tis 23 mar 2021, 09:26#706122
Ref:
https://iskogen.se/skogsbruk/hpr-i-stan ... ens-basta/Kunskap skapar värdeAllmäntLite klargörande kring hpr-filer och StanForD 2010. Vi på Skogforsk, som till stora delar är ansvariga för hpr-filernas utformning, försöker att reda ut lite hur det fungerar, svara på en del spekulationer som finns på forumet och beskriva en del nyttor som finns med att använda hpr-filer. Vi som skrivit detta inlägg är John Arlinger, sekreterare som är ansvarig för mycket av strukturering och design av StanForD, och Johan J Möller, ordförande och ansvarig för utveckling av algoritmer för beräkning och nya verktyg där standarddata används.
Data i hpr-filenHpr-filen eller ”harvested production” är en fil för produktionsrapportering av de stockar som skördare avverkar. För varje stock så lagras dimensioner som diameter på och under bark, längd och volym. Dessutom så lagras information om produkt eller sortiment. Varje stock får sedan en identitet så man kan spåra vilket träd den är kapad från och på vilken höjd. För varje träd så lagras t.ex. trädslag och DBH. Om maskinen har en GPS och den är kopplad till skördarens dator så lagras maskinens koordinater när stammen fälls eller i samband med att den upparbetats klart. Vissa maskiner kan också spara vinkeln på kranen vid fällning och eller vid sista fällkap. Idag finns ingen maskin som lagrar trädets position, i en framtid så hoppas man dock att det kommer då det finns nytta och ha en mer exakt position på trädet. För varje träd kan också en dimetervektor sparas ner, detta görs normalt inte förutom de stammar som används för kvalitetssäkring eller underlag för kalibrering. På stammarna kan man se vilken kvalitet som angetts som underlag för aptering. I hpr-filen lagras också identiteter och apteringsinställningarna för respektive stock och avverkning. En nyhet i standarden är också att man kan registrera stamkoder. Stamkoderna innebär att man kan definiera valfria koder som t.ex att man gör en högstubbe eller att man identifierat och lämnar ett naturvärdesträd.
Thp-filen har även nämnts i konversationen. Den innehåller enbart total volym, totalt antal stockar och medel-längd per sortiment. Den är alltså inte tillräcklig för många av dagens behov. Filen togs fram efter önskemål från en av tillverkarna för att kunna användas i kombination med satellit-kommunikation där enbart väldigt lite data kan skickas åt gången till en rimlig kostnad. Filtypen används inte i Sverige.
TidstämplarTidstämplar i hpr-filer går att ställa i maskinerna om man önskar att inkludera dem eller ej, vilket beskrivits på forumet. Det vanligaste när man tittar i hpr-filer är att tiderna per stam ej är inkluderade. Som forskare vill man i princip alltid ha dem med för att kunna koppla ihop olika data på olika sätt. Men det finns krav från användare att de ska gå att stänga av vilket också är default från de flesta maskintillverkarna. Alla maskintillverkare har funktionen för att slå på eller av tiderna på stammar i hpr-filen.
I ert exempel så finns kaptiderna med som en extension-variabel vilket innebär att den inte är standardiserad men en tillverkare lägger ut den. I första hand troligtvis för att ha den med i sitt eget uppföljningssystem. Observera att även dessa tider tas bort ur filen om man ställer in maskinen på att inte lagra tider.
I vissa studier så har vi fått med tidstämplar från en stor grupp maskiner. I de fallen så har uppdragsgivaren avtalat med entreprenörerna att man lagrade tidsstämplar för Skogforsks behov. Skogforsk har då samtidigt fått försäkra att ej lämna ut tider för enskilda maskiner eller förare till skogsföretaget. Vår bild vad gäller tidstämplar i hpr-filen är att inte uppdragsgivarna utnyttjar dem för att följa maskinlagens prestation utan att man är överens om det.
I de fall man vill följa upp prestationen är mom-filerna (driftsuppföljningsfiler eller machine operational monitoring) det vanligaste och bästa formatet. Observera att vi, John och Johan, inte har någon koppling till ev. prestationsstudier gjorda av Stora Enso. Vi har alltså ingen insyn i vad Stora Enso har gjort eller inte gjort inför förhandlingarna med sina entreprenörer. Man kan dock konstatera att företaget i fråga själva äger maskiner varför dom utan svårigheter har tillgång till alla tänkbara maskindata från dessa.
