FOLIA FORESTALIA464 METSÄNTUTKIMUSLAITOS • INSTITUTUM FORESTALE FENNIAE • HELSINKI 1981 PERTTI HARSTELA JA KIMMO PIIRAINEN ESITUTKIMUS PIKA 75 HARVESTERIN AUTOMAATIO ASTEEN VAIKUTUKSISTA TUOTOKSEEN, MITTAUSTARKKUUTEEN JA KULJETTAJAN KUORMITTUMISEEN OUTPUT, ACCURACY OF MEASURING AND STRAIN OF THE DRIVER AT THREE AUTOMATION LEVELS OF PIKA 75 HARVESTER A PILOT STUDY Osoite: Unioninkatu 40 A Address: SF-00170 Helsinki 17, Finland (90) 661 401 Ylijohtaja: Director: Professori Professor Olavi Huikari Yleisinformaatio Tiedotuspäällikkö T „„„ v . _ , . , . , . . , uomas Heiramo General information: Information Chief Julkaisujen jakelu: Kirjastonhoitaja Distribution of Librarian Liisa Ikävalko-Ahvonen publications: Julkaisujen toimitus: Toimittaja Editorial office: Editor Seppo Oja it r Metsäntutkimuslaitos on maa- ja metsätalousministeriön alainen vuonna 1917 perustettu valtion tutkimuslaitos. Sen päätehtävänä on Suomen metsätaloutta sekä metsävarojen ja metsien tarkoituksenmukaista käyttöä edistävä tutkimus. Metsäntutkimustyötä teh dään lähes 800 hengen voimin yhdeksällä tutkimusosastolla ja yhdeksällä tutkimus- ja koeasemalla. Tutkimus- ja koetoimintaa varten laitoksella on hallinnassaan valtion metsiä yhteensä n. 150 000 hehtaaria, jotka on jaettu 17 kokeilualueeseen ja joihin sisäl tyy kaksi kansallis- ja neljä luonnonpuistoa. Kenttäkokeita on käynnissä maan kaikissa osissa. The Finnish Forest Research Institute, established in 1917, is a state research institution subordinated to the Ministry of Agriculture and Forestry. Its main task is to carry out research work to support the development of forestry and the expedient use of forest resources and forests. The work is carried out by means of 800 persons in nine research departments and nine research stations. The institute administers state-owned forests of over 150 000 hectares for research purposes, including two national parks and four strict nature reserves. Field experiments are in progress in all parts of the country. FOLIA FOREST ALIA 464 Metsäntutkimuslaitos. Institutum Forestale Fenniae. Helsinki 1981 Pertti Harstela ja Kimmo Piirainen ESITUTKIMUS PIKA 75 HARVESTERIN AUTOMAATIOASTEEN VAIKUTUKSISTA TUOTOKSEEN, MITTAUSTARKKUUTEEN JA KULJETTAJAN KUORMITTUMISEEN Output, accuracy of measuring and strain of the driver at three automation levels of PIKA 75 harvester A pilot study 2 HARSTELA, P. & PIIRAINEN, K. 1981. Esitutkimus PIKA 75 harvesterin automaatioasteen vaikutuksista tuotokseen, mittaustarkkuuteen ja kuljettajan kuormittumiseen. Summary: Output, accuracy of measuring and strain of the driver at three automation levels of PIKA 75 harvester. A pilot study. Folia For. 464:1—14. Tutkittiin automaattisen apteerauksen ja mittauksen vaikutuksia työn tuotta vuuteen, apteerauksen laatuun, mittaustarkkuuteen ja kuljettajan kuormittu miseen. Kysymyksessä oli esitutkimus vain yhden kuljettajan työstä yhdellä lei mikolla talviolosuhteissa. Työajan menekki oli pienin suurimmalla automaatioasteella 3, mutta tämän kanssa ristiriitainen tulos saatiin automaatioasteen 2 ja 1 välille. Tähän lienee vaikuttanut puuston suurempi lahoisuus automaatioastetta 2 käytettäessä. Aptee rauksen laatu oli paras automaatioasteella 2. Puutavaran automaattisesti mitattu tilavuus poikkesi vain n. 0,5 % jälkimittauksen perusteella saadusta määrästä. Kuitenkin pituuden mittauksessa oli pituudesta ja läpimitasta riippuvaa virhettä. Kuljettajan kuormittuminen pieneni automaatioasteen suuretessa. Myös koneen aiheuttama koko kehon tärinä mitattiin. The effects of automation of cross-cutting and measuring on the output of work, quality of cross-cutting, accuracy of measurement and strain of the driver were studied. This was a pilot study on one driver in one marked stand. Work time expenditure was lowest at the highest automation level 3, but it was not the same between automation levels 2 and 1. This may be caused by the fact that there were more rotted trees when using the automation level 2. The quality of cross-cutting improved with the rise in the automation level. There was only ca. 0,5 % difference between timber amount measured manually and by machine. But there was a systematic error in length depending on the diameter and the length of the log. The strain of the driver was lowest at the highest automation level. Whole body vibration was also measured. Helsinki 1981. Valtion painatuskeskus ODC 323.13:352:303 ISBN 951-40-0509-0 ISSN 0015-5543 3 SISÄLLYS 1. JOHDANTO 4 2. AINEISTO JA MENETELMÄT 5 3. AUTOMAATIOASTEEEN VAIKUTUS TUOTOKSEEN JA MITTAUSTARKKUUTEEN 7 31. Työajan menekki 7 32. Apteerauksen laatu 7 33. Mittaustarkkuus 8 4. KULJETTAJAN PSYKO-FYSIOLOGINEN KUORMITTUMINEN 10 5. TULOSTEN TARKASTELU 12 KIRJALLISUUS 13 SUMMARY 13 4 1. JOHDANTO Mikroelektroniikan kehityksen on ennus tettu johtavan nopeaan automaatiokehityk seen. Puunkorjuussa monitoimikoneet ovat verraten kiitollinen automatisointikohde, vaikka vaihtelevat metsäolosuhteet asetta