Análisis comparativo de la productividad operacional de las máquinas de cosecha forestal en función de distintas productividades del bosque

XXIV JORNADAS FORESTALES DE ENTRE RIOS Concordia, octubre de 2010 ANÁLISIS COMPARATIVO DE LA PRODUCTIVIDAD OPERACIONAL DELAS MÁQUINAS DE COSECHA FORESTAL EN FUNCIÓN DE DISTINTAS PRODUCTIVIDADES DEL BOSQUE Angelo Márcio PINTO GOMIDE3 Thelma SHIRLEN SOARES4 RESUMEN: La cosech por diversas variable ES2; Lucas REZENDE PACE 1 ori’ to View nut*ge era está influenciada interfieren en el rendimiento e as maquinas y equipos. El objetivo de este estudio fue evaluar el efecto de distintas productividades del bosque en la productividad operacional del Feller-buncher, del Skidder y de la Garra tronzadora y comparar las productividades operacionales.

Para atender a los objetivos propuestos, fueron realizados vanos análisis de los datos obtenidos en la empresa ArcelorMittal Bioenergia, referentes a la productividad de los bosques y de las máquinas evaluadas. Se confirmó que la productividad influye en el rendimiento de las máquinas, excepto en la Garra tronzadora (clase de productividad 2 y 3) por el test t, en el área del estudio. Palabras clave: mecanización forestal, apeo, extracción, tronzado. incluyendo las fases de corta (apeo, desrame y procesamiento / ronzado); de descortezado, cuando se lleva a cabo en el campo; de extracción y de carga (MACHADO, 2008).

El proceso de modernización de dichas operaciones tuvo lugar a principios de la década de 70, cuando empezó la producción de máquinas ligeras y de porte mediano para fines forestales y, desde entonces, la industria ha proporcionado diversos tipos de equipos al sector forestal (VOLPATO et al. , 1991). Sin embargo, es tan sólo a comienzos de la década de 90, cuando Brasil pasó a gozar de sus beneficios, debido a la abertura del mercado brasileño a la importación de máquinas y equipos, roducida, principalmente, por la reducción de las tasas y / o impuestos.

De acuerdo con Silva et al. (2003), los estudios que procuran descubrir la capacidad productiva real y variable que interfiere en el rendimiento de las máquinas de cosecha de madera se convirtió en una preocupación creciente por parte de las compañías forestales, con vistas al desarrollo de técnicas que mejoren la acción operacional de éstas, aumentando al máximo la productividad volumétrica por unidad del área y, reduciendo los costes de producción.

A partir de este panorama, fue necesario considerar los factores ue interfieren en la capacidad operacional de las máquinas y, en consecuencia, en el coste final de la madera por parte de la industria pues, en Brasil, las actividades de la cosecha y del transporte de la madera representan alrededor de 50% del coste total de esta materia prima (BAGIO y STHOR, 1978; REZENDE et al. , 1983; MACHADO, 2008). Los principales factores re (BAGIO y STHOR, 1978; REZENDE et al. Los principales factores responsables del rendimiento operacional de la cosecha / transporte de la madera son las características de los árboles (la dimensión el volumen del fuste); del bosque (el spacio / la densidad de árboles por unidad del área); las condiciones / las características del suelo y de la tierra (la topografía); la habilidad del operador; las especificaciones técnicas de las máquinas y equipos, entre otras cosas (BURLA, 2008). El conocimiento de estos factores, especialmente el de la productividad del bosque, ayuda a la planificación de la actlvidad (logística y control).

De acuerdo con Moreira (2000), los estudios realizados con sistemas de cosecha mecanizada demuestran que la productividad del bosque influye directamente en el rendimiento de la máquina / equipo, mostrándose Profesor del DEF – UFVJM, Diamantina, Brasil, [email protected] com. br 2 Ingeniera Forestal UFVJM, [email protected] com 3 profesor del DCF – IJFLA, Lavras, Brasil, [email protected] ufla. br 4 Profesora de la UFG — Campus Jataí, Jataí, Brasil, thelma. [email protected] om 2 más productivas aquéllas que actúan en los bosques de más grande productividad volumétrica por unidad de área, con disponibilidad de recursos tecnológicos y financieros. El desarrollo de métodos y técnicas que buscan un mejor rendimiento de los sistemas / operaciones de la cosecha siempre es deseable, como soporte al incremento n el rendimiento de las en la reducción del coste , aumentando al máx rendimiento de las máquinas y en la reducción del coste de producción, aumentando al máximo la eficacia de todo el proceso (SILVA el al. 2003). En este sentido, el objetivo de este estudio fue evaluar la influencia de distintos niveles de productividad del bosque en el rendimiento operacional de máquinas de cosecha (productividad), así como ajustar modelos de regresión para estimar el rendimiento / productividad de cada máquina evaluada. 2. MATERIALES Y MÉTODOS El estudio se desarrolló en los bosques de Eucalipto, de la ompañía ArcelorMittal Bioenergia, ubicados en el distrito de Capelinha, región del Alto Jequitinhonha del Estado de Minas Gerais, Brasil.

