Resumen

Este artículo aborda el problema de la secuenciación y asignación de trabajadores (SPWA). En SPWA, el objetivo es minimizar el número de trabajadores y el tiempo total necesario para realizar todas las tareas (makespan). Para ello, proponemos el uso de dos modelos de programación matemática diferentes y una heurística VNS-Multiobjetivo basada en el método heurístico VNS. Como los objetivos entran en conflicto entre sí, los métodos propuestos generan un conjunto de soluciones eficientes, y corresponde al gestor elegir qué solución adoptar. Los métodos propuestos obtuvieron resultados satisfactorios para resolver el SPWA, demostrando que es posible utilizar un número reducido de empleados y completar todas las tareas a tiempo, haciendo así un uso óptimo de los recursos de la empresa.

1. INTRODUCCIÓN

El mercado mundial es cada vez más competitivo y exigente. Además, la crisis mundial y la amenaza de recesión en Europa ponen en peligro la salud financiera de las empresas. En este escenario, las empresas necesitan reducir sus costes productivos. Una forma de reducir ese coste es optimizar los factores de producción. Entre una diversidad de factores de producción, uno de los que tiene un mayor impacto en los costes de producción es la mano de obra. Esto es motivado por los recientes aumentos salariales superiores a la tasa de inflación, sumados a las cargas sociales y beneficios. Por ello, las empresas buscan reducir el número de trabajadores sin afectar a los plazos de entrega.

Este problema al que se enfrentan las empresas se conoce como problema de programación con asignación de trabajadores - SPWA. El problema consiste en asignar los trabajos a los trabajadores de una empresa, minimizando el instante de finalización del último trabajo ejecutado (makespan) y el número de trabajadores en el mismo.

En general, la mayoría de los trabajos encontrados en la literatura tratan este problema como monoobjetivo. Eso significa que la función de evaluación multi-objetivo se transforma en una función de evaluación mono-objetivo. Esa transformación, en general, se hace asignando pesos diferentes a los distintos objetivos. Trabajos como el de Abensur (2012) utilizan este enfoque. Utilizó la programación por objetivos para tratar un problema de optimización multiobjetivo. De esta forma, convirtió los múltiples objetivos en uno solo.

Sin embargo, los objetivos entran en conflicto entre sí, por lo que no existe una solución única que los optimice todos al mismo tiempo. De hecho, cuanto menor es el número de trabajadores, mayor es el tiempo necesario para ejecutar todos los trabajos, y viceversa. Así, adoptando el método de resolución monoobjetivo, tenemos una única solución, que privilegia un objetivo sobre el otro.

• Materias:Trabajo y trabajadores Programación Matemática Optimización matemática Flujo de trabajo
• Subjects:Labor and laboring classes Mathematical Programming Mathematical optimization Workflow
• Palabras claves:Optimización multiobjetivo; Restricción épsilon; Método de sumas ponderadas; VNS multiobjetivo; SPWA
• Keywords:Multi-objective optimization; Epsilon-restricted; Method of weighted sums; VNS-Multi-objective; SPWA