Optimización de recursos humanos: un enfoque de programación y asignación de personal en una empresa de E-Commerce en Barranquilla

El crecimiento acelerado del comercio electrónico en Colombia ha generado grandes desafíos logísticos. En este contexto, uno de los aspectos críticos es la asignación eficiente del personal en centros logísticos como el Service Center de la empresa en Barranquilla con la que se trabajó. Este proyect...

Full description

Autores:
Alfonso Díaz, Natalia María
Bello Sierra, Nicole Zharick
León Cabrera, Diego Fernando de
Sánchez Caro, Fari Yoana
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13027
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/13027
Palabra clave:
Comercio electrónico
Optimización logística
Asignación de personal
Programación lineal
Demanda variable
Análisis de sensibilidad
E-commerce
Logistics optimization
Staff allocation
Linear programming
Demand variability
Sensitivity analysis
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:El crecimiento acelerado del comercio electrónico en Colombia ha generado grandes desafíos logísticos. En este contexto, uno de los aspectos críticos es la asignación eficiente del personal en centros logísticos como el Service Center de la empresa en Barranquilla con la que se trabajó. Este proyecto aborda dicha problemática mediante un modelo de optimización basado en programación lineal, diseñado para gestionar personal fijo y temporal de manera eficiente, cumpliendo con las restricciones de demanda, minimizando costos y garantizando estándares de productividad y calidad. El modelo utiliza herramientas como Python, bibliotecas como PuLP y el solver Gurobi para determinar la asignación óptima de recursos humanos en diversos escenarios operativos. Factores como costos laborales, disponibilidad de empleados, variabilidad de la demanda y estándares de calidad fueron considerados para asegurar una planificación eficiente. Una de las principales ventajas del modelo es su capacidad de ajustarse a picos de demanda estacional, como Black Friday y Navidad, mejorando significativamente la asignación del personal. Asimismo, se realizó un análisis de sensibilidad para evaluar cómo las variaciones en parámetros clave, como la demanda, afectan el desempeño del modelo. Esto incluyó una comparación entre la demanda pronosticada y la real, lo que permitió identificar y validar la efectividad del modelo para garantizar decisiones confiables y alineadas con las necesidades operativas.