TÍTULO DEL TRABAJO FIN DE MASTER

DEPARTAMENTO TUTOR/DIRECTOR

Diseño de un estimador del ángulo de guiñada para un sistema de mejora de la estabilidad lateral de un vehículo automóvil.

Ingeniería Mecánica

Mª Jesús López Boada y Beatriz

López Boada

1. Estudio del comportamiento no-lineal de una cinta transportadora bajo

una excitación periódica.

2. Estudio del comportamiento no-lineal de un sistema de suspensión

bajo una excitación periódica.

Mª Jesús López Boada

Identificación de debilidades en la capacidad de prevención de lesiones en accidentes de tráfico de los dispositivos de seguridad en sujetos con discapacidad

José Luis San Román García

Apoyo en el análisis del transporte aéreo para personas con discapacidades ASIGNADO

Alfonso Durán

Se convoca reunión en el Área de Organización Industrial para explicar el alcance y las condiciones para la realización de proyectos TFM en el Máster de Ingeniería Industrial. Día: 7 de octubre 2014 Hora: de 16 a 17 Lugar: Aula 1.3.A14

1."Plan de negocio de una empresa logística en el sector de la alimentación" ASIGNADO 2."Plan de negocio de un club deportivo" ASIGNADO 3."Plan de negocio de una empresa de eficiencia energética" ASIGNADO

Jesús Morcillo

Estudio experimental del comportamiento dinámico de un eje fisurado ASIGNADO

Lourdes Rubio Ruiz de Aguirre

Comportamiento vibratorio de un sistema mecánico rotativo según estado de mantenimiento

Juan Carlos García Prada

Configuración de un actuador mecánico flexible: aplicación a bípedos Juan Carlos García

Prada

Desarrollo de un sistema de generación de patrones de vibración: aplicación a rodamientos de rodillos

Juan Carlos García Prada

Modelización 3D de los procesos de corte Xavier Soldani

Análisis térmico mediante Elementos Finitos del mecanizado de inconel José Luis Cantero

Guisández Título: “Sistema de Liberación Basado en la Rotura del Elemento de Anclaje” NUEVO Descripción: En aplicaciones aeroespaciales, los mecanismos de despliegue (para paneles solares, antenas, puertas de seguridad, etc.) están compuestos por actuadores que mantienen plegada la estructura durante las fases de almacenamiento, transporte y despegue y posteriormente los liberan cuando alcanzan la órbita requerida para comenzar su funcionamiento. Dichos actuadores presentan una interfaz mecánica compuesta generalmente por un perno que ancla bajo a aplicación de una precarga adecuada. La finalidad del proyecto es el diseño y análisis de un sistema de liberación que se basa en la rotura de

Marcos Rodríguez Millán

TÍTULO DEL TRABAJO FIN DE MASTER

DEPARTAMENTO TUTOR/DIRECTOR

la interfaz mecánica (perno) durante la fase de despliegue, debido a la aplicación axial de una carga adicional a la precarga, proporcionada por un componente mecánico con memoria de forma. El diseño del perno involucra un fusible mecánico para controlar la rotura bajo la aplicación una fuerza extra específica y soportar fuerzas externas que puedan generar una rotura no deseada.

Desarrollo de programa de simulación del Ciclo de refrigeración por absorción de doble etapa. Estudio de aplicaciones con diferentes condiciones de contorno

Ingeniería Térmica y de Fluidos

Néstor García

1.Extinción de llamas en micro-conductos

2.Cálculo numérico de flujo compresible en cavidad usando FreeFrem

ASIGANDO

3.Estudio experimental de combustion en microcanal ASIGNADO

Mario Sánchez

Diseño de una instalación de aire acondicionado para edificios

residenciales en Panamá utilizado calor solar ASIGNADO

María Venegas Berna

Caracterización mediante simulación Euleriana-Euleriana de la transferencia de calor en un lecho fluido bidimensional

Antonio Acosta

Cálculo y diseño de centrales geotérmicas

Domingo Santana

Ahorro de energía en sistemas de climatización (hasta 2 alumnos) ASIGNADO

Mercedes de Vega

"Preparación y caracterización de nuevos materiales conductores iónicos, basados en materiales con estructura tipo granate, para su aplicación en baterías de litio de estado sólido”

Dpto. de Ciencia e Ingeniería de Materiales e

Alejandro Várez y Maria Eugenia

Sotomayor

"Diseño y construcción de un sistema de media de permeabilidad de gas de membranas de intercambio protónico para pilas de combustible”

Alejandro Várez

Efecto de la presencia de partículas submicrométricas de BaTiO3 en el proceso de cristalización de copolímeros EVA

Fco. Javier González Benito y Marta

TÍTULO DEL TRABAJO FIN DE MASTER

DEPARTAMENTO TUTOR/DIRECTOR

Ingeniería Química Redondo

Nuevos Materiales termoplásticos antibacterianos basados en un polímero biodegradable (PLA) relleno de nanopartículas

Dania Olmos y Fco. Javier González

Benito

Estudio Morfológico de materiales nanocompuestos basados en PVDF mediante Microscopía de fuerza atómica.

