| 姓名 | 王東星(Dong-Xing Wang) | 電子郵件信箱 | sswdc@yahoo.com.tw | |
| 畢業系所 | 營建工程系碩士班(Department and Graduate Institute of Constrction Engineering) | |||
| 畢業學位 | 碩士(Master) | 畢業時期 | 95學年第2學期 | |
| 論文名稱(中) | 考慮勞工能量消耗與時間雙目標最佳化之工作排程研究 | |||
| 論文名稱(英) | Task Assignment Optimization for Labors Considering Labor’s Physical Energy Expenditure | |||
| 檔案 |
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論文使用權限 | 校內外完全公開 | |
| 論文語文/頁數 | 中文/119 | |||
| 摘要(中) |
根據前人研究，在勞工工作過程當中，安排適度的休息時間與工作輪替，有利於降低勞工在工作過程中疲勞的累積。然而就營建雇主而言，在工作中安排勞工進行休息，可能導致工時的增加。有鑑於此，本研究提出ㄧ派工模式，求解勞工之最適派工流程。期望勞工在該派工流程的工作指示下，能兼顧工期最短化與勞工能量消耗合理化。 本研究藉由勞工最大攝氧量（maximum oxygen uptake）、工作攝氧量（working oxygen uptake）、休息攝氧量（resting oxygen uptake）等各項能量消耗指數，計算出勞工執行該工作時所能持續的最大工作時間以及執行完該工作後所必須休息之時間。依照作業邏輯順序、作業數量及勞工需求數量等各項工作條件，隨機安排勞工從事作業，並在勞工結束工作後隨機安排休息與否，進而產生不同的派工流程組合。本研究藉由勞工能量消耗與整體工期雙目標，篩選各種可行之派工流程組合。在勞工能量消耗的部份，包含計算該勞工工作時間是否超出最大可持續工作時間以及計算勞工在執行工作時，是否超出該勞工可持續一日工作八小時之強度；在工期的部分，則計算該派工流程之整體工作總需時。由於本研究可行解空間相當龐大，因此乃採用基因演算法求取雙目標之權衡解，並以Microsoft Visual Basic 6.0程式語言，撰寫派工模式之軟體，使用者只需輸入工作邏輯順序、工作需時、工作數量、勞工需求、工作消耗能量等五項工作條件以及性別、年齡、身高、體重、SRE （Self-Report level of aerobic Exercise） 等五項生理條件 ，程式便能迅速安排工作流程，並產生整體工作指派表單與個人工作指派表單。施工計畫者可針對實務需求，從權衡解選擇有利的派工表單進行人力資源調度。 |
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| 摘要(英) | Construction workers usually perform jobs with over-exertions and awkward postures in restricted working environment, which are highly physically demanding. Physically demanding work can lead to physical fatigue and therefore cause the loss of productivity and motivation, poor quality work, musculoskeletal disorders, accidents, and injuries. Possible preventive measures such as organization of work (e.g. work/rest schedules) can be strived for avoiding the cause of workers’ physical fatigue. Proper job rotation schedule is proved to be one of good mean in organization of work. Unfortunately, job rotation considering physical workload happened to a worker has been rarely reported in most construction research. This research aims at developing construction workers’ schedules by rotating the workers through different job during the day. The developed schedule is to reduce the physical workload of the workers as much as possible and the total task duration as well. The genetic algorithms is applied for searching the optimal schedules for achieving the above two targets. Cases studies indicated that the proposed model along with the computer implementation can effectively locate the optimal solutions. | |||
| 關鍵字(中) |
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關鍵字(英) |
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| 口試委員 |
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| 口試日期 | 2007-07-30 | 繳交日期 | 2007-08-27 | |