Guillermo Del Castillo C.
Universidad de Chile
VI Encuentro en Gestión de Activos Físicos Centro Internacional de Ciencia
Campus San Joaquín, 9 de julio de 2009 y Tecnología para la Minería
Pontificia Universidad Católica
de Chile

“El Origen de las Especies”
C. Darwin (1859)
◦ Mecanismo evolutivo  Selección natural
◦ Pero, si animales luchan por sobrevivir:
¿Por qué se ayudan?
◦ Visión genética
◦ Para subsistir, les conviene:
Cooperar
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 Energía Eólica en Chile
 Aerogeneradores
 Un Futuro Incierto
o Modelos
o Escenarios
o Análisis
 Conclusiones
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 Sigue la tendencia mundial
Proyectos según la 1.400[M
21 [MW] CONAMA
W]
Hoy 2012
[1] Servicio de Estudios de Impacto Ambiental, http://www.e-seia.cl/, Gobierno de Chile, Accesado en Mayo 2008.
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 Sigue la tendencia mundial
◦ Hoy
 Potencia instalada: 21 [MW]
◦ 2011/12
 Potencia instalada: 1.400 [MW]
[*] Global Wind Energy Council, Global Wind Energy Outlook 2008, Greenpeace, 2009.
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 404 Aerogeneradores
◦ 808 [MW]
◦ Mismo modelo: Vestas V90-2MW
 i.e., usarán los mismos repuestos

[2] Ribrant, J., Reliability Performance and Maintenance - A Survey of Failures in Wind Power Systems, Master Thesis, KTH School of
Electrical Engineering, 2006.

CAJA
MULTIPLICADORA
• Aumenta la velocidad de giro
RPM<100 1500/1800
•Alto costo
€ 30.000
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 Problemas en la Cadena de Suministro
[*] Aubrey, C., Supply Chain: The race to meet demand, Wind Directions, (Jan/Feb: 27-34), 2007.
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 Problemas en la Cadena de Suministro
◦ TFS es dinero perdido
 Turbina parada 1 mes  18 millones de pesos // Factor: 33%
(*) Precio: 55[€/MWh]
◦ Problemas de sustentabilidad económica
 80% de los problemas de rentabilidad
¿Qué hacer?
[3] Efiong, A., Crispin, A., Wind turbine manufacturers; here comes pricing power, Renewable Energy Industry Overview, Report No.
10641944, Merrill Lynch, 2007.
[4] Blanco, M.I., The economics of wind energy, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13 (6-7), 1372-1382, 2009.
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 VARI-METRIC
◦ Modelo multi-escalón
◦ Demanda  Dist. Binomial
 Considera Varianzas
◦ LRU=Σ(SRU)
[5] Sherbrooke, C., VARI-METRIC: Improved Approximations for Multi-Indenture, Multi-Echelon Availability Models, Operations Research,
34(2), 311-319, 1986.
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R10 MD CG CGC
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 ¿Qué es el Canibalismo?
Acto de consolidación de componentes fallados en el menor
número de sistemas a través de remoción y reemplazo.
•Se desarrolla sólo en las
bases.
• No existe castigo/deterioro
por canibalizar.
A=50%
A=0%
[6] Sherbrooke, C., Optimal Inventory Modeling of Systems: Multi-Echelon Techniques, 2nd Edition, Kluwer Academic Publishers, U.S.A.,
2004.
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1
Escenario
No-Cooperativo
2
Escenario
Cooperativo
3
Escenario
Cooperativo Total
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Costo
Global
Mínimo
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Solución Óptima
Variable
Solución Óptima
Encontrada
Solución estable
ante pequeñas
variaciones

 Crear una asociación cooperativa
◦ 7 Centrales eólicas (V90-2MW)
◦ 3 Talleres Locales + 1 Taller Central
◦ Costo Global+Canibalismo
◦ Cuota de participación:
Costo Repuestos
Cuota = = 47 [€ / año / turbina ]
Total Turbinas
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Propues
ta
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 Ventajas
◦ Ahorro en Repuestos
98 -52% 47 [€/año/turbina]
◦ Ahorro en Tiempo Fuera de Servicio
13 -34% 8 [€/año/turbina]
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 Centrar objetivos
Rentabilidad ENTENDER ¿Por qué?
Costo
Global
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 Canibalismo
Más SRUs
Condiciones
CANIBALISMO
Mayor
de mayor
redundancia
impacto
Menos Desgaste
Diversifica
 Grado de Cooperaciónriesgo
Cooperación Baja costos EXITO
Aumenta
margen
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