vatkin rajoituksia. PIKA 75 harvesteri on esimerkki monitoimikoneesta, jossa auto maattista apteerausta ja mittausta on sovel lettu verraten pitkälle. Toisaalta se on syke periaatteella karsiva ja käsittelee vain yhtä puuta kerrallaan, mikä rajoittaa tuottavuu den kohottamista automatiikan avulla. Automatiikka tarjoaa kuitenkin monia mahdollisuuksia vaikuttaa puutavaran arvoon. Voidaan esimerkiksi joustavasti muuttaa mittajakaumia markkinatilanteen mukaan vaihtamalla apteerausohjelmaa. Tällaisen joustavan järjestelmän mukanaan tuomiin hyötyihin ei tässä tutkimuksessa puututa. Automaattinen apteeraus saattaa vaikut taa työn tuottavuuteen, työn laatuun ja työntekijään kohdistuvaan neurosensori seen kuormittumiseen. Automaattinen mit taus korvaa erillismittauksen ja voi siten alentaa hankintakustannuksia. Tämän tut kimuksen tarkoituksena oli verrata kolmen apteerauksen automaatiotason vaikutusta työn tuottavuuteen, apteerauksen laatuun ja työntekijän kuormittumiseen. Lisäksi tutkittiin automaattisen mittauksen tark kuutta. Koska tutkittiin vain yhtä kuljetta jaa, on aineistoa pidettävä hypoteesien johtamiseen oikeuttavana esitutkimuksena. Automaattisen apteerauksen oletettiin vaikuttavan koneen toimintaperiaatteen vuoksi vain vähän työn tuottavuuteen, mutta tukkien laatuun sillä oletettiin olevan vaiku tusta. Työn tuottavuus voi lisääntyä siinä tapauksessa, että automaattiset toiminnot tapahtuvat nopeammin kuin käsin ohjatut, työntekijä voi suorittaa automaattisten toi mintojen aikana tulevan työn suunnittelua tai automaatio vähentää työntekijän kuor mittumista, mikä pitäisi paremmin yllä suorituskykyä. On olemassa viitteitä siitä, että maastossa toimivan metsäkoneen kuljettajan työ ei ole luokiteltavissa monotoniseksi toistotyöksi, vaan siinä on pikemmin mahdollisuus huo mattavaan psyko-fysiologiseen kuormittu miseen (Lehtonen 1977, Nemtsov 1978). Tämän vuoksi automaatioasteen kohottamisen oletettiin vähentävän kuljetta jan psyko-fysiologista kuormittumista. Optimaalisen automaatioasteen määrityksen onkin sanottu olevan erään tärkeimmistä metsäkoneiden ergonomisista tutkimus tehtävistä. Tekijöiden kesken tutkimus jakautui siten, että tutkimus suunniteltiin yhdessä ja Piirainen hoiti aineiston keruun ja alustavan käsittelyn sekä kirjoitti alustavasti työn tuottavuutta ja laatua käsitte levät luvut. Hars t e 1 a kirjoitti ergonomiaa käsittelevät luvut ja valvoi koko tutkimuksen suoritta mista. Aineiston keruun kenttätöitä johti mt. Pertti Laakso ja mittaustyöryhmää tj. Tapio Neva lainen. Konekirjoituksesta huolehti yo. merkonomi Leena Hakulinen. Merkittävästi tutkimuksen suorittamista auttoivat toim.joht. Sakari Pinomä k i, DI Raimo Harju ja urakoitsija Taavi Leh telä. Käsikirjoituksen tarkastivat tai työn kuluessa konsultoivat prof. Pentti Hakkila, prof. Matti Kärkkäinen, MH Juhani Salmi ja FK Marja-Liisa Salminen. Englanninkielisen tiivis telmän tarkasti maist. Päivikki Ojansuu. 5 2. AINEISTO JA MENETELMÄT PIKA 75 harvesterin tarkemmat tekniset tiedot on esittänyt Peltola (1976). Harvesteri käsittelee puuta ns. sykeperiaatteella ja se on varustettu mikro prosessorilla, mikä tekee mahdolliseksi täysautomaat tisen apteerauksen ja puutavaran mittauksen. Mikro prosessorin ohjelmalla pyritään tavanomaiset puut apteeraamaan optimaalisesti siten, että kaato- ja kar sintavaiheessa ennen ensimmäistä apteerauspäätöstä mitataan puun kantoläpimitta ja läpimitta 8,1 m päästä tyvestä. Ohjelma tarkentaa apteerausta kar sinnan edistyessä uusien läpimittatietojen perusteella. Kuljettaja voi valita tyvitukin pituuden tai suorittaa kokonaan poikkeuksellisten ja viallisten puiden aptee rauksen. Puutavaralajien määrä mitataan, tallennetaan ja tulostetaan automaattisesti. Automaatioasteen vaikutuksia tutkittiin vertaile vana tutkimuksena siten, että kuljettaja käytti koneen automatiikkaa seuraavasti: Automaatioaste 1: Kuljettaja apteerasi kaikki puut kä sin ohjauksella. Automaatioaste 2: Kuljettaja määritti tyvitukin pituu den ja loppuosa apteerauksesta tapahtui automaattisesti. Poikkeuk selliset puut kuljettaja apteerasi kä sin ohjauksella. Automaatioaste 3: Apteeraus suoritettiin täysin auto maattisesti muilta osin, paitsi jettaja apteerasi poikkeukselliset puut. Kuljettajan EKG rekisteröitiin telemetrisesti ja siitä laskettiin sydämen sykintä (HR), sydämen sykinnän hajonta (HRD) ja vaihtelevuus (HRV) sekä sydämen sykinnän vaihtelun spektrit. Adrenaliinin (EPI) ja noradrenaliinin (NOREPI) eritys määritettiin virtsa näytteistä Eulerin ja Lishajkon fluorimetrisellä mene telmällä. Verenpaine (BP) mitattiin työpäivän alussa ja lopussa. Tavallisimmat työvaikeustekijät määritettiin puit tain tai leimikkokohtaisesti. Tukkien mitat, laatuluo kat ja selvät apteerausvirheet määritettiin jälkikäteen automaatioasteittain. Automaattisen mittauksen tark kuutta tutkittiin erikseen mittaamalla puittain jälki mittauksena tukkien ja kuitupuupölkkyjen mitat. Tut kimusolosuhteet olivat taulukon 1 mukaiset. Ainut