Equity drivers and the customer experience

Customer experience has become a top priority for business managers and marketing scholars. However, research on this topic remains relatively scarce, particularly with regard to the drivers of the customer experience. To bridge this important gap, we propose a unified framework to understand the customer experience that integrates the customer’s perceptions of value, brand and the relationship, i.e. the three equity drivers, and test it empirically in a service setting. This study intends to demonstrate that the three equity drivers are central to explaining the way individuals perceive their experiences with the firm and its products and services

"Footnotes in Gaza", El cómic-reportaje como género periodístico

The recent explosion of non-fiction comic has been followed by the birth of a genre characterized by current contents relate. This creative formula imports journalism codes to report facts, through sequential narrative, with a veracity objective. A circumstance which suggests a theoretical conflict against the normative tradition of journalism. This paper investigates the journalistic dimension of these products from an specific case of study: the analysis of Footnotes in Gaza. A comic that won 2010 award for investigative journalism of Fertel Foundation, and whose author, Joe Sacco, is considered one of the most respected names in this trend that hybridizes comics and journalism.La reciente explosión del cómic de no-ficción se ha visto acompañada del nacimiento de un subgénero que se caracteriza por la narración de contenidos de actualidad. Esta fórmula creativa importa códigos del periodismo para informar sobre hechos reales y con voluntad de veracidad en el relato secuencial. Una circunstancia que sugiere un conflicto teórico frente la tradición normativa del periodismo. Este trabajo investiga la dimensión periodística de estos productos a partir de un caso práctico: el análisis de Footnotes in Gaza. Un cómic premiado en 2010 como mejor trabajo periodístico de investigación por la Fundación Fertel y cuyo autor, Joe Sacco, está considerado uno de los nombres más reputados dentro de esta corriente de hibridación de cómic y periodismo

The role of social effects and perceived risk in driving profitable online customer interactions

The emergence of online channels has been of special relevance, as it has promoted a more active participation of consumers in the value creation process. In this study, we draw from the Stimulus-Organism-Response model to provide a theoretical understanding of the role played by two critical factors that drive online customer initiated interactions (OnCICs): social effects and perceived risk. In addition, we also investigate their consequences by establishing a direct link between these interactions and customer profitability. Merging longitudinal objective data with subjective data for a sample of 1,990 customers in the financial services and applying Partial Least Squares (PLS), the results reveal that social effects influence perceived risk. Perceived risk consequently promotes the development of OnCICs, while social effects reduce the need for such interactions. In addition, OnCICs help promote high-quality relationships and leads to higher performance

Nuevos tiempos para la salud y seguridad en el trabajo: las estrategias del siglo XXI

El Trabajo de Fin de Grado (TFG) que presentamos a continuación, responde a la inquietud por conocer a fondo, hacia donde irán la salud y seguridad en el trabajo en los próximos años. En este sentido, nos vamos a centrar en las Estrategias de Salud y Seguridad en el Trabajo, que son las que trazan las políticas, objetivos y acciones para varios años. Se analizarán en profundidad las actuales estrategias europeas y española. Las Estrategias actuales eran muy esperadas, porque las anteriores finalizaron hacía varios años, y ello provocó que hubiera muchas especulaciones al respecto. Precisamente una de las cosas que nos animaron a realizar este trabajo, fue el hecho de la reciente aprobación de las mismas. El objetivo de este TFG es por tanto, desgranar las características de este nuevo marco y analizar si el mismo puede servir para alcanzar en el presente y futuro, una mejora de las condiciones de trabajo y una verdadera protección de la salud y seguridad de los trabajadores, en consonancia con la Estrategia Europa 2020. En este Trabajo Fin de Grado se desarrollan el conjunto completo de competencias, tanto genéricas como específicas, propias del Título, a través de la puesta en práctica de la formación previa adquirida

Acceso abierto a los datos de investigación, una vía hacia la colaboración científica

