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Evaluación técnica y económica para un subsistema de astillado de árboles enteros de Eucalyptus nitens, Victoria, Región de La
Araucanía
Patrocinante: Sr. Patricio Carey B.
Trabajo de Titulación presentado como parte de los requisitos para optar al Título de Ingeniero Forestal
JOSÉ FERNANDO SANDOVAL CUEVAS VALDIVIA
2015
Índice de materias
Página
i Calificación del comité de titulación i
ii Agradecimientos ii
iii Dedicatoria ii
iv Resumen iv
1. INTRODUCCIÓN 1
2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 2
2.1. Antecedentes de la especie Eucalyptus nitens 2
2.2. Astilladores de disco y tambor de uso forestal 2
2.3. Astillado de árboles enteros 3
2.4. Estudio de tiempos 5
2.5. Estudio de productividad 6
2.6. Estudio de costos 7
2.7. Generación de modelo de productividad 7
3. MÉTODOS 8
3.1. Área de estudio 8
3.2. Muestreo de biomasa pre-aprovechamiento 9
3.3. Descripción del sistema de astillado 11
3.4. Estudio de tiempos 12
3.5. Evaluación de la productividad 14
3.6. Determinación de costos 14
3.7. Generación de modelos de productividad 15
4. RESULTADOS 16
4.1. Tiempos y productividad 16
4.2. Tiempos no productivos 17
4.2.1. Análisis de Paretto 18
4.3. Determinación de costos 20
4.3.1. Costos y demoras 22
4.4.
Correlación de las variables volumen y contenido de
humedad
22
5. DISCUSIÓN 24
6. CONCLUSIONES 26
7. REFERENCIAS 27
ANEXOS 32
1 Funciones estimadoras 33
2 Formularios 35
3 Error de muestreo 38
4 Resumen de ciclos 40
5 Parámetros de regresión para variables correlacionadas 42
6 Modelos alternos para las variables correlacionadas 45
7 Planilla para el cálculo de costos del subsistema 48
8 Glosario 50
Índice de cuadros
Cuadro Página
1 Especificaciones técnicas del equipo fabricado por Peterson
pacific utilizados en el astillado de árboles enteros.
11
2 Costos fijos, costos variables y forma de cálculo 15
3 Estadística descriptiva del estudio de tiempos considerando la
espera de camiones
16
4 Estadística descriptiva de productividad 17
5 Clasificación de los tiempos no productivos (= demoras o
tiempos muertos).
6 Costos por hora planificada para el subsistema de astillado ($
hrpl-1)
21
7 Costo por m3 para diferentes rendimientos 21
Índice de figuras
Figura Página
1 Tipos de astilladores 3
2 Mapa del área de estudio 9
3 Medición y marcación de diámetros basales en las gavillas 9
4 Sistema de astillado de árboles enteros 12
5 Esquema del ciclo considerado para el estudio de
descortezado - astillado
13
6 Distribución porcentual de los tiempos del ciclo medio de
descortezado – astillado
18
7 Distribución porcentual del tiempo de demoras 18
8 Diagrama de Pareto para demora de camión promedio de 6
minutos
19
9 Diagrama de Paretto para demora de camión, si se reduce a 2
minutos promedio
20
10 Relación entre costo por metro cúbico y la demora de mayor
participación
22
11 Relación entre el tamaño del árbol (m3 árbol) y la
productividad (m3 hrpr-1).
23
12 Relación entre el contenido de humedad (%) y la
productividad (m3 hrpr-1)
23
ii
AGRADECIMIENTOS
A la empresa KBM S.A. por permitir llevar a cabo el estudio durante la ejecución de su faena de
astillado, especialmente a don Carlos Moya por su acogedor recibimiento y a don Martín Durruty por
su disponibilidad y cordialidad en explicar y responder a inquietudes durante la realización de éste
trabajo.
A Samuel Muñoz, jefe de faena, por su apoyo y coordinación en las actividades de medición y
toma de muestras, así como también, a todo el personal que contempla la línea 2 de astillado de KBM.
