Aplicación de modelos de madurez en redes inteligentes a empresas petroleras nacionales
3.61
- Autores:
-
Pérez Barón, Julián Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/54568
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/54568
- Palabra clave:
- Modelos de madurez
Empresas petroleras nacionales
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Distribución de energía eléctrica
Industria del petróleo
Ingeniería
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Por lo tanto, aplicar modelos de madurez de redes inteligentes en otro tipo de compañías requiere herramientas que permitan adaptarlos. Las compañías de petróleos nacionales son parte del sector energético, el cual requiere estas herramientas, pero cuentan con obstáculos debido a que su estructura es heterogénea, con planificación descentralizada y una amplia diversidad de tecnologías. Por lo tanto, se requiere una metodología para valorar el grado de madurez en la implementación de redes inteligentes, considerando las características especiales. Establecer la aplicación de modelos de madurez es una necesidad debido a que permite evaluar la transformación de las compañías, así como proponer las mejoras en los procesos actuales. En este documento se propone una metodología, basada en la teoría de AHP (Analytic Hierarchy Process) para la jerarquización de prioridades, logrando la aplicación de modelos de madurez en empresas nacionales petroleras (NOCs ¿ National Oil Companies), permitiendo así aplicar cualquier modelo de madurez de redes inteligentes presente en la literatura. La implementación de AHP permite considerar diferentes unidades operativas y criterios de evaluación. La propuesta pretende ilustrar la aplicación de esta teoría, por medio de la implementación del modelo de madurez Smart Grid Maturity Model ¿ SGMM a una hipotética empresa de petróleos nacionales con cinco unidades operativas y ocho criterios de valoración. Los resultados obtenidos de la aplicación con los datos hipotéticos muestran los beneficios de la metodología.Maturity models applied to smart grids are largely possible due to the homogeneity characteristic of electricity companies. In these companies, operational planning is centralized, establishing procedures and the use of equipment in a standardized manner. Therefore, applying smart grid maturity models in other types of companies requires tools that allow them to be adapted. National oil companies are part of the energy sector, which requires these tools, but they face some obstacles because their structure is heterogeneous, with decentralized planning and a wide diversity of technologies. Therefore, a methodology is necessary to assess the degree of maturity in the implementation of smart grids, considering its special characteristics. Establishing the application of maturity models is a requirement because it allows to evaluate the transformation of companies, as well as to propose improvements in current processes. This document proposes a methodology, applying the theory of AHP (Analytic Hierarchy Process) for the hierarchy of priorities, achieving the application of maturity models in national oil companies (NOCs ¿ National Oil Companies) allowing to apply any model of maturity of intelligent networks present in written works. The implementation of AHP allows to consider different operating units and evaluation criteria. The proposal aims to illustrate the application of this theory, through the implementation of the Smart Grid Maturity Model ¿ SGMM to a hypothetical national oil company with five operating units and eight evaluation criteria. The results obtained from the application with the hypothetical data show the benefits of the methodology.Ingeniero EléctricoPregrado24 páginasspaUniversidad de los AndesIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaAplicación de modelos de madurez en redes inteligentes a empresas petroleras nacionalesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPModelos de madurezEmpresas petroleras nacionalesRedes eléctricas inteligentesDistribución de energía eléctricaIndustria del petróleoIngenieríaGlobal Energy Perspective 2021. (2021). Retrieved 19 September 2021, from https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Oil%20and%20Gas/Our %20Insights/Global%20Energy%20Perspective%202021/Global-Energy Perspective-2021-final.pdfGutiérrez, D. S., Paz, M. J., \& Vite, A. M. (2021). Factors that explain the results of the national oil companies: The impact of the fiscal role on Pemex's results. Resources Policy, 74, 102280.Kober, T., Schiffer, H. W., Densing, M., & Panos, E. (2020). Global energy perspectives to 2060¿WEC's World Energy Scenarios 2019. Energy Strategy Reviews, 31, 100523.Sevilla, A. G. P., & Fernández, F. O. A. (2013). Evolución de las redes eléctricas hacia Smart Grid en países de la Región Andina. Revista Educación en Ingeniería, 8(15), 48-61.Saaty, T.L.: The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York (1980)Husar, J., Best, D., 2013. Energy Investments and Technology Transfer across Emerging Economies: The Case of Brazil and China, vol. 1. OCDE-IEA, p. 42. septiembre 2017, De. https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/PCS_ChinaSilva, D., 2020. Una explicación de la evolución y desempeño de petróleos mexicanos (PEMEX), 1982-2018. Tesis doctoral, UNAM-IIEC, México.Vergara, N. D. (2015). La dependencia tecnológica en la Reforma Energética. Alegatos, (91), 611-636.Guo, Y., Yang, Y., \& Wang, C. (2021). Global energy networks: Geographies of mergers and acquisitions of worldwide oil companies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 139, 110698.FOCUS. "An introduction to Business Management (BPM)". BPMFocus. 2008, pp. 18OMG, "Business Process Maturity Model", [en línea], s.n, s.l, 2008, pp.1-16 [consulta: 11-10-2021], Disponible en: http://www.omg.org/spec/BPMM/1.0/PDFGómez, J. C. O., \& Cabrera, J. P. O. (2008). El proceso de análisis jerárquico (AHP) y la toma de decisiones multicriterio. Ejemplo de aplicación. Scientia et technica, 14(39), 247-252Climate change and transitioning to low carbon. (2021). Retrieved 27 November 2021, from https://petrobras.com.br/en/society-and environment/environment/climate-changes/Páez, G., Rohvein, C., Paravie, D., \& Jaureguiberry, M. (2018). Revisión de modelos de madurez en la gestión de los procesos de negocios. Ingeniare. 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