%0 Journal Article 
%A Alfonso Díaz, Natalia María
%A Bello Sierra, Nicole Zharick
%A León Cabrera, Diego Fernando de
%A Sánchez Caro, Fari Yoana
%T Optimización de recursos humanos: un enfoque de programación y asignación de personal en una empresa de E-Commerce en Barranquilla


%U http://hdl.handle.net/10584/13027
%X 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.

%K Comercio electrónico
%K Optimización logística
%K Asignación de personal
%K Programación lineal
%K Demanda variable
%K Análisis de sensibilidad
%K E-commerce
%K Logistics optimization
%K Staff allocation
%K Linear programming
%K Demand variability
%K Sensitivity analysis
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN