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dc.contributor.advisorCabello Eras, Juan Joséspa
dc.contributor.advisorPiñeres Castillo, Aurora Patriciaspa
dc.contributor.authorHerrera Posada, Wilmer Aleandrospa
dc.date.accessioned2022-05-13T21:35:15Z
dc.date.available2022-05-13T21:35:15Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11323/9161spa
dc.description.abstractThis research project envisages the development of a maturity measurement model in energy management, as an effective tool for its promotion in the industrial sector. Initially, a literature review associated with energy management measurement techniques was carried out comparing the different methodological approaches to identify the types of tools used, describe their characteristics and main differentiating points. The validation of the tool is carried out using the Delphi method, which takes into account the considerations of a panel of experts from the industrial, governmental and academic sectors, who assessed the relevance of each of the components; in turn, the AHP multi-criteria decision-making method is used to weigh each of the dimensions of the tool, as well as its component criteria, This allows each of the components to be added and synthesized into an energy management maturity measurement index. Finally, a pilot test of the tool is carried out on a sample of 6 of the main companies in the metallurgical sector in the Atlantic department, in which the level of maturity in the management of energy efficiency was obtained, demonstrating the strengths and opportunities for improvement in the dimensions of evaluation, governance, organization, performance measurement, organizational culture and investment. In addition, the measurement index is translated into maturity levels that determine the state of progress of an organization in the efficient management of energy.eng
dc.description.abstractEl presente proyecto de investigación contempla el desarrollo de un modelo de medición de madurez en la gestión de la energía, como herramienta eficaz para su promoción en el sector industrial. Inicialmente, se realiza una revisión de literatura asociada a las técnicas de medición de la gestión energética comparando los diferentes enfoques metodológicos para identificar los tipos de herramientas utilizadas, describir sus características y principales puntos diferenciadores. La validación de la herramienta se ejecuta mediante el método Delphi, que toma en cuenta las consideraciones de un panel de expertos de los sectores industrial, gubernamental y académico, que valoraron la pertinencia de cada uno de los componentes; a su vez, el método de toma de decisiones multicriterio AHP se utiliza para ponderar cada una de las dimensiones de la herramienta, así como de los criterios que la componen, esto permite agregar cada uno de los componentes y sintetizarlos en un índice de medición de madurez en gestión de la energía. Para finalizar, se lleva a cabo una prueba piloto de la herramienta aplicándola a una muestra de 6 de las principales empresas del sector metal mecánico del departamento del Atlántico, en las que se obtuvo el nivel de madurez en la gestión de eficiencia energética, evidenciándose las fortalezas y oportunidad de mejora en las dimensiones de evaluación, gobernanza, organización, medición del desempeño, cultura organizacional e inversión. Adicionalmente el índice de medición se traduce en niveles de madurez que determinan el estado de avance de una organización en la gestión eficiente de la energía.spa
dc.description.tableofcontentsContenido Resumen 5 Abstract 6 Capítulo I 13 Introducción 13 Planteamiento del problema 15 Justificación 17 Objetivos 19 General 19 Específicos 19 Metodología 20 Fase 1. Caracterización de la industria objeto de estudio 20 Fase 2. Revisión de la literatura 20 Fase 3. Desarrollo de la herramienta de medición de madurez 22 Fase 4. Validación experimental de la herramienta de medición 23 Capítulo II 24 Caracterización de la industria de manufactura de productos metálicos 24 Inventario de Empresas de manufactura de productos metálicos en el departamento del Atlántico 27 Selección de la muestra 31 Diseño de Instrumento de medición de madurez en Gestión de la energía 32 Revisión modelos de medición de madurez de gestión energética 32 Definición de dimensiones y criterios de evaluación 37 Dimensión 1: Gobernanza 