Mejora de la gestión de trabajadores en una empresa de servicios de campo. Un enfoque basado en el análisis de los datos

Abstract

[ES] Actualmente, las empresas recopilan miles de datos cada año, generando un constante flujo de información. Tratar de forma correcta estos datos puede ayudar a extraer conocimientos que sean significativos para la toma de decisiones estratégicas. En el caso de empresas de servicios de mantenimiento, reparación e instalación a domicilio, un correcto análisis de los datos puede suponer importantes mejoras en el servicio que ofrecen a sus clientes. Este trabajo tiene como objetivo principal optimizar la fuerza laboral móvil de una empresa dedicada a servicios de campo usando los datos de los que disponen. Para conseguir este objetivo se ha seguido un proceso estructurado en varias etapas. Primero, se realizó la recogida, transformación y limpieza de los datos para asegurar que pudieran ser procesados adecuadamente. Posteriormente, se han comparado los algoritmos más usados en contextos similares, en concreto el algoritmo K-Medias y DSBCAN. Tras esto se ha seleccionado el algoritmo más adecuado para este propósito. La aplicación del algoritmo ha permitido identificar zonas donde pueden participar dos operarios compartiendo el mismo vehículo, es decir, el agrupamiento de las órdenes de trabajo cuyas ubicaciones son adecuadas para el envío de dos trabajadores en lugar de uno en el vehículo. Finalmente, el trabajo se ha completado con una aplicación web en la que la empresa puede realizar este proceso de forma automatizada.

[EN] Currently, companies collect thousands of data points each year, generating a constant flow of information. Properly handling this data can help extract insights that are meaningful forstrategic decision-making. In the case of companies providing home maintenance, repair, and installation services, correct data analysis can lead to significant improvements in the service they offer to their customers.

The main objective of this work is to optimize the mobile workforce of a company dedicated to field services using the data they have available. To achieve this objective, a structured process was followed in several stages. First, data collection, transformation, and cleaning were carried out to ensure that the data could be properly processed. Subsequently, the most commonly used algorithms in similar contexts were compared, specifically the K-Means and DBSCAN algorithms. After this, the most suitable algorithm for this purpose was selected. The application of the algorithm allowed for the identification of areas where two operators could share the same vehicle, i.e., the grouping of work orders whose locations are suitable for sending two workers in one vehicle instead of one. Finally, the work was completed with a web application where the company can perform this process automatically.