Computación Cuántica en la mejora de procesos de la ONCE

Descripción de la actividad de la organización

Ibermática an Ayesa company es una compañía global de servicios TI que centra su actividad en el desarrollo de soluciones avanzadas de Transformación digital (proyectos con tecnologías y soluciones disruptivas) y líneas de servicio core (servicios TI tradicionales).

Sector

Servicios tecnológicos

Nº de personas empleadas

11000

Localización

Antecedentes

En la ONCE se producen alrededor de un 9% de bajas diarias. La ONCE ya contaba, ante una baja imprevista, con una gestión de reasignación de vendedores/as en cierta medida automatizada. No obstante, las soluciones de optimización clásicas ante problemas de combinatoria complejos no ofrecen garantías de obtener la solución óptima dado que no evalúan todos los posibles escenarios y, además, necesitan de cierto tiempo de resolución. Ante ese hecho, el Laboratorio de Innovación de la ONCE decide valorar la oportunidad de incorporar la tecnología cuántica para la optimización de ese proceso.

Reto

El reto principal ha sido integrar la tecnología cuántica dentro de una operativa real. El segundo reto ha sido, ante una vacante, no solo cubrir ese puesto sino conseguir modificar asignaciones de puestos de menor a mayor relevancia, trabajando con las restricciones de movilidad y criterios de comodidad asignados a cada persona. Y, por último, que las personas responsables de la reasignación de puestos confíen en las asignaciones propuestas automáticamente por el sistema cuántico, aspecto que se ha medido comparando los históricos de todo un año con las soluciones propuestas por la solución.

Razones para ser considerado un Caso Práctico de Innovación

Porque se trata del primer proyecto de modelos prescriptivos (sistema de recomendaciones) basado en tecnologías de computación cuántica y sistemas de optimización avanzada que el Laboratorio de Innovación de la ONCE y el Instituto de Innovación de Ibermática i3B han aplicado en un entorno productivo real, siendo utilizado por la ONCE para la mejora de sus procesos en la reasignación de trabajadores/as a puestos de venta cuando se produce una baja imprevista por cualquier circunstancia.

La ONCE es una organización social encargada de proveer servicios sociales e integración laboral a personas con ceguera y deficiencia visual. A través de sus productos de juego generan los recursos necesarios para poder llevar a cabo su misión, contribuyendo a mejorar la calidad de vida de personas con discapacidad visual. A nivel nacional su red comercial está compuesta por más de 19.000 vendedores/as siendo todas ellas personas con algún tipo de discapacidad.

Dada la naturaleza de la plantilla de la ONCE, ante una baja laboral imprevista, el manejo de las distintas combinaciones en las posibles reasignaciones de vendedores/as a puestos de venta resulta un problema complejo. Además, estas reasignaciones deben resolverse en el menor tiempo posible, a primera hora de la mañana, con la garantía de que se respeta el contexto particular de cada vendedor/a a la vez que se incorporan criterios de productividad.

Por tanto, para conseguir una reasignación óptima de las personas a los puestos de venta, lo primero a tener en cuenta son las circunstancias particulares de cada persona, considerando desde sus restricciones de movilidad hasta su afinidad con el puesto (comodidad, preferencias, etc.). Para garantizar este aspecto, Ibermática-Ayesa ha incorporado a su solución un sistema de aprendizaje automático capaz de “modelizar” el comportamiento subjetivo del gestor en base a los históricos previos de asignación y poder replicar automáticamente la asignación subjetiva según el contexto.

Además, la solución propuesta no solo busca cubrir de la mejor manera el puesto vacante sino que propone reasignar personas de puestos de menor relevancia a aquellos de mayor relevancia (en función de la demanda que absorben) optimizando así todo el proceso.

Como es lógico, según se van incorporando vendedores/as a reasignar, el problema crece exponencialmente. En este contexto la ventaja de la computación cuántica es que ante problemas de combinatoria complejos, las iteraciones se hacen de un sólo "golpe", evaluando el sistema cuántico todas las opciones posibles en menos de 15 minutos y proponiendo la solución óptima. Anteriormente, la ONCE necesitaba, en base a un ”robot” clásico de gestión de información y la experiencia manual de distintos expertos, de aproximadamente 2 horas para abordar ese problema.

Para este proyecto Ibermática-Ayesa se ha apoyado en tecnologías de computación cuántica (Quantum Machine Learning en sistemas de ordenadores con puertas cuánticas) y sistemas de optimización avanzada (algoritmos de optimización PUBO, basados en ordenadores "annealing" de inspiración cuántica) y lo ha hecho en estrecha colaboración con los técnicos del Laboratorio de Innovación, los técnicos en asignación de puestos, y el departamento de IT de la ONCE.

1. Conocimiento del negocio: determinación de los objetivos de negocio, evaluación de la situación, objetivos de optimización y restricciones propias de la organización.
2. Conocimiento de los datos: recogida, descripción, exploración y verificación de la calidad de los mismos.
3. Adaptación del problema: revisión del estado del arte y selección del modelado.
4. Realización del Modelado cuántico:
• Selección de la técnica de modelado (técnica, supuestos, selección del algoritmo y hardware cuántico)
• Generación del diseño de prueba
• Construcción del modelo
• Evaluación del modelo
5. Validación: pruebas unitarias y pruebas de integración.
6. Despliegue de los modelos cuánticos (Q-OPS) en la operativa del cliente: evaluación de los resultados y recomendaciones.
7. Monitorización de los resultados del proyecto implantado en la Comunidad de Madrid desde febrero de 2023.

• Se ha logrado que el proceso de asignación de vendedores para los casos de absentismo se realice en 15 min, frente a más de 2 horas con el sistema anterior con la garantía de llegar a la solución óptima.
• Gracias al sistema cuántico, las asignaciones propuestas automáticamente mejoran tanto en cantidad (número de reasignaciones) como en calidad (asignación en función de la productividad del puesto) concluyendo en una importante mejora del proceso.
• El sistema permite generar asignaciones “predictivas”, a futuro (20 días cada día), de forma que este sistema se ha convertido en un optimizador de posibles carteleras
• El trabajo de los técnicos queda únicamente supeditado a la aprobación de las recomendaciones por el sistema cuántico, asegurándoles que, gracias a la tecnología de análisis “por fuerza bruta” cuántica, el escenario propuesto es el mejor, por lo que la efectividad, la carga y la seguridad para los técnicos en su labor diaria ha sido una mejora muy importante.
• El sistema cuántico está totalmente integrado en la operativa funcional de la ONCE, en el que se ha integrado, en base a una innovadora metodología de ingeniería informática (Quantum Ops), los modelos que se ejecutan como servicios en ordenadores cuánticos de Microsoft.
• Este Proyecto ha quedado finalista en la III Edición de Premios IA de AMETIC 2023 en la categoría SOCIAL & PUBLIC AI AWARD.