Wplyw wybranych czynnikow logistycznych na wydajnosc i koszty

Ekonomika i Organizacja Logistyki
1 (2), 2016, 45–55
Tomasz Nurek, Arkadiusz Gendek
Szkoáa Gáówna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Wpáyw wybranych czynników logistycznych na wydajnoĞü
i koszty eksploatacji maszyn leĞnych
The impact of selected logistic factors on the efficiency
and operational costs of forest machinery
Synopsis. Maszyny stosowane obecnie w procesie pozyskiwania i zrywki drewna osiągają duĪą wydajnoĞü operacyjną w odniesieniu do ich rzeczywistego czasu
pracy. W publikacji opisano najwaĪniejsze czynniki organizacyjne determinujące
wydajnoĞü eksploatacyjną. Autorzy zwrócili uwagĊ na rozdrobnienie kompleksów
leĞnych – mające negatywny wpáyw na efekty pracy maszyn o duĪej wydajnoĞci
– oraz na wielkoĞü i lokalizacjĊ zadaĔ na terenie nadleĞnictwa. Opisane rozwaĪania teoretyczne staáy siĊ podstawą do przeprowadzenia wstĊpnych obliczeĔ symulacyjnych. PosáuĪono siĊ w nich informacjami dotyczącymi rodzaju, wielkoĞci
oraz lokalizacji zadaĔ w wybranym nadleĞnictwie. Biorąc pod uwagĊ efektywnoĞü
ekonomiczną wykorzystania nowoczesnych, specjalistycznych, wysokowydajnych
maszyn do pozyskiwania drewna, naleĪy zwróciü szczególną uwagĊ na organizacjĊ
prac, w tym na rozmieszczenie, wielkoĞü zadaĔ oraz lokalizacjĊ miejsc garaĪowania maszyn.
Sáowa kluczowe: czas pracy, organizacja pracy, pozyskiwanie drewna, wydajnoĞü
Abstract. Machines currently used in the process of wood harvesting and skidding
achieve high operational efficiency, depending on their actual time of operation.
The publication describes the most important organizational factors determining
operational productivity. The authors pointed out the fragmentation of forest complexes – that have a negative impact on the results of high efficiency machines operation – as well as the size and location of the jobs in the forest district. Described
theoretical considerations formed the basis to carry out preliminary simulation calculations. In these calculations following information were used: size and location
of the selected tasks in the forest district. Considering the economic efficiency of
the use of modern, specialized, high-performance machines for wood harvesting
particular attention to the organization of the work should be paid. Most important
factors are the distribution and size of the tasks and locations of equipment garage.
Key words: time of operation, organization of work, wood harvesting, operational
efficiency
45
T. Nurek, A. Gendek
WstĊp
Dokumentem rzutującym na wielkoĞü zasobów leĞnych jest Polityka leĞna paĔstwa
[1997], której istotnym celem jest zwiĊkszenie lesistoĞci kraju do 30% w 2020 roku i do
33% po 2050 roku. Zgodnie z Raportem o stanie Lasów w Polsce [2014] lesistoĞü kraju wynosi obecnie 29,4%. ZwiĊkszanie lesistoĞci Polski poza aspektami przyrodniczymi i ekologicznymi bezpoĞrednio przekáada siĊ na wzrost podaĪy drewna uĪytkowego,
a tym samym na zwiĊkszone pozyskanie, zwiĊkszone zapotrzebowanie pracy maszyn
i pracy ludzkiej. Towarzyszą temu dziaáania administracji, technologów i konstruktorów
maszyn mające na celu poprawĊ warunków pracy na powierzchniach leĞnych, zmniejszenie uciąĪliwoĞci pracy ludzkiej, obniĪenie kosztów realizacji prac oraz zmniejszenie
negatywnego dziaáania maszyn na Ğrodowisko leĞne.
Charakterystyczną cechą wielu procesów technologicznych realizowanych w takich
gaáĊziach gospodarki jak rolnictwo, leĞnictwo, drogownictwo czy teĪ gospodarka komunalna jest znaczące przestrzenne rozproszenie zadaĔ oraz ich sezonowoĞü [Nurek 2011].
