臺灣博碩士論文加值系統

營建工程在現今社會已經日新月異，許多工法和設備也進步許多，撇除天氣和環境因素，仍然有許多現場問題可以改善並且提升生產力的空間，迅速找到衝突的槓桿解和有效的管理工程相信能夠降低成本、確保品質、減少工安意外發生，並且對生產力也有正面的影響。

本研究以2棟建築工程為案例，並選擇鋼筋和模板作為主要研究對象，確實紀錄每日工班出工數、施工進度和工作流程，利用Thomas之生產力理論和DEA資料包絡分析法，分析結構工程中的鋼筋綁紮、模板組立之生產力並探討其影響因子。所得生產力皆以柱為標準作業，生產力研究結果如下: 案例(1)鋼筋綁紮共計60個工作天，累積生產力為8.89(WH/T)，模板組立共計88個工作天，累積生產力為1.30(WH/m²)；案例(2)鋼筋綁紮共計40個工作天，累積生產力為9.90(WH/T)，模板組立共計42個工作天，累積生產力為1.03(WH/m²)，以Thomas生產力理論結果來說，案例(1)之鋼筋工班生產力績效較佳，而模板則是案例(2)較佳。

兩案合併之DEA資料包絡分析結果: 案例(1)之鋼筋有效工時百分比為67.17%，模板有效工時百分比為58.63%；案例(2)之鋼筋有效工時百分比為69.73%；模板有效工時百分比為63.27%，顯示案例(2)兩工班生產力績效皆較佳，而因為迴歸所得的生產力會產生誤差，所以還是以DEA的數據為準。深入了解後，分析生產力受干擾之主要影響因子為: 1.長官督導或查核、2.下雨、3.加班、4.鮮少召開施工會議(現場工班互相影響)、5.工地主任與模板工班領班起爭執。當中除了不可控因素外，其中有可改善之管理因子，顯示在工程管理方面仍然有改善的空間。

藉由本論文研究鋼筋、模板生產力，提供工程管理人員、研究人員一個完整的生產力績效評量，讓施工流程、進度可以更有效率，進而提升並改善營建業鋼筋、模板工班生產力績效。

關鍵字:工程管理、生產力、DEA資料包絡分析法、鋼筋、模板、影響因子

Construction engineering is changing rapidly in today's society, and many construction methods and equipment have also improved a lot. Apart from weather and environmental factors, many on-site problems can still be improved and productivity can be improved. It is believed that quickly finding a leverage solution to conflicts and effective management projects can reduce cost, ensure quality, reduce industrial safety accidents and have a positive impact on productivity.

This study takes two construction projects as a case, and selects steel bar and formwork as the main research objects. It records the number of daily work shifts, construction progress and work flow, and uses Thomas' productivity theory and DEA data envelopment analysis to analyze the structure. The productivity of rebar binding and formwork assembly in construction and its influencing factors are discussed. The obtained productivity is based on the column as the standard operation, and the productivity research results are as follows: Case (1), total 60 working days for steel bars binding, CP is 8.89 (WH/T), total 88 working days for formwork assembly, CP is 1.30 (WH/m²); Case (2), total 40 working days for steel bars binding days, the CP is 9.90(WH/T); the formwork assembly takes 42 working days in total, and the CP is 1.03(WH/m²). And according to the results of Thomas' productivity theory, the productivity performance of the steel bar class in case (1) is better, while the formwork is better in case (2).

DEA data envelopment analysis results: In case (1), the effective man-hour percentage of steel bars binding is 67.17%, and the effective man-hour percentage of formwork is 58.63%; in case (2), the effective man-hour percentage of steel bars binding is 69.73%; the effective man-hour percentage of formwork is 63.27 %, display that case (2) both work shifts productivity performance are better. And because the productivity obtained by regression will produce errors, the data of DEA shall prevail. After in-depth understanding, the factors affecting productivity are analyzed as 1. Supervision or inspection by the chief executive, 2. Rain, 3. Overtime work, 4. Rarely hold construction meetings(On-site work shifts affect each other), 5. Disputes between the construction site director and the formwork foreman, in addition to uncontrollable factors. There are management factors that can be improved, showing that there is still room for improvement in project management.

By studying the productivity of steel bars and formwork in this paper, it provides a complete productivity performance evaluation for engineering managers and researchers, so that the construction process and progress can be more efficient to improve the steel bars and formwork work shifts in the construction industry productivity performance.