Al proyecto FONDEF B09I1007, denominado “Desarrollo de sistemas silviculturales basados
en plantaciones mixtas para una producción forestal y dendroenergética simultánea, con el fin de
generar una oferta sostenible de biomasa para producción de bioenergía”, debido a que dicho proyecto
es la base para el desarrollo del presente estudio, cuyo principal objetivo es evaluar técnica y
económicamente un subsistema de descortezado – astillado de árboles enteros de Eucalyptus nitens.
Al profesor Patricio Carey y al ingeniero forestal Rodrigo Labbé por impulsar y generar mi
interés en la temática en cuestión, además de su apoyo y consejos para continuar la elaboración de este
estudio.
A mis padres que con amor, paciencia y confianza han aceptado mis triunfos y derrotas, y a
todas las personas que creyeron y, a las que no lo hicieron, se rescata la enseñanza.
Finalmente, agradecer a todas las personas que conocí en el camino universitario, aquellas
personas con las que compartí, viví, discutí y aprendí.
iii
DEDICATORIA
A mis padres Juan Sandoval y Delmira Cuevas
A Margarita
iv
RESUMEN
Este trabajo presenta los resultados obtenidos en la evaluación técnica y económica de un subsistema
de descortezado y astillado para árboles enteros de Eucalyptus nitens de 0,76 m3 árbol-1 y 21 años de
edad, además de analizar el efecto del contenido de humedad y tamaño del árbol sobre la productividad
del subsistema. La actividad fue realizada por un descortezador 6830 y un astillador 7900EL (Peterson
pacific), ambos manejados por un operador. Se registraron 39 ciclos. Cada ciclo de trabajo
correspondió al tiempo que se tarda en procesar el material suficiente para llenar un camión con astillas
más el tiempo en disponer de un próximo camión. Una de las variables asociadas a esta actividad fue el
diámetro basal de los árboles astillados. El subsistema alcanzó una productividad de 67, 5 % y un
rendimiento de 101 m3 hrpr-1. El ciclo medio fue de 14 minutos y la principal demora fue por espera de
camión con hasta más de una hora de atraso y el 90 % de participación en el tiempo total de demoras.
El costo por unidad de volumen fue de 3.008 $ m-3. En relación a las variables, se obtuvo un valor P >
0,05 para ambos análisis, siendo no significativas sobre la productividad. La variable tamaño del árbol
arrojó una correlación de 19 %, mientras que la variable contenido de humedad (%) de la biomasa
resultó ser -16 %. Minimizar retardos por espera de camión, son claves para obtener buenos índices de
productividad y costos para las empresas y contratistas, debido a que una alta productividad no puede
verse disminuida por un retardo en la programación del transporte.
Palabras clave: descortezado y astillado, ciclo de trabajo, espera de camión, astillas, productividad.
1
1. INTRODUCCIÓN
El astillado es el proceso por el cual la biomasa es transformada en astillas, las que,
tradicionalmente, se han comercializado en nuestro país como materia prima para la industria de
celulosa y papel, industria de tableros y como combustible para calderas, cuyo objetivo es generar
energía eléctrica, térmica o ambas.
Producir astillas en el bosque y en planta requiere de equipos que se diferencien en el tipo de
madera a procesar, así como también en el tipo de energía que los hace funcionar. Es por ello, que no
es lo mismo hacer astillas para celulosa o tableros, que para biomasa con fines energéticos.
Actualmente, el proceso de descortezado y astillado de árboles enteros en bosque, se presenta
como una alternativa que aumenta el volumen de aprovechamiento, obteniendo una mayor
productividad por unidad de superficie (> cantidad de biomasa disponible por hectárea), debido a que
se utilizan despuntes y ramas que con otros objetivos de aprovechamiento no serían útiles, generando
entre 10 a 30 % más de astillas en comparación de otros productos. Además, la ejecución del
descortezado y astillado en bosque reduce costos de transporte y administración de espacio en planta,
comparado con la alternativa de transportar la biomasa y astillarla en las canchas de industrias o
puertos marítimos.
En Chile, aún es escaza y muy general la información relacionada al astillado, presentándose
distintas variables que podrían incidir en la productividad y costos del astillado de árboles enteros. En
este sentido, se tiene como hipótesis que las variables tamaño del árbol (volumen) y contenido de
humedad de la madera, influyen en la eficiencia del subsistema de astillado.