Zadania te bardzo czĊsto są niewielkie, a ich realizacja nie wypeánia w caáoĞci jednego
dnia roboczego. W takiej sytuacji ogromne znaczenie dla prawidáowego przebiegu prac
ma dobra organizacja frontu robót. Mówiąc o prawidáowym przebiegu prac, naleĪy mieü
na uwadze osiągniĊcie wymaganej jakoĞci realizacji zadaĔ oraz jak najmniejsze koszty
ich realizacji.
Jednymi z najbardziej pracocháonnych procesów technologicznych w leĞnictwie są
prace związane z pozyskaniem i zrywką drewna. Obecnie stosowane w tych procesach
maszyny osiągają bardzo duĪe wydajnoĞci operacyjne – odniesione do rzeczywistego
czasu pracy [Maksymiak, Grygier 2008, Dáugosiewicz, Grzebieniowski 2009, Walsh,
Strangard 2014]. DziĊki temu moĪliwe jest osiągniĊcie stosunkowo maáych kosztów jednostkowych realizacji zadaĔ – kosztów konkurencyjnych w stosunku do tradycyjnych
metod pozyskiwania drewna. W wielu krajach [Jiroušek i in. 2007, Walsh, Strangard
2014] o róĪnej w stosunku do panującej w Polsce strukturze powierzchniowej lasów oraz
o innych systemach uĪytkowania lasu sytuacja ta faktycznie ma miejsce. Nowoczesne
maszyny do pozyskania i zrywki drewna charakteryzujące siĊ wysokim stopniem wydajnoĞci operacyjnych osiągają równie korzystne wyniki pracy w odniesieniu do caáego dnia
roboczego. Niestety duĪe rozdrobnienie i stosunkowo maáe powierzchnie kompleksów
leĞnych, obowiązujące zasady hodowli lasu oraz przyjĊte rozwiązania organizacyjne nie
pozwalają w peáni wykorzystaü zalet nowoczesnych specjalistycznych maszyn w polskich lasach [Nurek 2007, 2008]. Sytuacja ta ma negatywny wpáyw na uzyskiwane koszty jednostkowe pozyskania drewna.
Dla uzyskania korzystnych efektów ekonomicznych wskazane wydaje siĊ byü wykorzystanie nowoczesnych narzĊdzi informatycznych do doskonalenia organizacji prac
leĞnych [Gendek, Nurek 2010, 2012, Nurek 2010, Zhang i in. 2011], szczególnie, Īe
okres produkcyjny obejmuje kilkadziesiąt a nawet ponad 100 lat. Planując pozyskiwanie
drewna na podstawie informacji zawartych w leĞnych bazach danych, z wykorzystaniem
stworzonego modelu, schematu sieci powiązaĔ, a nastĊpnie po przeprowadzeniu symulacji, moĪna wyznaczyü optymalne wskaĨniki procesu.
Prezentowana analiza stanowi próbĊ wyjaĞnienia oceny wpáywu organizacji prac na
efektywnoĞü procesu pozyskania i zrywki drewna w polskich lasach.
46
Wpáyw wybranych czynników logistycznych...
Cel i metodyka
Celem podjĊtych badaĔ jest okreĞlenie i opisanie najwaĪniejszych czynników organizacyjnych determinujących wydajnoĞü eksploatacyjną (odniesioną do czasu eksploatacyjnego dnia roboczego) nowoczesnych maszyn wykorzystywanych w polskich lasach.
RozwaĪania obejmowaü bĊdą dwie grupy maszyn: wielooperacyjne maszyny do pozyskania drewna – harwestery oraz nasiĊbierne ciągniki zrywkowe – forwardery. Rozpatrywana bĊdzie praca tych maszyn na obszarze obejmującym podstawową jednostkĊ gospodarczą funkcjonującą w Polsce (nadleĞnictwo) w okresie jednego roku.