Keywords: Engineering management, Productivity, DEA data envelopment analysis, Steel bar, Formwork, Impact factor

目錄
摘要 i
ABSTRACT ii
致謝 iv
目錄 v
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究方法 2
1.3.1文獻回顧 2
1.3.2建立研究模式 2
1.3.3個案分析 2
1.4 研究架構 2
1.4.1第一章 緒論 3
1.4.2第二章 文獻回顧 3
1.4.3第三章 建立鋼筋、模板工班生產力資料庫 3
1.4.4第四章 鋼筋、模板工班生產力及績效探討 3
1.4.5第五章 結論與建議 3
1.5 研究流程 4
第二章 文獻回顧 5
2.1 營建工程生產力之定義 5
2.2 Thomas生產力理論及概念模型 7
2.2.1 Thomas生產力定義 7
2.2.2 Thomas生產力概念 10
2.2.3小結 13
2.3 資料包絡分析法(DEA) 13
2.3.1資料包絡分析法分析之原理及架構 14
2.3.2柏瑞圖最適境界 14
2.3.3 CCR模式 15
2.3.4 BCC模式 16
2.3.5規模效率 16
2.3.6資料包絡分析特性 17
2.3.7資料包絡分析程序 18
2.3.8資料包絡分析評定基準生產力 19
2.4 小結 20
第三章 建立鋼筋、模板工班生產力資料庫 21
3.1 工程案例介紹 21
3.2 RC結構工程作業 22
3.2.1現場人員組織及主要施工機具 23
3.2.2結構體工程說明 24
3.2.3鋼筋、模板作業流程 25
3.3 研究資料蒐集與計算 28
3.3.1 確定有效工作天數 28
3.3.2 每日生產力以及累積生產力計算 28
3.4 小結 46
第四章 鋼筋、模板工班生產力及績效探討 47
4.1 Thomas生產力分析計算 47
4.1.1 計算基準生產力 47
4.1.2 計算門檻值 48
4.2 DEA資料包絡分析生產力數值計算 51
4.2.1界定決策單位和個數 51
4.2.2設定投入與產出項目 51
4.2.3計算技術效率 51
4.2.4生產力績效分析 64
4.3 影響因子探討 73
4.4 小結 75
4.4.1生產力數值計算結果 75
4.4.2 DEA資料包絡分析結果 75
4.4.3影響因子 76
第五章 結論與建議 77
5.1 結論 77
5.2 建議 78
參考文獻 79
中文文獻 79
英文文獻 81
附錄一 生產力及DEA數據計算 83
附錄二 每日事項 95
附錄三 生產力轉換因數計算 105
附錄四 DEA CCR計算結果 109

圖目錄
圖1-1 研究流程 4
圖2-1 營建工程生產力因子模型 12
圖2-2 資料包絡分析程序 18
圖3-1 現場人員組織圖 23
圖3-2 結構體施工流程圖 24
圖3-3 鋼筋工程施工流程 25
圖3-4 模板工程施工流程 26
圖3-5 案例(1)鋼筋工班每日生產力 33
圖3-6 案例(1)模板工班每日生產力 36
圖3-7 案例(1)鋼筋、模板工班重疊施工每日生產力 38
圖3-8 案例(2)鋼筋工班每日生產力 41
圖3-9 案例(2)模板工班每日生產力 43
圖3-10 案例(2)鋼筋、模板工班重疊施工每日生產力 45
圖4-1 案例(1)鋼筋每日生產力與DEA倒數比較 64
圖4-2 案例(1)鋼筋累積生產力(WH/T) 65
圖4-3 案例(1)模板每日生產力與DEA倒數比較 66
圖4-4 案例(1)模板累積生產力(WH/m²) 67
圖4-5 案例(2)鋼筋每日生產力與DEA倒數比較 68
圖4-6 案例(2)鋼筋累積生產力(WH/T) 69
圖4-7 案例(2)模板每日生產力與DEA倒數比較 70
圖4-8 案例(2)模板累積生產力(WH/m²) 71
圖4-9 兩案合併鋼筋DEA技術效率比較 72
圖4-10 兩案合併模板DEA技術效率比較 72

表目錄
表2-1 營建工程生產力總因子階層模型 8
表3-1 工程案例(1)摘要表 21
表3-2 工程案例(2)摘要表 22
表3-3 模板優缺點 27
表3-4 案例(1)鋼筋工班生產力資料表 31
表3-5 案例(1)模板工班生產力資料表 34
表3-6 案例(1)鋼筋、模板工班重疊施工每日生產力資料表 37
表3-7 案例(2)鋼筋工班生產力資料表 40
表3-8 案例(2)模板工班生產力資料表 42
表3-9 案例(2)鋼筋、模板工班重疊施工每日生產力資料表 44
表4-1案例(1)基準生產力表 47
表4-2案例(2)基準生產力表 48
表4-3 案例(1)鋼筋工班不正常工作天 49
表4-4 案例(1)模板工班不正常工作天 50
表4-5 案例(1)鋼筋工班DEA生產力彙整表 52
表4-6 案例(1)模板工班DEA生產力彙整表 54
表4-7 案例(2)鋼筋工班DEA生產力彙整表 56
表4-8 案例(2)模板工班DEA生產力彙整表 57
表4-9 兩案合併之鋼筋工班DEA生產力彙整表 58
表4-10 兩案合併之模板工班DEA生產力彙整表 61
表4-11 DEA績效分析彙整表 71
表4-12 兩案合併DEA績效分析彙整表 72
表4-13 影響因子影響程度 75

