MONITOIMIKONEIDEN LEIMIKOITTAISIIN TUOTOKSIIN

Samankaltaiset tiedostot
MDSATIHO. SELOSTE Puhelin /1974 MONITOIMIKONEIDEN TUOTOSTEN JA YKSIKKÖKUSTANNUSTEN LASKENTASYSTEEMI

Opastiosilta 8 B HELSINKI 52 SELOSTE Puhelin /1976 HAKKUUMIEHEN AJANKÄYTTÖ PÖLKKY

Tuotosselvitys isoista prosessoreista

SELOSTE Puhelin. Metsätehon keräämään metsäkoneiden tuotos- ja kustannustilastoon saatiin. Kaikki kaato-juonte- koneet olivat yritysten omistamia.

M 0 N I T 0 I M I K 0 N E I L L A V A L M I S T E T U N SAHATUKIN JA PITKÄN KUITUPUUN KUORMAJUONTO

ERIKOKOISTEN KUORMATRAKTOREIDEN TUOTOSTASO

METSATEHO ~ METSÄTEOLLISUUS 12/1994 PUUNKORJUUN KUSTANNUSTEN JAKAMINEN PUUTAVARALAJEILLE. Jari Terävä. Teppo Oijala

Hakkuutyön tuottavuus kaivukonealustaisella hakkuukoneella ja Naarva EF28 hakkuulaitteella

7/1979 METSÄKULJETUS KONEELLISEN PUUTAVARAN VALMISTUKSEN JÄLKEEN. Mikko Kahala

PUUTAVARAN LAJITTELU MONITOIMIKONEILLA

ENSIHARVENNUSMÄNNIKÖIDEN HAKKUU KOKOPUINA KAHVAKEHIKOLLA VARUSTE TULLA MOOTTORISAHALLA

H A R V E N N U S M E T S I E N. Tiivistelmä Metsätehon tiedotuksesta 289

MITSATIHD. KOEALOJEN KOOSTA JA MÄÄRÄSTÄ TAi lvl iston K Ä S I T T E L Y N T Y ö V A 1 K E U D E N lvl Ä Ä R I T Y K S E S S Ä

ÖSA 705/260 -HARVESTERI

Ensiharvennusmännik. nnikön voimakas laatuharvennus

Koneellisen harvennushakkuun tuottavuus Juha Rajamäki Arto Kariniemi Teppo Oijala

KATSAUS METSATEHON J A J U 0 N T 0 T R A K T 0 R E I L L A 18/ MONIT OIMIKONEm'

Korvausvastuun ennustejakauma bootstrap-menetelmän avulla

UW40 risuraivain koneellisessa taimikonhoidossa. Markus Strandström Asko Poikela

5/1977. PALKKft2ERUSTEIDEN TARKISTUSTUTKIMUS. Tutkimusseloste KOIVUKUITUPUUN HAKKUUN. Mikko Kahala

Metsäsuunnitelman sisältämät tilat kartalla

Hämeenlinna Jari Lindblad Jukka Antikainen

Ponsse Ergo/H7 rankapuun hakkuussa ensiharvennuksella

Viimeinen Seloste-sarjan julkai su

Metsästä voimalaitokseen: Energiapuunlogistiikka ja tiedonhallinta Lahti

AJOMATKAN VAIKUTUS METSÄTRAKTORIN KUORMAN KOKOON JA AJONOPEUTEEN

Kehittyvä puun mallinnus ja laskenta

JA JUONTOMENETELMISTÄ HARVENNUSMETSISSÄ. Tiivistelmä Metsätehon tiedotuksesta 284

LEIMIKON ARVONMUODOSTUS Myyntiarvo

Metsänkasvatuksen kannattavuus

Kehittynyt katkonnan ohjaus ja ennakkosuunnittelutiedon tarkkuus Metsätehon tuloskalvosarja 6/2015

KUUSEN OMINAISUUSPOTENTIAALI

Koneellisen harvennushakkuun työnjälki. Koneellisen harvennushakkuun tuottavuus -projektin osaraportti

7/1978. LAITrEEN TYÖMENETELMÄTUTKIMUS ROVANIEMEN KONEPAJAN PUUNKAATO. Esko Mikkonen

Hieskoivikoiden avo- ja harvennushakkuun tuottavuus joukkokäsittelymenetelmällä

Männyn laaturajojen integrointi runkokäyrän ennustamisessa. Laura Koskela Tampereen yliopisto

Pienpuun paalauksen tuottavuus selville suomalais-ruotsalaisella yhteistyöllä

PITUUSJAKAUTUMINEN. mittausta katkottujen paperipuiden hakkuusta kerättyjä tutkimusainei stoja hyväksi käyttäen.

Kokopuun korjuu nuorista metsistä

Puuraaka-aineen hinnoittelumenetelmät

LIITE 1 VIRHEEN ARVIOINNISTA

Ennakkoraivaus osana ensiharvennuspuun korjuuta

Valmet 901.4/350.1 rankapuun hakkuussa ensiharvennuksella

Hakkuutähteen paalauksen tuottavuus

ARVO ohjelmisto. Tausta

Puukaupan uudet tuulet - rungonosahinnoittelu. Jori Uusitalo Metla

wili. HUONOLAATUISEN LEHTIPUUN KONEELLINEN KORJUU 20/1988 Tu;tiU.mUll on joj.koa. vuortrta al.o-i.:te;t.j:uun ~u.i:iu.