ZaleĪnoĞü wyraĪającą czas dnia roboczego moĪna opisaü nastĊpującym wzorem [Nurek 2007]:
(1)
T07 = T02 + T61 + T62
gdzie:
T07 – eksploatacyjny czas zmiany roboczej (h),
T02 – operacyjny czas zmiany roboczej (h),
T61 – czas przejazdów pomiĊdzy zadaniami (h),
T62 – czas przejazdów pomiĊdzy zadaniem a bazą (h).
Czas operacyjny jest rzeczywistym czasem pracy maszyny i moĪna do niego zaliczyü
czasy trwania wszystkich operacji technologicznych. W przypadku ciągnika zrywkowego (forwadera) bĊdzie to czas jazdy ze skáadnicy przyzrĊbowej do pierwszego pobieranego surowca, czas pracy Īurawia przy zaáadunku, czas przejazdu miĊdzy kolejnymi
stosami drewna, czas rozáadunku. MoĪna uznaü, Īe czasy te są zaleĪne od parametrów
technicznych maszyny, wielkoĞci realizowanych zadaĔ oraz od warunków przyrodniczo-leĞnych panujących na danej powierzchni. Organizacja pracy ma zatem w tym przypadku mniejsze znaczenie.
Zupeánie inaczej naleĪy oceniü wpáyw czynników organizacyjnych na czas trwania
przejazdów. Jak pokazują zaleĪnoĞci (2) i (3) [Nurek 2007], istotnymi parametrami determinującymi czasy trwania przejazdów jest liczba baz, liczba zadaĔ oraz odlegáoĞü pomiĊdzy kolejnymi miejscami przebywania maszyny – miejscami pracy lub miejscami postoju:
c
T61
n z ˜ lzz ˜ Ș61
Ȟ1
c
T62
2 ˜ n d ×Ș62 × lzb
10 ˜ Ȟ 2
(2)
So
nb
(3)
gdzie:
c – czas przejazdów miĊdzy zadaniami przy wykonywaniu wszystkich zadaĔ (h),
T61
c – czas przejazdów miĊdzy zadaniami a bazami przy wykonywaniu wszystkich zaT62
daĔ (h),
nz – liczba zadaĔ na danym obszarze,
nb – liczba baz,
So – powierzchnia rozpatrywanego obszaru – nadleĞnictwa (ha),
47
T. Nurek, A. Gendek
lzz
lzb
K61
K62
v1
v2
– odlegáoĞü miĊdzy zadaniami (km),
– odlegáoĞü miĊdzy zadaniami a bazami (km),
– wspóáczynnik wystĊpowania przejazdów miĊdzy zadaniami,
– wspóáczynnik przejazdów maszyny miĊdzy zadaniami a bazami,
– prĊdkoĞü przejazdu miĊdzy zadaniami (km/h),
– prĊdkoĞü przejazdu miĊdzy zadaniami a bazami (km/h).
Zarówno liczba wyznaczonych do realizacji zadaĔ, jak i odlegáoĞü pomiĊdzy nimi
powodują wzrost czasu przejazdów miĊdzy zadaniami. Czas przejazdów miĊdzy zadaniami a bazami nie zmienia siĊ tak jednoznacznie. ZwiĊkszanie ich liczby moĪe bowiem
skutkowaü skróceniem czasu przejazdu – baza znajduje siĊ bliĪej. Dodatkowych analiz
wymagają jednak w takim przypadku czas i w związku z tym takĪe koszty organizacji
takiego miejsca.
W celu okreĞlenia wpáywu badanych parametrów na koszty jednostkowe pracy omawianych grup maszyn obliczono ich wydajnoĞü. PosáuĪono siĊ przy tym dwoma definicjami wydajnoĞci wyraĪonymi zaleĪnoĞciami: (4) – wydajnoĞü eksploatacyjna, (5) – wydajnoĞü operacyjna [Nurek 2007]:
W07
Q
T07
(4)
W02
Q
T02
(5)
gdzie:
W07 – wydajnoĞü eksploatacyjna (m3/h),
W02 – wydajnoĞü operacyjna (m3/h),
Q – wielkoĞü pozyskania (m3).
