. 이러한 문제는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계적이지 못한 결과로, 생산성 데이터의 효과적인 활용을 위해 우선적으로 WBS개선이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 연구문헌 분석, 해외사례 분석으로 연구에 적용함에 따른 적합여부 및 개선사항을 도출하고, 현장 인터뷰를 통해 현장여건을 반영한 후, 설정된 기본방향을 바탕으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 WBS를 구축하였다. 마지막으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 체계로의 검증을 실시하였다. 향후 구축된 WBS를 통해 수집된 생산성 데이터는 OLAP을 이용한 생산성 분석 및 Data Mining을 이용한 생산성 예측에도 활용될 것으로 기대된다.
This study compared the labor productivity of the construction industry to the manufacturing and service industries. In addition, It analyzed the construction labor productivity gap of the G7 countries based on data from the Korean Productivity Center. A comparative analysis of construction labor productivity between manufacturing and service industries, based on statistics from the National Statistical Office, revealed a relatively low level and trend of continued decline. In addition, a comparative analysis of the productivity of construction workers in the major G7 countries found that the difference in productivity is very large, with an average of 65.3 %. Therefore, domestic construction companies and the government should prepare Improvement measures to improve productivity by investing in technology development to increase labor productivity and improving the production system of the construction industry.
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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pp.1-13
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2020
This study aims to measure the efficiency and productivity change of 30 domestic construction companies from 2010 to 2018 using data envelopment analysis(DEA) and Malmquist productivity index (MI). In particular, we used the number of employees, capital stock, and non-current assets as input variables, and sales and net income as ouput variables for the analysis. The dataset used for the analysis of efficiency and productivity changes is the employee profile and financial statements for the companies from 2010 to 2018. We found that the MI of the 30 companies is greater than one since 2013. This is because many years of TEC (Technical Efficiency Change) is greater than 1, which means that the productivity index increases as the TEC increases. In addition, the MI value was less than 1, which lowered the productivity of construction firms in 2018. The results of the study may help decision makers to find effective future management plans by analyzing the internal and external factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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