Tilastolliset mallit hakkuukoneen katkonnan ohjauksessa. Tapio Nummi Tampereen yliopisto

ERILAISTEN I I. Tiivistelmä Metsätehon tiedotuksesta 267

Harvennuspuun raaka-aineominaisuudet ja puutuotemahdollisuudet

Kaikki 17 punavaahteraa tutkittiin silmämääräisesti tyviltä latvoihin saakka. Apuna käytettiin kiikaria ja 120 cm:n terässondia.

e HAKKUUN AJANMENEKKIIN JA TUOTTAVUUTEEN

Satelliittipaikannuksen tarkkuus hakkuukoneessa. Timo Melkas Mika Salmi Jarmo Hämäläinen

Tukkiröntgendata sahapuun ohjauksessa

ARVO ohjelmisto. Tausta

7/1977 UIMISKYVYN PARANTAMINEN AUTONIPPUJEN KIRISTYSTÄ PARANTAMALLA. Arno Tuovinen

Myrskytuhopuun hakkuun ajanmenekki ja tuottavuus Metsätehon tuloskalvosarja 12/2015

Männyn laatukasvatus Jari Hynynen. Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute

TALVELLA. Metsäteho keräsi helmikuussa 1976 tilastoa jäsenyritystensä ja metsähallituksen

Tehtävä 1. Jatka loogisesti oheisia jonoja kahdella seuraavaksi tulevalla termillä. Perustele vastauksesi

PUUTAVARAN LAJITTELU KORJUUN YHTEYDESSÄ

PR0 CE S S 0 R -MON ITOI MIKONE

Kantokäsittelyliuoksen kulutus juurikäävän torjunnassa

Joukkokäsittelyn työmallit. Heikki Ovaskainen

a saus LOKOMO- KARTIOKAATOLAITE 4/1984 Markku Mäkelä

Uusiutuvan energian velvoite Suomessa (RES direktiivi)

KATSAUS E S I T U T K I M U S 17/1968 J U K K A - P I H D I L L Ä JUKKA-JUONTOPIHTI

Yleisen asumistuen menot ylittivät miljardin rajan vuonna 2016

Joukkohakkuu aines- ja energiapuun

Vaihtoehtoisia malleja puuston kokojakauman muodostamiseen

Tukkiröntgendata sahapuun ohjauksessa

Hämeenlinnan kaupunki: Kotihoidon palveluntuotannon vaikuttavuuden ja käyttäjälähtöisyyden kehittäminen

KUORMAINHARVESTEREIDEN MAKSUPERUSTETUTKIMUS

Aines- ja energiapuun hankintaketjujen kannattavuusvertailu

HAKKUUTÄHTEEN METSÄKULJETUKSEN AJANMENEKKI, TUOTTAVUUS JA KUSTANNUKSET

ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE

Helsingin yliopisto Maatalous-metsätieteellinen tiedekunta Valintakoe METSÄEKOLOGIA, METSÄVARATIEDE JA -TEKNOLOGIA

Eläkettä saavien lasten Lesken ja entisen Lasten kerroin

Korjuujäljen seuranta energiapuun korjuun laadun mittarina. Mikko Korhonen Suomen metsäkeskus

EKOENERGO OY Asko Vuorinen Metsien hiilinielun kasvu ja hakkuumahdollisuudet

KATSAUS METSÄTEHON LEI MIKON KOON VAIKUTUS PUUNKORJUUN METSÄVAIHEEN KUSTANNUKSIIN LEI.MIKON ICUSTANNUKSET 15/1967

Integroidusti vai erilliskorjuuna koko- vai rankapuuna?

IDSATIHO. 0 P I N T 0 ll A T K A ? U U N K 0 R J U U T A K 0 S K E V A. Rauhankatu Hel sinki 17 Puhelin

Kalle Kärhä: Integroituna vai ilman?

Systemaattisuus työmalleissa puunkorjuussa

Taimikonhoidon vaikutukset metsikön

Peterson Pacific -haketusketjun optimointi. Esimerkki simuloinnin käytöstä

PUUNKORJUUMENETELMÄT HANKINTAVUONNA 1966/67. Tiivistelmä Metsätehon tiedotuksesta 271

Metsäsuunnittelusta metsän suunnitteluun puuntuotannon rinnakkaistavoitteiden turvaaminen. Puukauppaa yksityismetsänomistajien kanssa vuosittain

hinnoitteluun ja puukauppaan

OSARIO. Lopullisessa luettelossa olleista yhteensä 54 muokkausyksiköstä

MUISTIO No CFD/MECHA pvm 22. kesäkuuta 2011

Energiapuun korjuu koneellisesti tai miestyönä siirtelykaataen

Energiapuukorjuukohteiden tarkastustulokset ja Hyvän metsänhoidon suositusten näkökulma. Mikko Korhonen Pohjois-Karjalan metsäkeskus

METSÄTEHO ~ METSÄTEOLLISUUS 2/1994 JOUKKOKÄSITTELYHARVESTERI POHJOIS-SUOMEN PÄÄTEHAKKUISSA. Risto Lilleberg

PYSTYMITTAUKSEN TARKKUUDESTA

Viimeistely Ajourien huomiointi puutiedoissa ja lopullinen kuviointi. Metsätehon tuloskalvosarja 5/2018 LIITE 4 Timo Melkas Kirsi Riekki Metsäteho Oy

Tiivistelmä Metsätehon tiedotuksesta 287

Työllisyysaste Pohjoismaissa

LIITE 1 VIRHEEN ARVIOINNISTA

Transkriptio:

