Etiqueta: Sector Energetico

Finalmente se cerró el contrato de obra con Formel D, cumpliéndose lo que estaba inicialmente pactado entre empresas (2 años). Por ello la entrada tratará sobre el mercado eolico.

Porque ese sería el planteamiento del post, intentar dar una caracterización al área comercial de un mercado eolico que en el caso de una compañía como GAMESA (fabricante de aerogeneradores) tienes clientes con parques en 4 de los 5 continentes oficialmente existentes en el planeta.

Viento como Recurso Eolico

El viento es el input de un proceso productivo caracterizado por:

Es decir, el mercado eolico opera proceso de transformación en el que a partir de un input primario como el viento se obtiene mediante un aerogenerador (véase entrada turbinas eolicas) el output deseado (energía eléctrica).

Desde el punto de vista de la organización (en este caso, GAMESA) sus recursos productivos o empresariales deberían orientarse

optimizar ese proceso de transformación (aerogeneracion),

puesto que el input primario (viento) y el output deseado (energía eléctrica) están en el entorno organizativo:

Desde esta concepción del mercado eolico, puede entenderse el valor añadido que ofrece el sector de las renovables puesto que de un entorno sin valor (viento) logra conseguir energía eléctrica (entorno con valor añadido).

Pero,

¿Es el viento un recurso predecible?

Contestar a esta pregunta resulta clave pues

establece el marco en el que se puede desarrollarse un negocio, sus bases de financiación (pasivos) y sus medios para la producción (activos)

El recurso eolico es cuantificable pues se puede registrar su velocidad, dirección, temperatura, …. , y son conocidas las características generales de cuya combinación depende:

• Fuerza de Coriolis. Delimita la orientación que ha de tener un aerogenerador, más allá de las características locales de cada zona.
• Cinturones de Presión. Debido a diferentes temperaturas y radiación solar se crean deltas de presiones de viento entre las diferentes latitudes del globo, delimitando la generación de corrientes.
• Viento Geostrófico. Fenómeno que genera aceleraciones del viento en el hemisferio norte, en dirección perpendicular a las isóbaras.

También son conocidas las características locales de cada zona:

• Brisas Marinas.
• Vientos de Montaña.
• Orografía del Terreno.
• Existencia de Cizalladuras en la dirección del recurso eolico.

Pero lo que realmente interesa es

predecir la potencia extraíble, de la que pueda extrapolarse la energía eléctrica a obtener.

La representación de datos de velocidades de viento y su probabilidad de aparición (casos favorables / casos posibles) sugiere la posible interpretación del recurso eolico mediante modelos estadísticos.

Recurso Eolico y Estadística

Estos modelos ya se trataron en la entrada distribución exponencial, y para el caso de una distribución continua de datos sus funciones representativas son la de densidad y distribución.

Realizando un proceso de muestreo e inferencia estadística puede concluirse que el modelo teórico que más se aproxima a la realidad del mercado eolico es el dado por la distribución de Weibull (véase post sobre analisis de fiabilidad), cuya función de densidad viene dada por:

En esta función la variable t sería velocidad media del viento con los siguientes valores característicos en la distribución:

• Mediana es 8 m/s.
• Valor más probable (moda) es 7 m/s.

La distribución estadística se ajusta en función de los parámetros a la diferente casuística de cada zona o región.

Cálculo de la Potencia del Recurso Eolico

La función de Weibull que se usa en el mercado eolico presenta la siguiente forma:

con:

• k parámetro de forma. Igual a 2 para terrenos, 3 para zonas costeras, 4 para mar e islas.
• C parámetro de escala o velocidad característica del viento. 

Para la estimación de la potencia en el mercado eolico existen básicamente 3 métodos:

1. Calcular la potencia instantánea que daría la turbina (Kw) en función de una supuesta velocidad y horas de funcionamiento (datos históricos obtenidos a partir de cuantificaciones), y multiplicarla por la probabilidad de obtener esa velocidad (calculada por la función de weibull ajusta al parámetro de forma k).
   • Se obtendrían gráficas de potencia instantánea y acumulada estimada para un horizonte de un año.
2. Usar métodos de inferencia estadística para determinar los factores característicos de la distribucion Weibull (k y C), a partir del registro de datos histórico. Una vez hecho esto repetir el proceso indicado en el punto 1.

Cualquier otro método, que existen, implica concer datos que se alejan del objeto de este blog (velocidades medidas de viento o rendimientos ideales de turbinas hidráulicas).

Mercado Eolico

El contexto en el que ha de operar una dirección comercial en el mercado eolico es el planteado hasta ahora. Es decir, un proceso de características imprevisibles basado exclusivamente en datos históricos sobre un recurso de nuestro entorno.

El dimensionamiento de una fuerza de ventas resulta complejo, de hecho yo estoy investigando estos aspectos basados en mis conocimientos de Mercado (5º de carrera) y mis anotaciones y experiencias iniciadas en Preditec/IRM (inicio en el año 2010 con las empresas ya fusionadas, y con nueva disposición de oficinas y comerciales).

De hecho, una gran variable de dimensionamiento es la organización por área geográfica, la otra quizás sería por producto. En el caso del mercado eolico mi trabajo como analista de vibraciones me enfrentó con un

parque de más de 3000 aerogeneradores con el sotware SMP instalado.