中文文獻
1. 王文宗，2020，「泥作工程生產力之量測-288間衛浴的案例研究」，國立高雄科技大學，碩士論文。
2. 王國華，2008，「專案工程師決策行為對生產力之影響－以十棟大樓為案例」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
3. 安蒂娜，2020，「印尼營建業之營建安全指引倡議」，國立中央大學，碩士論文。
4. 余世琦，2018，「低樓層鋼結構吊裝生產力之案例研究」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
5. 吳京泰，2019，「營建工程生產力之研究-以某工程的鋼筋與模板作業為案例」，國立高雄科技大學，碩士論文。
6. 林建良、黃弘銘，2008，「營建工程基準生產力之量測及評估模式-以鋼構吊裝作業為例」中國土木水利工程學刊第二十卷 第二期。
7. 施堯文，2004，「傳統粉刷工程生產力提昇之研究」，國立成功大學，碩士論文。
8. 柯冠成，2016，「校舍耐震補強工程生產力與影響因子之研究」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
9. 郭曉純，2019，「鋼結構吊裝生產力研究 - 以2棟大樓為案例」，國立高雄科技大學，碩士論文。
10. 陳瑞鴻，2018，「割草作業工班生產力之研究-以某林務公園管理所為例」，國立第一高雄科技大學，碩士論文。
11. 陳櫟安，2019，「校園鋪面改善工程專案－學習型組織的案例研究」，國立高雄科技大學，碩士論文。
12. 曾建勛，2011，「生產力損失之研究-以南科減振工程連續壁項目為例」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
13. 黃子軒，2018，「校園綠地割剪之生產力研究」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
14. 黃志中，2021，「鋼結構吊裝生產力之研究-以高雄2棟住宅大樓為案例」，國立高雄科技大學，碩士論文。
15. 楊明正，2021，「科技大學營建工程系課程與實務接軌程度之研究」，國立高雄科技大學，碩士論文。
16. 劉書媚，2020，「鋼構吊裝生產力之研究-以鋼拱橋為例」，國立高雄科技大學，碩士論文。
17. 賴義修，2017，「營建承包商的持續性營建實務和競爭力之研究-以台灣某一營建公司為例」，國立中興大學，碩士論文。
18. 鍾懷樞，2022，「鋼結構塗裝生產力之研究 - 以高雄某塗裝工廠為案例」，國立高雄科技大學，碩士論文。
19. 羅貴杰，2011，「營建生產力的量測技術 - DEA 與 Thomas兩種方法之比較」，國立高雄第一科技大學，碩士論文。
20. 龔伯璋，2008，「污水次主幹管工班生產力模型之影響因子分析」，國立高雄應用科技大學，碩士論文。

英文文獻
1. Banker, R. D., Charnes, A. & Cooper, W.W., 1984, “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis.” Management Science, 30, 9, 1078-1092.
2. Charnes, A., Cooper, W. W. & Rhodes, E., 1978, “Measuring the Efficiency of Decision Making Units.” European Journal of Operational Research, 12, 6, 429-444.
3. Kellogg, J. C., Howell, G. E., and Taylor, D.C., 1981, “Hierarchy model of construction productivity” J. Constr. Div., ASCE, 107(1), 137-152.
4. Lin, C. L., Huang, H. M., 2010, “Improved Baseline Productivity Analysis Technique”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management, pp.368-376.
5. Oglesby, C. H., Parker, H. W., and Howell, G.A., 1989, “Productivity improvement in construction” McGraw-Hill Publishing Inc., New York.
6. Sanvido, V. E., 1988, “Conceptual construction process model”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 114, No.2, 294-310.
7. Thomas et al., 2000, “Schedule Acceleration, Work Flow, and Labor Productivity” ASCE.
8. Thomas, H. R., and Daily, J., 1983, “Crew Performance Measurement Via activity Sampling.” Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 109, No.3, pp.309-320.
9. Thomas, H. R., and Napolitan, C. L., 1994, “The Effects of Change on Labor Productivity: Why and How Much.” SD-99, Construction Industry Institute (CII), Austin, Texas.
10. Thomas, H. R., and Sanvido, V. E., 2000, “Role of the fabricator in labor productivity”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 126, No. 5.
11. Thomas, H. R., and Yiakoumis, I., 1987, ”Factor model of construction productivity”, Journal of Construction Engineering and Management, ASCE, Vol. 113, No. 4, pp.623-639.
12. Thomas, H. R., Korte Q. C., Sanvido V. E., Parfitt M. K., 1999, “Conceptual Model for Measuring Productivity of Design and Engineering”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management. Vol. 5, Issue1(March 1999).
13. Thomas, H. R., Riley, D. R., and Sanvido, V. E., 1999, “Loss of labor productivity due to delivery methods and weather”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 125, No. 1, pp.39-46.
14. Thomas, H. R., Sanvido, V. E., and Sanders, S. R., 1989, “Impact of Material Management On Productivity-A Case Study”, ASCE Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 115, No. 3.