La transmisión del conocimiento debería verse favorecida por las oportunidades que brindan las TIC como medio de acceso y distribución de objetos digitales. Sin embargo, las barreras que impiden el acceso y reutilización de los trabajos derivados de la actividad científica y académica, ya sean económicas o de derechos de explotación, inhiben compartir un bien común como es el conocimiento. El movimiento por el acceso abierto a la ciencia promueve la eliminación de estas barreras y aboga por una cultura que permita compartir y reutilizar materiales, siempre con el reconocimiento de la autoría y con un uso responsable. Si el artículo científico ha sido históricamente una forma esencial de la comunicación de la ciencia, en la era digital cobran relevancia sus fundamentos, entre ellos los datos observacionales, descriptivos o experimentales que subyacen al artículo. Los datos pueden reutilizarse, transformarse mediante nuevos métodos o agregarse a otras fuentes. Los datos en abierto evitan la duplicidad de ensayos, dan transparencia a su forma de obtención y permiten su validación. En este trabajo se presentan algunas iniciativas y recomendaciones de cómo compartir, gestionar y promocionar el acceso abierto a los datos generados durante la investigación científica, como vía de colaboración entre grupos o personas con afinidad en sus temas de trabajo.Knowledge transfer should be facilitated by the opportunities offered by information technologies, as they affect the access and distribution of digital objects. However barriers to the access and reuse of scholarly research, whether economic or copyright-related, inhibit the sharing of this valuable common good. The open access movement promotes the elimination of these barriers and advocates for an open access culture of sharing and reusing materials, while guaranteeing that authors be duly acknowledged and that the data be used responsibly. If scientific papers have historically been essential for the communication of science, in the digital age it is now their building blocks that have gained greater importance, especially the observational, descriptive or experimental data that underpin the articles. Open research data can be reused, transformed by new methods or aggregated to other sources. Open access to research data avoids redundancy, provides transparency on how they have been obtained and allow for their validation. This work provides an overview of some initiatives and recommendations on how to share and manage research data and foster open access to it, as a means of collaboration between groups or individuals working in similar disciplines.Peer reviewe

Deep learning of curvature features for shape completion

The paper presents a novel solution to the issue of incomplete regions in 3D meshes obtained through digitization. Traditional methods for estimating the surface of missing geometry and topology often yield unrealistic outcomes for intricate surfaces. To overcome this limitation, the paper proposes a neural network-based approach that generates points in areas where geometric information is lacking. The method employs 2D inpainting techniques on color images obtained from the original mesh parameterization and curvature values. The network used in this approach can reconstruct the curvature image, which then serves as a reference for generating a polygonal surface that closely resembles the predicted one. The paper’s experiments show that the proposed method effectively fills complex holes in 3D surfaces with a high degree of naturalness and detail. This paper improves the previous work in terms of a more in-depth explanation of the different stages of the approach as well as an extended results section with exhaustive experiments.Spanish Ministry of Science and Technology under projects PID2020-119478GB-I00TED2021-132702B-C21MCIN/AEI/10.13039/501100 011033European Regional Development Fund (ERDF

