Ruteo de vehículos en presencia de asignación de turnos para el personal de una compañía aérea mediante un algoritmo genético

El servicio al cliente de una aerolínea debe responder de manera rápida, efectiva y constante para asegurar la satisfacción de los clientes, pero el trabajo que implica tener una buena capacidad de respuesta puede afectar el bienestar de los trabajadores. Una aerolínea requiere realizar una asignaci...

Full description

Autores:
Parra Navarrete, Sandra Catalina
La Rotta Mosquera, Isabella
Pineda Cortes, Jorge Alberto
Cardona Huertas, Juan Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/65767
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/65767
Palabra clave:
Asignación de turnos
Ruteo de vehículos
Algoritmo genético
Servicio al cliente
Operaciones de Aerolínea
Bienestar laboral
Shift Assignment
Vehicle Routing
Genetic Algorithm
Customer Service
Airline Operations
Workplace Wellness
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Servicio al cliente
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:El servicio al cliente de una aerolínea debe responder de manera rápida, efectiva y constante para asegurar la satisfacción de los clientes, pero el trabajo que implica tener una buena capacidad de respuesta puede afectar el bienestar de los trabajadores. Una aerolínea requiere realizar una asignación de turnos para su personal de servicio al cliente en el Aeropuerto El Dorado, junto con el ruteo de los vehículos necesarios para el transporte del personal desde/hacia el aeropuerto en horas en que no hay operación de transporte público. En este documento se propone el uso de un algoritmo genético (AG) para resolver de manera integrada el problema de ruteo de vehículos en presencia de asignación de turnos (Workforce Scheduling and Routing Problem, WSRP en inglés). Tres procesos son diseñados y ejecutados, una heurística de asignación de turnos, un algoritmo genético y una heurística de ruteo, para brindar una solución completa al problema, la cual, cumple con el conjunto de requerimientos especificados por la compañía. Los resultados del método evidencian un buen desempeño, pues se logra mejorar varias métricas de interés de la aerolínea, como la cantidad de faltantes en la demanda de personal en un 60.4%, la cantidad de rutas para su transporte en un 24% y se elimina la variación en las horas de inicio de turno, lo que conlleva beneficios para su bienestar. En adición, se analiza el desempeño del método frente a posibles variaciones en la demanda de personal de servicio al cliente.