Resumo Executivo

Katiuska Milena Sanchez Vargas; Daniel Spinoso Prado

Resumen elaborado por la herramienta ResumeAI, una solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.

Este estudio define una metodología de trabajo para la gestión del cronograma y de las comunicaciones en el soporte a empresas inversoras durante la selección de turbinas eólicas, utilizando como referencia la experiencia de un proyecto similar desarrollado en Perú. El objetivo es establecer una hoja de ruta replicable que optimice recursos, minimice iteraciones y mejore la coordinación entre los involucrados. La necesidad de esta metodología surge de la complejidad de los proyectos de energía renovable y de la observación, en el proyecto de referencia, de que la ausencia de un plan de trabajo específico resultó en costes y plazos adicionales por actividades no previstas y una mala gestión de las dependencias. La propuesta formaliza un proceso adaptable para fortalecer la planificación estratégica y la eficiencia en la adquisición de equipos.

La transición energética global hacia una matriz de baja emisión de carbono es una urgencia destacada por informes científicos (IPCC, 2018), y la energía eólica desempeña un papel central. De acuerdo con el Global Wind Energy Council (GWEC, 2024), es imperativo acelerar la instalación de proyectos eólicos de 117 GW, reportados en 2023, a 320 GW anuales para 2030. Antes de comprometerse con inversiones, las empresas necesitan un análisis robusto que asegure la viabilidad del proyecto y mitigue riesgos, simulando las características que influyen en la construcción y operación de un parque eólico, con especial atención a la producción de energía y los cálculos económicos (Afanasyeva et al., 2016).

En la estructura de costes de un proyecto eólico, la inversión de capital (CapEx) en las turbinas es dominante, representando cerca del 64 % del coste total (Pohekar et al., 2004). Los precios de los aerogeneradores varían considerablemente debido a factores como el transporte, la altura de las torres, el diámetro de los rotores, la capacidad de los generadores y la conexión a la red. Además del CapEx, los costes de operación y mantenimiento (OpEx) asociados al fabricante, que incluyen piezas de repuesto, son cruciales, correspondiendo, en promedio, al 26 % de los costes operativos (European Wind Energy Association, 2009). La complejidad de estos factores convierte la selección de la turbina en una decisión estratégica de alto impacto.

Dada la multiplicidad de variables, el análisis multicriterio se ha convertido en una herramienta esencial para la toma de decisiones. A diferencia de los métodos de criterio único, los enfoques multicriterio permiten una comprensión más profunda del problema, promueven la alineación con los objetivos de los inversores, facilitan el consenso y ofrecen una plataforma transparente para evaluar diferentes escenarios (Pohekar et al., 2004). Los factores técnicos, económicos, ambientales y de servicio al cliente son los principales criterios, que se desglosan en subcriterios adaptados a las necesidades de cada proyecto (Martin et al., 2013).

Muchas empresas que invierten en energías renovables no poseen un conocimiento técnico profundo para la selección de turbinas, por lo que recurren a consultores independientes. Para que esta consultoría sea eficaz, es fundamental una metodología de trabajo estructurada. La ausencia de un método claro, como se observó en el proyecto base de este estudio, puede llevar a iteraciones excesivas, costes no planificados y retrasos. La metodología aquí propuesta busca llenar este vacío, visualizando actividades, definiendo tiempos, mapeando dependencias y organizando la comunicación entre las partes interesadas, optimizando el soporte para los ciclos de decisión del cliente.

Este trabajo se clasifica como un estudio de caso intrínseco, enfocado en comprender profundamente un caso específico por su valor inherente (Stake, 2005). El estudio se fundamenta en un proyecto real ejecutado por un consultor independiente en América Latina, que prestó soporte a una empresa inversora en el desarrollo de un parque eólico en Perú. La fase crítica fue la selección del fabricante de turbinas, lo que exigió la evaluación de ofertas contractuales y análisis técnicos. El proyecto de referencia implicó la evaluación de tres fabricantes y se extendió más allá del plazo inicial de cuatro meses debido a múltiples iteraciones y actividades no previstas, que generaron aprendizajes valiosos.

La metodología propuesta para la gestión del cronograma adopta como base las buenas prácticas de la Guía PMBOK (Project Management Institute, 2017), una referencia global en gestión de proyectos (Andersen, 2006). Aunque la edición más reciente (Project Management Institute, 2021) ha reestructurado sus procesos, los componentes esenciales de la planificación, como definir actividades, secuenciar, estimar duraciones y desarrollar el cronograma, siguen siendo fundamentales. Para la recopilación y el análisis de datos, se utilizaron herramientas como el análisis de datos, reuniones con expertos, el método del diagrama de precedencia, la estimación análoga y el diagrama de Gantt.