Reliability Models and Failure Detection Algorithms for Wind Turbines

Durante las pasadas décadas, la industria eólica ha sufrido un crecimiento muysignificativo en Europa llevando a la generación eólica al puesto más relevanteen cuanto a producción energética mediante fuentes renovables. Sin embargo, siconsideramos los aspectos económicos, el sector eólico todavía no ha alcanzadoel nivel competitivo necesario para batir a los sistemas de generación de energíaconvencionales.Los costes principales en la explotación de parques eólicos se asignan a lasactividades relacionadas con la Operación y Mantenimiento (O&M). Esto se debeal hecho de que, en la actualidad, la Operación y Mantenimiento está basadaprincipalmente en acciones correctivas o preventivas. Por tanto, el uso de técnicaspredictivas podría reducir de forma significativa los costes relacionados con lasactividades de mantenimiento mejorando así los beneficios globales de la explotaciónde los parques eólicos.Aunque los beneficios del mantenimiento predictivo se consideran cada díamás importantes, existen todavía la necesidad de investigar y explorar dichastécnicas. Modelos de fiabilidad avanzados y algoritmos de predicción de fallospueden facilitar a los operadores la detección anticipada de fallos de componentesen los aerogeneradores y, en base a ello, adaptar sus estrategias de mantenimiento.Hasta la fecha, los modelos de fiabilidad de turbinas eólicas se basan, casiexclusivamente, en la edad de la turbina. Esto es así porque fueron desarrolladosoriginalmente para máquinas que trabajan en entornos ‘amigables’, por ejemplo, enel interior de naves industriales. Los aerogeneradores, al contrario, están expuestosa condiciones ambientales altamente variables y, por tanto, los modelos clásicosde fiabilidad no reflejan la realidad con suficiente precisión. Es necesario, portanto, desarrollar nuevos modelos de fiabilidad que sean capaces de reproducir el comportamiento de los fallos de las turbinas eólicas y sus componentes, teniendoen cuenta las condiciones meteorológicas y operacionales en su emplazamiento.La predicción de fallos se realiza habitualmente utilizando datos que se obtienendel sistema de Supervisión Control y Adquisición de Datos (SCADA) o de Sistemasde Monitorización de Condición (CMS). Cabe destacar que en turbinas eólicasmodernas conviven ambos tipos de sistemas y la fusión de ambas fuentes de datospuede mejorar significativamente la detección de fallos. Esta tesis pretende mejorarlas prácticas actuales de Operación y Mantenimiento mediante: (1) el desarrollo demodelos avanzados de fiabilidad y detección de fallos basados en datos que incluyanlas condiciones ambientales y operacionales existentes en los parques eólicos y (2)la aplicación de nuevos algoritmos de detección de fallos que usen las condicionesambientales y operacionales del emplazamiento, así como datos procedentes tantode sistemas SCADA como CMS. Estos dos objetivos se han dividido en cuatrotareas.En la primera tarea se ha realizado un análisis exhaustivo tanto de los fallosproducidos en un amplio conjunto de aerogeneradores (amplio en número de turbinasy en longitud de los registros) como de sus tiempos de parada asociados. De estaforma, se han visualizado los componentes que más fallan en función de la tecnologíadel aerogenerador, así como sus modos de fallo. Esta información es vital para eldesarrollo posterior de modelos de fiabilidad y mantenimiento.En segundo lugar, se han investigado las condiciones meteorológicas previasa sucesos con fallos de los principales componentes de los aerogeneradores. Seha desarrollado un entorno de aprendizaje basado en datos utilizando técnicas deagrupamiento ‘k-means clustering’ y reglas de asociación ‘a priori’. Este entorno escapaz de manejar grandes cantidades de datos proporcionando resultados útiles yfácilmente visualizables. Adicionalmente, se han aplicado algoritmos de detecciónde anomalías y patrones para encontrar cambios abruptos y patrones recurrentesen la serie temporal de la velocidad del viento en momentos previos a los fallosde los componentes principales de los aerogeneradores. En la tercera tarea, sepropone un nuevo modelo de fiabilidad que incorpora directamente las condicionesmeteorológicas registradas durante los dos meses previos al fallo. El modelo usados procesos estadísticos separados, uno genera los sucesos de fallos, así comoceros ocasionales mientras que el otro genera los ceros estructurales necesarios paralos algoritmos de cálculo. Los posibles efectos no observados (heterogeneidad) en el parque eólico se tienen en cuenta de forma adicional. Para evitar problemas de‘over-fitting’ y multicolinearidades, se utilizan sofisticadas técnicas de regularización.Finalmente, la capacidad del modelo se verifica usando datos históricos de fallosy lecturas meteorológicas obtenidas en los mástiles meteorológicos de los parqueseólicos.En la última tarea se han desarrollado algoritmos de predicción basados encondiciones meteorológicas y en datos operacionales y de vibraciones. Se ha‘entrenado’ una red de Bayes, para predecir los fallos de componentes en unparque eólico, basada fundamentalmente en las condiciones meteorológicas delemplazamiento. Posteriormente, se introduce una metodología para fusionar datosde vibraciones obtenidos del CMS con datos obtenidos del sistema SCADA, conel objetivo de analizar las relaciones entre ambas fuentes. Estos datos se hanutilizado para la predicción de fallos en el eje principal utilizando varios algoritmosde inteligencia artificial, ‘random forests’, ‘gradient boosting machines’, modelosgeneralizados lineales y redes neuronales artificiales. Además, se ha desarrolladouna herramienta para la evaluación on-line de los datos de vibraciones (CMS)denominada DAVE (‘Distance Based Automated Vibration Evaluation’).Los resultados de esta tesis demuestran que el comportamiento de los fallos delos componentes de aerogeneradores está altamente influenciado por las condicionesmeteorológicas del emplazamiento. El entorno de aprendizaje basado en datos escapaz de identificar las condiciones generales y temporales específicas previas alos fallos de componentes. Además, se ha demostrado que, con los modelos defiabilidad y algoritmos de detección propuestos, la Operación y Mantenimiento delas turbinas eólicas puede mejorarse significativamente. Estos modelos de fiabilidady de detección de fallos son los primeros que proporcionan una representaciónrealística y específica del emplazamiento, al considerar combinaciones complejasde las condiciones ambientales, así como indicadores operacionales y de estadode operación obtenidos a partir de la fusión de datos de vibraciones CMS y datosdel SCADA. Por tanto, este trabajo proporciona entornos prácticos, modelos yalgoritmos que se podrán aplicar en el campo del mantenimiento predictivo deturbinas eólicas.<br /

