| TAZ-TFG-2025-4965 |
OPTIMIZACIÓN DE LOS RECURSOS ENERGÉTICOS EN UN CENTRO DE TRANSMISIONES DE PUESTOS DE MANDO DIVISIONARIO EN AMBIENTE TÁCTICO
Mesonero Gómez, Remigio
Sancho Val, Dr. D. Joaquín (dir.)
Universidad de Zaragoza,
CUD,
2025
Graduado en Ingeniería de Organización Industrial
Resumen: El presente Trabajo Fin de Grado tiene por objeto la optimización de los recursos energéticos empleados en los Centros de Transmisiones de los Puestos de Mando de la División “Castillejos”, en un entorno táctico de campaña. El estudio parte del análisis detallado del parque de grupos electrógenos que se encuentra actualmente disponible en el Regimiento de Transmisiones n.º 1, caracterizado por una marcada heterogeneidad de modelos, potencias y estados de conservación. Esta diversidad genera ineficiencias logísticas, dificultades de mantenimiento y un aprovechamiento subóptimo de la energía disponible, lo que repercute directamente en la autonomía y la fiabilidad de los despliegues.
Para abordar este problema, se ha desarrollado una metodología combinada de ingeniería de organización industrial y gestión de la calidad, apoyada en las herramientas DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades), AMFE (Análisis Modal de Fallos y Efectos), QFD (Quality Function Deployment) y AHP (Analytic Hierarchy Process). Estas técnicas han permitido diagnosticar el estado de los sistemas de abastecimiento energético, identificar sus debilidades estructurales y priorizar los requisitos técnicos que deben guiar un eventual programa de modernización. El trabajo propone la coexistencia de dos familias de grupos electrógenos (pequeños de 12 a 20 kVA y grandes de 35 a 40 kVA) como solución equilibrada para cubrir todo el espectro de necesidades energéticas, garantizando la eficiencia y la estandarización.
En paralelo, se han diseñado maquetas operativas que representan diferentes configuraciones de despliegue (robustas, de mínimos y unificadas), evaluando, para cada una de ellas, los parámetros de carga, consumo y autonomía. Los resultados confirman que los modelos agrupados con carga media-alta (≈ 70 %) proporcionan el mejor equilibrio entre rendimiento y seguridad operativa. Asimismo, el trabajo culmina con el desarrollo de un calculador energético automatizado (Prompt Maestro V.2), implementado en un entorno de inteligencia artificial, que permite planificar configuraciones energéticas óptimas de forma rápida y trazable.
Las conclusiones del estudio evidencian la necesidad de una estrategia de estandarización del parque de generación eléctrica y de la incorporación progresiva de herramientas digitales de apoyo a la decisión, con el fin de aumentar la eficiencia, reducir el consumo de combustible y mejorar la sostenibilidad logística de las unidades de transmisiones en operaciones tácticas.
Para abordar este problema, se ha desarrollado una metodología combinada de ingeniería de organización industrial y gestión de la calidad, apoyada en las herramientas DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades), AMFE (Análisis Modal de Fallos y Efectos), QFD (Quality Function Deployment) y AHP (Analytic Hierarchy Process). Estas técnicas han permitido diagnosticar el estado de los sistemas de abastecimiento energético, identificar sus debilidades estructurales y priorizar los requisitos técnicos que deben guiar un eventual programa de modernización. El trabajo propone la coexistencia de dos familias de grupos electrógenos (pequeños de 12 a 20 kVA y grandes de 35 a 40 kVA) como solución equilibrada para cubrir todo el espectro de necesidades energéticas, garantizando la eficiencia y la estandarización.
En paralelo, se han diseñado maquetas operativas que representan diferentes configuraciones de despliegue (robustas, de mínimos y unificadas), evaluando, para cada una de ellas, los parámetros de carga, consumo y autonomía. Los resultados confirman que los modelos agrupados con carga media-alta (≈ 70 %) proporcionan el mejor equilibrio entre rendimiento y seguridad operativa. Asimismo, el trabajo culmina con el desarrollo de un calculador energético automatizado (Prompt Maestro V.2), implementado en un entorno de inteligencia artificial, que permite planificar configuraciones energéticas óptimas de forma rápida y trazable.
Las conclusiones del estudio evidencian la necesidad de una estrategia de estandarización del parque de generación eléctrica y de la incorporación progresiva de herramientas digitales de apoyo a la decisión, con el fin de aumentar la eficiencia, reducir el consumo de combustible y mejorar la sostenibilidad logística de las unidades de transmisiones en operaciones tácticas.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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