Björheden, Rolf

Jonsson, Rikard

Lindroos, Ola

Manner, Jussi

Nordfjell, Tomas

Epsilon Open Archive

Rön från Sveriges lantbruksuniversitet   Nr 7 2017Fakta SkogAutomatiserad datainsamlingManuella tidsstudier av skotning är tids-krävande. Därför begränsas datamängderna oftast till ett fåtal lass. Problemet är att ju färre lass som studeras, desto större är risken att materialet inte är representativt.På senare tid har man därför ägnat allt större intresse för att automatisera insamling av prestationsdata från skotning. Med automa-tisk datainsamling, ADI, är det möjligt att samla in större mängder data, dessutom oftast med högre upplösning än i manuella studier. ADI är ett intressant utvecklingsspår både för forsk-ning och för prestations- och driftsuppföljning.Jussi Manner, Ola Lindroos, Tomas Nordfjell, Rikard Jonsson och Rolf Björheden– ger vägledning för effektiviserat skotningsarbeteArbetsmomenten ”lastning” och ”lossning”, inklusive tillhörande körtid, utgör tillsam-mans ca 80 procent av skotarens effektiva arbetstid (G0-tid). Rent transportarbete, dvs. körning med och utan lass, utgör endast ca 20 procent av skotarens G0-tid. Skotnings-prestationen är svagt korrelerad med terräng-transportavstånd. Skotaren JD1910E i arbete åt SCA Skog (maskinen på bilden är inte direkt kopplad till denna rapport). Foto: Jussi Manner.Trots vad som konstateras ovanför är terräng-transportavståndet den enskilt viktigaste faktorn i dagens prestationsnormer och -modeller för skotning. Denna studie indike-rar, med stöd av nyare vetenskaplig forskning, att virkeskoncentration och hur olika sortiment fördelas över trakten är de viktigaste faktorerna för prestationsmodellering av skotning. Enbart uppgiften om antal sortiment (eller volym) per trakt är i sig inte en tillräckligt precis faktor. Utöver detta antyder resultaten att teknisk utveckling som syftar till att underlätta kran-arbetet samt beslutsstöd och tumregler för optimering av lastnings- och lossningsarbetet är viktiga för höjd produktivitet.Under 2011–2013 insamlades omfattande tidsstudiedata för skotning med hjälp av ADI, sam-manlagt 8868 lass. Datainsamling skedde med John Deeres uppföljningssystem Tim-berLink i slutavverkning i Dalarna och Gästrikland. Datainsamlingen omfattar två arbetslag och nio förare. Alla nio förare var rutinerade och duktiga. Arbetet utfördes av två likvärdiga John Deere 1910E, skotare med en lastkapacitet på 19 ton. I denna studie dokumenterades effektiv tid (G0-tid), övrig tid och total tid separat. Lastningsmomentet domineras av kranarbete Kranen var i bruk 74,8 % av G0-tiden för momentet lastning och maskinen kördes (dvs. hastighet ≠ 0) i 31,9 % av G0-last-ningstiden. Detta innebär att kranarbete och körning utfördes parallellt i 6,7 % av G0-tiden för lastning. Ett alternativt tankesätt är att kranen var i bruk i drygt en femtedel av G0-tiden för lastning under körning (1,4/(1,4+5,3))(Tabell 1).Lastnings- och lossningskrancyklar lika men annorlundaKrancykeltiderna vid lastning och lossning var lika långa, 23,5 sekunder per krancykel. Antalet krancykler i lastning var dock i ge-nomsnitt dubbelt så många (35 st) per lass som antalet krancykler för lossning av ett lass (17 st). Virkesvolymen per krancykel har alltså varit dubbelt så stor vid lossning som vid lastning. Variationen i arbetet är storFör 96 % av alla studerade lass utgjorde G0-tiden för körning utan lass mindre än 22 % och för körning med lass mindre än 25 % av den totala skotningstiden (ob-servera att körning utan lass i genomsnitt tog mer tid per lass än körning med lass, Tabell 1). För drygt 80 % av alla studerade lass utgjorde G0-tiden för lastning 30–65 % av den totala skotningstiden. För 90 % av alla studerade lass utgjorde G0-tiden för lossning mindre än 22 % och övrig tid för motsvarande lass mindre än 25 % av den totala skotningstiden.Behov av nya prestationsnormer Traditionellt har prestationen i skot-ning oftast modellerats baserat på ter-rängtransportavstånd (som t.ex. i Figur 1). I prestationsnormer har det varit den viktigaste faktorn. Inklusionen av ter-rängtransportavstånd kan motiveras både empiriskt (t.ex. Figur 1) och intuitivt. Man måste köra en viss sträcka, både utan och med lass, och avståndet beror på traktens geografiska egenskaper. Denna studie pekar dock på en icke oväsentlig risk att terräng-transportavståndets inverkan överskattas – körning utan och med lass utgör totalt sett endast en liten andel av den totala tidsåtgången vid skotning. Skotningsarbetet består mestadels av lastning och lossning (kranarbete och tillhörande körningar inkluderade). Ett ytterligare problem är att definitionen av termen ”terrängtransport-avstånd” varierar beroende på källa. Övrig tid inkluderar alla pauser i arbetet då motorn är i gång. Total tid är en summa av G0-tid och övrig tid. Arbetsmomen-tet lastning inkluderar både kranarbete och körning (dvs. hastighet ≠ 0), och på motsvarande sätt inkluderar lossning både kranarbete och körning. Terrängtransport-avstånd är beräknat som ett medelvärde av sträckor vid körning utan och med lass, dvs. enkelt terrängtransportavstånd. Det enskilda lasset utgjorde observationsen-het, men värden på laststorlekar var inte tillgängliga.Automatiserad datainsamling ger vägledning för effektiviserat skotningsarbeteFigur 1. De olika arbetsmomentens andelar av den totala skotningstiden, vid varierande  (enkel)terrängtransportavstånd (meter). Medianvärdet för terrängtransportavstånd i denna studie är markerat på x-axeln. I Figur 1 redovisas hur de olika arbetsmomenten relativa andel av skotningstiden varierar vid olika (enkel)terrängtransportavstånd. Total tid, övrig tid, samt G0-tider för körning med och utan lass har modellerats utifrån datainsamling av Manner m.fl. (2016):      Total tid (G0-minuter/lass) = 0,0157 × terrängtransportavstånd + 0,3244      Övrig (G0-minuter/lass) = 0,0072 × terrängtransportavstånd + 4,9305      Körning utan lass (G0-minuter/lass) = 0,0175 × terrängtransportavstånd + 0,4298      Körning med lass (G0-minuter/lass) = 0,0517 × terrängtransportavstånd + 34,493Tidsåtgång för lastning, 21,0 G0-minuter/lass (14,3+5,3+1,4); och för lossning, 8,8 G0-minuter/lass, har däremot hämtats från Tabell 1.Körning med och utan lass utgör tillsammans nästan tre femtedelar av den totala körsträckan, men mindre än femtedel av totala tiden. Lastning är det klart mest tidskrävande arbetsmomentet följt av lossning, inklusive respektive körning (Tabell 1, Figur 1). Momentet ”övrigt” stod för en större andel av den totala tidsåtgången än väntat.Andelar av huvudarbetsmomentAutomatiserad datainsamling ger vägledning för effektiviserat skotningsarbeteTabell 1. Sammanfattade resultat. Femte, 25:e, 75:e och 95:e percentiler beskriver materialets spridning. Lasset utgör observationsenhet och antalet lass varierar från 8555 till 8868 per värde. 1) S.k. enkelt terrängtransportavstånd = medelvärde per lass av sträckor för körning utan och med lass.Denna studie visade att terrängtransport-avstånd statistiskt är relativt svagt associe-rat med total tidsåtgång. Däremot hade lastningssträckans längd något starkare samband med total tidsåtgång. Lastnings-sträckans längd beror på laststorlek och virkeskoncentration; den senare beror på hur volymerna av olika sortiment är utspridda på trakten och vilka sortiment som samlastas på ett skotarlass. Via skör-darens produktionsfiler, dvs. hpr-filer, kan goda data erhållas om de olika sortimen-tens volym och var de ligger på trakten. I dag nyttjas hpr-filer varken i skotarnormer inom praktiskt skogsbruk eller inom forsk-ning. För uppföljning av skördarens arbete har nyttjandet av hpr-filer kommit avsevärt längre.Även om volymer för enskilda lass inte var tillgängliga genom ADI, approxime-rades den genomsnittliga prestationen till 20–24 m3 per timme. Detta stämmer bra med befintlig litteratur.Vad innebär ADI för den skogliga arbetsstudieverksamheten?De data som insamlas genom tidsstudier och driftsuppföljning har stor betydelse          5:eRent kranarbete under lastning            14,3     13,0                6,0     9,7     17,4           26,2 Ren körning under lastning               5,3      4,2                  0,7       2,3        6,8            13,2Körning med lass                3,8      2,8                  0,1            1,2           5,3             11,1Lossning                 8,8      7,5                  3,5       5,6        10,2            18,8Körning utan lass                                                                  4,3                     3,5                 0,2      1,7       5,9                11,1 MedianArbetstid per moment, G0-minuter /lass MedelProduktivt arbete, summa av G0-tider              39,3      36,8                 17,3       27,5        48,2            68,2Sträcka per moment, meter/lass       Parallellt kranarbete och körning under lastning            1,4     0,9                 0,1      0,4       1,9           4,2 Percentil25:e 75:e 95:eÖvrig tid, minuter per lass               6,5      3,4                  0,6       1,6        7,1            21,6Total tid, minuter per lass               45,8      42,1                 19,1       31,0        55,3            84,5Körning utan lass                256      199                  4,9       91,0        358            702Lastningssträcka                237      183                   37       103        289            596Körning med lass                181      135                  3,1       52,4        262            524Lossningssträcka                71,4      18,6                  0,0       4,3        72,4            305Terrängtransportavstånd1               219      174                  24,8       87,6        302            579Total körsträcka                780      666                  197       426         1007            1720som underlag för prognoser, planering och uppföljning samt metod- och teknik-utveckling i skogsbruket. Den presenterade studien visar att representativiteten i insamlade data skulle kunna ökas betydligt genom att utnyttja skogsmaskinernas stora och ökande kapaci-tet att registrera vilka arbetsuppgifter som utförs. Detta gäller både terrängtransport och avverkning. En sådan utveckling skulle förbättra förutsättningarna för planering, uppföljning och utvecklingsarbete.Innebär ADI att manuella arbetsstudier blir överflödiga? Vi menar att detta inte är fallet eftersom de två metodernas res-pektive styrkor och svagheter gör att de kompletterar varandra. Till exempel går det med ADI att registrera tider för samtidigt pågående, parallella arbetsmoment. Detta är betydligt svårare och mer resurskrävande vid manuella tidsstudier.Manuella tidsstudier kan däremot ge information som inte kan insamlas genom ADI. Det gäller särskilt icke-cykliska och kvalitativa data, t.ex. förekomst av dubbel-stam, snöbrott och olika störningar såsom risning av stickvägar, brobyggnad osv. Denna kunskap är av betydelse för att rätt förstå och utvärdera de stora datamäng-derna från ADI-studier. Kombinationen av ADI och manuella studier ökar värdet på det stora högupplösta ADI-materialet genom att utnyttja människans förmåga till komplexa, kvalitativa bedömningarDenna artikel baseras på en studie av Manner m.fl. (2016). Den ursprungliga studien finansierades av Stora Enso Skog AB och forskarskolan FIRSTFakta Skog – Rön från Sveriges lantbruksuniversitet. ISSN: 1400-7789. Produktion: SLU, Fakulteten för skogs -vetenskap 2017. Ansvarig utgivare: Goran.Stahl@slu.se. Redaktör: Goran.Sjoberg@slu.se. Illustratör: Fredrik Saarkoppel,  Kobolt Media AB. Tryck: TMG Tabergs.Prenumeration: www.slu.se/faktaskog.”Genom ADI kan omfattande tidsstudier med mycket hög upplösning utföras till låg kostnad. ”ÄmnesordSkotning, automatisk datainsamling (ADI), prestation, driftuppföljning, terrängtransport-avstånd.Författare:Läs mer:Arlinger, J., Möller, J.J, Sorsa, J.-A. & Räsänen, T. 2012. Introduction to StanForD 2010. Structural descriptions and implementa-tion recommendations. Skogforsk. (Published draft).Brunberg, T. 2004. Underlag till produk-tionsnormer för skotare. Skogforsk, Redogö-relse nr 3.Eriksson, M. & Lindroos, O. 2014. Productivity of harvesters and forwarders in CTL operations in Northern Sweden based on large follow-up datasets. International Journal of Forest Engineering 25:179–200.Hakonen, O. 2013. Metsäkuljetusmatkan arvioinnin erot puunostajan ja puunkorjuuy-rittäjän välillä Stora Enso Metsän Itä-Suomen hankinta-alueella. Karelia University of Applied Sciences. Kandidatuppsats.Lindroos, O. 2012. Skotningen har många avstånd. Skogen, (6–7): 38-39.Manner, J. & Björheden, R. 2017.  Automatisk datainsamling från skotning. Skog-forsk, Arbetsrapport 957-2017.Tomas NordfjellProfessor, institutionen för skogens biomaterial och teknologi 901 83 UMEÅ tomas.nordfjell@slu.seRikard Jonsson Forskare,Skogforsk,Uppsala Science Park751 83 Uppsalarikard.jonsson@skog-forsk.seRolf BjörhedenProfessor,Skogforsk,Uppsala Science Park751 83 Uppsalarolf.bjorheden@skog-forsk.seAutomatiserad datainsamling ger vägledning för effektiviserat skotningsarbeteManner, J., Nordfjell, T. & Lindroos, O. 2013. Effects of the number of assortments and log concentration on time consumption for forwarding. Silva Fennica 47: (4) article id 1030. 19 p.Manner, J., Nordfjell, T., Palmroth, L. & Lindroos, O. 2016. Load level forwarding work element analysis based on automatic follow-up data. Silva Fennica 50: (3) article id 1546.Jussi MannerForskare,Skogforsk,Uppsala Science Park751 83 Uppsalajussi.manner@skogforsk.seOla LindroosProfessor, institutionen för skogens biomaterial och teknologi 901 83 UMEÅ ola.lindroos@slu.se

Automatiserad datainsamling – ger vägledning för effektivare skotningsarbete

https://pub.epsilon.slu.se/15611/11/manner_j_et_al_180918.pdf

Automatiserad datainsamling – ger vägledning för effektivare skotningsarbete

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Epsilon Open Archive