En relación a lo anterior, este estudio pretende generar información de utilidad respecto a la
producción de astillas derivadas de un proceso de descortezado - astillado de árboles enteros en bosque,
a fin de que los propietarios y contratistas adquieran una noción al momento de decidir cómo optimizar
sus recursos, más aún cuando se anuncia un aumento en la demanda de astillas, ya sea por
emprendimientos al interior de industrias o por empresas que están instalando o adaptando sus calderas.
Este trabajo tiene por objetivo evaluar técnica y económicamente un subsistema de
descortezado - astillado para Eucalyptus nitens H. Deane and Maiden, además de analizar el efecto del
contenido de humedad y tamaño del árbol sobre la productividad del astillador.
2
Los objetivos específicos son:
- Desarrollar estudios de tiempo y productividad para el subsistema de descortezado - astillado.
- Desarrollar un análisis de costos para el subsistema de descortezado - astillado.
- Analizar el efecto del tamaño de los árboles y contenido de humedad en el proceso de
descortezado - astillado.
2. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
2.1. Antecedentes de la especie Eucalyptus nitens.
Eucalyptus nitens es la segunda especie del genero Eucalyptus más importante en Chile, luego
de Eucalyptus globulus Labill. (Prado y Barros 1989, García et al. 2000). Se ha establecido en las
zonas más frías por su mayor resistencia a las heladas abarcando 216.830 ha, concentradas
principalmente en la región del Biobío con 76.870 ha, y La Araucanía con 55.844 ha (INFOR 2013a).
En el año 2012 se forestaron 3.488 ha y se reforestaron 13.651 ha con esta especie (Haddad 2013).
Posee un crecimiento promedio de 35 m3 ha-1 año-1 y una densidad de 424 - 524 kg m-3, menor a
la de E. globulus con 400 - 600 kg m-3 (LIGNUM 2003, Acevedo 2008).
Según INFOR (2013b), el volumen de exportación de astillas de E. nitens para el año 2012 fue
de 973.000 Mgh, mientras que la disponibilidad de madera para el período 2038 - 2040 será de
7.363.000 m3 año-1, mayor en comparación a los 5.840.000 m3 año-1 del periodo 2011 - 2013.
2.2. Astilladores de disco y tambor de uso forestal.
En la práctica existe una gran variedad de astilladores para uso forestal, generalmente móviles,
acoplados a la toma de fuerza de un tractor o con motor propio sobre un tráiler o camión, cada uno
adaptado a la producción de un tipo particular de astillas, dependiendo de las marcas y modelos
presentes en el mercado (Sims 2003, Tolosana 2009). A pesar de esta variedad, se pueden clasificar en
dos grupos según su herramienta de corte: i) astilladores de disco y ii) astilladores de tambor (Leinonen
2004).
Los astilladores de disco son equipos que poseen cuchillas dispuestas radialmente en un disco
giratorio, sobresaliendo ligeramente con un cierto ángulo sobre la superficie del disco, que también
3
actúa por medio de unas aletas dispuestas en su cara opuesta como ventilador o ciclón que envía las
astillas a través del tubo de descarga (figura 1A y 1B) (Tolosana 2009).
Por su parte, los astilladores de tambor poseen un órgano de corte cilíndrico giratorio o rotor,
con dos o cuatro cuchillas dispuestas tangencialmente, que actúa contra otra cuchilla sobre el material
empujado por un rodillo de alimentación (figura 1C y 1D). Genera astillas de mayor calidad (uso
industrial para tableros), y a diferencia del astillador de disco, las astillas son expulsadas por un ciclón
independiente del rotor (Tolosana 2009).
Figura 1. Tipos de astilladores. A) Astillador de disco Bandit modelo 280 HD. B) Funcionamiento y
partes de un astillador de disco. C) Astillador de tambor Pezzolato modelo PTH 900/400. D) Esquema
de funcionamiento de un astillador de tambor serie PTH (Pezzolato 2007, woodenergy 2013).