merkitsevä ero tutkimusolosuhteissa oli se, että automaatioasteella 2 oli enemmän lahoja puita kuin muilla automaatioasteilla. Esitutkimusluonteesta johtuen tutkittiin vain yhtä kuljettajaa yhdellä leimikolla. Tutkimus tehtiin keski talvella Etelä-Suomessa keskilämpötilan ollessa n. -5 °C. Taulukko 1. Tutkimusolosuhteet ja aineiston määrä. Table 1. Working conditions and amount of material. LUtomaatio- Päivä, Puiden Rungon aste no lukumäärä keskikoko, \ut omat ion Working day, Number of m' level number trees Average stem size, m 3 Lahot puut, °7o Oksaisuus Puulajit, % Leimikon tiheys, Rot trees, % luokka, x Tree species, % puita/ha Branchiness Density of stand, class, x kuusi koivu trees/hc spruce birch Lumen syvyys, cm Depth of snow, cm 1 2 3 1 2 1 2 1 2 114 120 84 128 90 116 0,403 0,358 0,525 0,299 0,518 0,310 11 12 51 6 36 4 2.2 2,4 2.4 2.3 2,2 2.5 87 12 78 20 96 3 84 12 93 6 81 18 1100 1000 1100 1100 900 1000 15 15 10 15 10 15 6 Kuva 1. PIKA 75 harvesteri. Fig. 1. PIKA 75 harvester. Kuva 2. Mikroprosessori PIKA 75 :n ohjaamossa. Fig. 2. Microprosessor in the cabin of PIKA 75. 7 3. AUTOMAATIOASTEEN VAIKUTUS TUOTOKSEEN JA MITTAUSTARKKUUTEEN 31. Työajan menekki Työajan menekkiä kuvaamaan laskettiin regressioyhtälöt, jotka yhden muuttujan tapauksessa ovat: Useamman selittävän muuttujan lisäämi nen malliin ei oleellisesti lisännyt mallien antamaa informaatiota. Käyttäen0,4 m3 rungon kokoa saatiin eri automaatioasteille seuraavat runkokohtai set työajat: Automaatioaste 1 85 s/puu Automaatioaste 2 86 " Automaatioaste 3 80 " Täysautomaattinen apteeraus näyttäisi oletusten mukaisesti vähentävän työajan me nekkiä, mutta automaatioasteen 2 osalta tulos ei ole tämän oletuksen mukainen muu ta kuin suurimpien runkojen osalta. Syynä tähän saattaa olla se, että automaatioastetta 2 käytettäessä metsikössä oli eniten lahoi suutta. On myös huomattava, että yhden tukin puilla eivät automaatioasteet 1 ja 2 paljoa eroa toisistaan. Kuva 3. Puukohtainen tehotyöaika rungon tilavuuden funktiona. Fig. 3. Effective working time as a function of stem size. Kuvan 3 mukaan työajan menekki lisään tyy rungon koon funktiona jyrkemmin käsin ohjatussa kuin automaattisessa apteerauk sessa. Tämä saattaa johtua siitä, että suurten puiden apteeraus edellyttää enemmän har kintaa. Näin ollen automaattinen apteeraus olisi työajan menekin suhteen sitä edulli sempi mitä suuremmasta puustosta on kyse. 32. Apteerauksen laatu Tukkien laatuluokitustulokset on esitetty taulukossa 2. Parhaita laatuluokkia I ja II oli automaattista apteerausta sovellettaessa hieman enemmän kuin käsiohjausta käy tettäessä. Suurin U/S -tukkien osuus oli automaatioasteella 2. Jos tukit jaetaan U/S -tukkeihin ja muihin tukkeihin, eroaa automaatioasteen 3 jakauma automaatio asteesta 1 nelikenttätestin mukaan 5 % ris killä. Vastaavasti eroaa automaatioasteen 2 jakauma automaatioasteesta 1 jo 1 ®7o riskillä. Tukkien, erityisesti tyvitukkien, keski pituus oli täysin automaattista apteerausta sovellettaessa suurin: Automaatioaste 1 48,1 dm Automaatioaste 2 48,4 " Automaatioaste 3 49,5 " Tätä suhdetta voidaan helposti muuttaa mikroprosessorin ohjelmaa muuttamalla. Selvästi virheellisesti apteerattuja tukkeja oli eniten käsiohjausta sovellettaessa. Vähi ten virheellisesti apteerattuja tukkeja oli automaatioasteella 2 (taulukko 3). Ennen työtä rungot luokiteltiin pystyssä oksaisuu den, mutkaisuuden ja lenkouden perusteella ja työn jälkeen määritettiin lahojen puiden osuus. Eri lohkojen (automaatioasteiden) välillä ei havaittu merkitseviä eroja muuta kuin lahoisuuden osalta. y, = 63,8 + 52,6xj , jossa yj = tehotyöaika, s/puu y 2 = 70,7 + 39,3xj i = automaatioaste y 3 = 64,3 + 40,0xj x, = rungon tilavuus, m 3 8 Taulukko 2. Tukkien jakaantuma laatuluokkiin. Table 2. Quality classes of logs. Tukkien keskimääräinen nimellispituuden ylitys oli seuraava: Automaatioaste 1 6,0 cm Automaatioaste 2 8,0 " Automaatioaste 3 8,5 " Kuitupuuksi mahdollisesti joutuneen tuk kiosan määrän selvittämiseksi mitattiin tyvi läpimitaltaan minimitukin latvaläpimitan ylittävien pölkkyjen lukumäärä. Tulos ei kuitenkaan välttämättä osoita cm. siirty mää, koska mm. vikaisuuden tai laadun muutoksen vuoksi voi olla järkevää katkais ta tukkiosa ennen minimimittaa. Tulos oli seuraava: Tukin minimimitan ylittäviä kuitupuupölkkyjä, % Automaatioaste 1 28,2 Automaatioaste 2 30,6 Automaatioaste 3 27,3 Mekaanisesti vaurioituneita (revennyt) tukkeja oli vain muutama kappale (< 1 °7o). Aikaisemmassa tutkimuksessa sykesyöttöi sen PIKA 75 aiheuttamat mekaaniset vauriot olivat hieman suuremmat, mutta samaa suuruusluokkaa kuin rullasyöttöisten konei den. Vastaavasti sinistymävauriot PIKA 75:11ä olivat pienemmät ja hyönteisvauriot kuusella pienemmät, mutta männyllä suu remmat (Mäkelä ja Pennanen 1980). Apteeraustulos taas on ollut män nyllä parempi kuin vertailtavana olevilla prosessoreilla, mutta kuusikossa tyvilaho aiheutti päinvastaisen tuloksen. Tällöin apteerausmenettely lienee vastannut tämän tutkimuksen automaatioastetta 1 (Eske linen ja Pennanen 1979). 