Javier González Benito y Freddy Ariel

Sanchez

Estudio del Proceso de absorción de agua en materiales nanocompuestos de matriz termoplástica"

Francisco Javier Gonzalez Benito y

Dania Olmos

Nuevas técnicas basadas en fuentes ópticas pulsadas para espectroscopia (Pablo Acedo) Departamento de

Tecnología

Electrónica

Dr. Pablo Acedo

Control de driver de HBLED vía PLC para transmisión de información mediante luminarias (Pablo Zumel)

Pablo Zumel Microconvertidor para panel solar (Pablo Zumel)

Medida de velocidad de pequeños vehículos mediante microcontrolador con sensor de 9 ejes (Pablo Zumel)

Título: Diseño e implementación de un resonador en tecnología

CMOS para aplicaciones biomédicas NUEVO

Descripción: El alumno diseñará e implementará usando tecnología

CMOS nanométrica un resonador para el Front-End analógico de un

equipo de resonancia magnética (MRI). El proyecto de Fin de

Máster se realizará en colaboración con una empresa del sector de la

microelectrónica. Cómo objetivo del proyecto el alumno deberá

estudiar las distintas topologías de resonadores que existen y elegir

la que más se adecua a los requisitos del sistema MRI. Una vez

elegida la topología, se diseñará e implementará un primer prototipo

usando tecnología CMOS de 180nm.

Enrique Prefasi

Tratamientos superficiales de fibra de vidrio para mejorar su adhesión a las matrices epoxi y poliuretano

CIENCIA E ING.DE MATERIALES E ING.

QCA

Miguel Angel Martínez Casanova

1.“Diseño de interfaz SPI-CAN basada en PIC” ASIGNADO 2.“Modulo de comprobación dinámica de límites articulares” ASIGANDO

Dpto. de Ing. Sistemas y

Automática

Santiago Martínez de la Casa

“Implementación de controladores adaptativos sobre sistemas reales” ASIGNADO Descripción: Partiendo de esquemas de control previos, implementar, ajustar y probar sobre un motor eléctrico y un

TÍTULO DEL TRABAJO FIN DE MASTER

DEPARTAMENTO TUTOR/DIRECTOR

sistema neumático controladores adaptativos tipo MRAS. Requisitos: conocimientos de control, Matlab y SimulinlK Contacto: rbarber@ing.uc3m.es

“Implementación de una Interface de Android para la monitorización de un sistema de instrumentación construido con Arduino” Descripción: Partiendo de un sistema de instrumentación previo, realizar una interface en una tableta con Android que permita la monitorización del sistema de medida. Requisitos: Conocimientos en Android Contacto: rbarber@ing.uc3m.es

“Desarrollo de editores de escenarios, vehículos y sensores para un simulador de maniobras cooperativas entre vehículos” Descripción: Partiendo de un simulador previamente desarrollado en el entorno Matlab/Simulink, se implementarán:

un editor de entornos de conducción urbanos y/o interurbanos, que permitan simular la cooperación entre vehículos en distintos escenarios

un editor que permita de manera sencilla generar diferentes modelos 3D de vehículos un editor que permita modelar en la escena 3D la información generada por una serie sensores avanzados para

vehículos (cámaras, Lidars, radars) Requisitos: Conocimientos en Matlab/Simulink, lenguajes VRML (X3D) y editores gráficos 3D Contacto: jorge.villagra@cisc.es, rbarber@ing.uc3m.es

“Desarrollo de algoritmos de planificación de caminos en tiempo real para vehículos autónomos” ASIGNADO Descripción: A partir de un algoritmo previamente desarrollado en Matlab para situaciones genéricas, habrá que adaptarlo a diferentes escenarios (seguimiento de ruta, rotondas, intersecciones, adelantamientos…), primero en simulación, y luego en vehículo real, adaptando el código a C y a las restricciones de la arquitectura SW presente en los vehículos. Requisitos: Conocimientos en Matlab, C y tiempo real Contacto: jorge.villagra@cisc.es, rbarber@ing.uc3m.es

“Desarrollo de algoritmos de navegación en tiempo real para vehículos autónomos” ASIGNADO

Descripción: A partir de un algoritmo previamente desarrollado en Matlab para situaciones genéricas, habrá que

adaptarlo a diferentes escenarios (seguimiento de ruta, rotondas, intersecciones, adelantamientos…), primero en

simulación, y luego en vehículo real, adaptando el código a C y a las restricciones de la arquitectura SW presente en los

vehículos.