2.3. Astillado de árboles enteros.
El astillado de árboles enteros implica que, tanto fustes comerciales como no comerciales sean
procesados completamente, especialmente en bosques con un bajo volumen por hectárea, árboles de
A B
C D
4
pequeñas dimensiones y de forma y calidad deficiente. Dependiendo de las condiciones y del equipo de
astillado, la transformación integral del árbol puede realizarse directamente en la hilera de plantación,
en la vía de saca, a orilla de camino o en el patio de madera de la industria (Kofman y Kent 2007,
Tolosana et al. 2010, Conrad et al. 2013). Sin embargo, el astillado directo en la hilera de plantación,
requiere de un equipo a menudo más pequeño y menos productivo en comparación con el astillado en
bosque (a orilla de camino); éste último permite el vertido de las astillas directamente en el camión,
evitando el costo de un vehículo de carga adicional (Marchi et al. 2011).
De forma previa, o durante la ejecución del astillado, se debe considerar la extracción y
amontonado de los árboles (Jaramillo 2005, Conrad et al. 2013). Además, una fase que no se suele
eludir es el pre-secado de la biomasa, ya sea en cancha o en bosque, labor que busca reducir el
contenido de humedad y, para un objetivo dendroenergético, aumentar el poder calorífico y eliminar las
hojas que reducen la calidad del combustible (Laina et al. 2009, Pari et al. 2013).
Astillar los árboles enteros presenta las ventajas de, i) maximizar la utilización de biomasa,
proporcionando una gran cantidad de astillas para pulpa, tableros o dendroenergía, ii) reducir los
residuos remanentes posteriores al aprovechamiento, disminuyendo los costos de habilitación al quedar
el sitio prácticamente despejado, iii) utilizar todas las calidades de árboles, iv) eliminar algunas
actividades que se realizan en un sistema convencional, v) la inversión y costos de operación son en
general más bajos por unidad base, debido a la menor cantidad de mano de obra por unidad de
producción y los altos niveles de productividad (Butts y Preston 1979, Buggie y Young 1990, Blinn et
al. 2000, Westbrook et al. 2006).
En relación a ello, Conrad et al. (2013) compararon dos sistemas de astillado de árbol entero en
plantaciones de Pinus taeda L., y obtuvieron un 74 % más de productividad (31,9 Mgh hrpr-1) a un
costo de 17, 9 US$ Mgh-1 sobre camión, en el sistema donde todos los árboles fueron astillados, el cual
resulto además, en una menor cantidad de biomasa residual, en comparación al primer tratamiento,
cuya productividad fue de 18, 3 Mgh hrpr-1 a un costo de 19,2 US$ Mgh-1 sobre camión, y que consistió
en el aprovechamiento y separación de los árboles en comerciales para aserrío (≥ 10 cm de DAP) y no
comerciales para astillado (≤ 10 cm de DAP).
En Italia, Marchi et al. (2011) obtuvieron 90,9 Mgh hrpr-1 a un costo de 12,3 € Mgh-1 para un
sistema de astillado de árboles enteros a orilla de camino, en comparación a un sistema de astillado
directo en la plantación, cuya productividad fue de 16,7 Mgh hrpr-1 a un costo de 18,3 € Mgh-1, en
plantaciones de Pinus pinaster L. y Pinus pinea L., respectivamente.
5
A principios de 1990 se introdujeron en Canadá, astilladores que desraman y descortezan
árboles enteros (delimber – debarker - chipper) utilizando un tambor con cadenas o mayal, lo que
produjo un creciente interés, en gran parte como respuesta a la necesidad de maximizar la producción
de astillas de calidad aceptables para la industria de pulpa, y por ende, incrementar el valor del
producto (Raymond y Franklin 1990).
En este sentido, Raymond y Franklin (1990) evaluaron un astillador Peterson pacific DDC
5000, cuya productividad promedio resultó en 31 Mgh hrpr-1 (= 20,4 Mgs hrpr-1), para Acer saccharum
Marshall y Betula alleghaniensis Britton de 0,14 a 0,18 m3 árbol-1, respectivamente. Productividades
similares para Pinus contorta Douglas y Picea mariana (Mill.) Britton Sterns and Poggenburg de 0,18
a 0,22 m3 árbol-1, empleando el mismo modelo de astillador, fueron reportados por Araki (1996), quién
también evaluó la implementación de un tercer tambor descortezador en el astillador, obteniendo 58,6
Mgh hrpr-1 para las mismas especies.