3979 RUNKOLUKUSARJAN VAIKUTUS MONITOIMIKONEIDEN LEIMIKOITTAISIIN TUOTOKSIIN Markku Mäkelä Jaakko Peltonen

MDSATIHO Opastinsilta 8 B 00520 HELSINKI 52 Puhelin (90) 40 0 SELOSTE 3979 3979 RUNKOLUKUSARJAN VAIKUTUS MONITOIMIKONEIDEN LEIMIKOITTAISIIN TUOTOKSIIN Markku Mäkelä Jaakko Peltonen Sisällys TIIVISTELMÄ... JOHDANTO... 2 TUTKIMUSMENETELMÄ... 3 TUTKIMtJSAINEISTO 4 TUTKIMUSTULOKSET................. 4. Yhtä puuta kerrallaan käsittelevät moni toimikoneet... 4.. Yleistä... 4..2 Pika 75 -harvesteri........... 4.. 3 Tvigg-prosessori...... 4.. 4 Valmet-prosessori....... 4.2 Työnvaiheita lomittavat monitoimikoneet 4.2. Yleistä.... 4.2.2 Kockums KS 875-78 ATK -prosessori 4.2.3 Lokomo 96 S -harvesteri........ 4.2.4 Lokomo- Ösa 705 -prosessori.... 4.2.5 Valmet 448 -prosessori....... 5 TULOSTEN TARKASTELU............. KIRJ.ALLISUUTTA Sivu 2 2 3 4 6 6 6 6 9 ll 3 5 5 9 9 2

2 TIIVISTELMÄ Tässä tutkimuksessa selvitetään, miten hyvin rungon keskikoen kohdalta valittu rungoittainen tuotos vastaa runkolukusarjan huomioon ottavaa monitoimikoneiden todellista leimikoittaista tuotosta. Pika 75 -harvesterilla sekä Tvigg- ja Lokomo - Ösa 705 -prosessorilla rungon koko vaikutti erojen suuruuteen. Muilla monitoimikoneilla erot olivat rungon koosta riippumattomia vakioita ja niiden suuruus oli keskimäärin yksi prosentti. Leimikon puuston runkolukusarjan muoto ja muut leimikkotekijät eivät merkittävästi vaikuttaneet erojen suuruuteen ja vaihteluun. JOHDANTO On oltu epätietoisia, miten tarkkaan monitoimikoneiden leimikoittaiseen tuotokseen päästään määrittämällä tuotos aikatutkimuksissa saadulta rungonkokoluokittaiselta tuotoskäyräitä leimikon rungon keskikoen kohdalta. Myös kään ei ole tiedetty, miten leimikon pu~den kuttaa leimikoittaiseen tuotokseen. läpimittajakauman rakenne va- Vastaavaa hakkuun aikatutkimustulosten soveltumista käytäntöön eli _emlkoittaisten tuotosten määritykseen on selvitellyt Makkonen (950). Tuloksissa todetaan, että leimikon rungon keskikokoa käytettäessä leimikoittainen työajan virhe voi olla kuitupuuta valmistettaessa yli 0 %:n, mutta tukkeja valmistettaessa vain 0.. 4 %. Monitoimikoneiden leimikoittaisen ajanmenekin määrittämiseen parhai~en soveltuvaa rungonkokotunnusta on selvitellyt Kärkkäinen (973). Lei~ikon runkojen aritmeettinen keskiarvo (= leimikon keskirunko) antaa selvityksen mukaan tarkemman ennusteen monitoimikoneen todellisesta ajanmenekistä kuin kuutiomäärällä painotettu keskiarvo tai geometrinen keskiarvo.

3 2 TUTKIMUSMENETELMÄ Tutkimustulokset laskettiin pääosin Metsätehon monitoimikoneiden tuotossimulointiohjelmalla (Peltonen 973), jossa korjattavan leimikon runkolukujakauma otetaan huomioon. Simuloinnissa tuotos saadaan summaamalla leimikon jokaisen puun tekoon kulunut aika ja jakamalla valmistettu puumäärä näin saadulla leimikon käsittelyajalla. Simulointiohjelma laskee leimikoittaiset tuotokset halutuilie leimikoille arinettuja työvaikeustekijöitä käyttäen. Lisäksi tulostuvat rungonkokoluokittaiset tuotospisteet. Laskennassa tarvittavat lähtötiedot olivat: - leimikon runkolukujakauma, - rungonkokoluokittaiset keskikuutiot, -eri työnvaiheiden rungonkokoluokittaiset ajanmenekit Ja työnvaiheiden lomittuvuustiedot sekä - työpisteiden väliset siirtymisajat ja -matkat eri maastoluokissa sekä työpisteessä käsiteltävien puiden lukumäärä eri tiheysluokissa. Leimikkotiedot saatiin määrittämällä kolme runkolukusarjaltaan erilaista leimikkotyyppiä. Yksi näistä oli tyypillinen monitoimikonekorjuuleimikko (= perusjakauma), toisen runkolukujakauma oli tätä selvästi laajempi ja kolmannen puolestaan suppeampi. Runkolukujakaumia käyttäen määritettiin kullekin leimikkotyypille kahdeksan eri mallileimikkoa (keskirunko 200... 800 am3). Näiden lisäksi käytettiin vuoden 977 PMP:n keskimääräisleimikoita "avohakkuu keskijäreät" ja "avohakkuu kuitupuuvaltaiset". Monitoimikoneita koskevissa aikatutkimuksissa tuotokset esitetään yleensä rungon koon funktiona. Tällöin rungon koolla voidaan tarkoittaa joko absoluuttisesti tietyn kokoisia runkoja ja jonkin runkolukujakauman rungon keskikokoa jossakin leimikossa. Ensimmäinen määrittely merkitsee sitä, että kaikki rungot ovat samansuuruisia, ja jälkimmäinen sitä, et ~ ä käsiteltävät rungot noudattavat jotakin jakaumaa. Määritysmenetelmästä aiheutuvat leimikoittaiset tuotoserot saatiin vertaamalla simuloinnin antamia leimikoittaisia harhattornia tuotaksia saman

