Fuente: Elaboración propia.
La Gráfica 4 muestra que los procesos de refrigeración, compresor e iluminación son los responsables del 73,81% de la energía total utilizada en los procedimientos de revisión en la instalación CDA LA 27. Se puede concluir que los principales consumidores que afectan el uso significativo de la Energía son 5:
4. Refrigeración: equipos utilizados durante las horas laborales (14 horas) para comodidad del personal y clientes.
1. Frenómetro: se usa para la verificación del desgaste de las llantas y frenos.
2. Aire comprimido: se usa para el movimiento de los mecanismos hidráulicos utilizados en las revisiones.
3. Ofimática: se hacen uso de estos durante un las horas laborales y un tiempo extra mientras se realiza cierre del día.
4. Iluminación: se mantienen encendidas la mayoría durante un gran porcentaje del día. Finalmente se destaca que la principal variable que afecta el uso significativo de la Energía es el sistema de refrigeración, debido a que se cuenta con un espacio cerrado en la sala de espera para clientes y oficinas, los cuales poseen aires acondicionados que están encendidos gran porcentaje del tiempo laboral.
En el diagrama de Pareto por áreas de la instalación (ver ANEXO L) se obtienen los mismos resultados que en el diagrama de Pareto por procesos. De igual manera, en el ANEXO L, se muestra el costo por áreas en la planta de producción y los principales consumidores energéticos del CDA DE LA 27.
Una vez establecidos los USEn, se procedió a la identificación de las variables que afectan el rendimiento de estos equipos. En la tabla del ANEXO M se relacionan estas variables con los equipos de mayor USEn, desde el punto de vista de su dependencia, es decir: variables independientes de la operación y el mantenimiento, variables dependientes de la operación y del mantenimiento, y variables estáticas.
8.5. Construcción de la línea base
La construcción de la línea base y meta detalla cómo los recursos energéticos se distribuyen en la organización, permitiendo analizar los usos asociados y no asociados a la producción; determinando la posibilidad de contar con un producto estrella.
Para realizar la línea base, se debe escoger primero un periodo de estudio para la recolección de los datos de producción (TM realizadas en carros, motos y taxis) y energía eléctrica. Después, se debe determinar la confiabilidad de estos datos mediante la prueba de hipótesis valor P.
8.5.1 Valor P
Para la construcción de la línea base se realiza un análisis de regresión mediante el software Excel para determinar la confiabilidad de los datos en la muestra, y de esta forma, evidenciar si la relación entre el consumo de energía y la producción utilizada para la elaboración del modelo de línea base es significativa o no. La producción de los CDAs se divide en técnico- mecánicas realizadas en taxis, carros y motos. En una primera instancia se sumaron las producciones y se obtuvo la producción total de TM. En la Tabla 10 se muestran los resultados obtenidos de la regresión lineal.
Tabla 10. Análisis de regresión para CDA LA 27 producción total. Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^2 0,01323917
Error típico 120,828488
Valor P 0,54487629
Como se observa en la Tabla 10, el coeficiente de determinación está por debajo de la media, indicando que la fortaleza de la relación entre la energía (eje y) y la producción (eje x) es débil. También se logra ver que el valor P se encuentra por debajo del 5%; esto indica, primero, que la relación entre los datos de energía y producción no es significativa y segundo, que hay una probabilidad de que los datos sean causales y no reales. Por ende, se realizó una filtración de datos para extraer los datos atípicos de la muestra.
Para realizar el filtrado de datos se determinó un límite inferior y superior con un rango del 20% con respecto a la línea de tendencia. (se toma de la herramienta Regresión de datos) y se utiliza para hallar los puntos que están fuera del intervalo:
𝑦 = 𝑚 ∗ 𝑥 + 𝑏 ± (𝑏 ∗ 𝑍%) Ecuación 24. Ecuación lineal de línea de tendencia.
Donde Z es un valor arbitrario. Para calcularlo, su primer valor debe cumplir que todos los datos se encuentren en el intervalo y luego se va disminuyendo hasta encontrar los primeros valores que salen del intervalo. En este caso, el valor Z fue del 20%. Una vez realizado esto se vuelve a aplicar la herramienta “Regresión” y debe cumplir que el Valor-P sea significativo, tal y como se muestra en el ANEXO O. Los resultados del filtrado de datos se muestran en la Tabla 11.
Tabla 11. Análisis de regresión para CDA LA 27 producción total, filtrando datos. Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^2 0,61122041 Error típico 117,057428
Valor P 0,00159321
Observaciones 13
Asimismo, es relevante para este análisis indicar cuál es el producto “estrella”, entendiéndose como la producción que más influye en la tasa de cambio de energía. En este caso sería las técnico-mecánicas realizadas en los taxis. En el ANEXO O se enunciaron los resultados. 8.6 Línea Base y Meta
Para realizar la caracterización global en la organización se contó con 31 datos mensuales de energía eléctrica comprendidos desde enero del 2017 hasta julio del 2019. Para realizar la línea base, fue necesario descartar los datos que no presentaban confiabilidad en el caso estudio, mencionado en el numeral anterior. La producción analizada fue la estrella por su significancia. Los datos finales son se pueden observar en el ANEXO P.
A continuación, se grafican los datos de energía y producción en el periodo de tiempo entre mayo del 2017 y enero del 2019.