Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/83302
Título : Estudio del rendimiento económico de un software de optimización de movimiento de tierras para la construcción de plantas fotovoltaicas.
Autor : Romero Mora, José Carlos
Torre Eguilior, Diego Manuel de la
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2024
Resumen : Este informe presenta un exhaustivo estudio de mercado destinado a evaluar la viabilidad de dos modelos de negocio diferentes. Por un lado, se estudia la creación de una plataforma SaaS que ofrezca servicios de simulación de PVGRAdTM y, por otro, se evalúa la venta de licencias PVGRAdTM. Para ambos modelos de negocio el público objetivo serán EPCs y promotores de plantas fotovoltaicas. Para ello, se realiza una previsión del total de GW instalados en plantas fotovoltaicas en España hasta 2030, haciendo previamente un resumen de las principales políticas energéticas a nivel nacional e internacional, a partir de las cuales poder prever las tendencias de crecimiento. El análisis incorpora datos históricos para predecir el recuento aproximado de plantas y las capacidades instaladas en el futuro, así como un multiplicador para incluir las plantas diseñadas que no son construidas. Con respecto al cálculo de la cuota de mercado, para ambas líneas de negocio, el impacto del marketing en el alcance del mercado objetivo se modela utilizando una relación exponencial, y las estrategias de precios se diseñan con un precio de venta máximo, que está inversamente relacionado con la cuota de mercado captada. Teniendo en cuenta los costes de personal, marketing, formación y desarrollo, se evalúan los rendimientos económicos con los Valores Actuales Netos, calculados a través del método de descuento. Se comparan las opciones SaaS y de concesión de licencias y, como resultado, se recomienda el enfoque de venta de licencias. Por último, un análisis de sensibilidad explora escenarios en los que se alcanza un VAN nulo, modificando el multiplicador comentado. En conclusión, este informe destaca un modelo de negocio recomendado: la venta de licencias de PVGRAdTM. El análisis proporciona una base sólida para la toma de decisiones estratégicas.
This report presents an exhaustive market study aimed at evaluating the viability of two different business models. On the one hand, the creation of a SaaS platform offering PVGRAdTM simulation services is studied and, on the other hand, the sale of PVGRAdTM licenses is evaluated. For both business models, the target audience will be EPCs and PV plant developers. To this end, a forecast is made of the total GW installed in photovoltaic plants in Spain up to 2030, previously summarizing the main national and international energy policies, from which growth trends can be predicted. The analysis incorporates historical data to predict the approximate plant count and installed capacities in the future, as well as a multiplier to include designed plants that are not built. With respect to market share calculation, for both business lines, the impact of marketing on target market reach is modelled using an exponential relationship, and pricing strategies are designed with a maximum selling price, which is inversely related to the market share captured. Considering personnel, marketing, training and development costs, economic returns are evaluated with Net Present Values, calculated using the discount method. The SaaS and licensing options are compared and, as a result, the licensing approach is recommended. Finally, a sensitivity analysis explores scenarios in which a zero NPV is achieved by modifying the commented multiplier. In conclusion, this report highlights a recommended business model: the sale of PVGRAdTM licenses. The analysis provides a solid basis for strategic decision making.
Descripción : Grado en Administración y Dirección de Empresas y Máster Universitario en Ingeniería Industrial
URI : http://hdl.handle.net/11531/83302
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

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