42 Dimensión 2: Organización 43 Dimensión 3: Medición y desempeño 44 Dimensión 4: Cultura y gestión del conocimiento 45 Dimensión 5: Inversión 46 Método de expertos para validación de la herramienta de medición y sus componentes 47 Evaluación de los componentes del instrumento de medición propuesto 51 Proceso de jerarquía analítica (AHP) aplicado a la ponderación de elementos de la herramienta de medición de madurez en gestión de la energía 55 Juicio sintetizado y media geométrica 60 Definición del índice de madurez de gestión de la energía 61 Agregación para la construcción del índice de medición 61 Definición de niveles de madurez de la herramienta 65 Nivel 1: nulo o mínimo 65 Nivel 2: Inicial 66 Nivel 3: Intermedio 66 Nivel 4: Avanzado 66 Nivel 5 67 Capítulo III 69 Validación experimental de la herramienta de medición 69 Conclusiones 85 Referencias 88 Anexos 92 Lista de tablas Tablas Tabla 1 Porcentaje de Empresas por División, Clasificación Código CIIU 28 Tabla 2 Cantidad y Activos Totales por Tipo de Empresa 31 Tabla 3 Resumen de las Principales Herramientas de Medición de Gestión Energética 33 Tabla 4 Descripción de Dimensiones y Criterios Presentes en las Herramientas de Medición de la Gestión Energética Industrial 38 Tabla 5 Descripción de los Criterios de la Dimensión Gobernanza 43 Tabla 6 Descripción de los Criterios de la Dimensión Organización 44 Tabla 7 Descripción de los Criterios de Dimensión de la Medición del Desempeño y Mejora 45 Tabla 8 Descripción de los Criterios de la Dimensión Cultura y Gestión del Conocimiento 46 Tabla 9 Descripción de los Criterios de la Dimensión de Inversión 47 Tabla 10 Caracterización de Expertos Consultados 48 Tabla 11 Respuestas del Cuestionario de Autoevaluación para el Coeficiente de Conocimiento Kc Kc 49 Tabla 12 Valores de Ponderación Correspondientes al Grado de Influencia de las Fuentes de Argumentación en las Respuestas 50 Tabla 13 Resultado de Autoevaluación de expertos 51 Tabla 14 Escala Likert para Valoración de Pertinencia de Dimensiones y Criterios 52 Tabla 15 Respuestas de Valoración de Pertinencia de Dimensiones de la Herramienta de Medición 52 Tabla 16 Respuestas de Valoración de Pertinencia de Criterios de la Herramienta de Medición 54 Tabla 17 Escala Valorativa de Saaty Modificada 56 Tabla 18 Conversión de Valores Cualitativos a Cuantitativos para Valoración de Expertos 57 Tabla 19 Cálculo de Vector de Prioridad 57 Tabla 20 Medida de Consistencia para la Comparación de Criterios de la Dimensión 1 59 Tabla 21 Resumen de Cumplimiento de Consistencia de Comparaciones Realizadas por el Panel de Expertos 59 Tabla 22 Ponderación de las Dimensiones y Criterios de la Herramienta de Medición 61 Tabla 23 Resumen de Niveles de Madurez en Gestión de la Energía 68 Tabla 24 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 1 70 Tabla 25 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 2 72 Tabla 26 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 3 75 Tabla 27 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 4 77 Tabla 28 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 5 80 Tabla 29 Resultado de Medición del IMGE para la Empresa 6 82 Lista de figuras Figuras Figura 1 Fases de la Metodología del Proyecto de Investigación 20 Figura 2 Algoritmo de Búsqueda y Revisión de Literatura 21 Figura 3 Industria Metalmecánica en Colombia de Acuerdo con el Código CIIU 25 Figura 4 Empresas Pertenecientes a la Industria Metalmecánica por Eslabón y Tamaño 27 Figura 5 Porcentaje de Empresas Metalmecánicas Sobre el Total, Clasificación Código CIIU 29 Figura 6 Porcentaje de Empresas Sobre el Total Según el Total de sus Activos 30 Figura 7 Porcentaje de empresas metalmecánicas de acuerdo con su ubicación geográfica 31 Figura 8 Diagrama de Pareto. total, activos por tipo de empresa 32 Figura 9 Componentes de la Herramienta de Medición de Madurez en GE Industrial 42 Figura 10 Niveles de Madurez Según el Índice de Madurez en Gestión de la Energía IMGE 65 Figura 11 Diagrama Radar para Resultados del IMGE para la Empresa 1 70 Figura 12 Diagrama Radar para Resultado del IMGE para la Empresa 2 73 Figura 13 Diagrama Radar para Resultados del IMGE para la Empresa 3 76 Figura 14 Diagrama Radar para Resultados del IMGE para la Empresa 4 78 Figura 15 Diagrama Radar para Resultados del IMGE para la Empresa 5 81 Figura 16 Diagrama Radar para Resultados del IMGE para la Empresa 6 83spa