Requisitos: Conocimientos en Matlab, C y tiempo real

Contacto: jorge.villagra@cisc.es, rbarber@ing.uc3m.es

Sensorización y control de un brazo robótico de dos grados de libertad. ASIGNADO

Instalación de sensores e integración en Matlab y Simulink que permitan implementar diferentes formas de control

sobre un brazo robotizado de 2GDL.

Requisitos: Conocimientos en Matlab, C y tiempo real

Contacto: rbarber@ing.uc3m.es

"Energización de transformadores en sistemas de potencia" .(Departamento de electricidad)

TÍTULO DEL TRABAJO FIN DE MASTER

DEPARTAMENTO TUTOR/DIRECTOR

Descripción: La conexión a la red de transformadores da lugar a corrientes muy elevadas (conocidas como inrush current). Además de lo anterior, en ciertos casos (redes relativamente débiles y alimentación del transformador a través de cables) se pueden producir, además, sobretensiones temporales. La finalidad del trabajo fin de máster es el modelado de una red mediante SimPowerSystems para la evaluación de dichas sobretensiones" Contacto/Tutor: Juan Carlos Burgos

“Velocimetría por Imágen de Particulas (PIV) aplicado a un lecho fluidizado”

Tutor: Fernando Hernández Jiménez (fhjimene@ing.uc3m.es)

Departamento de Ingeniería térmica y de fluidos:

Descripción: El presente proyecto pretende estudiar las diferentes alternativas de software libre de PIV desarrollado

para MATLAB y posterior adaptación para su aplicación a lechos fluidos. Se estudiará el coste computacional de los

distintos códigos, y se adaptará para su aplicación en lechos fluidos modificando el código para poder crear máscaras,

analizar un gran número de imágenes así como poder calcular los promedios temporales de velocidad.

Requisitos: Gran destreza y experiencia con el software MATLAB, nivel de programación alto.

Actualizado a 12/05/2014

TRABAJO FIN DE MÁSTER EN EMPRESA:

Para la realización de los TFM en empresa:

-puede existir una oferta previa concreta de alguna empresa. En ese caso, el SOPP tendrá la información correspondiente.

-si el alumno, a título individual/personal, tiene un contacto con una empresa, tiene que confirmar con el SOPP que existe un convenio de colaboración entre la empresa y la Universidad (si no lo hubiera, habría que establecerlo).

En cualquiera de los dos casos, el alumno será el encargado de presentar el tema y el nombre y el compromiso de la dirección del trabajo por parte de un tutor en la empresa a la Dirección académica del Máster, quien tendrá que dar el visto bueno académico y asignar el correspondiente tutor en la Universidad.

El SOPP tramitará los convenios con las empresas, así como los anexos específicos para el TFM. Para ello, el alumno deberá comunicar al SOPP el título del TFM y el nombre del tutor responsable por parte del Máster”

Información SOPP

Los alumnos en condición de matricular el TFM, deberán ponerse en contacto con los profesores que aparecen asociados a cada TFM, quienes, en caso necesario, realizarán un proceso de selección. Una vez adjudicados los proyectos, los alumnos podrán realizar la matrícula del TFM. LA LECTURA DE LOS TFM MATRICULADOS EN EL CURSO 14/15 SE REALIZARA ANTES DEL 30 DE

SEPTIEMBRE (fechas en calendario académico)

TRABAJO FIN DE MÁSTER EN EMPRESA EVERIS Everis: Universidades 2.0 Se ruega a los candidatos que se pongan en contacto con

Domingo Santana para más información dsantana@ing.uc3m.es Borrador de Propuesta para coliderar la ejecución de Proyectos Fin de Carrera: UC3M

Madrid, Octubre 2012

Resumen

Dossier Proyectos Fin de Carrera

Industry, Utilities&Energy

Registro de modificaciones

Versión Descripción [o descripción de Autor Fecha Aprobado Fecha cambios] creación por aprobación

1.0 LRT 29/12/11

1.1 Revisión Utilities MAV 15/11/12

Control de Distribución

Nombre Área

everis / 15/10/2012 página 2 de 15

indice

Everis: Universidades 2.0 1

Introducción 4

Descripción de Ambitos de Investigación para Proyectos Fin de Carrera 6 everis / 15/10/2012 página 3 de 15

Introducción Con objeto de participar más activamente en la relación con UC3M, everis se plantea coliderar una serie

de Proyectos Fin de Carrera, donde se desarrollen problemas reales de negocio con los que everis se

encuentra en el ejercicio de nuestra labor de consultoría con nuestros clientes. Se han fijado dos áreas de trabajo:

Industry: se relacionan con nuestra experiencia en la elaboración de proyectos para diferentes

empresas del ámbito industrial y la problemática más cercana a los procesos de fabricación y

organización de la producción.