Biorąc pod uwagĊ wzory (2) i (3), wydajnoĞci te moĪna opisaü formuáami [Nurek 2007]:
W07
Q
T02 T61 T62
(6)
W02
Q
T02
(7)
Interpretując je, jednoznacznie moĪna stwierdziü, Īe wydáuĪanie czasów przejazdu
skutkuje zmniejszeniem wydajnoĞci eksploatacyjnej maszyn.
Przedstawione rozwaĪania teoretyczne staáy siĊ podstawą do przeprowadzenia wstĊpnych obliczeĔ symulacyjnych. PosáuĪono siĊ w nich informacjami dotyczącymi rodzaju,
wielkoĞci oraz lokalizacji zadaĔ w wybranym nadleĞnictwie. Wykonano obliczenia dla
dwóch przypadków:
• realizacji kolejno zadaĔ najbliĪej od siebie poáoĪonych,
• realizacji kolejno zadaĔ najbliĪej od siebie poáoĪonych, ale w zakresie tego samego
rodzaju prac.
W drugim wariancie droga przejazdu do kolejnego zadania wydáuĪaáa siĊ.
48
Wpáyw wybranych czynników logistycznych...
Wyniki badaĔ i dyskusja
Jak wspomniano, struktura powierzchniowa i rozdrobnienie polskich lasów nie są korzystne z punktu widzenia efektów pracy maszyn o duĪej wydajnoĞci. Z analizy danych
zawartych w opisie map numerycznych uzyskanych z Biura Urządzania Lasu i Geodezji
LeĞnej wynika, Īe lasy paĔstwowe (publiczne), których áączna powierzchnia wynosiáa
w latach 2006–2007 ok. 7345 tys. ha (caákowita powierzchnia lasów to ok. 9100 tys. ha),
są rozmieszczone w 57 798 kompleksach leĞnych (tab., rys. 1). Na jeden kompleks przypada Ğrednio oko.127,1 ha [Nurek 2007, 2008]. Wedáug danych na 31 grudnia 2013 roku
[Raport… 2014] powierzchnia lasów w Polsce zajmuje 9177,2 tys. ha, z czego 81,2%
czyli ok. 7451 tys. ha, zajmują lasy publiczne.
Tabela 1. Liczba, wielkoĞü i struktura kompleksów leĞnych w Polsce
Table 1. Number, size and structure of forest areas in Poland
Zakres powierzchni
kompleksów leĞnych
ha
0–1,0
1,1–10,0
10,1–100,0
100,1–1 000
1 000,1–10 000
ponad 10 000
Razem
ħródáo: Nurek [2007].
Sumaryczna powierzchnia
kompleksów leĞnych
ha
7 379,94
85 248,40
392 826,46
1 401 458,01
3 608 640,23
1 849 107,35
7 344 660,39
Struktura
powierzchniowa
%
0,10
1,16
5,35
19,08
49,13
25,18
100,00
Liczba kompleksów leĞnych
szt.
17 249
22 892
11 866
4 484
1 177
130
57 798
Struktura
iloĞciowa
%
29,84
39,61
20,53
7,76
2,04
0,22
100,00
NajwiĊkszą powierzchniĊ (49,13%) stanowią kompleksy o powierzchni od 1000,1 do
10 000 ha. Nieco ponad 74% caákowitej powierzchni znajduje siĊ w kompleksach o powierzchni powyĪej 1000 ha, a jedynie 6,6% w kompleksach 100 ha i mniejszych. Odwrotnie przedstawia siĊ struktura iloĞciowa kompleksów, gdyĪ 90% wszystkich kompleksów
ma powierzchniĊ do100 ha, a nieco ponad 2% wiĊkszą od 1000 ha.
Taka struktura kompleksów leĞnych determinuje w znaczącym stopniu warunki pracy
maszyn leĞnych w naszym kraju. DuĪa liczba maáych kompleksów wymusza bowiem
koniecznoĞü przerzucania maszyny do zadaĔ poáoĪonych w sąsiednim lub nawet bardziej
odlegáym kompleksie. Oznacza to straty czasu operacyjnego, a w wyniku tego zmniejszenie dobowej wydajnoĞci pracy maszyny.
