Leimikoiden kustannustekijät koneellisessa hakkuussa

Abstract

Tässä opinnäytetyössä tarkasteltiin erilaisten leimikoiden kustannuksia ja niiden korjuun kannattavuutta korjuuyrityksen kannalta. Leimikoiden korjuun kannattavuudesta laadittiin kustannuslaskelmamalli, jonka perusteella korjuuyrityksen toimintaa voitaisiin jatkossa kehittää. Opinnäytetyötä varten seurattiin kahden John Deere 1270 G -harvesterin hakkuutuotoksia ja ajankäyttöä helmi-maaliskuussa 2018. Aineistoa kertyi ajanjaksolla seitsemältätoista työmaalta. Aineistoa käsiteltäessä kiinnitettiin huomiota leimikoiden hakkuun kannattavuuteen ja pyrittiin löytämään syitä samankaltaisten leimikoiden hakkuun kannattavuuden eroihin. Aineistoon kerättiin koneista saatavat tiedot tuotannosta sekä ajankäytöstä ja polttoaineenkulutuksesta. Näiden tietojen pohjalta laskettiin korjuun kannattavuutta. Tutkimuksen tuloksista voidaan päätellä, että hakkuun kannattavuuteen leimikkotasolla vaikuttavia tekijöitä ovat järjestyksessä korjattavien runkojen keskikoko, kuljettajan ammattitaito, hakkuutapa ja pinta-ala. Osa tutkimuksen aineistosta on luottamuksellista. Nämä osat on poistettu tutkimuksen julkisesta versiosta.The purpose of this thesis was to study the cost factors of different logging sites and the profitability of harvesting them from the view point of a forest machine contractor. From these cost factors a model was developed to help the contractor to improve logging operations. For this thesis the logging output and time usage of two John Deere 1270 G harvesters was followed for a period of one month between February and March 2018. Data was gathered from 17 logging sites. When processing the gathered data attention was paid especially to the profitability of logging and finding reasons to why logging sites with similar characteristic had differences in profitability. Cost calculations based on the gathered data were used to point out reasons for these differences. The data gathered from machines included machine reports of production, time usage and fuel consumption. From the results of this thesis it can be concluded that the factor affecting the costs most are the average size of stems on the logging site, harvester operator’s expertise, logging method and the area of the logging site. A part of the data in this thesis is confidential. This part of the data has been removed from the public version of this thesis