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GUILLERMO DEL CASTILLO CAMUS PROFESOR GUÍA: RODRIGO PASCUAL JIMÉNEZ MIEMBROS DE LA COMISIÓN: RODRIGO PALMA BEHNKE DARKO LOUIT NEVISTIC MAYO 2009 GESTIÓN DE REPUESTOS EN CENTRALES EÓLICAS

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GUILLERMO DEL CASTILLO CAMUS

PROFESOR GUÍA:

RODRIGO PASCUAL JIMÉNEZ

MIEMBROS DE LA COMISIÓN:

RODRIGO PALMA BEHNKE

DARKO LOUIT NEVISTIC

MAYO 2009

GESTIÓN DE REPUESTOS EN CENTRALES EÓLICAS

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MOTIVACIÓN SILDENAFILO (C22H30N604S)

Desarrollado por Pfizer durante los años 90 Tratamiento para la hipertensión y la angila pectoral. El tratamiento probó ser efectivo y hasta el día de hoy es recetado

para casos de hipertensión. Sin embargo,

Durante los ensayos clínicos, se encontraron efectos colateralesLos cuales permiten tratar otras

enfermedades comoLa disfunción eréctil.

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MOTIVACIÓN

INNOVAR

Soluciones creativas

Problemas antiguos

Problemas nuevos

Nuevas soluciones

Antiguassoluciones

PENSAR RECICLARCREAR

PARA PARA PARA PARA

ES

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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OBJETIVOS

General Determinar una estrategia de repuestos óptima para centrales eólicas

a lo largo del país, mediante pools y políticas multi-escalón.

Específ icos Determinar niveles de stock que optimicen parámetros del negocio. Analizar los sistemas de pools de repuestos y talleres centrales

conjuntos. Proponer una política nacional de manejo de repuestos para un

elemento crítico.

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ALCANCES

PRIORIZAREquipos críticos para el desarrollo de una gestión de repuestos

MODIFICARModelos multi-escalón que fijen stocks mediante la minimización de los costos globales.

ESTUDIARCaso nacional, para determinar el impacto de la estrategia multi-escalón.

PROPONERUna política a nivel nacional para la gestión de repuestos en centrales eólicas que posean el modelo Vestas V90-2MW Vestas V90-2MW

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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METODOLOGÍA

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

ENERGÍA EÓLICA

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ANTECEDENTES Crecimiento sostenido de la capacidad eólica

instalada

[1] Global Wind Energy Council, Global Wind Energy Outlook 2008, Greenpeace, 2008.

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ANTECEDENTES¿Por qué existe esta demanda?

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ANTECEDENTES Situación internacional

[2] Global Wind Energy Council, Global Wind Energy Outlook 2008, Greenpeace, 2008.

• Inversión 2007: US$50.200 millones

• Europa lidera la energía eólica en el mundo

• Mercado altamente concentrado• 4 Empresas poseen el 75%• Vestas es líder:34% de participación al 2006.

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ANTECEDENTES

CAJA MULTIPLICADORA

• Aumenta la velocidad de girorpm<100 1500/1800

• 2 Tipos Eje paralelo y planetaria

• Alto costo€ 30.000

• Causante de la mayor parte de las indisponibilidades del equipo

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ANTECEDENTESMantenimiento Representa 10-15% de los costos 20-25% al envejecer Contratos all-in-service de 2-5 años

¿Por qué no más? Incertidumbre Repuestos generalmente cobrados de forma adicional

[3] Rademakers, L. W., Verbruggen, T., Maintenance Manager to Control Operation and Maintenance of Offshore Wind Farms , International Journal of Environment and Sustainable Development, 1(4), 370-378, 2002.[4] Rademakers, L.W.M.M., DOWEC Project correo electrónico personal enviado a G. Del Castillo (09 Octubre 2008).

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ANTECEDENTESProblemas en la Cadena de Suministro

Existen pocos proveedores.

Importancia de integración vertical y acuerdos de largo plazo.

Problemas para elementos clave. Componentes de alta tecnología y personalización.