33. Mittaustarkkuus Koneen automaattisesti mittaamien tuk kien latvaläpimitta erosi tarkistusmittauk sesta keskimäärin —0,8 mm (s = 9,0). Mittausvirhe oli 95-prosenttisesti alueella - 18... + 17 mm. Koneen mittaama läpimit taluokka oli suurempi 10 % ja pienempi 10 % tukeista kuin jälkimitattu läpimitta luokka. Mittausvirhe riippui läpimitasta kuvan 4 mukaisesti. Tukkien pituuden mittausvirhe koneella oli keskimäärin +5,7 cm (s = 8,0). Mittaus virhe oli 95-prosenttisesti alueella —10... +21 cm. Koneen mittaama nimellispituus oli suurempi 21 % ja pienempi 1 %:ssa tukeista kuin jälkimitattu nimellispituus. Kuvissa 5 ja 6 on pituuden mittausvirhe esitetty tukin läpimitan ja pituuden funk tiona. Kuten läpimitankin oli pituudenkin mittausvirhe sitä suurempi mitä pienemmäs Laatuluokka Quality class Automaatioaste — Automation level 1 2 3 lukum. lukum. lukum. number % number % number % I 19 5,9 8 3,1 II 112 34,9 133 51,1 III 165 51,4 103 39,6 IV 25 7,8 16 6,2 Keskim. laatuluokka 2,6 2,5 Average quality class 24 8,5 118 42,0 124 44,1 15 5,4 2,5 Taulukko 3. Havaitut apteerausvirheet. Table 3. Observed mistakes in cross-cutting. Virheen syy Cause of mistake kpl number Automaatioaste — Automation level 1 2 3 Virheellisesti apteerattuja tukkeja — Logs with cross-cutting mistake °7o kpl °7o kpl number number % ,aho — rot /lutka — crook .enkous — sweep )ksaisuus — branchiness luu — other 11 20 9 6 3,4 6,3 2.8 1.9 11 7 2 4 3 4,2 2,7 0,8 1,5 1,2 18 8 4 2 6,5 2,9 1,4 0,7 'hteensä — total 46 14,4 27 10,4 32 11,5 9 Kuva 4. Tukkien läpimitan mittausvirhe eri läpimitta luokissa. Fig. 4. Measuring error of diameter of saw-logs measured by machine as a function of diameter. ta tukista oli kysymys. Kaksimetristen kuitupuupölkkyjen keski pituus oli 202,7 cm (s = 7,9) ja kolmimet risten 306,0 cm (s = 12,7). Taulukossa 4 verrataan tukkien osalta koneen mittaamista ja jälkimitatuista läpi mittaluokista ja nimellispituuksista Heis kasen (1976) havusahatukkien yksikkö kuutioluvuilla laskettuja kuorellisia kiinto tilavuuksia. Kuitupuun osalta verrattiin koneen mittaamaa tilavuutta jälkimitattuun keskuskiintotilavuuteen. Koneen mittaama tukkien tilavuus oli vain 0,5 % suurempi ja kuitupuun 0,4 % pienempi kuin jälkimittauksella saatu. Tuk kien tilavuusvirheen keskihajonnaksi saatiin 10 %. Tämän perusteella voidaan ennustaa, että suurilla tukkimäärillä kokonaistilavuu den virhe on 95 %:n todennäköisyydellä Kuva 5. Tukkien pituuden mittausvirhe eri läpimitta luokissa. Fig. 5. Measuring error of length of saw-logs measured by machine as a function of diameter. Taulukko 4. Koneen mittaustulosten ja jälkimittauksen perusteella lasketut puutavaramäärät. Table 4. Amount of timber according to measuring by machine and manually. alueella — 0,7... + 1,7 %. Vastaavasti voi daan ennustaa, että kuitupuun kokonais määrän virhe on 95 %:n todennäköisyydellä alueella —2,2...+ 1,5 °70. Ruotsalaisessa tutkimuksessa pituuden mittausvalsseilla varustettujen monitoimi koneiden keskimääräinen mittausvirhe vaih teli tukeilla -9,6...14,6 cm ja kuitupuulla — 4,0... 19,0 cm. Lähimmän pituusmodulin ylityksen keskiarvo vaihteli 4,3...14,6 cm (Nordström 1978). Näihin tuloksiin verrattuna PIKA 75 pituuden mittaustark kuus oli hyvä. Myöhemmin on kuitenkin eräistä prosessoreista saatu jonkin verran pienempiä pituuden mittausvirheitä (esim. Ylä-He m m i 1 a 1979, 1980). Auto maattista tilavuuden mittausta on tutkittu yhdellä rullasyöttöisellä prosessorilla. Mittaustarkkuus oli pääasiassa huonon läpi mitan mittaustarkkuuden vuoksi selvästi huonompi kuin tässä tutkimuksessa (Mä kelä 1980). Kuva 6. Tukkien pituuden mittausvirhe eri pituus luokissa. Fig. 6. Measuring error of length of saw-logs measured by machine as a function of length. Tukit Kuitupuu Saw-logs Pulpwood Lukumäärä, kpl Amount, number 400 393 Koneen mittaama tilavuus, m 3 Volume measured by machine, m3 89,08 22,25 Jälkimitattu tilavuus, m 3 Manually measured volume, m3 88,64 22,33 10 4. KULJETTAJAN PSYKOFYSIOLOGINEN KUORMITTUMINEN Kuvissa 7—B on esitetty saman kuljettajan sydämen sykintä (HR), sydämen sykinnän vaihtelevuus ns. camma-indeksinä (HRV) ja sydämen sykinnän hajonta (HRD). Neuro sensorisessa työssä sydämen sykinnän ja sen hajonnan nousua työpäivän lopussa on pi detty kuormittumisen merkkeinä, mutta muuten neurosensorinen kuormitus alentaa sydämen sykinnän hajontaa. Sydämen sy kinnän vaihtelevuus myös laskee neurosen sorisen kuormituksen seurauksena. Aamupäivällä HR oli sitä korkeampi mitä alhaisempi oli automaatioaste. Vastaavasti HRV ja HRD olivat sitä pienempiä mitä alhaisempi oli automaatioaste. Kuvasta 9 havaitaan, että myös adrenaliinin (EPI) ja noradrenaliinin (NOREPI) eritys on yö tasoon verrattuna noussut alhaisimmalla automaatioasteella 1 enemmän kuin auto maatioasteilla 2 ja 3, joiden välillä ei ole merkittävää eroa. Iltapäivällä erot HR:n arvoissa eri automaatioasteiden välillä