I vissa maskiner så är säkert tidsstämplar påsatta utan att man vet om det eller p.g.a. att ingen bryr sig, så det är viktigt att informera om hur det fungerar och lyfta möjligheten att stänga av tiden om den är aktiverad och det ses som ett problem.
NyttaVi är övertygade om att data som mäts i maskinerna kan skapa betydliga värde i kedjan från stående träd till industriprodukt. Volymsdata från maskinerna har i Sverige används från början av 1990-talet för att följa flödet från maskinerna och för att följa upp aptering, främst längdaptering. En stor del har handlat om att hitta maskiner som kört på fel inställningar. I och med införande av StanForD 2010 och pin (product instruction) och, oin-filer (object instruction) vilka är de filer som styr apteringen så kommer risken att en maskin är felinställd att minska.
Förutom nyttan för underlag till logistikstyrning och aptering så har de senaste åren en rad tillämpningar utvecklats baserat på skördardata i form av hpr-filen. Exempel är stamprissättning, automatisk gallringsuppföljning där skördardata används istället för manuell aptering, skogsbränsleprognoser baserat på skördarnas avverkade träd, utbytesprognoser baserade på laserdata och skördardata från liknande skog, automatisk uppföljning av aptering baserad på sortiments- och längd/ diameterutfall.
Alla dessa tillämpningar skapar givetvis värde i kedjan, hur den fördelas mellan olika aktörer är nog omöjligt att beräkna. Vi tror samtidigt att med data som vi kombinerar med andra datakäller kommer ännu mer värde kunna skapas. Exempel på andra tillämpningar som vi jobbar med är t.ex automatisk uppdatering av skogsbruksplaner som redan testas av flera företag, möjligheten att koppla ihop skogsbestånd med inmätningskvalitet i röntgenmätramar eller och vid bildmätning vid industrin. Vi har även ett projekt där man automatiskt kan registrera naturvård som t.ex högstubbar och direkt få dem registrerade i sin skogsbruksplan.
Nya tillämpningar tar alltså över en hel del av arbetet med uppföljningar men kommer också säkert att kunna skapa mervärden genom att vi lär oss mer om sambanden mellan träd, skogar och kvalitet vid sågverken.
Hoppas detta har svarat på några av frågorna. Vi upplever idag att standarden i stort fungerar bra och stöds av alla maskintillverkarna. Nedan kan ni läsa om standarden i några länkar. Vi skickar även med länkar till några tillämpningar. Tveka inte heller att höra av er om ni har mer frågor eller sök på Skogforsk hemsida där många projekt där skördardata används finns dokumenterat och givetvis detaljerade beskrivningar om vad standardfilerna innehåller.
StanForD
https://www.skogforsk.se/english/projects/stanford/ Skogforsk modell för utbytesberäkningar med imputering av skördardata
https://www.skogforsk.se/contentassets/58f58eabf1a44c76822ab66bedaed23b/arbetsrapport-961-2017.pdfModul för beräkning av skogsbränsle - hprCM
https://www.skogforsk.se/contentassets/f3a345fa91bc4d1d879876d4f994acff/hpr-modul-for-berakning-av-tradegenskaper-och-skogsbranslekvantiteter-baserat-pa-skordardata-arbetsrapport-944-2017.pdfSystem för hantering av skördardata och skogsbränsleberäkning inkl beräkning av areal, SI mm
https://www.skogforsk.se/contentassets/938ae3237602445a9c1c73679afda376/arbetsrapport-677-2009.pdfResultat exempel på förhandsinformation från skogen baserat på skördardata (egenskaper)
https://www.skogforsk.se/contentassets/c0e27432f8f94844a50e515b5a43a08d/resultat21-10_lowres.pdfUtveckling av modell för gallringsuppföljning 2011
http://www.skogforsk.se/kunskap/kunskap ... foring-av/Utvärdering av gallringsuppföljning 2014
http://www.skogforsk.se/contentassets/d ... ljning.pdf Utveckling av hprGallring 2015
http://www.skogforsk.se/kunskap/kunskap ... pfoljning/
Kort information om skogsforum.se