Oprócz duĪego rozdrobnienia kompleksów leĞnych, mającego negatywny wpáyw
na efekty pracy maszyn o wysokiej wydajnoĞci naleĪy zwróciü uwagĊ na wielkoĞü
i lokalizacjĊ zadaĔ na terenie nadleĞnictwa. Obowiązujące w Polsce zasady hodowli
lasu preferują prowadzenie pozyskania drewna na maáych powierzchniach. Najbardziej
popularna jest rĊbnia gniazdowa, która zakáada wyciĊcie drzewostanu na powierzchni
20–30 ar. Zadanie na takiej powierzchni moĪe byü zrealizowane przez nowoczesny harwester w niespeána 30 min. Po jego zakoĔczeniu maszyna musi przemieĞciü siĊ na kolejną powierzchniĊ na odlegáoĞü w granicach od kilkuset metrów do nawet kilkunastu kilometrów. Plan przykáadowego nadleĞnictwa z naniesionymi kompleksami leĞnymi oraz
wyznaczonymi zadaniami gospodarczymi przedstawiono na rysunku 2.
49
T. Nurek, A. Gendek
Rysunek 1. IloĞciowa i powierzchniowa struktura kompleksów leĞnych w Polsce
Figure 1. Quantitative and spatial structure of forest areas in Poland
ħródáo: Nurek [2007].
Rysunek planu pokazuje sumaryczny efekt dwóch omawianych czynników na lokalizacjĊ zadaĔ i odlegáoĞci miĊdzy nimi. Na odlegáoĞci te z jednej strony wpáywa rozproszenie kompleksów leĞnych, z drugiej zaĞ rozrzucenie zadaĔ w obrĊbie kompleksu.
Praktyka leĞna pokazuje takĪe, Īe nie w kaĪdym przypadku kolejnoĞü realizacji zadaĔ
sprzyja zmniejszeniu odlegáoĞci przejazdu maszyn. Nie jest reguáą, Īe kolejnym w czasie
realizowanym zadaniem jest to poáoĪone najbliĪej poprzedniego.
Wpáyw organizacji pracy, a w szczególnoĞci dwóch omawianych czynników na efekty pracy maszyn wyjaĞniü moĪna, budując model matematyczny, który opisywaü bĊdzie
podstawowe relacje miĊdzy gáównymi obiektami systemu realizacji prac leĞnych: maszyna (jej wydajnoĞü operacyjna), lokalizacja zadaĔ (odlegáoĞü pomiĊdzy zadaniami),
lokalizacja baz postoju maszyn (odlegáoĞü pomiĊdzy zadaniem a bazą).
Praca maszyn leĞnych ma charakter cykliczny, przy czym na cykl roboczy skáadają
siĊ wykonywane operacje i czynnoĞci pomocnicze. Na wydajnoĞü eksploatacyjną pracy
mają wpáyw równieĪ inne fazy procesu, jakie musi wykonaü maszyna i jej operator, aby
proces mógá byü zrealizowany.
W dostĊpnej literaturze związanej z uĪytkowaniem maszyn leĞnych dzienny czas pracy maszyny ogólnie dzieli siĊ na [Botwin 1993, Nurek 2010, Gendek i in. 2012]:
• czas operacyjny zmiany,
• czas obsáugi technicznej maszyny,
• czas usuwania usterek technicznych i technologicznych,
• czas odpoczynku i przerw fizjologicznych,
• czas przejazdów transportowych przy dojazdach na powierzchnie leĞne (baza – powierzchnia – baza) i przy zmianach miĊdzy zadaniami (powierzchnia – powierzchnia).
50
Rysunek 2. Kompleksy leĞne z wyznaczonymi zadaniami w przykáadowym nadleĞnictwie
Figure 2. General economic assignment plan for examplary forest district
ħródáo: Nurek [2007].