El punto de partida para la definición de las actividades fue la herramienta PM Canvas, que ofrece una visión estratégica del proyecto. A partir de ella, se desarrolló la Estructura Analítica del Proyecto (EAP) para descomponer el alcance en entregables más pequeños. Para la secuenciación, se aplicó el diagrama de precedencia, utilizando predominantemente la relación de dependencia Fin-Inicio (FI). La estimación de la duración de las actividades se realizó mediante el método de estimación análoga, basándose en la opinión de expertos y en datos de proyectos similares, con la incorporación de márgenes de incertidumbre.

El desarrollo del cronograma consolidó la información de secuencia, duración y recursos en un modelo analítico. Se utilizó el software Microsoft Project para crear un diagrama de Gantt, una herramienta visual que facilita la comprensión de las tareas, sus dependencias y la identificación de la ruta crítica. Adicionalmente, para la gestión de las partes interesadas, se implementó la matriz RACI, que asigna y visualiza las responsabilidades de cada involucrado (Responsable, Aprobador, Consultado, Informado), garantizando claridad en los roles y mejorando la coordinación (Putra & Pratami, 2021).

Los resultados se inician con la definición de un equipo de trabajo ideal, compuesto por un gerente de proyecto, un patrocinador (ingeniero sénior) y especialistas en ingeniería eléctrica, civil, recurso eólico, turbinas y contratos. El equipo mínimo debe tener cuatro personas, con al menos un ingeniero sénior con experiencia en la revisión de contratos (TSA y O&M), estudios de producción de energía, estimaciones de CapEx y OpEx, y operación de proyectos. Se observó que, para optimizar los tiempos, es recomendable que el gerente de proyecto posea una experiencia técnica amplia para cubrir la mayoría de las actividades de revisión y gestionar la secuencia de trabajo de forma eficaz.

Con base en el PM Canvas y la experiencia del proyecto de referencia, se desarrolló una Estructura Analítica del Proyecto (EAP) detallada. Organizada en tres niveles, la EAP descompone el alcance en paquetes de trabajo como “Preparación de inputs”, “Estimación de energía” y “Evaluación técnica de las turbinas”. A partir de la EAP, se elaboró una lista de actividades mucho más detallada que la del proyecto original, con subactividades específicas para tareas como “Estudio de recurso eólico” y “Definición de criterios para la matriz de decisión”, eliminando ambigüedades y el riesgo de no visualizar entregables intermedios y sus interdependencias.

La secuenciación de las actividades, realizada a través de reuniones con expertos, permitió identificar la lógica de precedencia entre las tareas utilizando el método de diagrama de precedencia (Fin-Inicio). Un análisis comparativo con el cronograma del proyecto base reveló oportunidades de optimización. Por ejemplo, el estudio de producción de energía pudo iniciarse con una revisión preliminar de la información, sin esperar la conclusión del análisis de ofertas. Del mismo modo, la revisión de los filtros de la curva de potencia se adelantó, iniciándose después de las sesiones con los fabricantes, en lugar de esperar la finalización de la revisión de los informes de cargas.

La estimación de la duración de las actividades se realizó con la técnica de estimación análoga. Para cada grupo de actividades, se asignó una duración en semanas, con un margen de incertidumbre de una a dos semanas, basada en la complejidad técnica potencial. El análisis resultó en una duración total estimada para el proyecto de aproximadamente cuatro meses y medio (unas 17 semanas) en un escenario pesimista. Este resultado indica que el plazo estándar de la industria, de cuatro meses (12 semanas), es ajustado y puede ser insuficiente, siendo fundamental comunicar esta expectativa al cliente desde el inicio.

Con las actividades, secuencias y duraciones definidas, se desarrolló un cronograma en Microsoft Project. El diagrama de Gantt generado permitió visualizar el flujo de trabajo, las dependencias y la ruta crítica, destacando las actividades sin holgura. Este cronograma pesimista de 17 semanas sirve como una herramienta robusta para la planificación y el control, permitiendo que el equipo anticipe retrasos y desarrolle estrategias con el cliente para priorizar entregables críticos. La claridad proporcionada contrasta con el enfoque del proyecto de referencia, que aumentaba el riesgo de superación del plazo.

Para la gestión de las partes interesadas, la matriz RACI demostró ser fundamental. La matriz detalla los roles de cada involucrado (Gerente de Proyectos, especialistas, cliente, fabricantes) en cada actividad, definiendo quién es Responsable (R), quién Aprueba (A), quién debe ser Consultado (C) y quién debe ser Informado (I). Esta herramienta elimina ambigüedades sobre responsabilidades y garantiza que la comunicación y las aprobaciones ocurran de manera fluida, debiendo ser adaptada a la estructura de cada cliente.