4 koneen rungonkokoluokittaiselta tuotoskäyräitä kyseisen leimikon keskirungon kohdalta (= keskirunkomenetelmä) saataviin tuotoksiin. Rungonkokoluokittainen tuotoskäyrä edellyttää kaikkien käsiteltävien puiden olevan tietyn kokoi Sa. Yhtä puuta kerrallaan käsittelevien monitoimikoneiden aikatutkimustuotoskäyrät ovat tällaisia. Työnvaiheita lomittavien koneiden tuotokset on maksuperustetutkimuksessa (Myllyniemi 977) sen sijaan saatu menetelmällä, JOssa aikatutkimus- ja laskentamenetelmä ainakin osittain ottaa huomioon käsitellyn leimikon runkolukujakauman (Leuto ja Myllyniemi 977). Tämä on toteutettu siten, ettei seuraavan puun ottamisesta aiheutuva karsintalinjan odotusaika ole vastaavankokoisen puun ottamisen aiheuttama odotusaika, vaan tutkimusleimikon runkolukujakauman perusteella on määritetty todennäköisesti seuraavana tuleva puu Ja sen ottamisesta aiheutuva karsintalinjan odotus. Aiemmissa kokeilu- Ja kehittämistutkimuksissa tuotos on laskettu kuitenkin myös työnvaiheita lomittaville koneille olettamalla, että kaikki käsiteltävät puut ovat samansuuruisia. Maksuperuste- ja kehittämistutkimusten tuotoslaskentamenetelmien antamien tulosten eroa työnvaiheita lomittaville monitoimikoneille on tarkasteltu kohdassa 4.2. ( s. ). Aiempien työntutkimusten laskentavaiheessa simuloinnin antamaa leimikkokohtaista tuotosta on verrattu tietyn koneen vastaavassa leimikossa saavuttamaan todelliseen tuotokseen. Simulointimallin on havaittu antavan hyvin tarkkoja tuotosennusteita, joten laskentamenettelyä on pidettävä tältä osin luotettavana. Leimikon järeysrakenteen vaikutus tuotokseen saatiin vertaamalla simuloinnin antamia perus-, laajan Ja suppean runkolukujakauman leimikoittaisia monitoimikoneiden tuotaksia keskenään. 3 TUTKIMUSAINEISTO Selvityksessä olivat mukana yleisimmät maassamme käytetyt monitoimikoneet. Selvitystä varten määritettyjen leimikkotyyppien runkolukujakaumat on esitetty kuvassa. Yksittäiset leimikot saatiin siirtämällä jakauman huippua (= mediaanipuu) kahden senttimetrin välein 6 ja 30 cm:n rinnankorkeusläpimittojen välillä. Näin saatujen 24 leimikon rungon keskikoko oli 79... 820 dm 3. Taulukossa (s. 6) on esitetty tarkemmat leimikkotiedot.

30 25 = PMP~ l!avohakkuu kuitupuuvataiset"(l977) 2 = PHP, ''avohakkuu keskijäreät" (977) 3 = Laaja jakauma, keskirunko 23 dm3, mediaanipuu 4 cm 20. 5 0 2 f ; i... "....... 4 = Perusjakauma, 5 = Suppea jakauma, 6 = Laaja jakauma, 7 = Perusjakauma 8 = Suppea jakauma,.................. -. ~... -- ""'-...... '! II II 26 tö t. 6 79.. 6 H 60 II 579.. 557 H II 26 ll II 26 II II II 26 5 0..... 7 e..... ' 9 3 5 7............ ~'.. '. '...,... '..... ' 9 2. 23 25~ 27 29 3 33 ~ediajnipuu(6, 7 & 8 ) Kuva. Leimikkoj en runkoukuj akaumat.... ~ ',.... ' '. ', ',, ~',, 35 37 39 4 43 45 Rinnankorkeusäpimitta, cm \J

6 TAULUKKO. Tutkimusaineiston leimikkotietoja Mediaanipuu, cm ~.3 Runkolukujakauma laaja perus suppea Leimikon rungon keskikoko, dm3-56x) - 38x) 6 255 26 79 8 303 266 235 20 360 326 302 22 423 400 377 24 508 485 463 26 60 579 557 28 706 682 66 30 820 795 773 x) ~~:n keskimääräisleimikoita 4 TUTKIMUSTULOKSET 4. Yhtä puuta kerrallaan käsittelevät monitoimikoneet 4.. Yleistä Yhtä puuta kerrallaan käsittelevien monitoimikoneiden t otoslaskennassa tarvitut aikatutkimustiedot saatiin maksuperusteselvityksistä (Myllyniemi 977, Mäkelä 979). e perustuvat konemerkeittäin 3 4 koneen keskimääräistietoihin. Tämän vuoksi tulokset ovat yleistettävissä vaikutusteosa suunnan sekä absoluuttisen tasonsa osalta. 4..2 Pika 75 -harvesteri Rungonkokoluokittaiset tuotokset, jotka määritettiin leimikon rungonkokoluokittaiselta tuotoskäyräitä leimikon rungon keskikoen kohdalta, sekä simulointituotokset, joissa otettiin huomioon leimikon runkolukujakauma, laskettiin Pika 75 -harvesterille, kun maastoluokka oli tai 2 ja leimikon tiheys 400, 600 tai 800 runkoaha. Simulointimenetelmällä saatujen tuotosten keskimääräinen poikkeama keskirunkomenetelmän antamista tuotoksista on esitetty kuvissa 2 ja 3 (s. 7 ja 8).