En el excel de parques eólicos que me entregó la empresa GAMESA, existía un amplio número de clientes y zonas geográficas, estas ultimas jerarquizadas de acuerdo a la organización por divisiones existente en la compañía.

Pero ¿cómo organizar el número de comerciales?; es claro que el mercado eolico, a nivel de todo lo indicado del viento como recurso, es similar en Europa o Sudamérica por poner un ejemplo, y se trataba de 2 organizaciones divisionales distintas.

A nivel geográfico, por tanto, hay que plantearse una organización distinta que la divisonal, y a nivel de producto la organización es sencilla, solo existe un producto: el aerogenerador, y su pilar constructivo.

Por tanto, no cabría una organización por divisiones geográficas para el área comercial, pero tampoco parece sostenible la gestión técnica y económica de un área comercial centralizada. (son ventas técnicas, y se buscan agentes comerciales cualificados).

Es claro entonces que el área comercial del mercado eolico debe establecer sus prioridades en base lo que demandan sus clientes. En el caso de GAMESA (empresa que fabrica las multis, generadores – cantarey – , nacelle y turbina eólica), serían GAS NATURAL, GAMESA EOLICA, IBERDROLA RENOVABLES, …..

Todos ellos explotadores del recurso eolico, una «energía estadística» que obliga a plantearse establecer un criterio de organización comercial del mercado eolico de características similares.

Simulación Estadística

Ya se habló de esta metodología en la entrada simulacion de procesos, pero en este caso nos centraremos más en la concepción base de esta técnica estadística para la automatización de procesos.

En la simulación se estudia el comportamiento de un sistema mediante un modelo y su experimentación. Suelen usarse cuando el modelo analítico es inviable, como es el caso puesto que otras posibilidades de organización resultan inoperativas.

Características de nuestro sistema de simulación:

• Sistema discreto pues el output del estudio sería un número determinado de comerciales. Se obtendrían una serie de datos solución, es decir, una serie de muestras representativas.
• El modelo plantearía la contratación de un determinado número de agentes comerciales, sin coste ninguno más que de la pura gestión administrativa de sus necesidades o consultas.

Aquí tenéis el planteamiento del sistema:

Simulación en Mercado Eolico = Método de Montecarlo

Existen posibles representaciones físicas de la simulación, mediante tecnologías que pueden existir en la actualidad como impresión 3D o maquetas, pero en este caso es más operativo la modelización matemática.

Además nos interesa valorar la evolución de las variables, por cuanto nos hemos apartado del modelo analítico que permitiría valorar el porquÉ los agentes comerciales contratados no cubren los mínimos.

El método de montecarlo simula sistemas matemáticos dinámicos, como el nuestro, suponiendo conocida la función de distribución o de densidad estadística.

En nuestro caso es seguro que la probabilidad de generar pedidos es la misma en todos nuestros agentes comerciales, puesto que :

• La potencia eólica es caracterizada aleatoriamente y ningún cliente o región va a tener mayor necesidad de instalar un sistema de aerogeneradores.
  • (salvo por cubrir apetencias o riesgos personales, algo olvidado al habernos apartado del modelo analítico).

Generación de Números Aleatorios en Distribución uniforme

Si tenemos una distribución uniforme en el intervalo (0,1) (es el más sencillo) se tendrían las siguientes funciones de densidad (f) y distribución (F), y gráficamente como se obtendría el valor de las variables buscadas:

Por ello, sin más que generar números aleatorios con funciones o librerías o software, llevarlos al intervalo (0,1) se obtendrían los valores buscados de la variable aleatoria (x en el eje de abcisas).

Resumen

Por tanto, basta con asignar a cada uno de los candidatos un número aleatorio entre 0 y 1:

• por ejemplo, proporcionalmente a su edad: personal laboral en edad de trabajar como agente comercial de aerogeneradores, entre 35 y 55 años. Cada año 1/20 de valor.

A partir de ahí generar los números aleatorios con el software o la librería y elegir a los candidatos.

Si pasado un tiempo, quizás un par de años se estima no cubiertos los mínimos se vuelve a repetir todo el proceso, pues el mercado de agentes comerciales habrá cambiado (ese habría de ser el criterio).

Por tanto,

el verdadero valor del proceso estriba en una correcta selección del departamento de recursos humanos, y una adecuada definición de las condiciones comerciales.

Para entender algo más estos proceso de selección, sólo una parte, puedes consultar la entrada sobre teoria de la decision, con métodos cuantitativos para la captación de personal.

¿Dudas con tu Área Comercial?

Este método es óptimo y parece haber funcionado en una empresa como GAMESA, referencia en el mercado eolico, con un parque de centenares de clientes de todo tipo de nacionalidades y cuturas.

Pero recuerda que se parte de un input que es estadísticamente previsible; no en todos los casos es así. Ante un horizonte de mayor certeza se han de emplear métodos deterministas, basados en el muestreo de datos históricos.

Y ese tipo de investigación es el que estoy llevando a cabo, tomando como referencias ciertos datos del mercado de consumo (trabajos en Unísono o New Times Web), mercados donde el input también es estadístico.

pero recuerda que para consulta o asesoramiento puedes usar la sección de comentarios o el email.