Por su parte, Buggie y Young (1990) también estudiaron un astillador Peterson pacific DDC
5000, pero en coníferas de diámetros menores a 10 cm (= 0,06 m3 árbol-1 promedio), y obtuvieron 12,1
Mgh hrpr-1.
A pesar de que la mayoría de las industrias de pulpa y papel tienen un máximo aceptable de un
1 % de contenido de corteza, se han reportado valores de entre 1 a 3 % al usar estos equipos,
infiriéndose que factores como la especie, el clima, contenido de humedad en la corteza, alimentación
simultánea de fustes delgados y gruesos (tamaño del árbol), pueden incidir en mencionados resultados,
siendo la principal desventaja de este sistema (Buggie y Young 1990, Raymond y Franklin 1990,
Thompson y Sturos 1991, Favreau 1992, Araki 1996).
2.4. Estudio de tiempos.
El estudio de tiempos es la técnica original de la medición del trabajo y se centra en la
observación directa de las actividades al momento en que se realizan. Esta actividad implica la técnica
de establecer un estándar de tiempo permisible para desarrollar una tarea determinada, con base de la
medición del contenido de trabajo del método prescrito, con la debida consideración de la fatiga, las
demoras personales y los retrasos inevitables (Espinosa 2008).
El objetivo principal del estudio de tiempos es determinar el tiempo requerido para la ejecución
de una actividad repetitiva, pudiéndose utilizar como herramienta para aumentar la productividad,
6
minimizando el tiempo requerido para la ejecución de los trabajos, y reducir los costos (Currie 1979,
Espinosa 2008).
Carey (1992) estableció los siguientes conceptos respecto a la clasificación de los tiempos:
i) Tiempo productivo: correspondiente a la suma de los tiempos parciales de los elementos productivos
del ciclo de trabajo del subsistema, excluyendo las demoras. Este tiempo es expresado como hrpr
(horas productivas) o min pr (minutos productivos).
ii) Tiempo planificado: este tiempo corresponde al tiempo total del ciclo de trabajo, es decir,
corresponde al tiempo productivo más los tiempos de demoras. Se expresa en hrpl (horas planificadas)
o min pl (minutos planificados).
iii) Tiempos de demoras: corresponden a tiempos ocasionales, ya sea indirectamente productivos y
tiempos muertos, pudiendo ser operacionales, personales y mecánicos. Estos tiempos son
indispensables para el cálculo de productividad.
Existen varias técnicas para medir el tiempo de trabajo, entre ellas las de cronometraje directo
de tipo “continuo” y “vuelta a cero o discontinuo”. La primera consiste en registrar los diferentes
elementos de la operación en su secuencia real, sin detener el reloj, debiendo el observador tomar nota
del tiempo que este indique en el instante en que cada elemento se completa (Espinoza 2011).
La técnica de cronometraje vuelta a cero o discontinua, es en la cual se fija un intervalo de
tiempo y se disgrega el trabajo de la máquina en sus operaciones elementales, registrando el tiempo al
finalizar cada una de estas, además se anotan los parámetros de producción asociados y los que
condicionan el rendimiento (Laina et al. 2009). Esta última técnica, entrega una mayor precisión para
estimar la distribución porcentual de tiempos en las correspondientes operaciones elementales, es
menos exigente para el cronometrador y permite un mejor seguimiento de la producción y otros
aspectos del trabajo. Con estos cronometrajes se puede completar una clasificación de tiempos de
acuerdo con los estándares internacionales y obtener valores medios de tiempos de ciclos,
productividades y rendimientos (Laina et al. 2009).
2.5. Estudio de productividad.
Lo que busca este estudio es disminuir las demoras o tiempos muertos para así aumentar la
productividad y por consecuencia alcanzar el rendimiento planificado, expresado en unidades de
producto por tiempo.
7
Se utilizan con frecuencia para describir, comprender y mejorar las operaciones forestales. Los
retrasos o demoras se reconocen como uno de los principales factores que limitan la productividad de
los astilladores en la mayoría de las operaciones y son, por lo tanto, una parte integral de la mayoría de
los estudios (Spinelli y Rien 2009).