T. Nurek, A. Gendek
W niniejszym opracowaniu pod uwagĊ wziĊto jedynie podstawowe fazy: czas operacyjny oraz przejazdy maszyn. Analizując pracĊ maszyny podczas jednego dnia roboczego, moĪna wyróĪniü trzy sytuacje, a miĊdzy nimi nastĊpujące stany:
• przejazd maszyn z bazy nocnego postoju do pierwszego realizowanego w danym dniu
zadania,
• jeĪeli zadanie zostanie ukoĔczone przed koĔcem dniówki roboczej to maszyna przemieszcza siĊ do kolejnego zadania,
• jeĪeli zadanie nie zostanie ukoĔczone przed koĔcem dniówki roboczej to maszyna
wraca do bazy; w przypadku gdy jest to jedyne zadanie realizowane w danym dniu, to
wraca do tej samej bazy, a gdy jest to juĪ kolejne w danym dniu zadanie, wraca do tej
samej bazy lub bazy najbliĪszej realizowanemu zadaniu.
Jak wynika z powyĪszych sformuáowaĔ, zaáoĪono, Īe maszyna nie moĪe pozostawaü
w nocy na powierzchni leĞnej.
Na rysunku 3 przedstawione zostaáy szczególne przypadki tras przejazdów w czasie
dnia roboczego. Gdy po zakoĔczeniu realizacji kaĪdego zadania (przy ograniczonym
czasie zmiany roboczej) pozostaje operatorowi tylko czas na przejazd do bazy, w ciągu
dnia roboczego nie wystĊpują przejazdy bezpoĞrednie miĊdzy zadaniami (rys. 3a). Jest
to przypadek szczególny, kiedy wielkoĞü zadania jest zbliĪona do dziennej wydajnoĞci
harwestera.
Na rysunku 3c przedstawiony zostaá przypadek, gdy maszyna po kaĪdym dniu pozostaje w miejscu zakoĔczenia pracy na powierzchni leĞnej – nie zjeĪdĪa do bazy noclegowej. W okresie realizacji wszystkich zadaĔ wystĊpują tylko dwa przejazdy maszyny
miĊdzy bazą a zadaniami – dojazd do pierwszego zadania i zjazd do bazy po zakoĔczeniu
ostatniego. Taka organizacja jest trudna do zastosowania w Polsce ze wzglĊdu na obawy
o bezpieczeĔstwo maszyny. Przy zaáoĪeniu, Īe maszyny nie moĪna pozostawiü po zakoĔczeniu zmiany roboczej na powierzchni leĞnej, wystĊpują przypadki przejazdów zarówno
pomiĊdzy zadaniami, jak i pomiĊdzy zadaniem a bazą (rys. 3b).
Rysunek 3. Trasy przejazdów harwestera w ciągu dnia roboczego – opis symboli w treĞci
Figure 3. Harvester transit routes during work-day – description of symbols in text
ħródáo: Nurek [2007].
Podstawowym kryterium doboru wysokowydajnych maszyn do realizacji zadaĔ związanych z pozyskiwaniem biomasy leĞnej są czynniki ekonomiczne, w tym efektywnoĞü
wykorzystania w danych warunkach leĞnych. PojĊcie efektywnoĞci naleĪy rozumieü jako
wydajnoĞü eksploatacyjną i jednostkowe koszty pracy.
52
Wpáyw wybranych czynników logistycznych...
Istnieje wiele barier utrudniających wykorzystanie maszyn wielooperacyjnych. WĞród
nich moĪna wyróĪniü rozproszenie surowca na duĪym obszarze, niewielkie „zagĊszczenie” surowca na powierzchniach leĞnych, duĪy udziaá kosztów transportu (duĪe odlegáoĞci, maszyny nie mogą poruszaü siĊ po drogach publicznych), zmiennoĞü parametrów
drzewostanów (gatunek, wiek, wysokoĞü, Ğrednica, ugaáĊzienie, zadrzewienie).
Zatem warunkiem koniecznym do uzyskania wymiernych korzyĞci z zastosowania
maszyn przy pozyskiwaniu i zrywce drewna jest przygotowanie na stosunkowo niewielkim obszarze moĪliwie duĪego frontu prac i wyeliminowanie jak najwiĊkszej liczby przejazdów maszyn leĞnych. MoĪliwe jest to poprzez wyznaczanie wielkoobszarowych zrĊbów zupeánych, co niestety jest sprzeczne z polityką wielofunkcyjnej gospodarki leĞnej
preferująca zrĊby na maáych powierzchniach.