dc.format.extent128 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.titleModelo de medición de madurez en gestión energética (IMGE) en la industria de manufactura de productos metálicos en el Departamento del Atlánticospa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.description.degreenameMagíster en Eficiencia Energética y Energía Renovablespa
dc.identifier.instnameCorporación Universidad de la Costaspa
dc.identifier.reponameREDICUC - Repositorio CUCspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.cuc.edu.co/spa
dc.publisher.departmentEnergíaspa
dc.publisher.placeBarranquilla, Colombiaspa
dc.publisher.programMaestría en Eficiencia Energética y Energía Renovablespa
dc.relation.referencesAczél, J., & Saaty, T. L. (1983). Procedures for synthesizing ratio judgements. Journal of Mathematical Psychology. https://doi.org/10.1016/0022-2496(83)90028-7spa
dc.relation.referencesAntunes, P., Carreira, P., & Mira da Silva, M. (2014). Towards an energy management maturity model. Energy Policy. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.06.011spa
dc.relation.referencesBabbie, E. (2000). Índices, escalas y tipologías. In Fundamentos de la investigación social.spa
dc.relation.referencesBelton, I., MacDonald, A., Wright, G., & Hamlin, I. (2019). Improving the practical application of the Delphi method in group-based judgment: A six-step prescription for a well-founded and defensible process. Technological Forecasting and Social Change, 147, 72–82. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2019.07.002spa
dc.relation.referencesCEPAL. (2009). Construcción de Indicadores de desempeño con base en la metodología de marco lógico. https://www.cepal.org/ilpes/noticias/noticias/2/37432/Presentacion_Indicadores_1.pdfspa
dc.relation.referencesEPA. (2016). ENERGY STAR Guidelines for Energy Management. In U.S. Environmental Protection Agency.spa
dc.relation.referencesEY, & Ministerio de Minas y Energía - MINMINAS. (2015). Política de EEpara Colombia.spa
dc.relation.referencesFinnerty, N., Sterling, R., Coakley, D., & Keane, M. M. (2018). An energy management maturity model for multi-site industrial organisations with a global presence. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.07.192spa
dc.relation.referencesFleiter, T., Hirzel, S., & Worrell, E. (2012). The characteristics of energy-efficiency measures - a neglected dimension. Energy Policy, 51, 502–513. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.08.054spa
dc.relation.referencesGolušin, M., Dodić, S., & Popov, S. (2013). Sustainable Energy Development Monitoring. In Sustainable Energy Management. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-415978-5.00008-4spa
dc.relation.referencesGordić, D., Babić, M., Jovičić, N., Šušteršič, V., Končalović, D., & Jelić, D. (2010). Development of energy management system - Case study of Serbian car manufacturer. Energy Conversion and Management. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2010.06.014spa
dc.relation.referencesIEA, I. E. A.-. (2018). World energy outlook 2018.spa
dc.relation.referencesInternational Energy Association. (2018). World energy balances: overview. Word Energy Balances 2018. https://doi.org/10.15713/ins.mmj.3spa
dc.relation.referencesInternational Organisation for Standardization. (2011). ISO 50001 - Energy Management. In Externe elektronische Auslegestelle-Beuth-Hochschulbibliothekszentrum des Landes Nordrhein-Westfalen.spa
dc.relation.referencesIntrona, V., Cesarotti, V., Benedetti, M., Biagiotti, S., & Rotunno, R. (2014). Energy Management Maturity Model: An organizational tool to foster the continuous reduction of energy consumption in companies. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.07.001spa
dc.relation.referencesJ, O. (2012). Energy Management Maturity Model (EM3).spa
dc.relation.referencesJiménez, R. (2010). Lineamientos metodológicos para la construcción de indicadores de desempeño.spa
dc.relation.referencesJovanović, B., & Filipović, J. (2016). ISO 50001 standard-based energy management maturity model - Proposal and validation in industry. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.10.023spa
dc.relation.referencesLeva, G. (2005). Indicadores de calidad de vida urbana. Ciencias.spa