Carey (1992) señala que un estudio de productividad corresponde al registro de los tiempos
totales utilizados durante la realización de las actividades, su relación con las unidades de producto
extraído (m3 o Mg) y las condiciones físicas del trabajo en ese período. Además indica que la
productividad (m3 hrpr-1 o Mg hrpr-1) de una máquina o subsistema en general, corresponde a su
productividad potencial, es decir, la máxima producción alcanzable en condiciones ideales.
2.6. Determinación de costos.
Se denomina como costo horario de un medio de producción, al conjunto de costos directos
imputables ha dicho medio por hora de utilización. Para su análisis, los costos pueden ser agrupados en
costos fijos, costos variables y costos de mano de obra, los cuales determinan el cálculo del costo
horario de un sistema productivo (Miyata 1980, Tolosana et al. 2000).
Los costos fijos son aquellos que se producen independientemente que el medio de producción
empleado trabaje o no, mientras que los costos variables sólo se producen si se utiliza la máquina, y
cuya magnitud global se supone proporcional al número de horas de utilización en un tiempo
determinado (Miyata 1980).
2.7. Generación de modelo de productividad.
Los modelos de productividad son formulas que permiten obtener una estimación de los propios
rendimientos a partir de un número irregular de variables significativas o condicionantes, mediante
técnicas estadísticas como análisis de varianza o ajustes de regresión, cuyo conocimiento es necesario
para su planificación temporal y para permitir una evaluación de sus costos. La forma de obtención
preferentemente se realiza por ajuste directo, a partir de los datos registrados de productividad en cada
ciclo de trabajo, confrontados con los correspondientes parámetros que puedan funcionar como
variables explicativas (Tolosana et al. 2000).
El astillado constituye un proceso que actúa físicamente sobre la biomasa, por lo cual, diferentes
factores, tales como el diámetro de los árboles, el volumen de material a procesar, las características de
8
la especie, contenido de humedad, sección del árbol, ángulo del elemento de corte, entre otros, afectan
la productividad, la calidad de las astillas y los componentes del equipo de astillado (Kováč et al. 2011,
Spinelli et al. 2011, Spinelli et al. 2013). Por su parte, Asirelli et al. (2013), consideraron el tamaño de
la biomasa y la sección del árbol (fuste o copa) como variables a relacionar con el rendimiento de un
astillador Pezzolato PTH 700/600.
3. MÉTODOS
3.1. Área de estudio.
El estudió se llevó a cabo en el mes de enero de 2014, en el predio El Carmen (8538), propiedad
de Forestal MININCO S.A., en una faena de astillado de árboles enteros de Eucalyptus nitens,
ejecutada por la empresa KBM S.A. Este predio posee 30, 5 ha de superficie y se sitúa a 10 km
aproximadamente de la localidad de Selva Oscura, comuna de Victoria, región de La Araucanía (figura
2). El rodal de E. nitens de 21 años de edad, presentaba una densidad de 755 árboles ha-1 y un volumen
medio de 0,75 m3 árbol-1.
El clima, según la clasificación Koeppen, es templado cálido con lluvias invernales (Csb3) (di
Castri y Hajek 1976). La temperatura promedio de los meses más cálidos no supera los 22 °C, mientras
que la precipitación promedio alcanza los 1.500 mm año-1; se presentan entre 10 - 20 días con heladas
(Schlatter et al. 1994).
El suelo proviene de cenizas volcánicas jóvenes o modernas, conocidas comúnmente como
trumaos, depositados sobre gravas o piedras, delgados a moderadamente profundos, de texturas medias
y drenaje moderado a lento. La topografía es plana a ondulada (Schlatter et al. 1994).
9
Figura 2. Mapa del área de estudio (sector de la faena de astillado).
3.2. Muestreo de biomasa pre-aprovechamiento.
Con el objetivo de registrar una variable descriptiva del tamaño de la biomasa, que fuese fácil
de observar durante la captura de tiempos, se midió y se marcó con pintura spray el diámetro basal
(DB) en milímetros (mm) de todos los árboles que conformaban una gavilla (figura 3).
Figura 3. Medición y marcación de diámetros basales en las gavillas.