W przypadku pozyskiwania drewna na duĪych powierzchniach maszyna moĪe przez
dáuĪszy okres (np. kilka dni) przebywaü w danym obszarze prac. Okres ten jest zaleĪny
od wielkoĞci przygotowanego frontu robót. JeĞli wystĊpuje dodatkowo moĪliwoĞü pozostawiania maszyny na powierzchni leĞnej w okresie postoju nocnego, czasy przejazdów
miĊdzy zadaniami i bazami moĪna uznaü za nieistotne. Taka organizacja pracy ma czĊsto
miejsce w innych paĔstwach (kraje skandynawskie). W polskich warunkach system realizacji zadaĔ na rozdrobnionych powierzchniach powoduje zmniejszanie wydajnoĞci pracy
maszyn ze wzglĊdu na duĪy udziaá czasów przejazdów miĊdzy zadaniami i bazami.
Uzyskane dotychczas wyniki analiz oraz rozwaĪaĔ teoretycznych wskazują na znaczące moĪliwoĞci poprawy wydajnoĞci maszyn wielooperacyjnych i forwarderów uzyskiwanych w polskich lasach. Podstawowym i juĪ testowanym w terenie rozwiązaniem
jest koncentracja zadaĔ. Celowym byáoby np. zwiĊkszenie intensywnoĞci prac pozyskaniowych (równieĪ trzebieĪowych) w wybranej czĊĞci (obrĊbie) nadleĞnictwa, nie wykonując na jego pozostaáej czĊĞü w danym roku Īadnych prac. Wydaje siĊ, Īe rozwiązanie
takie poprawiające wydajnoĞü pracy maszyn (wiĊksze zadania, mniejsze odlegáoĞci) mogáoby byü równieĪ zaakceptowane z hodowlanego punktu widzenia. W stuletnim cyklu
produkcji leĞnej przesuniĊcie trzebieĪ póĨniej lub pozyskania o jeden czy dwa lata nie ma
zasadniczego wpáywu na stan drzewostanu oraz iloĞü i jakoĞü pozyskiwanego surowca
drzewnego.
Podsumowanie i wnioski
Biorąc pod uwagĊ efektywnoĞü ekonomiczną wykorzystania nowoczesnych, specjalistycznych, wysokowydajnych maszyn do pozyskiwania drewna, naleĪy zwróciü szczególną uwagĊ na organizacjĊ prac, w tym na rozmieszczenie, wielkoĞü zadaĔ oraz lokalizacjĊ miejsc garaĪowania maszyn. Straty czasu wynikające z niepeánego wykorzystania
zmiany roboczej wynikają gáównie z realizacji maáych zadaĔ rozrzuconych na znacznym
obszarze caáego nadleĞnictwa. Kolejne zadanie w czasie zmiany roboczej moĪe byü rozpoczĊte pod warunkiem zakoĔczenia zadania wykonywanego i przejazdu na kolejną powierzchniĊ.
WaĪnym z punktu widzenia efektywnoĞci maszynowego pozyskania drewna zagadnieniem w warunkach polskiego leĞnictwa jest organizacja miejsca garaĪowania i zabezpieczenia maszyny w godzinach nocnych. Dla zminimalizowania czasów dojazdu baza
– powierzchnia – baza miejsca takie powinny byü lokalizowane moĪliwie jak najbliĪej po53
T. Nurek, A. Gendek
wierzchni realizowanych zadaĔ. Bardzo czĊsto na miejsce garaĪowania wybierane są osady leĞne (leĞniczówki), które przypadają jedna na ok. 1000–2000 ha powierzchni leĞnej.
WstĊpne wyniki badaĔ symulacyjnych wskazują, Īe poddana analizie zmiana organizacji prac leĞnych moĪe skutkowaü znaczącymi zmianami wydajnoĞci eksploatacyjnej
maszyn. Ma to bezpoĞrednie odzwierciedlenie w kosztach jednostkowych pozyskania
i zrywki drewna.