En este ámbito, se han seleccionado 3 áreas de desarrollo de Proyectos Fin de Carrera,

asociados a la disciplina de Supply Chain, que hemos denominado:

- Sales and Operation Planning

- Demand Planning

- Detailed Scheduling

Energy&Utilities: se relacionan con los proyectos actualmente en ejecución para grandes

compañías del sector energético, tanto nacionales como internacionales (REPSOL, Endesa, Gas

Natural Fenosa, CEPSA, E.ON…)

En este ámbito, se han identificado dos líneas de trabajo para el desarrollo de Proyectos Fin de

Carrera:

- Oil&Gas

- Power

everis / 15/10/2012 página 4 de 15

Perfil El perfil de los alumnos para la elaboración de los Proyectos final de carrera es el siguiente:

Estudiante de últimos cursos de Grado en Ingeniería Industrial (cualquier especialidad) o del

Master en Ingeniería Industrial.

Disponibilidad de 3-4 horas diarias de dedicación (el horario será flexible según las necesidades

del alumno).

Voluntad por acabar el proyecto en 4-6 meses.

Nivel alto de ingles (parte de la documentación de trabajo estará en este idioma).

Nivel medio-alto de programación en cualquier lenguaje – C, C++, .NET, Java, Fortran, Matlab… –

(para poder programar y testear los algoritmos diseñados)

Buen expediente académico.

Gusto e interés por las nuevas tecnologías y por el ámbito de trabajo seleccionado.

No son necesarios conocimientos previos sobre el proyecto elegido, aunque sí

recomendables. Capacidad de trabajo en equipo.

Capacidad de esfuerzo y motivación. everis / 15/10/2012 página 5 de 15

Descripción de ámbitos de investigación para Proyectos Fin de Carrera A continuación describimos brevemente cada uno de estos ámbitos, y se proponen algunos posibles

proyectos final de carrera (ya sea grado o master) relacionados con cada área. Supply chain management Se denomina cadena de suministros al conjunto de tareas y trabajos necesarios para asegurar la

disponibilidad de las materias primas necesarias que alimenten mi proceso productivo, el diseño y

organización de dicho proceso productivo y la programación de la producción en base a la estimación de

la demanda. La adecuada gestión de la cadena de suministros es un problema complejo, cuyo éxito en la resolución

supone una importante ventaja competitiva en el actual panorama empresarial. Ante esta situación, la

mayoría de las compañías opta por la utilización de un software comercial que de soporte a todo el

proceso. El líder del mercado en este ámbito es SAP.

Proyecto 1: Sales & Operation Planning El objetivo principal del proceso de Sales&Operation Planning -S&OP-es el de alinear lo más

perfectamente la oferta y la demanda cumpliendo los objetivos corporativos establecidos. El principal

desafío de este proceso consiste en ser capaces de reflejar en el proceso de planificación las

incertidumbres existentes en las principales variables del mismo: demanda, oferta y capacidad. Los 2

parámetros de negocio que balancean las mencionadas incertidumbres son: el nivel de servicio y el nivel

de inventario. La demanda, oferta y capacidad son determinísticos por naturaleza. Los problemas determinísticos con

discretos y pueden ser representados por modelos matemáticos, que permiten técnicas de

programación lineales y no lineales para obtener su optimización. La incertidumbre de la Supply Chain

se resuelve usando los niveles de inventario como colchón para balancear las diferencias. El sobre

inventario utilizado para ajustar oferta y demanda, implica un sobre coste para la organización. En la

actualidad la existencia de modelos matemáticos estocásticos permiten determinar los niveles de stocks

óptimos. El objetivo fundamental de esta iniciativa es analizar las diferentes variables que afectan a la

incertidumbre de la Supply Chain, y las diferencias en la optimización de stocks que se consiguen con

modelo deterministas en comparación con modelos estocásticos. Para poder realizar un ejemplo práctico que permita comprobar empíricamente la bondad de los

diferentes modelos matemáticos a la hora de optimizar los niveles de stock, se van a utilizar las

diferentes herramientas que SAP ofrece a sus clientes para soportar el proceso de Sales&Operation

