Optimización de turnos laborales para reducir el estrés y aumentar el rendimiento. ODS vinculado: 8 (Trabajo decente y crecimiento económico) y 3 (Salud y bienestar)

Abstract

La planificación de turnos de enfermería en una unidad de hospitalización exige conciliar objetivos contrapuestos: cubrir la demanda asistencial al menor coste y, a la vez, ofrecer al personal un calendario equitativo y compatible con su vida personal. En un contexto de escasez estructural de profesionales, esta tensión entre eficiencia y bienestar adquie- re especial relevancia. Este trabajo formula y resuelve dos modelos de optimización que comparten las mismas restricciones duras y se diferencian en su función objetivo: un Mo- delo A de referencia, orientado a la eficiencia, y un Modelo B que incorpora seis criterios de bienestar laboral mediante términos ponderados. Ambos se implementan con el solver exacto CP-SAT de OR-Tools y se aplican a tres instancias del benchmark público de Cur- tois y Qu, tras validar el Modelo A frente a sus óptimos publicados. Variando de forma sistemática los pesos de bienestar se cuantifica el compromiso entre ambos objetivos. Los resultados revelan una frontera con rendimientos decrecientes, en la que una parte sus- tancial del bienestar, como la reducción de las rachas de días consecutivos trabajados, se obtiene a un coste de eficiencia inferior al uno por ciento, mientras que las exigencias más ambiciosas tienen un coste que depende fuertemente de cada unidad. La principal apor- tación es convertir una decisión tradicionalmente implícita en un compromiso explícito, cuantificado y, por tanto, gestionable.

Nurse scheduling in a hospitalization unit requires reconciling conflicting objectives: co- vering care demand at the lowest cost while, at the same time, offering staff a fair roster compatible with their personal life. In a context of structural shortage of professionals, this tension between efficiency and well-being becomes particularly relevant. This work formulates and solves two optimization models that share the same hard constraints and differ in their objective function: a baseline Model A, oriented toward efficiency, and a Model B that incorporates six staff well-being criteria through weighted terms. Both are implemented with the exact CP-SAT solver from OR-Tools and applied to three instances of the public Curtois and Qu benchmark, after validating Model A against its published optima. By systematically varying the well-being weights, the trade-off between the two objectives is quantified. The results reveal a trade-off frontier with diminishing returns, in which a substantial part of the well-being gains, such as reducing stretches of consecutive working days, is obtained at an efficiency cost below one percent, whereas more ambi- tious demands carry a cost that depends heavily on each unit. The main contribution is to turn a traditionally implicit decision into an explicit, quantified, and therefore manageable trade-off.