7 Teh tuntituotos, m 3 35 30 25 20 5 0 5, keskirunkomenetelmä (kaikki rungot samankokoisia) simulointimenetelmä {ottaa huomioon runkolukusarjan) 0 00 200 300 400 500 6oo 700 Rungon koko, dm3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) Kuva 2. Simulointi- ja keskirunkomenetelmän antamat tuotokset, Pika 75 -harvesteri 800

8 Ero, % +2 +0 +8 +6 +4 +2 0 Keskirunkomenetelmä -2-4 -6 00 200 300 400 500 600 ~ Rungon koko, dm- 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) Kuva 3. Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Pika 75 -harvesteri 700 800 Tuotosero, % +2 --- --...,., 0~-------------------=~~~~~~~-~ ~.......... -- _ --------- ----- Suppea jakaumax). x) PerusJakauma Laaja jakauma x) -4 200 300 4oo 500 Rungon keskikoko, dm3 6oo 700 Kuva 4. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Pika 75 -harvesteri x) Jakaumat on esitetty kuvassa (s. 5) Ja selitetty sivulla 4.

9 Simulointimenetelmä antoi Pika 75 -harvesterilla korjattavissa leimikoissa.9.. 0.0% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä leimikon rungon keskikoen ollessa 00. 500 dm3. Kun leimikon rungon keskikoko oli 500 800 dm 3, simulointimenetelmän antama tuotos oli puolestaan 0.0... 5.7% pienempi kuin keskirunkomenetelmän antama tuotos. Keskimääräisoloissa, joilla tuonnempanakin siitä erikseen mainitsematta tarkoitetaan rungon keskikooltaan 300.. 400 dm3 :n leimikoita, simulointimenetelmä antoi.2... 2.4% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä. Maastoluokka ja tiheys eivät mainittavasti vaikuttaneet menetelmien välisiin tuotoseroihin. Tarkasteltaessa leimikon rakenteen vaikutusta monitoimikoneiden tuotoksiin perusvaihtoehtona niin tässä kuin myöhemminkin pidetään simulointimenetelmällä saatua perusrunkolukujakauman (ks. kuvaa, s.5) mukaista leimikoittaista tuotosta. Laajan runkolukujakauman leimikossa Pika 75 -harvesterin tuotos oli 0.9. 0.0% suurempi kuin perusjakauman leimikossa, kun leimikon rungon keskikoko oli 200... 500 dm3, ja vastaavasti 0.0.. 0.9% pienempi, kun rungon keskikoko oli 500... 700 dm3. Suppean jakauman leimikossa tuotos oli puolestaan rungon keskikooltaan alle 500 dm3 :n leimikossa 2.9... 0.0% pienempi ja rungon keskikooltaan yli 500 dm3 :n leimikossa 0.0...3% suurempi kuin perusjakauman leimikossa. Keskimääräisoloissa tuotos poikkesi laajan jakauman leimikossa 0.0... +0.4% ja suppean jakauman leimikossa -0.4...-.2% perusjakauman leimikossa saavutetusta tuotoksesta (kuva 4, s. 8). Maastoluokka ja leimikon tiheys vaikuttivat leimikon rakenteesta johtuviin tuotoseroihin hyvin vähän. 4..3 Tvigg-prosessori Tvigg-prosessorille tuotosvertailu tehtiin, kun maastoluokka oli ja leimikon tiheys 400, 600 tai 800 runkoaha. Simulointi- ja keskirunkomenetelmän väliset tuotoserot on esitetty kuvassa 5. Simulointimenetelmä antoi Tvigg-prosessorille 6.2. 0.2% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä, kun leimikon rungon keskikoko oli 00.. 400 am3, ja 0.0.. 0.5% suuremman tuotoksen, kun rungon keskikoko oli 700... 800 am3 Simulointituotos oli puolestaan 0.... 0.2% pienempi leimikoissa, joiden rungon keskikoko oli 500. 600 am3. Keskimääräisoloissa simulointituotos oli 0.2...5% keskirunkomenetelmän antamaa tuotosta suurempi. Leimikon tiheys ei mainittavasti vaikuttanut tuotoseroihin.

0 Ero, % Keskirunkomenetelmä 00 200 300 400 500 6oo Rungon koko, dm3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) 700 800 Kuva 5. Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Tvigg-prosessori Tuotosero, % Laaja jakauma Perusjakauma Suppea jakauma ~r~----~~-------r------~----~------~------~ 200 3do 4bo 500 6oo 760 Rungon keskikoko, dm3 Kuva 6. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Tvigg-prosessori