Planning. Las soluciones mencionadas forman parte de una suite de productos de SAP denominados

SCM – Supply Chain Management. Dentro de esta suite, se va a usar la herramienta de APO -Advanced

Planner&Optimizer-, que ofrece 2 módulos fundamentales, el Demand Planning para planificar la

demanda, y el Supply Network Planning que permite representar la oferta y la capacidad. Sobre estas

soluciones se probará con ejemplos reales las diferencias de planificación usando modelos matemáticos

deterministas vs estocásticos.

everis / 15/10/2012 página 6 de 15

A partir de los resultados encontrados al comparar la bondad de modelos deterministas vs estocásticos

en la determinación de los niveles de óptimos de stock, se deben estimar los esfuerzos de crear y

mantener dichos modelos y qué diferencia de niveles de stock generan para poder establecer los

análisis coste-beneficio de ambas alternativas y conocer en qué condiciones es mejor usar cada uno de

ellos.

Proyecto 2: Demand Planning La planificación de la demanda tiene como objetivo optimizar el equilibrio entre la oferta y la demanda

en su negocio. Los principales objetivos que se persiguen son:

Mejorar la calidad y exactitud del plan de la demanda permitiendo anticipar de forma eficiente de los recursos propios/externos necesarios para poder cubrir esta demanda..

Elaborar pronósticos de ventas o consumos partiendo de datos históricos y teniendo en cuenta factores directos o indirectos que afectan a la demanda como promociones, ciclos de vida de productos o incluso posibles canibalizaciones.

Explotar la información desde varias dimensiones para realizar planificaciones multi-nivel (demandas consolidadas; regiones, departamentos, productos, fábricas…)

Mejorar la coordinación y visibilidad en la cadena de suministro (pull-push).

Retroalimentar el proceso de planificación para mejorar el diseño del

mismo.

Facilitar la detección problemas para corregir ineficiencias que afectan a la cadena de suministro mediante definición de alertas.

El principal desafío de este proyecto, se basa en plantear un modelo que considere todas estas variables

para un determinado surtido de productos y en una organización con una cadena de suministro

compleja (centros de distribución, almacenes…)

Existe un importante abanico de técnicas que nos permiten realizar una proyección de la demanda.

Dentro de estas técnicas podemos diferenciar entre:

Cualitativas: las técnicas cualitativas se basan en la opinión de expertos, encuestas de mercado, y

analogías históricas. Estas son particularmente útiles para prever demandas de nuevos productos,

analizando nuevos mercados y prediciendo el impacto de los cambios sociales y tecnológicos.

Forman parte de este conjunto de técnicas los estudios de mercado, grupos enfocados, estudios

delphi, ...

Cuantitativas: estas técnicas se basan fuertemente en modelos matemáticos e históricos de datos.

Los modelos cuantitativos asumen generalmente que el pasado es una guía para el futuro. Dentro

de las cuantitativas podemos diferenciar entre:

- Extrínsecas: a menudo son llamados técnicas causales, porque ligan la previsión a algún indicador

externo

- Intrínsecas: están basados en patrones de demanda pasada para el artículo, tal como la media

de las ventas pasadas.

La selección de la técnica a emplear debe estar condicionada por dos aspectos fundamentales:

Ciclo de vida de producto: Crecimiento, madurez y declive.

Horizonte de planificación: Estratégica, táctica y operativa. everis / 15/10/2012 página 7 de 15

Dentro del alcance de este proyecto, será necesario analizar y valorar cada uno de las diferentes

técnicas así como la influencia que tienen sobre ellas el ciclo de vida de producto, así como el nivel de

planificación. SAP dispone de una serie de herramientas que permiten abordar un análisis de la demanda para

cualquier industria o sector. Para permite establecer escenarios donde se analizan y/o combinan las

técnicas cualitativas y cuantitativas (extrínsecas e intrínsecas), si bien dado el carácter académico de

este estudio se profundizará en las cuantitativas, pudiendo si es necesario incorporar componentes

cualitativos al estudio. Los modelos estadísticos disponibles para el cálculo de la demanda y objeto de análisis de este proyecto

se dividen en:

Modelos univariantes: Planificación manual, Media móvil, Regresión lineal simple, Regresión

lineal estacional, Holt Winters, Método Croston, Alineamiento exponencial

Análisis causales

Regresión lineal múltiple.

Modelos compuestos.

