Modelo de negocio de mantenimiento centrado en el diagnóstico y la detección de fallas para mejorar la eficiencia energética en paneles solares fotovoltaicos
Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de negocio para Zenergy, una empresa emergente enfocada en el mantenimiento predictivo y diagnóstico de fallas para sistemas fotovoltaicos en Colombia, en un contexto donde el país experimenta un crecimiento significativo en la adopción de energías re...
- Autores:
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Silvera Medina, María De los Ángeles
Bermúdez Angulo, Harold
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/13791
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Energía solar
Energía fotovoltaica
Mantenimiento predictivo
Eficiencia energética
Energías renovables
Modelo de negocio sostenible
Solar energy
Photovoltaic energy
Predictive maintenance
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Sustainable business mode
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Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de negocio para Zenergy, una empresa emergente enfocada en el mantenimiento predictivo y diagnóstico de fallas para sistemas fotovoltaicos en Colombia, en un contexto donde el país experimenta un crecimiento significativo en la adopción de energías renovables. La investigación emplea una metodología mixta que combina técnicas cualitativas y cuantitativas, incluyendo análisis de mercado, desarrollo de producto mínimo viable, validación con usuarios y análisis financiero detallado. Los resultados demuestran la viabilidad del proyecto con indicadores financieros sobresalientes, incluyendo una TIR del 221.92% y un modelo de negocio sostenible basado en servicios de mantenimiento preventivo, correctivo y predictivo. El estudio integra aspectos técnicos, operativos y financieros, estableciendo una estructura organizacional eficiente y políticas de responsabilidad social corporativa alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible. La investigación concluye que existe una oportunidad significativa en el mercado colombiano para servicios especializados de mantenimiento de sistemas fotovoltaicos, respaldada por políticas gubernamentales favorables, una creciente demanda de energías renovables y la necesidad de optimizar la eficiencia energética en instalaciones existentes. |
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Arias, C. E. A. (2018). El método LEAN STARTUP: una revisión teórica. 3(1), 18-25. http://gis.unicafam.edu.co/index.php/gis/article/view/68 Celsia. (2024). Celsia. De Souza Silva, J. L., Mahmoudi, E., Carvalho, R. R. M., & dos Santos Barros, T. A. (2024). Classification of anomalies in photovoltaic systems using supervised machine learning techniques and real data. Energy Reports, 11, 4642-4656. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2024.04.040 Enel Green Power. (2019). Enel Green Power, conduciendo hacia el futuro de la energía sostenible. https://www.enelgreenpower.com/es/quienes-somos/la-empresa Heinrich, M., Meunier, S., Samé, A., Quéval, L., Darga, A., Oukhellou, L., & Multon, B. (2020). Detection of cleaning interventions on photovoltaic modules with machine learning Manuscript_bdb46a3ab878879b0bd9a6f9e440a101 2 LR Logistic Regression SVM Support Machine Vector RF Random Forest ANN Artificial Neural Network TS Time Series SF Simple Features PCA Principal Component Analysis Hurtado-Cortés, L. L., Villarreal-López, E., & Villarreal-López, L. (2016). Detección y diagnóstico de fallas mediante técnicas de inteligencia artificial, un estado del arte. DYNA (Colombia), 83(199), 19-28. https://doi.org/10.15446/dyna.v83n199.55612 LIS Data Solutions. (s. f.). Mantenimiento predictivo con gemelos digitales. Recuperado 4 de noviembre de 2024, de https://www.lisdatasolutions.com/es/blog/mantenimiento- predictivo-con-gemelos-digitales/ Liu, Y., Ding, K., Zhang, J., Li, Y., Yang, Z., Zheng, W., & Chen, X. (2021). Fault diagnosis approach for photovoltaic array based on the stacked auto-encoder and clustering with I-V curves. Energy Conversion and Management, 245, 114603. https://doi.org/10.1016/J.ENCONMAN.2021.114603 Liu, Y., Ding, K., Zhang, J., Lin, Y., Yang, Z., Chen, X., Li, Y., & Chen, X. (2022). Intelligent fault diagnosis of photovoltaic array based on variable predictive models and I–V curves. Solar Energy, 237, 340-351. https://doi.org/10.1016/J.SOLENER.2022.03.062 Mesa, M. D., Viceministro, P., Lotero, M., Rafael, C., Subdirectora De Demanda, J., Escobar, L., Asesora, R., De, S., Olga, D., González, V., Leonardo, G., Julieth, C., García, S., Alberto, W., Moreno, M., Báez, O., Francisco, J., María, M., Rojas, P., … Valencia, A. (2021). REPÚBLICA DE COLOMBIA Ministerio de Minas y Energía. Naciones Unidas. (2015). Convención Marco sobre el Cambio Climático Quirama Estrada, U., Sepúlveda Aguirre, J., Morelo Machado, M., Mosquera Romaña, C., & Valle Beleño, L. C. (2022). Beneficios económicos de la energía renovable en Colombia. Administración & Desarrollo, 52(2), 152-164. https://doi.org/10.22431/25005227.vol52n2.9 |