dc.relation.referencesMendoza, A., Solano1, C., Palencia1, D., & Garcia1, D. (2019). Aplicación del proceso de jerarquía analítica (AHP) para la toma de decisión con juicios de expertos Application of the Analytical Hierarchy Process (AHP) for decision-making with expert judgment. Revista Chilena de Ingeniería, 27(3), 348–360.spa
dc.relation.referencesMME. (2015). Plan de acción indicatIvo de eficiencia energetica. Bogotá.spa
dc.relation.referencesMunguia, N., Vargas-Betancourt, N., Esquer, J., Giannetti, B. F., Liu, G., & Velazquez, L. E. (2018). Driving competitive advantage through energy efficiency in Mexican maquiladoras. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.11.253spa
dc.relation.referencesNgai, E. W. T., Chau, D. C. K., Poon, J. K. L., & To, C. K. M. (2013). Energy and utility management maturity model for sustainable manufacturing process. International Journal of Production Economics. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2012.12.018spa
dc.relation.referencesPrashar, A. (2017). Energy efficiency maturity (EEM) assessment framework for energy-intensive SMEs: Proposal and evaluation. Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.116spa
dc.relation.referencesPreciado, E., Rodriguez, J., Saenz, J., & Franco, C. (2018). Diversificación Inteligente: Posibilidades de diversificación y sofisticación de la Industria Metal mecánica en Colombia.spa
dc.relation.referencesRamírez, A. C., Suarez, J., & Lesmes, J. M. (2011). La cadena de valor siderúrgica y metalmecánica en Colombia en la primera década del siglo XXI. In Ilafa, Andi.spa
dc.relation.referencesSa, A., Thollander, P., & Cagno, E. (2017). Assessing the driving factors for energy management program adoption. In Renewable and Sustainable Energy Reviews. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.02.061spa
dc.relation.referencesSaaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8spa
dc.relation.referencesSousa Lira, J. M., Salgado, E. G., & Beijo, L. A. (2019). Which factors does the diffusion of ISO 50001 in different regions of the world is influenced? Journal of Cleaner Production. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.127spa
dc.relation.referencesStern, N. (2007). The economics of climate change: The stern review. In The Economics of Climate Change: The Stern Review. https://doi.org/10.1017/CBO9780511817434spa
dc.relation.referencesThollander, P., Backlund, S., Trianni, A., & Cagno, E. (2013). Beyond barriers - A case study on driving forces for improved energy efficiency in the foundry industries in Finland, France, Germany, Italy, Poland, Spain, and Sweden. Applied Energy, 111, 636–643. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.05.036spa
dc.relation.referencesTrianni, A., Cagno, E., Bertolotti, M., Thollander, P., & Andersson, E. (2019). Energy management: A practice-based assessment model. Applied Energy. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.11.032spa
dc.relation.referencesTrust, C. (2015). Energy management self-assessment tool | The Carbon Trust. https://www.carbontrust.com/resources/energy-management-self-assessment-toolspa
dc.relation.referencesUN-MDG. (2015). The Millennium Development Goals Report. United Nations. https://doi.org/978-92-1-101320-7spa
dc.relation.referencesUN. (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. A/RES/70/1. In United Nations General Assembly. https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2spa
dc.relation.referencesUNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA - UPME. (2016). Plan de acción indicativo de EE2017 - 2022 - UPME - DOCUMENTOP.COM. In UNIDAD DE PLANEACIÓN MINERO ENERGÉTICA - UPME.spa
dc.relation.referencesWagner, H. R., Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1968). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. Social Forces, 46(4), 555. https://doi.org/10.2307/2575405spa
dc.subject.proposalEnergy efficiencyeng
dc.subject.proposalMeasurement indexeng
dc.subject.proposalMaturityeng
dc.subject.proposalEnergy managementeng
dc.subject.proposalIndustryeng
dc.subject.proposalEficiencia energéticaspa
dc.subject.proposalÍndicespa
dc.subject.proposalMediciónspa
dc.subject.proposalMadurezspa
dc.subject.proposalGestión de la energíaspa
dc.subject.proposalIndustriaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.contributor.jurySousa Santos, Vladimir
dc.contributor.juryCarrillo Cujia, Viviana Mildreth
dc.description.degreelevelMaestríaspa


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