Programación de turnos de personal
A partir de cambios en las regulaciones laborales, nos encontramos con la compleja tarea de reestructurar los horarios de los empleados. Con numerosas restricciones contractuales, preferencias individuales y beneficios para los empleados en juego, crear una herramienta de programación óptima planteó un desafío formidable. Elaborar una solución que pudiera generar horarios de turnos óptimos sin infringir ninguna obligación contractual ni comprometer el bienestar de los empleados fue una tarea compleja. Además, teníamos que asegurarnos de que la solución fuera escalable y adaptable a los cambios continuos en las leyes laborales y las políticas organizativas a largo plazo.
Desafíos enfrentados
Cuando las nuevas regulaciones laborales requirieron una transformación del personal, la tarea de reestructurar los horarios de los empleados se convirtió en una tarea retadora. Equilibrar numerosas limitaciones contractuales, preferencias individuales y beneficios para los empleados planteó un desafío importante a la hora de crear una herramienta de programación óptima. La solución necesitaba generar horarios de turnos óptimos sin violar ninguna obligación contractual ni comprometer el bienestar de los empleados, y al mismo tiempo ser escalable y adaptable a los cambios continuos en las leyes laborales y las políticas organizacionales. Los métodos tradicionales de programación de turnos suelen ser manuales y requieren mucho tiempo, lo que da lugar a calendarios subóptimos que pueden generar exceso o falta de personal. Es posible que estos calendarios no consideren las habilidades y experiencia del personal, lo que genera incidencias entre los empleados. Una programación ineficiente puede afectar negativamente a la productividad, la seguridad, el cumplimiento y los costes laborales generales.
Nuestro enfoque
Para abordar estos problemas, adoptamos un enfoque que combina técnicas avanzadas de optimización con algoritmos de aprendizaje automático. Específicamente, desarrollamos un modelo de programa lineal entero mixto (MILP) para representar el complejo conjunto de restricciones impuestas por las regulaciones laborales y los acuerdos sindicales.
El modelo MILP optimizó los horarios de trabajo en función de parámetros como las cualificaciones de los empleados, la antigüedad y la disponibilidad declarada. Luego, integramos un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que podía perfeccionar el modelo aprendiendo de datos históricos y la retroalimentación de los empleados.
El modelo garantizó el cumplimiento de todas las obligaciones contractuales al tiempo que optimizaba los objetivos de productividad y costes. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo perfeccionó el modelo al determinar compensaciones óptimas entre objetivos conflictivos. Por ejemplo, el modelo aprendió a equilibrar el deseo de minimizar los costes laborales reduciendo las horas extras con la necesidad de evitar el exceso de trabajo o la fatiga excesiva de los empleados. Este enfoque de doble vía de optimización y aprendizaje automático permitió equilibrar dinámicamente las necesidades organizativas y la satisfacción individual de los empleados.
Logros
Reducción de costes laborales: Nuestra programación optimizada condujo a una sustancial reducción de los costes laborales, respetando complejos acuerdos contractuales y las preferencias de los empleados. La capacidad del sistema para generar horarios eficientes minimizó la necesidad de horas extras y redujo los gastos generales de personal.
Aumento de la productividad: La optimización del proceso de programación resultó en un aumento de la productividad al asignar a los empleados a turnos que se alineaban con sus habilidades y necesidades personales. Esta alineación llevó a un mayor nivel de satisfacción y compromiso por parte de los trabajadores, impulsando en última instancia la eficiencia general.
Satisfacción del empleado: Al incorporar las preferencias de los empleados en el algoritmo de programación, mejoramos significativamente la satisfacción del personal. Esta priorización promovió un equilibrio más saludable entre la vida laboral y personal, y aumentó la satisfacción laboral, lo que resultó en una sustancial reducción de problemas y disputas relacionadas con el trabajo.
Impacto a largo plazo
El impacto a largo plazo de nuestra herramienta de programación ha sido sustancial. Ha garantizado el cumplimiento continuo de las cambiantes regulaciones laborales y ha establecido una base para la gestión sostenible de costes dentro de la organización. El sistema de programación inteligente continúa evolucionando, aprendiendo de patrones y preferencias para ofrecer propuestas de calendario cada vez más refinadas. Esta adaptabilidad asegura la preparación para futuros cambios en el panorama laboral. Al priorizar la satisfacción de los empleados, hemos cultivado una fuerza laboral más feliz, saludable y comprometida, lo que impulsa la productividad y eficiencia a largo plazo en el lugar de trabajo. En última instancia, nuestra herramienta de programación optimizada no solo ha abordado desafíos inmediatos, sino que también ha posicionado a la organización para el éxito continuo ante un entorno laboral que puede cambiar rápidamente.