Para poder determinar el método que mejor se ajusta para cada uno de los diferentes materiales que

componen el surtido de productos se emplearan los errores de previsión. Dentro de estos errores se

analizarán los siguientes;

• MAD - Mean Absolute Deviation

• ET – Total forecast Error

• MAPE – Mean Absolute Percentage error

• MSE - Mean Square error

• RMSE – Root of the Mean Square error

• MPE – Mean percentage Error Será necesario especificar en cada uno de los casos el error de previsión que determinará el método

estadístico a emplear. El entregable final del proyecto se basará en un escenario que debe contemplar lo siguiente:

• Modelo de datos: Análisis de los niveles/dimensiones sobre los que aplicar las técnicas de proyección

de la demanda (cliente, región, centro de distribución)

• Ratios necesarios para poder realizar el cálculo de la demanda (históricos, roturas de stocks,

promociones...)

• Selección de técnicas de proyección.

• Análisis de impacto de factores directos e indirectos sobre la demanda (promociones, ciclos de vida

de productos, canibalizaciones…). • Flujograma del modelo de consenso y definición del proceso de planificación (interlocutores que

intervienen, etapas del proceso…)

everis / 15/10/2012 página 8 de 15

Proyecto 3: DETAILED SCHEDULING

En las empresas con procesos de producción existe la necesidad de secuenciar los planes de

producción teniendo en cuenta las capacidades de máquina, pools de trabajo, disponibilidad de

componentes, turnos, menores tiempos y costes, con objeto de obtener el plan de producción

Optimo.

Los planes de producción normalmente se realizan basándose en un MRP a partir de la demanda

existente para los productos finales de la planta. La utilización de este modelo tiene como

problemática fundamental el considerar la capacidad infinita por lo que es necesario realizar un

proceso de CRP en base a las restricciones tanto de capacidad como componentes y que por tanto

pueda ajustarse a la realidad de la fábrica aunque su complejidad aumenta en relación a los

tradicionales métodos MRP. Los puntos más importantes a considerar para la óptima secuenciación

de órdenes serían la mejor asignación de los recursos productivos, Identificación y resolución de

problemas/cuellos de botella, relaciones de pegging entre los distintos niveles, simulaciones y

what-if .

SAP ofrece la posibilidad con el módulo de PP/DS de secuenciar los planes de producción en para

encontrar la mejor solución con el “Optimizador” en base a:

o Definición de matriz de variables con sus respectivas ponderaciones en base a tiempo total de

producción, tiempos de preparación, costes de preparación, retrasos, costes de retrasos, costes

de producción. Y por otra parte definiendo en que medida deberían afectar aspectos

relacionados con los órdenes y recursos como periodos de validez, relaciones entre órdenes,

prioridades, tiempos de espera, capacidad, niveles de restricción, tipos de reprogramación,

división de órdenes, etc.

Los resultados obtenidos darían como beneficio una mejora en

la: o Mejora utilización recursos

o Mejora en el de flujos

materiales o Reducción de

inventarios

o Reducción de costes

o Mejora en los tiempos de entrega everis / 15/10/2012 página 9 de 15

Enegy & Utilities Everis realiza proyectos de diferentes naturalezas para grandes compañías nacionales y multinacionales.

Dentro de su línea de negocio de Energy & Utilities se incluyen todas aquellas compañías relacionadas

con el sector energético (gas natural, petróleo, electricidad…) y con utilities (agua…). A continuación se proponen posibles proyectos final de carrera (grado o master) en relación con

dichas áreas: Oil & Gas Dentro del ámbito de los combustibles fósiles, Everis participa en proyectos que abarcan toda la cadena

de valor: Los proyectos que se proponen implican a varios de estos procesos.

Proyecto 1 – Gestión de aprovisionamientos: El objetivo de este proyecto es el análisis, la planificación y programación de la utilización de los

recursos de aprovisionamiento de energía para una compañía comercializadora de productos de crudo o

gas. Entre las tareas principales:

Se realizará el estudio de los diferentes mecanismos para el aprovisionamiento de gas natural

(GN y GNL) de España.

Se analizarán las capacidades disponibles para cada compañía comercializadora.

Se realizará la optimización de la gestión de las existencias en tanque, para cada planta de

regasificación y en conjunto.

Se desarrollará el algoritmo de resolución de incidencias, que propondrá los desvíos,

intercambios, etc. necesarios basados en el criterio de menor impacto económico, asumiendo

un perfil de demanda determinado. El entregable final contendrá:

una descripción de los mecanismos de aprovisionamiento de gas y

petróleo. un resumen de la regulación en España para esta actividad.

un análisis de las decisiones tomadas para el diseño del algoritmo.

un análisis de los resultados obtenidos frente a los resultados de una compañía

modelo. un análisis de coste-beneficio del nuevo modelo respecto al de la compañía

modelo.

everis / 15/10/2012 página 10 de 15

Proyecto 2 – Balancing: El objetivo de este proyecto es la elaboración del balance físico de gas para una compañía/país. Entre las tareas principales:

Se realizará la modelización de la oferta y la demanda utilizando modelos determinísticos y

estocásticos.