[5] Efiong, A., Crispin, A., Wind turbine manufacturers; here comes pricing power, Renewable Energy Industry Overview, Report No. 10641944, Merrill Lynch, 2007.[6] Aubrey, C., Supply Chain: The race to meet demand, Wind Directions, (Jan/Feb: 27-34), 2007.

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ANTECEDENTESProblemas en la Cadena de Suministro

Caja Multiplicadora Construidos por otras empresas (outsourcing) Mercado liderado por Hansen y Winergy (70%)

A su vez generan demandas por rodamientos de gran tamaño Demandados en toda la industria pesada SKF & FAG Demanda eólica insignificante Listas de espera: 16-18 meses (sin contrato)

[6] Aubrey, C., Supply Chain: The race to meet demand, Wind Directions, (Jan/Feb: 27-34), 2007.[7] Blanco, M.I., The economics of wind energy, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13 (6-7), 1372-1382, 2009.

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ANTECEDENTES Situación Nacional

Importante potencial eólico Incentivos legales

Kyoto, Leyes Cortas (I&II) y Ley 20.257 (5% de la generación)

[7] Comisión Nacional de Energía, Conferencia Mundial de Cambio Climático y Energías Renovables,Gobierno de Chile, 2008.

Alto Baguales (2001)• XI Región• 3 Vestas 660 [kW] 1,98 [MW]• Sin contrato de mantenimiento

Canela (2007)• IV Región• 11Vestas V82 18,15 [MW]• Contrato Vestas

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ANTECEDENTES Situación Nacional: Proyectos

18 Proyectos han presentado su DIA a la CONAMA Estos proyectos prometen:

Inversión US$ 2.848 millones 725 Aerogeneradores 1,4 [GW] de Potencia Instalada

[8] Servicio de Estudios de Impacto Ambiental, http://www.e-seia.cl/, Gobierno de Chile, Accesado en Mayo 2008.

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

GESTIÓN DE ACTIVOS FÍSICOS

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ANTECEDENTES Costo Global

Costos Directos Mano de obra

Costos de Almacenamiento Capital detenido, bodegaje

Costos de Sobreinversión Redundancias, bypass

Costos de Falla Pérdidas de explotación

[9] AFNOR, Recueil des normes française X 06, X 50, X 60, AFNOR, 1994.[10] Jourden, P., Pratique de la Maintenance Industrielle, Dunod Ed., 1998.

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ANTECEDENTES

Diagrama de Dispersión de Tiempo

La priorización puede ser según uno o varios indicadores (kpi)

• Permite priorizar según 3 kpi• Técnica gráfica de fácil uso• Visión de mantenimiento

Diagrama de Dispersión de Costos

• Extensión del TSD• Permite priorizar según 4 kpi• Visión de gestión de activos• Equipos críticos para distintos agentes:

• Contratista• Gerente• Mantenedor, etc.

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ANTECEDENTES Gestión de Repuestos

Repuestos Reparables Alto costo Baja demanda

LRU compuesto de SRUs

Escalones: Taller Local Taller Central Decisión depende de la complejidad de la falla

y los recursos disponibles en cada taller.

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ANTECEDENTES Gestión de Repuestos: METRIC

Desarrollado por Sherbrooke en 1968 Usado en FF.AA., aerolíneas y recientemente minería

Demanda es un proceso de Poisson. Considera sólo LRUs Minimización del No de demandas insatisfechas (backorders)

Maximización de la disponibilidad del sistema

[11] Sherbrooke, C., METRIC: A Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control, Operations Research,16, 122-141, 1968.

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ANTECEDENTES Gestión de Repuestos: METRIC

BASE1. Falla

2. ¿Repuestos?

1. ¿Complejidad?