ll Laajan runkolukujakauman leimikossa Tvigg-prosessorin tuotos oli 0.0... 0.5% suurempi kuin perusjakauman leimikossa. Suppean jakauman leimikossa tuotos oli puolestaan 0.0....% pienempi kuin perusjakauman leimikossa. Keskimääräisolaissa tuotos poikkesi laajan jakauman leimikossa 0.0... +0.% Ja suppean jakauman leimikossa 0.0...-0. 3% perusjakauman leimikossa saavutetusta tuotoksesta (kuva 6, s. 0). Leimikon tiheys ei mainittavasti vaikuttanut leimikon rakenteesta aiheutuviin tuotoseroihin. 4.. 4 Valmet-prosessori Valmet-prosessorille tuotosvertailu tehtiin, kun maastoluokka oli ja leimikon tiheys 400, 600 tai 800 runkoaha. Laskentamenetelmien väliset tuotoserot on esitetty kuvassa 7. Simulointimenetelmä antoi Valmet-prosessorille 0.8... 2.7% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä. Keskimääräisoloissa tuotos ero oli +2.0... +2.7 %. Leimikon tiheys ei mainittavasti vaikuttanut tuotoseroon. Laajan runkolukujakauman leimikossa Valmet-prosessorin tuotos oli 0.0.. 0.8% suurempi kuin perusjakauman leimikossa. oli puolestaan 0.3....0% pienempi Suppean jakauman leimikossa tuotos kuin perusjakauman leimikossa. Keskimääräisolaissa laajan jakauman ja perusjakauman leimikoiden välinen tuotosero oli +0.2... +0.7 %. Vastaava tuotosero suppean ja perusjakauman leimikoissa oli -0.9... -.0% (kuva 8). Leimikon tiheys ei vaikuttanut mainittavasti leimikon rakenteesta aiheutuviin tuotoseroihin. 4.2 Työnvaiheita lomittavat monitoimikoneet 4.2. Yleistä Työnvaiheita lomittavien koneiden osalta ei maksuperustetutkimuksesta (Myllyniemi 977) ole saatavissa käytetyn simulointimenetelmän laskennassa tarvittavia työnvaiheittaisia ajankäyttötietoja niiden erilaisen jaon vuoksi. Niinpä kyseisten monitoimikoneiden ajankäyttötiedot on otettu muista aiemmista tutkimuksista. Tämän vuoksi työnvaiheita lomittavien monitoimikoneiden tuloksia on syytä tarkastella niiden vaikutusten suunnan eikä absoluuttisten arvojen osalta.

2 Ero, % Keskirunkomenetelmä 00 200 300 400 500 6oo Rungon koko, am3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) 700 Bao Kuva 7. Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Valmet-prosessori Tuotosero, % +2 - - --- - - -- - - ------ 0+--------===~~~--------------------------------- Laaja jakauma Perusjakauma Suppea jakauma 200 300 4oo 500 600 700 Rungon keskikoko, am3 Kuva 8. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Valmet-prosessori

3 TAULUKKO 2. Tuotoslaskentamenetelmän vaikutus työnvaiheita lomittavan prosessorin tuotokseen eräällä aikatutkimustyömaalla Läpimitta, dl. 3 cm Rungon käyttö- osan tila- vuus, dm3 Tuotoslaskentamenetelmä Keski runko- Runkolukusarja Simul-ointimenetelmä, otettu osittain menetelmä, kaikki käsi- huomioon runkolukuteltävät puut (maksuperuste- sarja otettu samankokoisia tutkimuksissa täydellisesti (pikatestauk- käytetty) huomioon sissa käytetty) Suhteellinen tuotos, % 5 9 23 27 33 50 00 97 09 20 00 02 05 240 00 02 02 390 00 00 99 580 00 97 96 930 00 96 94 Taulukossa 2 on esitetty työnvaiheita lomittavan monitoimikoneen (esimerkissä Lokomo - Ösa 705 -prosessorin) tuotoksen riippuvuus tuotoslaskentamenetelmästä. Vertailu on laskettu yhdestä aikatutkimusaineistosta, joten tulosta on syytä pitää vain suuntaa antavana. Maksuperustetutkimuksessa (Myllyniemi 977) käytetty tuotoslaskentamenetelmä antoi saman tuotoksen kuin simulointimenetelmä tutkimusleimikon rungon keskikokoa vastaavassa rungonkokoluokassa (esimerkkiaineistossa 2 dm 3 runko). Rungon keskikooltaan tätä pienemmissä sekä järeämmissä leimikoissa maksuperusteselvityksessä käytetyn menetelmän tuotos sijoittui simulointimenet elmän ja samankokoisten puiden käsittelyyn perustuvan menetelmän tuotoskäyrien väliin. 4.2.2 Kockums KS 875-78 ATK -prosessori Kockums KS 875-78 ATK -prosessorille tuotosvertailu tehtiin, kun leinikon tiheys oli 500 runkoaha ja maastoluokka t ai 2. Simulointimenet elmällä saatujen tuotosten keskimääräinen poikkeama keskirunkomenet elmällä saaduist a tuot oksista on esitetty kuvassa 9. Simulointimenetelmän t uot oksessa on otettu huomioon leimikon runkolukusarja j a keskirunkomenetelmän tuot os on määritetty rungon keskikoen perusteella.

4 Ero, % +6 +4 Keskir 00 6oo 200 300 4oo 500 Rungon koko, am3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) 700 800 Kuva 9. Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Kockums KS 875-78 ATK -prosessori Tuo osero, % +2 --- ----- - - - ---- - - OT--------~~--------------------------------------~~~===............ Laaja jakauma Perusjakauma Suppea jakauma t~----~--------~--~.----~----~----~ 200 300 4oo 500 600 700 Rungon keskikoko, am3 Kuva 0. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Kockums KS 875-78 ATK -prosessori