pienenivät ja HRV:n arvo laski automaatio asteella 3 automaatioasteen 2 alapuolelle. Iltapäivän alussa HR:n ja HRV:n arvoihin vaikutti ruokatunnin aikainen fyysinen aktiviteetti. Koska HRV näyttää selvästi laskevan lepotasoon verrattuna ja HR on verraten korkea, on työssä mieluummin piirteitä, jotka ovat tyypillisiä korkeaa vireystasoa ylläpitävälle työlle kuin helpolle ja mono toniselle toistotyölle (B asch er a ja Grandjean 1979, Raouf ja S e t h i 1976). Tähän viittaa myös katekolamii nien erityksen lisääntyminen automaatio asteen laskiessa. Toisaalta työhön liittyy verraten voimakas koko kehon tärinä (kuva 10), joka kuitenkin oli alle ISOn normin vaarallisen työn rajan 8 h:n päivittäisellä työajalla ja myös pienempi kuin eräillä muilla monitoimikoneilla (Hansson ja Wikström 1974), ja ohjaustoimintojen fyysinen vaikutus. Nämä molemmat tekijät häiritsevät HRV:n käyttöä mentaalisen kuormituksen mittarina (L ucz a k 1979, Harstela ja Salminen 1980). Merkittävän mentaalisen kuormituksen olemassa oloa kuitenkin tukevat HRV:n spektrit, joissa oli tyypillisiä mentaalisen kuormituksen piirteitä, kuten alhainen pai notus hengitystä edustavilla taajuuksilla Kuva 7. Kuljettajan sydämen sykintä ja sykinnän keskihajonta työpäivän aikana. Fig. 7. Heart rate and standard deviation of heart rate during a working day. 11 Kuva 8. Kuljettajan sydämen sykinnän vaihtelevuus työpäivän aikana. Fig. 8. Heart rate variability during a working day. (vrt. Harstela ja Salminen 1980). Yhden kuljettajan esitutkimusaineis ton perusteella ei kuitenkaan voida päätellä kuormituksen tasoa. Apteerauksen automaatioasteen kohoami nen puhtaasta käsinohjauksesta näyttäisi katekolamiinien, HR:n (erityisesti aamu päivällä), HRD:n ja HRV:n perusteella vähentävän kuormittumista. Sen, että työ jakson lopussa HR:n ja HRV:n arvot eivät täysin vastaa tätä säännönmukaisuutta, on voinut, aineiston pienuuden huomioon ottaen, aiheuttaa jokin satunnainen tekijä. Päätelmää tukevat vielä ennen työpäivän Kuva 10. PIKA 75 koko kehon tärinän pituussuuntai sessa tasossa (a x ), joka oli haitallisin suunta. Fig. 10. Whole body vibration of the PIKA 75 in the back-to-chest direction (aJ, which was the worst direction. alkua (m) ja työpäivän jälkeen (a) suoritetut reaktioaika- (RT) ja verenpainemittaukset (BP): Kuva 9. Kuljettajan katekolamiinien erittyminen työpäivän aikana. Fig. 9. Catecholamines excretion during a working day. RTm-F RTa, emin BPm BPa lUtomaatioaste 1 LUtomaatioaste 2 lUtomaatioaste 3 -1 + 1 + 4 129/83 136/88 144/84 143/99 132/90 141/83 12 5. TULOSTEN TARKASTELU Tutkimus käsitti vain yhden työntekijän, joten tuloksia on pidettävä lähinnä hypo teettisina. Vaikka PIKA 75 :n mittaus-, karsinta- ja apteerausautomatiikka on var sin pitkälle kehitetty, on vielä runsaasti käsin ohjattavia vaiheita: puun kaato, puu tavaran lajittelu, siirtyminen puulle ja vial listen puiden apteeraus. Kun työ tapahtuu vielä maastossa, on luonnollista, ettei työn tekijän fysiologisessa vasteessa näy mono tonisen toistotyön piirteitä. Koska kone on sykeperiaatteella yhtä puu ta kerrallaan käsittelevä, ei kuljettaja voi tehdä suunnittelua ja lajittelua lukuun otta matta muuta työtä automaattisen työvai heen aikana. Tätä taustaa vasten selittyvät fysiologisten mittausten tulokset, joiden mukaan kuormittuminen väheni automaa tioasteen kohotessa. Kuitenkin aihetta varo vaisuuteen päätelmien suhteen antavat ilta päivällä havaittu erojen pieneneminen HR:n ja HRV:n osalta. Koneen toimintaperiaate selittää myös automatisoinnin verraten vähäisen vaikutuk sen työn tuottavuuteen. Tilanne on erilainen koneissa, joissa kaatoelimet on erotettu karsinta-katkontaelimistä. Toisaalta rulla syöttöisissä koneissa lienee enemmän vai keuksia tarkan apteerausautomatiikan ra kentamisessa. Esim. puun runkomuodon riittävän ennakoiva mittaaminen ennen au tomaattisia apteerauspäätöksiä on rullasyöt töisillä koneilla vaikeampi järjestää. Myös katkonta ja karsintavaihe saattavat vaatia valvontaa, mikä vaikeuttaa muun työn teke mistä samanaikaisesti. Tulokset viittasivat siihen, että auto maattinen apteeraus olisi vähentänyt runko kohtaista työaikaa käsin ohjaukseen ver rattuna. Tämä saattaa johtua siitä, että työvaihe on nopeampi automaattisena kuin käsin ohjattuna. Periaatteessa myös kul jettajan vähäisempi kuormittuminen ja siten paremmalla tasolla säilyvä työkyky ja auto maattisen työvaiheen ajankäyttö esim. työn suunnitteluun voivat vaikuttaa tähän suun taan. Lisää tutkimuksia kaivattaisiin, jotta automaatioasteella 2 saatu tämän kanssa ristiriitainen tulos voitaisiin selvittää, vaikka ilmeinen syy tähän olikin puuston suurempi lahoisuus. Tuottavuuden nousua suurempi taloudel linen merkitys automatiikalla lienee silloin, kun mittaus erillisenä työvaiheena voidaan jättää pois ja automaattiseen apteeraukseen voidaan joustavasti soveltaa puutavaran os tajan kulloinkin markkinatilanteen mukaisia ohjelmia. Vaikka tulokset apteerauksen laadun osalta viittaavatkin parempaan