Bei der Ausübung von Nachtarbeit sind Arbeitskräfte psychischen und physischen Belastungen ausgesetzt. Diese wirken sich gemeinsam mit weiteren endogenen und exogenen Faktoren negativ auf die Arbeitsproduktivität aus. Die Berücksichtigung von Produktivitätsminderungen spielt daher in der Bauablauf- und Terminplanung, Kalkulation sowie bei Nachtragsverhandlungen eine große Rolle.
In diesem Buch werden mithilfe empirischer Datenanalyseverfahren Produktivitätsminderungen bei konventionellen Gleisumbauarbeiten aus Nachtarbeit unverzerrt dargelegt. Das Datenmodell umfasst umfangreiche Baustellenmessungen und Expertenbefragungen, welches durch die Anwendung geeigneter statistischer Verfahren (z.B. Regressionsanalysen) praxistaugliche Ergebnisse liefert. Durch die große Datendichte und die systematische Datenerhebung, -verarbeitung und -auswertung wird zudem ein hoher Repräsentativitätsgrad erreicht. Gerade die Abgrenzung verzerrender Effekte und Einflüsse ermöglicht die Übertragbarkeit auf gleichartige konventionelle Gleisbaustellen. Darüber hinaus können durch das entwickelte Datenmodell Produktivitätsveränderungen durch verschiedene Witterungsverhältnisse abgeleitet werden.
Aktualisiert: 2023-04-19
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Bei der Ausübung von Nachtarbeit sind Arbeitskräfte psychischen und physischen Belastungen ausgesetzt. Diese wirken sich gemeinsam mit weiteren endogenen und exogenen Faktoren negativ auf die Arbeitsproduktivität aus. Die Berücksichtigung von Produktivitätsminderungen spielt daher in der Bauablauf- und Terminplanung, Kalkulation sowie bei Nachtragsverhandlungen eine große Rolle.
In diesem Buch werden mithilfe empirischer Datenanalyseverfahren Produktivitätsminderungen bei konventionellen Gleisumbauarbeiten aus Nachtarbeit unverzerrt dargelegt. Das Datenmodell umfasst umfangreiche Baustellenmessungen und Expertenbefragungen, welches durch die Anwendung geeigneter statistischer Verfahren (z.B. Regressionsanalysen) praxistaugliche Ergebnisse liefert. Durch die große Datendichte und die systematische Datenerhebung, -verarbeitung und -auswertung wird zudem ein hoher Repräsentativitätsgrad erreicht. Gerade die Abgrenzung verzerrender Effekte und Einflüsse ermöglicht die Übertragbarkeit auf gleichartige konventionelle Gleisbaustellen. Darüber hinaus können durch das entwickelte Datenmodell Produktivitätsveränderungen durch verschiedene Witterungsverhältnisse abgeleitet werden.
Aktualisiert: 2022-11-14
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