5 Simulointi menetelmä antoi Kockums-prosessorille.2... 2. 5% keskirunkomenetelmää suuremman tuot oksen. Keskimääräisoloissa tuotosero oli +.2... +.4 %. Leimikon maastoluokka ei mainittavasti vaikuttanut tuotoser oihin. Laajan runkolukujakauman leimikossa Kockums KS 875-78 ATK -prosessorin tuotos oli 0.2... 0. 5% suurempi ja suppean runkolukujakauman leimikossa 0. 2.. 0. 9% pienempi kuin perusjakauman leimiko~sa. Keskimääräisoloissa tuotos poikkesi laajan jakauman leimikossa +0.3... +0. 5% ja suppean jakauman leimikossa -o.8.. -G.9% perusjakauman leimikossa saavutetusta tuotoksesta (kuva 0, s. 4). Maastoluokka ei mainittavasti vaikuttanut tuotoseroihin. 4.2.3 Lokomo 96 S - harvesteri Lokomo 96 S -harvesterille tuotosvertailu tehtiin, kun maastoluokka oli ja leimikon tiheys 565 runkoaha. Vertailun tulokset on esitetty kuvassa. Simulointimenetelmä antoi Lokomo 96 S -harvesterille 0.0... 4% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä. Keskimääräisoloissa molemmat menetelmät antoivat saman tuotoksen. Leimikon rakenne ei normaalilla työskentelyalueella vaikuttanut tuotokseen. Rungon keskikoen ollessa 600... 700 dm3 tuotos poikkesi laajan runkolukujakauman leimikossa +0... +0.3 % ja suppean jakauman leimikossa -G.l % perusjakauman leimikossa saavutetusta tuotoksesta (kuva 2). 4.2.4 Lokomo - Ösa 705 -prosessori Lokomo - Ösa 705 -prosessorille tuotosvertailu tehtiin, kun maastoluokka oli ja leimikon tiheys 500 runkoaha. Simulointimenetelmän ja kesy.irunkomenetelmän väliset tuotoserot on esitetty kuvassa 3 (s. 7). Simulointimenetelmä antoi Lokomo - Ösa 705 -prosessorilla korjattavissa leimikoissa 0. 0... 3.0% pienemmän tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä. Keskimääräisoloissa tuotosero oli -.9..-2.3 %.

6 Ero, % Keskirunkomenetelmä 00 200 300 400 500 6oo 700 Rungon koko, dm3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) 800 Kuva. Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Lokomo 96 S -harvesteri Tuotosero, % +2 Laaja jakauma ~--------------------------------------------~... ~... ~... ~... ~.. ~... ~... ~... ~... Perusjakauma Suppea jakauma ~~----.------.------~------~------~-----,- 200 300 4oo 500 600 700 Rungon keskikoko, am3 Kuva 2. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Lokomo 96 S -harvesteri

7 Ero, % +2 Keskirunkomenetelmä Simulointimenetelmä -4-6 00 200 300 400 500 600 Rungon koko, am3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simulointimenetelmä) 700 800 Kuva 3. Lokomo - Määritysmenetelmän vaikutus tuotoksiin, Ösa 705 -prosessori Tuotosero, % +2... Suppea jakauma...... 0~------~= ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~---- _ _ _ ----------------------------- Perusjakauma --------- - - -- Laaja jakauma 200 300 400 500 6oo 700 Rungon keskikoko, am 3 Kuva 4. Lokomo - Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Ösa 705 -prosessori

8 Ero, % +4 +2 Keskirunkomenetelmä OT-----------------------------------------------------~--~ 00 200 300 400 500 600 Rungon koko, dm 3 3 (keskirunkomenetelmä) Rungon keskikoko, dm (simuointimenetelmä) 700 800 Kuva 5. Määritysmenetemän vaikutus tuotoksiin, Valmet 448 -prosessori Tuotosero, % +2 0~------~.. ~... ~... ~... ~... ~... ~... ~... ~ - ---- -----... ~. ~~--------------------------- Laaja jakaume. Perusjakauma Suppea jakauma fl,r'----2'6_o 3'do 4_o~b------5d~o------6~bo-----7~0~o- Rungon keskikoko, dm3 Kuva 6. Leimikon rakenteen aiheuttama tuotosero, Valmet 448 -prosessori

9 Laajan runkolukujakauman leimikossa Lokomo - Ösa 705 -prosessorin tuotos oli 0.2...% pienempi ja suppean r unkolukujakauman leimikossa 0.0...% suurempi kuin perusjakauman leimikossa. Keskimääräisoloissa tuotoserot olivat laajan jakauman leimikossa -{). 5...-. % ja suppean jakauman leimikossa +0.2... +0.7% (kuva 4, s. 7). 4.2.5 Valmet 448 - prosessori Valmet 448 -prosessorille tuotosvertailu tehtiin, kun maastoluokka oli ja leimikon tiheys 500 runkoaha. Kuvassa 5 on esitetty laskentamenetelmien väliset tuotoserot (s. 8). Simulointimenetelmä antoi Valmet 448 -prosessorilla korjattavissa leimikoissa.0... 3.3% suuremman tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä. Tuotosero oli keskimääräisoloissa +. 0.. +. 5 %. Laajan runkolukujakauman leimikossa tuotos oli 0.2.. 0.7% suurempi kuin perusjakauman leimikossa. Suppean jakauman leimikossa tuotos oli puolestaan 0.2..0% sitä pienempi. Keskimääräisoloissa tuotos poikkesi laajan jakauman leimikossa +0.2... +0.4 % Ja suppean jakauman leimikossa -o.2...-o.5% perusjakauman leimikossa saadusta tuotoksesta (kuva 6, s. 8). 5 TULOSTEN TARKASTELU Simulointimenetelmä ottaa leimikoittaisten tuotosten määrityksessä huomioon leimikon runkolukujakauman. Keskirunkomenetelmä perustuu leimikon rungon keskikoen käyttöön. Menetelmien antamien leimikoittaisten tuotosten eroon vaikutti eniten aikakäyrien muoto, joiden mukaan eri laskentamenetelmillä saatavien tuotoskäyrien välinen ero määräytyy. Aikakäyrien muoto on merkkikohtainen ja se riippuu koneen teknisestä rakenteesta. Suurilla prosessoreilla siihen vaikuttaa muun muassa se, onko ottolaitteena liukupuomi- vai nivelpuomikuormain. Selvityksessä käytettyjä yhtä puuta kerrallaan käsittelevien monitoimikoneiden merkkikohtaisia tuotoskäyriä voitiin pitää varsin luotettavina. Työnvaiheita lomittavien monitoimikoneiden osalta simulointimenetelmän laskennassa käytetyt ajanmenekkitiedot sen sijaan voivat poiketa jonkin verran