Taller Local Sí Se instala

Taller Central

Backorder

No Backorder

(a) Reparación en Taller Local

(b) Reparación en Taller Central

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ANTECEDENTES Gestión de Repuestos: VARI-METRIC

Considera Varianzas Mayor precisión que METRIC Demandas pueden ser Poisson, Binomial o Binomial Negativa Considera LRUs y sus sub-componentes (SRUs)

Una falla se debe a sólo un SRU

Maximiza la disponibilidad del sistema

Mismo proceso de falla-reparación que METRIC

[12] Sherbrooke, C., VARI-METRIC: Improved Approximations for Multi-Indenture, Multi-Echelon Availability Models, Operations Research, 34(2), 311-319, 1986.

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ANTECEDENTES Gestión de Repuestos: Canibal ismo

Acto de consolidación de componentes fallados en el menor número de sistemas a través de remoción y reemplazo.

[13] Sherbrooke, C., Optimal Inventory Modeling of Systems: Multi-Echelon Techniques, 2nd Edition, Kluwer Academic Publishers, U.S.A., 2004.

• Se desarrolla sólo en las bases.• No existe castigo/deterioro por canibalizar.• Sherbrooke lo define para una base.

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

ESTADODEL ARTE

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ANTECEDENTES Estado del Arte

Las principales publicaciones apuntan a: Destacar la influencia de la gestión de repuestos sobre la

disponibilidad. Tratar de estimar el costo de ciclo de vida. (incertidumbre) El 80% de los problemas de rentabilidad guardan relación con

fallas de componentes. (problemas de suministro) Escaso acceso a la información.

Pocas publicaciones plantean el mantenimiento en un estudio de caso.

[14] Durstewitz, M., Hoppe-Kilpper, M., Schmid, J., Stump, N., Windheim, R., Practical Experience with 3 [GW] wind power installed in Germany, ISET, Universit¨at Kassel, Alemania, 1998.[15] Andrawus, J., Maintenance Optimisation for Wind Turbines, PhD. Thesis, The Robert Gordon University Aberdeen, 2008.[16] Rademakers, L.W.M.M., Braam, H., O&M aspects of the 500MW offshore windfarm at NL7, DOWEC Project, 2003.

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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IMPLEMENTACIÓNModificación de modelos

Max Disponibilidad Min Costos Usando Excel y VBA:

METRIC VARI-METRIC VARI-METRIC con canibalismo

Funciones de optimización Algoritmo de análisis marginal propuesto por Sherbrooke en

[13]

[13] Sherbrooke, C., Optimal Inventory Modeling of Systems: Multi-Echelon Techniques, 2nd Edition, Kluwer Academic Publishers, U.S.A., 2004.

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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ESTUDIO DE CASO (Ejemplo) Tres Centrales

200, 100 y 50 aerogeneradores de 2 [MW] Componente crítico: Caja Multiplicadora

•Demanda a bodega: 0,0395 [1/año]•Tiempo de reparación local: 2 [días]•Tiempo de reparación central: 4 [días]•Probabilidad de reparación local: 50%•Tiempo de viaje a taller central: 8 [horas]

Ocuparemos METRIC

•Tasa de descuento: 8%•Precio repuesto: 30 [k€]•Precio eléctrico:55[€/MWh]•Factor de planta: 33%

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ESTUDIO DE CASO (Ejemplo) Estrategias

Sin repuestos 38,5 [k€ /año] Max Disponibilidad 12,4 [k€ /año] Min Costos 10,1 [k€ /año]

1 Repuesto en cada base1 Repuestos en depot0 Repuesto en cada base0 Repuestos en depot1 Repuesto en cada base0 Repuestos en depot

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ESTUDIO DE CASO (Ejemplo) Sensibi l idad

Sensibilidad ante:•Precio eléctrico•Demanda

Solución estable ante aumentos

de +50%

Si -40%, la solución es sólo

un 10% más cara

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CONTENIDOS

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

ANTECEDENTES

IMPLEMENTACIÓN

ESTUDIO DE CASO

FUTURO

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FUTURO Pasos a seguir

Crear y programar una función de análisis de sensibilidad Disminuir tiempos de cálculo (muchas variables)

Fijar algunos valores Precio eléctrico chileno Tasa de falla, etc.

Estudio de caso nacional

Discutir resultados y elaborar conclusiones