RozpoczĊte badania stanowią próbĊ zweryfikowania podstawowych czynników wpáywających na wydajnoĞü maszyn. Badania te są kontynuowane, a analizom poddawane są
kolejne czynniki oraz kolejne moĪliwoĞci optymalizacji omawianego procesu.
Literatura
Botwin M., 1993: Podstawy uĪytkowania maszyn leĞnych, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
Dáugosiewicz L., Grzebieniowski W., 2009: Porównanie wybranych technologii pozyskania drewna pod wzglĊdem wydajnoĞci i kosztów, InĪynieria Rolnicza 8 (117), 7–13.
Gendek A., Nurek T., 2010: Symulacja procesów technologicznych w leĞnictwie przy wykorzystaniu oprogramowania Witness, UĪytkowanie Maszyn Rolniczych i LeĞnych, tom II, Polska Akademia UmiejĊtnoĞci. Prace Komisji Nauk Rolniczych LeĞnych i Weterynaryjnych
PAU 14, 63–72.
Gendek A., Nurek T., 2012: Wykorzystanie pakietu Witness do modelowania przebiegu procesów
produkcyjnych w leĞnictwie, Technika Rolnicza Ogrodnicza LeĞna 2, 17–20.
Gendek A., Zychowicz W., PowierĪa M., 2012: Balance of operational time and productivity of the
outfit for forest culture tending, Annals of Warsaw University of Life Sciences – SGGW,
Agriculture 60, 103–109.
Jiroušek R., Klvaþ R., Skoupý A., 2007: Productivity and costs of the mechanised cut-to-length wood harvesting system in clear-felling operations, Journal of Forest Science 53
(10), 476–482.
Maksymiak M., Grygier A., 2008: Analiza wydajnoĞci pracy przy maszynowym pozyskaniu drewna na przykáadzie harwestera Valmet 901.3 i forwardera Valmet 840.2. InĪynieria Rolnicza 1 (99), 273–281.
Nurek T., 2007: Metoda oceny efektywnoĞci maszynowego pozyskiwania drewna w warunkach
lasów polskich, Rozprawy Naukowe i Monografie, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
Nurek T., 2008: Analiza wpáywu dáugoĞci dnia roboczego na wyniki ekonomiczne pracy maszyn
leĞnych. InĪynieria Rolnicza 1 (99), 325–331.
Nurek T., 2010: Utilization of satellite system in monitoring of machines in forest operations, Annals of Warsaw University of Life Sciences – SGGW, Agriculture 56, 89–94.
Nurek T, 2011: Investigations on variability of labour demand in the selected forest inspectorate,
Annals of Warsaw University of Life Sciences – SGGW, Agriculture 57, 101–107.
Polityka leĞna paĔstwa, 1997: Ministerstwo Ochrony ĝrodowiska, Zasobów Naturalnych i
LeĞnictwa, Warszawa.
Raport o stanie lasów w Polsce, 2014: Dyrekcja Generalna Lasów PaĔstwowych, Warszawa.
Walsh D., Strangard T., 2014: Productivity and cost of harvesting a stemwood biomass product
from integrated cut-to-length harvest operations in Australian Pinus radiata plantations,
Biomass and Bioenergy 66, 93–102, doi:10.1016/j.biombioe. 2014.01.017.
54
Zhang F., Johnson D., Sutherland J., 2011: A GIS-based method for identifying the optimal location
for a facility to convert forest biomass to biofuel, Biomass and Bioenergy 35, 3951–3961,
DOI: 10.1016/j.biombioe.2011.06.006.
Adres do korespondencji:
dr hab. inĪ. Tomasz Nurek, prof. SGGW
e-mail: [email protected]
dr inĪ. Arkadiusz Gendek
e-mail: [email protected]
tel. (+48 22) 593 45 13
Szkoáa Gáówna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Katedra Maszyn Rolniczych i LeĞnych
ul. Nowoursynowska 164
02-787 Warszawa