20 keskimääräisistä ajanmenekkitiedoista. Työnvaiheita lomittavien koneiden simulointituotoksia on kuitenkin verrattu tuotoksiin, joiden määrityksessä on oletettu kaikkien käsiteltävien puiden olevan samankokoisia. J os simulointimenetelmällä saatuja tuotoksia olisi verrattu työnvaiheita lomittavien monitoimikoneiden maksuperustetutkimuksen laskentatavalla saatuihin tuotoksiin, tuotoserot olisivat olleet esitettyjä pienemmät. Simulointimenetelmä antoi selvityksen mukaan suuremman leimikoittaisen tuotoksen kuin keskirunkomenetelmä muille koneille paitsi Lokomo - Ösa 705 -prosessorille ja järeissä leimikoissa Pika 75 -harvesterille. Keskimääräisoloissa (leimikon rungon keskikoko 300... 400 dm3) tuotosero oli keskimäärin +.2% (0.0... +2.7 %). Määritysmenetelmän aiheuttaman eron suuruus ei siis ollut merkittävä. Syytä on kuitenkin ottaa huomioon tuotoseron suunta. Tulosten mukaan nykyisin käytettävä rungon keskikokoon perustuva tuotosmääritys antaa Lokomo - Ösa 705 -prosessoria lukuun ottamatta monitoimikoneille pienemmän tuotoksen kuin ne saav~ttaisivat samoilla ajapmenekkiarvoilla todellisissa leimikoissa. Pika 75 -harvesterin sekä Tvigg- ja Lokomo - Ösa 705 -prosessorn simulointimenetelmään ja keskirunkomenetelmään perustuvien käyrien muodot erosivat selvästi toisistaan. Pika 75 -harvesterilla muutos oli niin suuri, että se tulisi ottaa huomioon tuotoskäyrän määrittämisessä. Muiden monitoimikoneiden simulointimenetelmän aiheuttama tuotosero ei vaikuttanut mainittavasti tuotoskäyrän muotoon. Leimikon runkolukusarjan rakenne vaikutti tuotoksiin varsin vähän. Keskimääräisolaissa laajan runkolukujakauman ja perusjakauman leimikossa tuotosero oli keskimäärin +0.2% (0.0... +0.7 %). Vastaavasti suppean Ja perusjakauman leimikoissa tuotosero oli -o.6 % (0.0... -.2 %) ~eimi~on runkolukusarjan rakenne vaikutti tuotoseron suuntaan siten, että simulointimenetelmän antaman tuotoksen ollessa keskirunkomenetelmän antamaa tuotosta suurempi (muilla paitsi Lokomo- Ösa 705 -prosessorilla), t'otos oli laajan runkolukujakauman leimikossa perusjakauman leimikossa saavutettua tuotosta suurempi ja suppean jakauman leimikossa vastaavasti sitä pienempi. Lokomo - Ösa 705 -prosessorin tuotoksiin vaikutukset olivat päinvastaiset. Tämän selvityksen tulokset osoittavat, etteivät tuotoksen määritysmenetelmä eikä runkolukujakauman muoto kovin suuresti vaikuta monitoimikoneiden

2 tuotoksiin tavanomaisissa työskentelyoloissa. kuitenkin selvät ja johdonmukaiset. Vaikutusten suunnat olivat Edellä esitetyn mukaan aikatutkimusten tuotoskäyriitä runbon k~skikoon kohdalta määritetyt leimikoittaiset tuotokset ovat useimmilla monitoimikoneilla lähellä koneen todellista keskituotosta leimikossa. Pika 75 -harvesterilla tuotoskäyrien muotoerot ovat kuitenkin niin suuria> että ne tulisi ottaa huomioon sovellettaessa aikatutkimusten tuloksia lcäytäntöön. Tässä esitelty ilmiö aiheuttaa myös jonkin verran eroja seuranta ~utkimusten ja aikatutkimusten tuotosvertailuihin. Tämän tutkimw~sen tuloksia voidaan käyttää hyväksi vertailulaskelmien saattamisessa yhteismitallisiksi. KIRJALLISUUTTA KÄRKKÄINEN, MATTI 973. Runkojen järeys puunkorjuun monitoimikoneiden ajanmenekin ennustamisessa. Silva Fennica Vol. 7, N:o : -7. Hämeenlinna LOUTO, MARTTI ja MYLLYNIEMI, ANTTI 977. Monitoimikoneiden tuotosten ja yksikkökustannusten laskentasysteemi. Metsätehon moniste 977-0-28. Helsinki MAKKONEN, OLLI 950. Hakkuutöiden aikatutkimustulosten soveltaminen käytäntöön. Metsätehon julkaisu n:o 25. Helsinki MYLLYNIEMI, ANTTI 977. Työvaikeustekijöiden vaikutus palstalla toimivien moni toimikoneiden tuotokseen. Metsätehon tiedo ~us 3 ~5. Helsinki MÄKELÄ, MARKKU 979. Työvaikeustekijöiden vaikutus Pika 73 -hervesterin tuotokseen. Metsätehon tiedotus 354. Helsinki PELTONEN, JAAKKO 973. Monitoimikoneiden tuotoslaskentasysteemi. r~etsätehon moniste 973-2-28. Helsinki