Complementando la matriz RACI, se propuso un plan de comunicación estructurado, definiendo el tipo de comunicación (reunión de lanzamiento, reuniones de avance), su objetivo, medio (virtual), frecuencia, audiencia, responsable y entregable. La metodología privilegia la comunicación virtual por su eficacia en proyectos de consultoría, permitiendo interacciones eficientes independientemente de la ubicación geográfica. Este esquema formaliza las interacciones, garantizando que todas las partes estén alineadas sobre el estado del proyecto y los próximos pasos.

La metodología propuesta, aunque aún no ha sido validada en un nuevo proyecto, representa un avance significativo en relación con el enfoque del proyecto de referencia. La combinación de herramientas de gestión de proyectos, como la EAP y la matriz RACI, con la experiencia práctica adquirida, resulta en un plan de trabajo robusto y adaptable. Este plan permite optimizar costes y plazos, gestionar las expectativas del cliente y responder a la creciente demanda de empresas que buscan invertir en energías renovables, transformando un servicio complejo en un proceso gestionable y transparente.

En conclusión, la planificación de proyectos de soporte para la selección de turbinas eólicas exige una metodología estructurada para optimizar recursos y facilitar decisiones estratégicas. La experiencia del proyecto de referencia en Perú demostró que la ausencia de un método definido genera impactos negativos en tiempo y coste. La metodología desarrollada, alineada con las buenas prácticas del Project Management Institute (PMI), ofrece una solución, estableciendo una secuencia lógica de actividades, estimando duraciones realistas y asignando responsabilidades claras. La utilización de herramientas como la EAP y la matriz RACI contribuye a una gestión más eficiente. El análisis reveló que el plazo de cuatro meses es ajustado, siendo más realista un período de hasta 17 semanas, información vital para la alineación de expectativas con el cliente.

La metodología propuesta es replicable en proyectos similares, con los ajustes necesarios para cada caso. Su aplicación puede mejorar significativamente la calidad del soporte ofrecido, fortaleciendo la toma de decisiones en el sector de las energías renovables. Se concluye que el objetivo fue alcanzado: se definió una metodología de trabajo estructurada, basada en buenas prácticas de gestión de proyectos, para dar soporte a empresas inversoras en el proceso de selección de turbinas eólicas.

Referencias:
Afanasyeva, S.; Saari, J.; Kalkofen, M.; Partanen, J.; Pyrhönen, O. 2016. Technical, economic and uncertainty modelling of a wind farm project. Energy Conversion and Management 122: 22–33.
Andersen, E. G. 2006. Toward project management: Theory for renewal projects. Project Management Journal 37(4): 15–30.
Emeksiz, C.; Yüksel, A. 2022. A suitable wind turbine selection for achieving maximum efficiency from wind energy by an adaptive hybrid multi-criteria decision-making approach. Journal of New Results in Science: 143–161.
European Wind Energy Association. 2009. The Economics of Wind Energy. European Wind Energy Association, Bruselas, Bélgica.
GWEC. 2024. Global Wind Report 2024. Global Wind Energy Council.
IPCC. 2018. Special Report on Global Warming of 1.5 °C. World Meteorological Organization, Ginebra, Suiza.
Martin, H.; Spano, G.; Küster, J. F.; Collu, M.; Kolios, A. J. 2013. Application and extension of the TOPSIS method for the assessment of floating offshore wind turbine support structures. Ships and Offshore Structures 8(5): 477–487.
Pohekar, S. D.; Ramachandran, M. 2004. Application of multi-criteria decision making. Renewable and Sustainable Energy Reviews 8: 365–381.
Project Management Institute. 2017. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. 6.ª edición. Project Management Institute, Newtown Square, PA, Estados Unidos.
Project Management Institute. 2021. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). 7.ª edición. Project Management Institute, Newtown Square, PA, Estados Unidos.
Putra, R. D.; Pratami, D. 2021. RACI Matrix Design for Managing Stakeholders in Project Case Study of PT. XYZ. International Journal of Innovation in Enterprise System 5(2): 122–133.
Ragheb, M. 2017. Wind Energy Engineering. Urbana, University of Illinois, Estados Unidos: 537–555.
Stake, R. E. (2005). Investigación con estudio de casos. 3.ª edición. Ediciones Morata, Madrid, España. Traducción: Roc Filella. ISBN: 84-7112-422-X.

Resumen ejecutivo derivado de un Trabajo de Conclusión de Curso de Especialización en Gestão de Projetos del MBA USP/Esalq.

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