ap teeraustulokseen automaattisessa kuin ma nuaalisessa apteerauksessa, on tulos vain yhtä kuljettajaa yhdellä leimikolla kuvaava esimerkkitulos. Yleistysten tekoon tarvittai siin laajempaa aineistoa. Kuitenkin eräs automatiikan etu lienee se, että kuljettaja voi ongelmattomien puiden automaattisen ap teerauksen aikana tarkkailla pystyssä olevia puita ja suunnitella niiden apteerausta. Automaattista apteerausta sovellettaessa oli kuitenkin suurempi nimellispituuden ylitys kuin käsin ohjauksessa. Tämän pois tamiseksi tarvitaan teknistä kehittämistä. Automaattisen mittauksen tarkkuutta kokonaisuutena'voidaan jo nykyisin pitää hyvänä. Ainoa ongelma oli pienien tukkien pituuden mittausvirhe. Kun pituuden mit tauksen virhe riippuu lineaarisesti läpimitas ta ja pituudesta, voidaan sitä korjata lisää mällä mikroprosessorin ohjelmaan korjaus funktio. 13 KIRJALLISUUS BASCHERA, P. & GRANDJEAN, E. 1979. Effects of repetitive choice reaction tasks on activation level and subjective state. Ergonomics 22(6):7 17. ESKELINEN, A. & PENNANEN, O. 1979. Havu puiden apteeraus ja puutavaralajijakauma eri korjuumenetelmissä. Metsätehon kats. 20:1—4. HANSSON, J.-E. & WIKSTRÖM, 8.-O. 1974. Vib- rationsbelastning pä skogsmaskinförare. Summary: Vibration stress on forest drivers. Rapp. Upps. Inst. Skogstek. Skogshögsk. 67. HARSTELA, P. & SALMINEN, M.-L. 1980. Heart rate variability and some other psycho-physio logical variables when driving some forest machines. Paper for lUFRO Project Group P 3.03. Seminar at Garpenberg, Sweden, Sept. 21—26, 1980. HEISKANEN, V. 1976. Tarkistetut havusahatukkien kuorelliset yksikkökuutioluvut. Folia For. 290. LEHTONEN, E. 1977. Inlärning av griplastning och förutsägande av förarens prestation. Driftstekn. Rapp. Norsk. Inst, for Skogforsoksv., 16:303 —310. LUCZAK, H. 1979. Fractioned heart rate variability, Part 11. Experiments on superimposition of com ponents of stress. Ergonomics 22(12): 1315 —1324. MÄKELÄ, M. 1980. Tuotosselvitys Marttiini-pro sessorista. Metsätehon kats. 2:1—4. — & PENNANEN, O. 1980. Sahatukkien valmistus-ja varastointivaurioiden merkitys eri karsintamene telmissä. Summary: Damage to saw-logs during processing and storage in the different delimbing methods. Metsätehon tied. 361:1—14. NEMTSOV, V.P. 1978. Mekaanisen metsäteollisuuden koneellistamisen näköalat ja ergonomiset ongelmat. Moniste. (Käännös). NORDSTRÖM, S. 1978. Resultat frän längdsättnings- studien. Redog. Forskn. Stift. Skogsarb. 3:29—31. PELTOLA, H. 1976. PIKA 75 harvesteri. Metsätehon kats. 6:1—8. RAOUF, A. & SETHI, H.S., 1976: Pulse rate differ ence as a function of information reduction in a combined manual and decision task. Ergonomics vol. 19, no. 3, pp. 394. YLÄ-HEMMILÄ, V. 1979. Ösa 705/260 -harvesteri. Metsätehon kats. 19:1—7. — 1980. Rottne Blondin 750/Snoken 780 -prosessori. Metsätehon kats. 9:1—6. SUMMARY The aim of this study was to compare the effects of three automation levels of cross-cutting on the out put of work, quality of cross-cutting and strain of the driver. In addition, the accuracy of automatic measuring of timber was studied. As only one driver was studied, this is only a pilot study as regards most of the results. The PIKA 75 includes a microprocessor which provides fully automatic cross-cutting and measuring of output timber. Before the first automatic decision on cross-cutting, the butt diameter and diameter at the height of 8,1 m are measured by the machine. Three automation levels were studied: — Automation level 1: Cross-cutting was manually controlled by the driver. — Automation level 2: Cross-cutting was controlled by the microprocessor except that the length of the first sawlog was selected by the driver. Excep tional trees were cross-cut by the driver. — Automation level 3: Fully automatic cross cutting apart from exceptional trees that were cross-cut by the driver. The harvester handles one tree at a time on the beat principle, which prevents to some extent the increase in output resulting from automation. However, the lowest time consumption was at the highest automation level (Fig. 3). The result may be due to the fact that automatic work elements are faster than manually controlled ones, automation prevents the fatigue of the driver or the driver is able to use automatic phases of work for planning, etc. The exceptional result of automation level 2 requires more research, although one explanation is that there were more rotted trees when using the automation level 2. The cross-cutting quality was somewhat better at automation levels 2 and 3 than at level 1 (Tables 2 and 3). There were more logs in the best quality classes (U/S) and the number of clear cross-cutting mistakes was fewer. The greatest share of U/S -logs was when using automation level 2. Exceeding of the nominal measure in average was a little greater when using automatical cross-cutting. Only minor differences were observed between the timber amount calculated by manual measuring and automatic measuring by machine (Table 4). The difference is between —0,7...