Author

Palma, Bernardo

Tutor

Sotelo, Rafael;Gatti, Laura

Institución otorgante

Universidad de Montevideo. Facultad de Ingeniería

Date

2026

Extensión

140 p.

Notas

MIAI012026 C01

Abstract

Una supervisión eficaz es esencial para mantener el rendimiento, la motivación y la responsabilidad en los equipos de ventas, particularmente en industrias como los servicios financieros para la jubilación. Sin embargo, la planificación de la supervisión debe equilibrar simultáneamente la equidad, las restricciones de disponibilidad y la cobertura operativa, un desafío que refleja estrechamente el Problema de Programación de Enfermeras (NSP, por sus siglas en inglés) en el ámbito sanitario. Aquí se desarrolla un marco de programación multidominio que adapta las técnicas del NSP a la supervisión del personal de ventas, extendiendo así métodos consolidados de optimización de la fuerza laboral a un entorno comercial. Construimos y evaluamos formulaciones de Programación Lineal Entera (ILP) y Optimización Binaria Cuadrática sin Restricciones (QUBO) para optimizar la asignación de visitas de supervisión a lo largo de un conjunto de datos plurianual. Ambos enfoques integran requisitos de cobertura, períodos de descanso y distribución equitativa. Los resultados indican que ILP ofrece consistentemente soluciones óptimas con satisfacción total de las restricciones, mientras que QUBO —a pesar de su representación compacta y su compatibilidad con solucionadores emergentes inspirados en la computación cuántica— tiene dificultades para manejar restricciones temporales complejas de manera fiable. No obstante, QUBO muestra potencial como heurística complementaria para la reasignación rápida de turnos o la búsqueda exploratoria. Más allá del rendimiento computacional, nuestro marco operativiza explícitamente la equidad mediante el índice de Gini, produciendo horarios que reducen significativamente la desigualdad en comparación con la práctica histórica. Esta capacidad tiene implicaciones gerenciales directas: una supervisión equitativa no solo respalda los objetivos regulatorios y operativos, sino que también fortalece las percepciones de justicia y confianza dentro de las organizaciones de ventas. Además, experimentos preliminares con arquitecturas inspiradas en la computación cuántica señalan vías futuras para integrar tecnologías de optimización avanzadas en la gestión estratégica de la fuerza laboral. En conjunto, este estudio demuestra la adaptabilidad de los métodos del NSP a dominios empresariales y proporciona evidencia de que una programación basada en la equidad puede mejorar tanto la eficiencia operativa como la legitimidad organizacional en industrias de servicios de alto riesgo.

Abstract

Effective supervision is essential for sustaining performance, motivation, and accountability in sales teams, particularly in industries such as retirement financial services. Yet supervisory planning must simultaneously balance fairness, availability constraints, and operational coverage—a challenge that closely mirrors the Nurse Scheduling Problem (NSP) in healthcare. This work develops a cross-domain scheduling framework that adapts NSP techniques to the supervision of sales personnel, thereby extending well-established workforce optimization methods to a commercial setting. We construct and evaluate Integer Linear Programming (ILP) and Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) formulations to optimize the allocation of supervisory visits across a multi-year dataset. Both approaches integrate coverage requirements, rest periods, and equitable distribution. Results indicate that ILP consistently delivers optimal solutions with full constraint satisfaction, while QUBO—despite its compact representation and compatibility with emerging quantum-inspired solvers—struggles to handle complex temporal constraints reliably. Nonetheless, QUBO shows potential as a complementary heuristic for rapid re-rostering or exploratory search. Beyond computational performance, our framework explicitly operationalizes fairness through the Gini index, producing schedules that significantly reduce inequality compared to historical practice. This capability has direct managerial implications: equitable supervision not only supports regulatory and operational goals but also strengthens perceptions of fairness and trust within sales organizations. Moreover, preliminary experiments with quantum-inspired architectures highlight future pathways for embedding advanced optimization technologies into strategic workforce management. Overall, this study demonstrates the adaptability of NSP methods to business domains and provides evidence that fairness-driven scheduling can enhance both operational efficiency and organizational legitimacy in high-stakes service industries.

Palabras claves

Agendado de enfermeras Optimización Lineal QUBO

Keyword

Nurse Scheduling Problem Workforce Optimization ILP QUBO

Versión

Aceptada

Título obtenido

Magister en Investigación Aplicada en Ingeniería

Collections

• Trabajos finales de carreras de postgrado [1]