Wind Farm Management Decision Support Systems For Short Term Horizon

Wind energy is one of the fastest growing energy sources and its technology maturity level is already higher than the majority of other renewables. Therefore, many countries started to change their financial support policies in an unfavourable way for the wind energy. This unsubsidised new era forces the wind industry to re-visit its expenditure components and to make improvements in operating strategies in order to minimise operational and maintenance (O&M) costs. The classical maintenance strategies focus on a year advanced programming of calendar based maintenance visits and corrective interventions. In this classical approach the maintenance programming flexibility is quite limited, since this kind of programming ignores dynamic environment of the wind farm and real time data-driven indicators. Then, downtimes, and corresponding revenue losses, due to wind turbine inaccessibility occur because wind turbines are exposed to challenging dynamic environmental conditions and located in remote areas. Low accessibility is one of the predominant problems, and remote control not always solves the problems. The cost optimal O&M strategies for the wind energy must consider condition based maintenance and a timely programming of wind turbine visit.Thus, an elaborate and flexible approach, which is capable of considering condition and accessibility of wind turbines using meteorological measurements and operational records is highly needed for the wind farm O&M management. The core objective of this thesis is the investigation of decision-making processes in wind farm management, and the generation of Decision Support Systems (DSSs) for O&M of wind farms. In order to develop practical and feasible DSSs, the research is conducted prioritising data-driven approaches. There still exist various inefficiently used data sources in an operational wind farm, therefore there is a room for an improvement to use efficiently available data. Generally, in a wind farm, two types of condition monitoring data can be collected as online inspection and offline inspection data. Online inspection data can be obtained from both condition monitoring system (CMS) and Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA). CMS data require an additional investment in the turbines while, on the contrary, SCADA data are already available in the turbines. As a third source, offline inspection data consist of the records of all O&M visits to the wind farm, which are available but poorly recorded. In this study, the answer for the question of how to change a classical O&M strategy to an enhanced one using only the existing data sources without the need for an additional investment is searched.Firstly, analysis of key factors influencing in wind farm maintenance decisions is performed. In this regard, exploratory data analysis was considered to understand the monthly seasonality and the dependencies of day ahead hourly electricity market price, which is one of the decisive parameters for the wind farm revenue. Then, the connection between wind turbine failures, atmospheric variables and downtime is studied in order to provide additional information to a maintenance team and a maintenance planner for the intervention day. For the first part, well-structured and analysed electricity market price, electricity generation and demand data are needed. Therefore, the existing databases are reviewed for the case countries and a relevant analysis period is chosen. The electricity market data can be easily interpreted as time series data. To exhibit the characteristics of different electricity markets, various time series comparison tools are combined as an analysis guideline. By using this guideline, the drivers of the electricity market price are summarised for each case country. For the second part, available atmospheric and failure data for the relevant wind turbine components are gathered and combined. Then, convenient approaches among unsupervised learning models are selected. By combining the available tools and considering the needed information level for different purposes, the failure rules of prior to failure occurrence per month, in hours and in ten minutes increments are mined.Then, what-if analysis for revenue tracking of maintenance decisions is performed in order to generate a DSS for the evaluation of the major maintenance decisions taken in wind farms. To this purpose, the impact of country dynamics and subsidy frameworks considering the electricity market conditions are modelled. The impact of the intervention timing is analysed and the sensitivity of financial losses to environmental causes of underperformance are estimated.Finally, generation of decision support tool for planning of a maintenance day is studied to provide a useful maintenance DSS for in situ applications. The safe working rules considering the wind speed constraints for the accessibility to the wind turbine are reviewed taking into account the turbine manufacturer's O&M guidelines. The characteristics of the maintenance visits are summarised. Wind turbine accessibility trials using numerical weather prediction forecasting techniques for wind speed variable and synthetic forecasts for wind speed and wind gust variables are presented. An intervention decision pool considering safe working rules is generated, containing a list of plans capable of providing the optimal sequence of various tasks and ranked for revenue prioritised timing.This work has been part of the “Advanced Wind Energy Systems Operation and Maintenance Expertise" project, a European consortium with companies, universities and research centres from the wind energy sector. Parts of this work were developed in collaboration with other fellows in the project.<br /