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La investigación emplea una metodología mixta que combina técnicas cualitativas y cuantitativas, incluyendo análisis de mercado, desarrollo de producto mínimo viable, validación con usuarios y análisis financiero detallado. Los resultados demuestran la viabilidad del proyecto con indicadores financieros sobresalientes, incluyendo una TIR del 221.92% y un modelo de negocio sostenible basado en servicios de mantenimiento preventivo, correctivo y predictivo. El estudio integra aspectos técnicos, operativos y financieros, estableciendo una estructura organizacional eficiente y políticas de responsabilidad social corporativa alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible. La investigación concluye que existe una oportunidad significativa en el mercado colombiano para servicios especializados de mantenimiento de sistemas fotovoltaicos, respaldada por políticas gubernamentales favorables, una creciente demanda de energías renovables y la necesidad de optimizar la eficiencia energética en instalaciones existentes.This paper presents the development of a business model for Zenergy, a startup focused on predictive maintenance and fault diagnosis for photovoltaic systems in Colombia, in a context where the country is experiencing significant growth in the adoption of renewable energy. The research employs a mixed methodology that combines qualitative and quantitative techniques, including market analysis, minimum viable product development, user validation, and detailed financial analysis. The results demonstrate the viability of the project with outstanding financial indicators, including an IRR of 221.92% and a sustainable business model based on preventive, corrective, and predictive maintenance services. The study integrates technical, operational, and financial aspects, establishing an efficient organizational structure and corporate social responsibility policies aligned with the Sustainable Development Goals. The research concludes that there is a significant opportunity in the Colombian market for specialized maintenance services for photovoltaic systems, supported by favorable government policies, a growing demand for renewable energy, and the need to optimize energy efficiency in existing facilities.Lista de figuras y tablas 5-- Introducción 9-- Objetivos 11--Metodología 12--Definición del problema 16--Antecedentes 18--Buyer Persona 23--Tamaño del mercado 28--Validaciones del problema 33--Producto mínimo viable 43--Branding 48--Proyecciones financieras 113--Aspectos legales 138--Responsabilidad social 150--Pitch de Inversión 199--Conclusiones 203--Referencias 206Magíster en AdministraciónMaestría206 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaCiencias EmpresarialesBarranquilla, ColombiaMaestría en AdministraciónModelo de negocio de mantenimiento centrado en el diagnóstico y la detección de fallas para mejorar la eficiencia energética en paneles solares fotovoltaicosTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionArias, C. E. A. (2018). El método LEAN STARTUP: una revisión teórica. 3(1), 18-25. http://gis.unicafam.edu.co/index.php/gis/article/view/68Celsia. (2024). Celsia.De Souza Silva, J. L., Mahmoudi, E., Carvalho, R. R. M., & dos Santos Barros, T. A. (2024). Classification of anomalies in photovoltaic systems using supervised machine learning techniques and real data. Energy Reports, 11, 4642-4656. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2024.04.040Enel Green Power. (2019). Enel Green Power, conduciendo hacia el futuro de la energía sostenible. https://www.enelgreenpower.com/es/quienes-somos/la-empresaHeinrich, M., Meunier, S., Samé, A., Quéval, L., Darga, A., Oukhellou, L., & Multon, B. (2020). Detection of cleaning interventions on photovoltaic modules with machine learning Manuscript_bdb46a3ab878879b0bd9a6f9e440a101 2 LR Logistic Regression SVM Support Machine Vector RF Random Forest ANN Artificial Neural Network TS Time Series SF Simple Features PCA Principal Component AnalysisHurtado-Cortés, L. 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Administración & Desarrollo, 52(2), 152-164. https://doi.org/10.22431/25005227.vol52n2.9Energía solarEnergía fotovoltaicaMantenimiento predictivoEficiencia energéticaEnergías renovablesModelo de negocio sostenibleSolar energyPhotovoltaic energyPredictive maintenanceEnergy efficiencyRenewable energySustainable business modePublicationORIGINALModelo de negocio de mantenimiento centrado en el diagnóstico y la detección de fallas para mejorar la eficiencia energética en paneles solares fotovoltaicos (1).pdfModelo de negocio de mantenimiento centrado en el diagnóstico y la detección de fallas para mejorar la eficiencia energética en paneles solares fotovoltaicos (1).pdfapplication/pdf3608937https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/0487fda9-7b8a-49dc-8b76-30550b37c5c4/downloadb1e81ad5e4ed8dd6aa273cd704a1083bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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