Transformación Digital de Empresas
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Trabajo académicoAnálisis de datos y desarrollo de modelo predictivo en el sector energético(Universidad Internacional de Andalucía, 2023) González Rey, Daniel; González Rey, DanielTrabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas (2022-23). Director: Dr. D. Pedro Javier Zarco Periñán. El presente documento detalla el desarrollo y la implementación de un modelo predictivo aplicando técnicas de Machine Learning y ciencia de datos, así como una aplicación web para su uso. Este modelo está destinado a predecir el resultado de solicitudes dentro del departamento de gestión de rechazos de Endesa, empresa encuadrada en el sector energético. Durante el desarrollo de este trabajo se han definido una serie de bases teóricas y técnicas, necesarias para dicho trabajo. Además se ha detallado exhaustivamente la manera de implementar dicho modelo, así como la integración de la aplicación web. Finalmente se ha compartido un análisis de los resultados obtenidos y una conclusión acerca de los mismos y del trabajo en general. En conclusión, se han conseguido alcanzar los objetivos propuestos, se ha logrado obtener un modelo predictivo de calidad integrado en una aplicación web útil y cómoda para el uso de los empleados. De esta manera se ha aportado un salto en la transformación digital de la empresa y en la automatización de procesos, que mejoran la calidad y eficiencia de los servicios.- Trabajo académicoAnálisis del impacto de la digitalización en el proceso de distribución de energía eléctrica en los sistemas eléctricos aislados de las Islas Galápagos(Universidad Internacional de Andalucía, 2023) Guerrero Honores, Ronald Davys; Guerrero Honores, Ronald DavysTrabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas (2022-23). Directores: Dr. D. José Luis Martínez Ramos ; Pedro Javier Zarco Periñán. El estudio titulado "Análisis del impacto de la digitalización en el proceso de distribución de energía eléctrica en los sistemas eléctricos aislados de las Islas Galápagos" tuvo como punto de partida la necesidad de analizar el impacto de la digitalización en la operación de los sistemas eléctricos aislados de estas islas, considerados sistemas frágiles debido a su topología aislada. El objetivo principal del trabajo de fin de master (TFM) fue mejorar la operación y gestión de la infraestructura eléctrica a través de la implementación de tecnologías de digitalización. La metodología de la investigación incluyó un análisis exhaustivo del impacto de tecnologías clave como IoT, 5G, Cloud Computing, Machine Learning, Deep Learning, Big data, Blockchain, Tecnologías de Inspección (UAV, LIDAR), Tecnologías Inmersivas (Realidad Virtual, Realidad Aumentada) y Gemelo Digital en el proceso de distribución de energía eléctrica. Además, se evaluaron los procesos de digitalización implementados y los que faltaban por implementar en la operación de la red eléctrica de las Islas Galápagos. El principal resultado del estudio fue la identificación de la necesidad de implementación de tecnologías de digitalización para subprocesos específicos en la etapa de distribución, como sistemas de telegestión y medidores inteligentes, redes inteligentes, sistemas SCADA, monitoreo y control avanzado, y sistemas integrados de monitoreo y control. Con estos resultados, se aspira a mejorar la eficiencia operativa, la detección y respuesta ante fallos, y la optimización de los recursos disponibles en la infraestructura eléctrica. La primera conclusión del estudio resalta la importancia de la digitalización en la mejora de la operación y gestión de los sistemas eléctricos aislados de las Islas Galápagos. Se destaca que la implementación de tecnologías de digitalización en la distribución de energía eléctrica puede brindar beneficios significativos, como una mayor eficiencia, una mejor calidad del servicio y una mayor resiliencia del sistema eléctrico.
- Trabajo académicoDetección de cambios en la eficiencia isentrópica o en la rigidez de turbinas de gas y de vapor(Universidad Internacional de Andalucía, 2023) Rodríguez Bravo, Dian; Rodríguez Bravo, DianTrabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas (2022-23). Director: Dr. D. Pedro Javier Zarco Periñán. El presente trabajo se enfoca en el desarrollo de una herramienta para el apoyo en determinadas tareas, que se realizan en el mantenimiento predictivo de las turbinas de vapor y gas. Esta herramienta utiliza el análisis de vibraciones y el cálculo de la eficiencia isentrópica para detectar posibles fallos en las turbinas. Asimismo, se establece un proceso para la implementación de un modelo predictivo que permita identificar pequeñas anomalías en la eficiencia de una turbina de vapor, y este modelo sirve como base para realizar el análisis en otras turbinas. Con el fin de lograr estos objetivos, se llevó a cabo un análisis sobre el concepto de mantenimiento predictivo. Dentro de este análisis, se examinó el diagnóstico de máquinas rotativas mediante la observación de vibraciones, así como el cálculo de la eficiencia isentrópica en turbinas de gas y vapor. Se estudiaron los métodos utilizados para la detección y el cálculo respectivo de estas variables, y se evaluó su influencia en el comportamiento de las turbinas. Los objetivos planteados se alcanzaron, ya que la implementación de la herramienta resultó exitosa, evidenciando una disminución en la cantidad de tiempo necesario para la realización de estos procesos.