Se determinarán los niveles críticos y de alarma que sería necesario monitorizar.

Se realizará un análisis de sensibilidad de las variables principales sobre la demanda.

Se analizará el impacto sobre el balance de dichas variables y se propondrán modelos de

cobertura para aliviar dicho efecto.

Se valorará el efecto sobre el balance de las restricciones económicas y regulatorias. El entregable final contendrá:

La definición de oferta y demanda.

La fundamentación teórica del modelo matemático empleado.

El modelado de la oferta y la demanda.

El análisis de las variables principales y su sensibilidad.

La descripción y análisis del modelo de cobertura propuesto.

El análisis del efecto de las restricciones impuestas sobre el balance.

Proyecto 3 – Gestión de carteras: El objetivo de este proyecto consiste en realizar un estudio de la cartera de aprovisionamientos y

clientes para una compañía ficticia, modelar las cláusulas más comunes de dichos contratos y analizar

las flexibilidades que aportan a la gestión de carteras. Entre las tareas a realizar:

Se analizará la estructura de la cartera.

Se realizará un modelo que determine el comportamiento de las estructura de costes de

aprovisionamiento y comercialización.

Se analizará cual es el mix óptimo de aprovisionamientos teniendo en cuenta los costes, así

como posibles cláusulas: destino, profit sharing, Take or Pays…

Se definirá un algoritmo de asignación de gases que optimice los costes y maximice el margen.

El entregable final contendrá:

Un estudio de campo sobre los contratos y cláusulas más comunes en el mercado energético.

La composición de una cartera de contratos similar a una compañía real.

La modelización y justificación de la misma de las cláusulas de los contratos.

La modelización de la estructura de costes asociada a dicha cartera.

La justificación del algoritmo que realiza el reparto óptimo de los aprovisionamientos a la

demanda.

everis / 15/10/2012 página 11 de 15

Power Dentro del ámbito de la generación eléctrica, Everis desarrolla proyectos en los tres niveles de gestión:

Gestión y

estrategia

Monitorización y

control

Operación y

mantenimiento

Gestión y estrategia

El nivel de gestión y estrategia consiste en evaluar las condiciones que

resultan más interesantes para la operación de la planta, la decisión de la

energía a ofertar, las horas a generar y la estrategia a seguir. El nivel de monitorización y control consiste en gestionar la planta como

un todo, y a partir de las mediciones y señales obtenidas de los diferentes

equipos, tomar las decisiones de operación de la planta y operarla

mediante sistemas de control. El nivel de operación y mantenimiento consiste en gestionar todos los

equipos, componentes y sistemas que conforman una central y velar por

su buen funcionamiento. Para ello es necesaria la correcta operación de la

misma y la realización de los mantenimientos necesarios.

Proyecto 1 – Pricing:

El objetivo del proyecto es entender la estructura de costes de la electricidad en el mercado español y

genere el plan óptimo de ofertas al pool en función de la estrategia de la compañía. Entre las tareas a realizar:

Se realizará un estudio de los mecanismos de fijación del precio horario del pool.

Se generará un motor que simule el proceso de casación.

Se analizarán las ofertas enviadas por todos los agentes. Se identificarán patrones.

Se diseñará un algoritmo que trata de simular las ofertas del resto de compañías y calcule el

precio a ofertar para alcanzar los objetivos propuestos. El entregable final contendrá:

La descripción de la regulación que determina el proceso de fijación del precio del pool horario

en España.

Un estudio de campo sobre las estrategias de las diferentes compañías a partir de sus ofertas.

La fundamentación de la composición del precio a ofertar.

Las modificaciones sobre dicho precio para lograr los objetivos propuestos.

everis / 15/10/2012 página 12 de 15

Proyecto 2 – Balancing: El objetivo de este proyecto es entender la complejidad del ajuste de la oferta a la demanda en el sector

eléctrico, debido a la ausencia de stock. Se obtendrá el punto de vista del operador del sistema

eléctrico. Entre las tareas a realizar:

Se realizará un estudio de la estructura de generación del mercado eléctrico español.

Se analizarán los factores que influyen en la demanda.

Se realizará un análisis de sensibilidad sobre la misma.