El área total evaluada fue alrededor de 3. 110 hectáreas, comprendiendo tres proyectos forestales. El sistema de cosecha del bosque adoptado por la compañía es el de árboles enteros. Dentro de este, el apeo y el apilamiento de los montículos de árboles son realizados por la Feller-buncher (la actividad l), después, el desrame y retirar la copa con hacha.

La actividad II corresponde al arrastre de los árboles por el margen de la carretera, etapa realizada por l Skiddery, a la continuación, el proceso de tronzado de los árboles en toras o toretes con el Garra Tronzadora, en el que la anchura varia entre 2,30 a 3,0 metros (la actividad III), en función del tamaño del horno de carbonización. En el Cuadro 1 se presentan las características técnlcas de las máquinas evaluadas. Tabla 1.

Características técnicas de las máquinas Máquina Descripción Marca Modelo Especificaciones técnicas Feller-Buncher 1 40F Tractor de apeoapilador Especificaciones técnicas Caterpillar 320 CL Potencia nominal del motor de 103 KW, capacidad de corte del cabezal de 450 mm, peso de 1. 000 kg y rodados de cadena de 600 mm Feller-Buncher 2 John Deere 903j Potencia nominal del motor de 202 cabezal de 550 mm, peso de 28. 725 kg y rodados de cadena de 737 mm Skidder Tractor de arrastre forestal Caterpillar 545 Potencia nominal del motor 136 KW, articulado por tracción 4×4, peso de 17. 711 kg y rodados de neumático 30. x 32 Garra Tronzadora Excavadora hidráulica caterpillar 320 CL Potencia nominal de 103 KW, capacidad de corte de la garra tronzadora modelo sable / s OF corriente de 450 mm, pes número de árboles cosechados en distintas áreas va = volumen mediano por árbol (estéreo) = tiempo de trabajo efectivo en horas por cada máquina en cada area Los datos fueron analizados teniendo en consideración las tres actividades / operaciones de la cosecha del bosque (apeo, arrastre, tronzado), no haciendo distinción entre el rendimiento operacional de los dos Feller-buncher (taladores), ya que estas máquinas realizaron las mismas operaciones.

A continuación, los rendimientos de cada actividad fueron agrupados en 4 clases de productividad del bosque (CLP), con la anchura de 100 estéreo / hectárea (1 estéreo = 0,68m3), conforme al criterio adoptado por la compañía. El análisis de la egresión fue aplicado para entender el comportamiento de la productividad del área respecto al rendimiento de cada máquina. Los modelos evaluados para cada tipo de la máquina fueron construidos a través del procedimiento stepwise, generando un modelo lineal múltiple, donde lo Slgniflcativo de cada parámetro fue evaluado a través del test t.

La calidad del ajuste fue analizada a través de medidas de precisión, como el error patrón residual (Syx), el coeficiente de determinación ajustado (R2) y g áfico del residuo. Además, fue aplicado el test t, computando todo las combinaciones formadas entre las áquinas (3) y clases de productividad (4), cuyo propósito fue una comparación entre el rendimiento promedio, considerándose un nivel de significativo del 5%. Los presupuestos básicos para el empleo del test t fueron evaluados a priori, así como la eliminación de desvíos de la base de datos, aplicando el test de Dixon.

E como la eliminación de desv(os de la base de datos, aplicando el test de Dixon. El diagrama de Box plot fue usado para representar las comparaciones formadas a partir de las combinaciones. 3. RESULTADOS Y DISCUCIÓN El análisis del rendimiento / la productividad operacional de las áquinas en función de la productividad del bosque fue basada en 143 ciclos operacionales, del cual 62 hacen referencia a la operación de apeo (Feller-buncher), 43 al arrastre (Skidder) y 38 al tronzado de los árboles (Garra tronzadora).

