Airline Workforce Scheduling based on Multi-agent Systems Optimization-simulation approach for Operating Room scheduling including surgeons’ preferences and surgeries duration predictions

Airline Workforce Scheduling based on Multi-agent Systems

Autores

Nicolás Ceballos Aguilar Julio Andrés Mejía Vera Juan Camilo Chafloque Mesia

Directores

Gabriel Zambrano Rey Mohamed Rabie NaitAbdallah

Este estudio aborda los problemas de scheduling de los empleados de una aerolínea que está asignada al servicio al cliente en un aeropuerto. El problema es un problema de programación dinámica que incluye incertidumbres y cambios en el entorno inesperados. Por lo tanto, este proyecto propone un modelo de simulación basado en agentes que implementa el problema de planificación de la fuerza laboral, incluyendo características tales como habilidades, preferencias y restricciones que la aerolínea podría tener. Además del problema de planificación de la fuerza de trabajo, este proyecto de investigación también integra el problema del transporte de personal, que considera la asignación de ruta del personal de su hogar al aeropuerto y viceversa, en relación con el bienestar de los empleados, en determinadas condiciones de desplazamiento definidas por la empresa.

La integración y simulación de ambos problemas busca analizar y presentar una solución que considere la relación entre ambos problemas. Por último, el uso de un modelo basado en agentes para la integración nos permite enfrentar un problema más complejo y simularlo en un entorno no determinístico, mientras que consume menos recursos que los métodos tradicionales de optimización. El modelo propuesto logra mejorar los indicadores a nivel de la programación de horarios y de la programación del transporte a los empleados. Como impacto en el desarrollo de este trabajo de grado, se pueden destacar varios aspectos positivos en el uso de sistemas multi agentes que permite a la aerolínea ser más competitiva en el mercado y mejorar su servicio al cliente, facilitando la solución de un modelo complejo, así como la rápida reacción a eventos inesperados. En segundo lugar, hay un impacto positivo en la satisfacción de la demanda de los pasajeros y a su vez, también se centra en el bienestar de quienes atienden la demanda, tanto en la programación como en el transporte.

Finalmente se puede ver que habría un impacto positivo a la aerolínea con la que se trabajó si llegarán a implementar la propuesta ya que en comparación con la información proporcionada por ellos y su solución centralizada inicial, nuestra propuesta genera mejores soluciones en términos de bienestar y, por lo tanto, podría generar un impacto positivo para los empleados, mejorando su bienestar y satisfacción laboral en los horarios de trabajo. También, mejora el bienestar de los agentes de la sección de transporte, dando más prioridad al bienestar de los agentes.

Optimization-simulation approach for Operating Room scheduling including surgeons’ preferences and surgeries duration predictions

Autores

Camilo Andrés Serrano Velandia Evely Alejandra Pulgarín Alarcón Juan Sebastian Krohne Bermúdez Gabriel Enrique Abello Llanos

Director

Ricardo Otero Caicedo

Para las instituciones de salud, aumentar la eficiencia en los procesos de gestión interna es un factor clave en la mejora de los servicios de atención al paciente. Sabiendo que los procedimientos quirúrgicos representan una fuente de ingresos vital para los hospitales, una programación ineficiente e inexacta puede causar retrasos, complicaciones o cancelaciones de procedimientos quirúrgicos. En este contexto, se propone abordar el problema de programación de quirófanos, buscando maximizar la utilización y la satisfacción de las preferencias de los cirujanos, mediante un modelo híbrido multiobjetivo que integra un algoritmo genético (NSGA-II) y simulación de Montecarlo. Se generaron horarios, utilizando un modelo de machine learning para predecir la duración de las cirugías mientras se integraron los errores de predicción en la simulación.

Tras la aplicación de nuestro enfoque en el Instituto Roosevelt, se logró un incremento en la utilización de los quirófanos del 3,48% y un aumento en la satisfacción de las preferencias de los cirujanos del 7,64% en relación con la programación del caso de estudio. Esta investigación proporciona una herramienta flexible para que los hospitales realicen la programación de manera más eficiente en función de sus preferencias y configuraciones. Además, se puede adaptar a cualquier esquema de predicción de tiempos quirúrgicos, lo que lo hace útil para ahorrar tiempo y recursos de personal, generando menores costos para el hospital. Esto también puede proporcionar múltiples beneficios para los pacientes porque el modelo los prioriza según su tiempo de espera.