- Trabajo académicoDiseño e implementación base de datos para el control de piezas y componentes de prueba para aeronaves(Universidad Internacional de Andalucía, 2024) Forte Forte, Luis Gabriel; Forte Forte, Luis GabrielTrabajo Fin de Máster Universitario en Transformación Digital de Empresas (2023-24). Directores: Dr. Pedro Javier Zarco Periñán; Rafael Márquez Jiménez. El presente Trabajo de Fin de Máster (TFM) describe en detalle el diseño e implementación de una base de datos destinada a unificar el repositorio de ofertas y proyectos, así como a inventariar los números de serie de los productos fabricados, lo cual es fundamental para gestionar futuros encargos de los clientes. Este sistema tiene como objetivo principal la automatización y gestión eficiente de los procesos productivos de la empresa. Para llevar a cabo este proyecto, se ha utilizado MariaDB como sistema de gestión de bases de datos debido a su robustez, escalabilidad y eficiencia. El desarrollo del software se ha realizado utilizando el lenguaje de programación C#, que ofrece una integración sólida con MariaDB y proporciona las herramientas necesarias para crear aplicaciones robustas y eficientes. La base de datos diseñada no solo centraliza la información de ofertas y proyectos, sino que también asegura una trazabilidad completa de los productos desde su fabricación hasta la entrega al cliente. Esta trazabilidad es crucial para cumplir con los requerimientos técnicos solicitados por los clientes en las ofertas y asegurar que cada producto cumple con los estándares de calidad establecidos. Uno de los aspectos más destacados de este proyecto es la capacidad de inventariar los números de serie de cada producto fabricado. Esta funcionalidad permite a la empresa llevar un control detallado y preciso de cada producto, facilitando su seguimiento y gestión en futuros encargos. Además, esta característica mejora significativamente la capacidad de respuesta de la empresa ante consultas y reclamaciones de los clientes, asegurando un servicio postventa de alta calidad. En resumen, este TFM presenta una solución integral para la gestión de ofertas, proyectos y productos fabricados, utilizando MariaDB y C#. La implementación de esta base de datos no solo mejora la eficiencia y la automatización de los procesos productivos, sino que también asegura el cumplimiento de los requerimientos técnicos y la trazabilidad completa de los productos. Este proyecto representa un paso significativo hacia la digitalización y modernización de la gestión empresarial.
- Trabajo académicoElaboración de los cuadros de mando en los procesos de ciberseguridad(Universidad Internacional de Andalucía, 2022) González, Marcelo Daniel; González, Marcelo DanielTrabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas (2021-22). Directores: Dr. D. José Luis Martínez Ramos; Dr. D. Ignacio Ortega Mariño. Debido al conflicto actual entre Rusia y Ucrania, los ciberataques, tanto los dirigidos a las infraestructuras de los estados cómo a las empresas, no han dejado de crecer en esta era de Digitalización. Todas las compañías, entre las que se encuentran también las empresas eléctricas están incrementando sus esfuerzos con el objetivo de aumentar las medidas de seguridad para reforzar al máximo las defensas contra estos ataques. Para vigorizar estos sistemas es muy importante contar con un SGSI (Sistema de Gestión de Seguridad de la Información) basado en la familia de normas ISO 27000 porque aporta una “seguridad basada en datos de comportamiento” que permiten mostrar y demostrar que las cosas se están controlando y que se mantienen dentro de los rangos de valores deseados. Este trabajo desarrolla cómo fue la reelaboración de los cuadros de mando actualizando y añadiendo nuevos paneles a partir de los controles sugeridos por la Norma ISO27002(Seguridad de la Información) como así también las recomendaciones del framework NIST(National Institute of Standards and Technology) .Esta tarea tuvo lugar en el departamento de Gestión de la Energía Global Iberdrola, teniendo en cuenta que el objetivo central del departamento es abordar el proceso requerido para la certificación de la norma mencionada anteriormente. El tiempo necesario para su realización fue de dos meses y para su desarrollo fueron necesarias capacitaciones con un aprendizaje continuo desde diferentes fuentes de información vinculadas a seguridad de la información y formaciones internas de la compañía en herramientas tales como ARIS(Architecture of Integrated Information Systems), Excel, etc. Es importante destacar que los resultados fueron favorables en el proceso ya que se logró implementar los cuadros de mando lo que permitirá construir una mejora continua del sistema y una futura certificación.
- Trabajo académicoInserción de modelos predictivos en empresas del sector energético con motivo de la digitalización(Universidad Internacional de Andalucía, 2022) Guerrero Valor, Luis; Guerrero Valor, LuisTrabajo Fin de Máster en Transformación Digital de Empresas. Directores: Dr. D. Pedro Javier Zarco Periñán; D. Víctor Jesús Ballesteros Borondo. El presente documento recoge el desarrollo completo sobre la realización y aplicación de un modelo predictivo, que se encuadra dentro del ejercicio empresarial de las compañías dedicadas al sector energético, en este caso Endesa. Con el objetivo principal de ayudar a la automatización y gestión eficiente de procesos productivos, se han definido los conceptos teóricos que fundamentan el caso, se ha realizado una organización progresiva de las tareas a llevar a cabo, y se ha terminado por el desarrollo práctico del modelo, teniendo siempre como referente uno ya existente desarrollado e implantado en la compañía. Esto ha permitido comparar los resultados para contrastar así la calidad de los mismos. En general, se han conseguido alcanzar los objetivos propuestos, logrando poner en marcha un modelo predictivo que ofrece resultados muy positivos, aportando así un punto de valor añadido a la empresa y mejorando la calidad y eficiencia de la actividad de la misma.