Según el Cuadro 2, los rendimientos medanos más grandes de las máquinas se dieron en la clase de productividad del bosque entre 300 – 400 estéreos / hectárea, estando directamente relacionado al tamaño individual más grande de los árboles. Las operaciones ejecutadas por los Taladores (Feller-buncher) presentaron el rendimiento mediano menor, comparado con las otras ctividades. Este hecho, es debido a la mayor dificultad de la operación de los controles de este equipo, conforme afirman Minette et al. 2008). Las áreas trabajadas por cada máquina no fueron las mismas, lo que impide la búsqueda de detalles más relevantes para esta conducta. Sin embargo, observando los datos se comprobó que existió una gran variación, cotejada por el coeficiente de variación, lo que muestra una mayor dificultad de los equipos a mantener un rendimiento mediano constante entre cada ciclo operacional, la excepción para el Skidder en la clase de productividad 1. Los autores como Silva et al. 2003), Marini (2007), entre otros, afirman que el ambiente influye directamente en las operaciones de la cosecha operaciones de la cosecha y, por ello, no se puede definir un rendimiento fijo para cada máquina. Estos factores pueden ser las precipitaciones, la temperatura, la calidad de las carreteras, la topografía de la tierra, la habilidad de los operadores, la calidad del árbol, el tipo de régimen de manejo aplicado en el bosque (tala a corte raso o el alto fuste), entre otros. 4 Tabla 2.

El resumen del rendimiento de las máquinas en cada clase de productividad del bosque CLP LI LS Máquina H total V total Rendimiento (estéreo / hora) Mediana Desvío Patrón CV 0 100 Feller-buncher 491,6 10. 140 20,62 6,62 32,1 1 Skidder 117,8 3. 665 31,11 1,40 4,52 Garra tronzadora – – – 2 100 200 Fener-bunctler 1 U 14,8 70. 243 49,64 20,22 40,72 Skidder 272,4 33. 677 1 23,63 25,62 20,72 Garra tronzadora 778 52. 692 67,72 12,72 18,78 3 200 300 Feller-buncher I . 296,6 93. 501 72,11 10,76 14,92 Skidder 627,6 88079 140,34 28,1 S 20,05 Garra tronzadora 1. 58,0 89. 984 66,26 17,35 26,19 4 300 400 Feller-buncher 571,4 57. 276 100,20 19,84 19,80 Skidder 20,7 4. 224 204,05 57,65 28,25 Garra tronzadora CLP = Clase de productividad del bosque; LI = Limite inferior de la clase de productividad; LS rior de la clase de productividad; Total d bajadas; V =Volumen total tiempo para la máquina ejecutar la actividad, pero, en la compensación, las operaciones del arrastre trabajan con un volumen mayor de madera, en tiempos más reducidos.

Esta tendencia aumenta el rendimiento de estas máquinas, sin embargo el nivel de productividad del bosque constituye otro punto importante, según la ilustración 1. Rendimento da máquina (st/ha) Box-and-Whisker Plot 29 3031 32 33 34 4 104 124 144 154 184 (Skidder: clase de productividad 1) (Skidder: clase de productividad 2) 100 120 140 160 180 200 220 200 220 240 260 280 300 (Skidder: clase de productividad 3) (Skidder: clase de productividad 4) 46 56 66 76 86 96 39 59 79 99 119 (Garra Tronzadora: clase de productividad 2) (Garra Tronzadora: clase de productividad 3) Ilustración 1.

Diagrama de Box Plot para las máquinas Skiddery Garra Tronzadora en las cuatro clases de productividad del bosque de eucalipto. XXIV JORNADAS FORESTAL IOS tenga una gran eficacia y rendimiento máximo de las máquinas, es necesario perfeccionar na sucesión ideal de realización de estas actividades, para que no exista la oclosidad y, por consiguiente, haya reducciones en el rendimiento operacional.

En cuanto a este aspecto, todavía faltan, en Brasil, estudios relacionados a la investigación operacional, con el fin de estimular el uso apropiado de los recursos disponibles en las compañías. La Ilustración 2 presenta una comparación entre las clases de productividad (CLP) y el rendimiento del Talador (Feller) en las operaciones de apeo, considerado el diagrama de Box plot. 02040 80 100 120 CLP 1 CLP 2 CLP 3 02040 60 80 100 120 CLP 4 0 2040 80 100 120 4