+ 1,7% for saw-logs and -2,2... + 1,5 % for pulpwood at the 95 % probability level. The diameter error measured by the machine was only —0,8 mm on average (Fig. 4). But the length error was +5,7 cm and the measuring accuracy of small logs, in particular, needs to be improved (Figs. 5 and 6). All the psycho-physiological variables indicated lower strain of the driver at automation levels 2 and 3 than at automation level 1 (Figs. 7 —9). Because the PIKA 75 works on the beat principle and processes one tree at a time, a driver is not able to do other work elements than planning during the automatic work phases. This explains the decreasing strain of the driver when the automation level increases. But there was no sign of monotonous work. Although the automation of cross cutting, branching and measuring is far advanced, there are still many manually controlled work elements. In addition, the driver works in variable forest terrain. 14 Whole body vibration of the driver's seat was also measured (Fig. 10). Although it was above the "fatigue" boundary of ISO standard, it was below "exposure" limit, and also below the measured values for some other multiprocess machines. In the PIKA 75 the booms and the tree stay throughout near the centre of gravity of the machine. The automation of the PIKA 75 may be of great economic importance by making it possible to use different cross-cutting programmes flexibly in accord ance with the marked stand and marked situation. These factors were not, however, studied in this investigation. ODC 323.13:352:302 ISBN 951-40-0509-0 ISSN 0015-5543 HARSTELA, P. & PIIRAINEN, K. 1981. Esitutkimus PIKA 75 harvesterin automaatioasteen vaikutuksista tuotokseen, mittaustarkkuuteen ja kuljettajan kuormittumiseen. Summary: Output, accuracy of measuring and strain of the driver at three automation levels of PIKA 75 harvester. A pilot study. Folia For. 464:1— 14. The effects of automation of cross-cutting and measuring on the output of work, quality of cross-cutting, accuracy of measurement and strain of the driver were studied. This was a pilot study on one driver in one marked stand. The whole body vibration was also measured. Authors' addresses: H a r s t e 1 a: The Finnish Forest Research Institute, Suo nenjoki Research Station, SF-77600 Suonenjoki, Finland. Piirainen: The Finnish Forest Research Institute, Unioninkatu 40 A, SF-00170 Helsinki 17, Finland. ODC 323.13:352:302 ISBN 951-40-0509-0 ISSN 0015-5543 HARSTELA, P. & PIIRAINEN, K. 1981. Esitutkimus PIKA 75 harvesterin automaatioasteen vaikutuksista tuotokseen, mittaustarkkuuteen ja kuljettajan kuormittumiseen. Summary: Output, accuracy of measuring and strain of the driver at three automation levels of PIKA 75 harvester. A pilot study. Folia For. 464:1—14. The effects of automation of cross-cutting and measuring on the output of work, quality of cross-cutting, accuracy of measurement and strain of the driver were studied. This was a pilot study on one driver in one marked stand. The whole body vibration was also measured. Authors' addresses: H a r s t e 1 a: The Finnish Forest Research Institute, Suo nenjoki Research Station, SF-77600 Suonenjoki, Finland. Piirainen: The Finnish Forest Research Institute, Unioninkatu 40 A, SF-00170 Helsinki 17, Finland. Folia Forestalia Communicationes Instituti Forestalls Fenniae Huomautuksia & tiedusteluja Remarks & calls for information METSÄNTUTKIMUSLAITOS THE FINNISH FOREST RESEARCH INSTITUTE Tutkimusosastot — Research Departments Maantutkimusosasto Department of Soil Science Suontutkimusosasto Department of Peatland Forestry Metsänhoidon tutkimusosasto Department of Silviculture Metsänjalostuksen tutkimusosasto Department of Forest Genetics Metsänsuojelun tutkimusosasto Department of Forest Protection Metsäteknologian tutkimusosasto Department of Forest Technology Metsänarvioimisen tutkimusosasto Department of Forest Inventory and Yield Metsäekonomian tutkimusosasto Department of Forest Economics Matemaattinen osasto Department of Mathematics Metsäntutkimusasemat — Research Stations Parkanon tutkimusasema Parkano Research Station Os. — Address: 39700 Parkano, Finland Puh. — Phone: (933) 2912 Muhoksen tutkimusasema Muhos Research Station Os. — Address: 91500 Muhos, 1 kp, Finland Puh. — Phone: (981) 431 404 Suonenjoen tutkimusasema Suonenjoki Research Station Os. — Address: 77600 Suonenjoki, Finland Puh. — Phone: (979) 11 741 Punkaharjun jalostuskoeasema Punkaharju Tree Breeding Station Os. — Address: 58450 Punkaharju, Finland Puh. — Phone: (957) 314 142 Ojajoen koeasema Ojajoki Experimental Station Os. — Address: 12700 Loppi, Finland Puh. — Phone: (914) 40 356 Kolarin tutkimusasema Kolari Research Station Os. — Address: 95900 Kolari, Finland Puh. — Phone: (995) 61 401 Rovaniemen tutkimusasema Rovaniemi Research Station Os. — Address: Eteläranta 55 96300 Rovaniemi 30, Finland Puh. — Phone: (991) 15 721 Joensuun tutkimusasema Joensuu Research Station Os. — Address: c/o Joensuun korkeakoulu c/o Joensuu University PL 111 80101 Joensuu 10, Finland Puh. — Phone: (973) 28 311 Ruotsinkylän jalostuskoeasema Ruotsinkylä Tree Breeding Station Os. — Address: 01590 Maisala, Finland Puh. — Phone: (90) 824 420 1980 No 447 Uusvaara, Olli: Pelkkahakkureilla tehdyn hakkeen ja sahatavaran pinnan laatu. Quality of chips and surface of sawn timber made by chipper headrigs. No 448 Vuokila, Yrjö: Kasvatustiheyden vaikutus istutuskuusikon kasvuun ja tuotokseen. The dependence of growth and yield on the density of spruce plantations in Finland. No 449 Kinnunen, Kaarlo & Mäki-Kojola, Sakari: Männyn luontaisesta uudistumisesta Pohjois-Satakunnassa. Natural regeneration of Scots pine in western Finland. No 450 Isomäki, Antti & Väisänen, Jarmo: Harvennustavan vaikutus kasvatettavaan puustoon ja harvennuskerty- maan. Thinning method and its influence on the remaining growing stock and on the thinning yield. No 451 Varmola, Martti: Männyn istutustaimistojen ulkoinen laatu. The external quality of pine plantations. No 452 Roiko-Jokela, Pentti: Maaston korkeus puuntuotantoon vaikuttavana tekijänä Pohjois-Suomessa. The effect of altitude on the forest yield in northern Finland. No 453 Pohtila, Eljas & Timonen, Mauri: Suojametsäalueen viljelytaimikot ja niiden varhaiskehitys. Scots pine plantations and their early development in the protection forests of Finnish Lapland. No 454 Gustavsen, Hans Gustav: Talousmetsien kasvupaikkaluokittelu valtapituuden avulla. Site index curves for conifer stands in Finland. 1981 No 455 Salminen, Marja-Liisa: Kuormatraktorin kuljettajan kuormittumisen arviointi psykofysiologisilla menetel millä. Evaluation of the strain on the forwarder driver with the help of some psychophysiological methods. No 456 Raitio, Hannu: Pääravinnelannoituksen vaikutus männyn neulasten rakenteeseen ja ravinnepitoisuuksiin ojitetulla lyhytkorsinevalla. Effect of macronutrient fertilization on the structure and nutrient content of pine needles on a drained short sedge bog. No 457 Huttunen, Terho: Suomen piensahat 1980. Small sawmills in Finland, 1980. No 458 Kärkkäinen, Matti & Salmi, Juhani: Länsi-Uudenmaan rannikon mäntytukkien ominaisuudet eräällä sahalai toksella. Properties of pine logs in a coastal sawmill in southern Finland. No 459 Kärkkäinen, Matti: Polttopuun rasiinkaadon ja muiden kuivausmenetelmien perusteet. Foundations of leaf-seasoning and other drying methods of fuelwood. No 460 Metsätilastollinen vuosikirja 1980. Yearbook of Forest Statistics, 1980. No 461 Raulo, Jyrki & Lähde, Erkki: Rauduskoivun kylvökokeita Lapissa. Sowing experiments with Betula pendula in Finnish Lapland. No 462 Raulo, Jyrki & Rikala, Risto: Istutettujen männyn, kuusen ja rauduskoivun taimien alkukehitys eri tavoin käsitellyllä viljelyalalla. Initial development of Scots pine, Norway spruce and silver birch seedlings planted on a forestation site pre pared in different ways. No 463 Hyppönen, Mikko: Eräiden metsikönkasvatusvaihtoehtojen edullisuus metsähallituksen Pohjois-Suomen metsissä. Profitability of some stand growing alternatives in the State forests of northern Finland. No 464 Harstela, Pertti & Piirainen, Kimmo: Esitutkimus PIKA 75 harvesterin automaatioasteen vaikutuksista tuo tokseen, mittaustarkkuuteen ja kuljettajan kuormittumiseen. Output, accuracy of measuring and strain of the driver at three automation levels of PIKA 75 harvester. A pilot study. No 465 Huttunen, Terho: Suomen puunkäyttö, poistuma ja metsätase 1978—80. Wood consumption, total drain and forest balance in Finland, 1978—80. No 466 Harstela, Pertti & Tervo, Leo: Pitkän puutavaran esijuonto vinttureilla ja hevosella. Bunching of timber by winches and horse. No 467 Hakkila, Pentti & Kalaja, Hannu: KOPO palahakejärjestelmä., KOPO block chip system. No 468 Vuokila, Yrjö: Nuoren männikön kasvureaktio ensiharvennuksen jälkeen. The growth reaction of young pine stands to the first commercial thinning. No 469 Rummukainen, Ukko & Voipio, Pekka: Ahavan tuhot kuusentaimissa Suonenjoen taimitarhalla keväällä 1978. Winter wind damage on Norway spruce seedlings at Suonenjoki seedling nursery in spring 1978. No 470 Hallaksela, Anna-Maija & Nevalainen, Seppo: Juurikäävän torjunta urealla kuusenkannoissa. Control of root rot fungus (Heterobasidion annosum) by treating Norway spruce stumps with urea. Metsäntutkimuslaitoksen julkaisusarjoja, Communicationes Instituti Forestalls Fenniae ja Folia Forestalia, koskevat yksittäiskappaletilaukset ja vaihtotarjoukset osoitetaan laitoksen kirjastolle. Tiedonantomonisteita koskevat tilaukset osoitetaan ao. tutkimusosastolle tai -asemalle. Subscriptions concerning single copies of the publications, as well as exchange offers, can be addressed to the Library of the Institute. Myynti: Valtion painatuskeskus, Annankatu 44, 00100 Helsinki 10, puh. (90) 17 341 ISBN 951-40-0509-0 ISSN 0015-5543