Se realizará el balance horario/mensual del sistema español (sin restricciones técnicas ni

regulación compensatoria) y se diseñará el algoritmo que optimice el mismo. La demanda y la

oferta del resto de compañías se considerará una entrada.

Se realizará un análisis del impacto de los costes o el cambio de regulación en el plan óptimo. El entregable final contendrá:

Descomposición de las variables que determinan la oferta y la demanda

eléctrica. Resumen de la regulación para el balanceo eléctrico.

Justificación del algoritmo de optimización

realizado. Análisis económico de los costes para el

sistema. Análisis del impacto de los cambios

regulatorios.

Proyecto 3 – Flow Modelling and Schedule: El objetivo de este proyecto es entender y optimizar los procedimientos de control de cuencas

hidráulicas. Entre las tareas a realizar:

Se realizará un estudio de los procedimientos de control de cuencas hidráulicas.

Se realizará el modelado (Matlab) y optimización del modelo de aforos de cuencas hidráulicas.

Se realizará un análisis de los procedimientos de planificación energética en generación

hidráulica.

Se realizará una optimización con criterios económicos de dichos modelos.

Se propondrá la realización de un Business Case con el coste de oportunidad del nuevo modelo

frente al actual. El entregable final contendrá:

La fundamentación de la gestión de cuencas hidráulicas.

El estudio de la modelización de los aforos.

Un estudio de campo sobre la planificación energética para generación

hidráulica. La justificación del modelo elegido y su optimización según criterios

económicos. El Business Case con el coste de oportunidad.

everis / 15/10/2012 página 13 de 15

Monitorización y control

Proyecto 1 – Remote CCGT management: El objetivo del proyecto consistirá en diseñar algoritmos de control y un sistema de alertas para un ciclo combinado. Entre las tareas a realizar:

Se realizará un estudio de los sistemas de información actuales de monitorización y control

(Máximo, SCADA…).

Se realizará un estudio de las señales mínimas que es necesario monitorizar y de los sistemas mecánicos sobre los que es necesaria capacidad de

mando (in-situ y a distancia).

Se diseñarán algoritmos de control y para la generación de alertas, para tratar de automatizar al máximo la operación de la planta.

Se diseñarán algoritmos de control que tengan en cuenta los objetivos de potencia definidos por REE y la situación técnica de la planta. El entregable final contendrá:

Un resumen de la regulación que aplica a la operación de ciclos combinados.

Un estudio de campo de los sistemas de información comerciales.

El análisis y justificación de las variables a monitorizar y sobre las cuales es necesario tener control y/o telecontrol.

La justificación del algoritmo que cubre los requerimientos de potencia y seguridad.

Proyecto 2 – Mobility for Power Generation Office: El objetivo de este proyecto es diseñar una aplicación móvil para los equipos de trabajo de Despacho Eléctrico (responsables de la operación de las centrales

eléctricas). Entre las tareas a realizar:

Se realizará un análisis de los procesos de negocio del despacho de generación eléctrica.

Se realizará un estudio de los sistemas de información críticos para dicho área.

Se realizará el diseño de una aplicación móvil (IOs, Android) que permita monitorizar las variables críticas de los procesos, consultar informes y

eventos.

Se propondrá la elaboración de un Business Case con el coste de oportunidad de dicha aplicación frente al funcionamiento actual. El entregable final contendrá:

La fundamentación de los procesos de negocio y su importancia.

Un estudio de campo de los sistemas de información típicos en una compañía. El diseño funcional de la aplicación móvil.

El Business Case de implantación de la solución diseñada.

everis / 15/10/2012 página 14 de 15

Operación y mantenimiento

Proyecto 1 – Predictable maintenance: El objetivo de este proyecto es realizar el análisis coste-beneficio de la implantación de un sistema adecuado de mantenimiento predictivo. Entre las tareas a realizar:

Se realizará un estudio de los diferentes tipos de mantenimiento asociado a los equipos de una central de producción eléctrica.

Se realizará un análisis de las variables medibles que pueden arrojar información sobre el momento óptimo para la realización de los

mantenimientos.

Se realizará el diseño del algoritmo que permita identificar las variables fuera de control que determinan el momento de mantenimiento.

Se realizará un estudio económico de la ventaja del mantenimiento predictivo frente al mantenimiento programado indicado por el fabricante. El entregable final contendrá:

Un estudio de campo sobre los tipos de mantenimiento para los principales equipos de las centrales.

La justificación y el análisis de las variables principales que pueden determinar el momento de mantenimiento.

La justificación del algoritmo de detección de variables fuera de rango.

El análisis de rentabilidad y coste-beneficio de sustituir el programa de mantenimiento del fabricante por un mantenimiento predictivo.