10
Posteriormente, se realizó un muestreo de DB (mm), DAP (mm) y altura total (cm) de una
muestra de 33 árboles, los que se utilizaron para generar una función estimadora de DAP [1] y otra de
altura total [2] de todos los árboles registrados en cada ciclo de astillado, en base al diámetro basal
anteriormente señalado (anexo 1). Esta actividad se realizó algunas horas antes del inicio de la faena,
pues se consideró para la selección de la biomasa a muestrear, el avance planificado para la jornada de
astillado.
DAP= 1 (-0,00000500799+1,12518 DB⁄⁄ ) [1]
Donde,
DAP = Diámetro a la altura del pecho en milímetros (mm).
DB = Diámetro basal en milímetros (mm).
HT = 1 (-0,00091108 + 0,639465 DB⁄⁄ ) [2]
Donde,
HT = Altura total en centímetros (cm).
DB = Diámetro basal en milímetros (mm).
Con la base de datos de DAP y altura total, se calculó el volumen para cada árbol utilizando la
fórmula [3] indicada en Pinilla et al. 2001. Según el número de árboles procesados en cada carga, se
determinó el volumen procesado asociado a un ciclo de astillado (= camión cargado).
Volumen m3ssc =1,15564*X-0,28025*X2+0,09700*X7-0,00002*X30 [3]
Donde,
X = (HT – 1) / (HT – 1,3)
HT = altura total en metros.
11
3.3. Descripción del sistema de astillado.
Corresponde a un astillado de árboles completos de Eucalyptus nitens. La configuración del
sistema está dada por un feller buncher Tigercat 860C, el cual corta y agrupa los árboles en gavillas;
dos skidder grapple Tigercat 630D encargados del madereo de la biomasa en gavillas hasta la zona de
astillado y posteriormente la extracción de residuos de corteza despedidos por el descortezador. En la
zona de astillado, la actividad es llevada a cabo por un descortezador Peterson pacific 6830 y un
astillador Peterson pacific 7900EL establecidos en línea, cuyas características se muestran en el cuadro
1. El descortezador 6830 es controlado por el sistema IQAN, el cual proporciona al operador todos los
parámetros críticos del motor y de rendimiento. Al usar éste sistema conjuntamente con el astillador
7900EL, el operador puede controlar las dos máquinas desde la cabina del descortezador (Peterson
Pacific Corp. 2012).
Cuadro 1. Especificaciones técnicas de los equipos fabricados por Peterson pacific, utilizados en el
astillado de árboles enteros (Peterson Pacific Corp. 2012).
Posteriormente, las astillas son arrojadas directamente a un camión, cuyas dimensiones de la
rampla son 4,1 m de alto, 2,4 m de ancho y 13,5 m de largo, con una capacidad promedio de carga de
Características Descortezador Astillador
Modelo 6830 7900EL
Tipo Tambor de mayal Disco
Potencia (HP) 765 (= 570 kW) 1.125 (= 839 kW)
Diámetro máximo de alimentación (cm) 76 (= 30”) 76 (= 30”)
N° tambores 3 (opción de 4) -
Peso (toneladas) 47,4 31,5
Capacidad de estanque (L) 1.249 1.514
Capacidad tanque hidráulico (L) 1.382 679
Capacidad de elevación grúa (m) 4,57 -
Longitud de trabajo (m) 13,8 13,2
Ancho de trabajo (m) 4,6 4,9
12
30 m3 (figura 4). Este estudio se centró en evaluar y analizar las actividades realizadas por el
descortezador y astillador como conjunto.
Figura 4. Sistema de astillado de árboles enteros.
3.4. Estudio de tiempos.
El astillado es una actividad continua que involucra la alimentación, desrame y descortezado,
procesamiento y expulsión de astillas. El método utilizado para capturar el tiempo, fue el cronometraje
de vuelta a cero o método discontinuo para cada ciclo de trabajo. Cada ciclo de trabajo se definió como
el tiempo que se tarda en procesar el material suficiente para llenar un camión con astillas más el
tiempo en disponer de un próximo contenedor (= camión) (Jaramillo 2005, Marchi et al. 2011) (figura
5), registrándose el tiempo necesario para realizar las actividades y el tiempo de demoras asociadas
(anexo 2). Con el registro de tiempos se pueden obtener tiempos medios de ciclos y productividades
(Olsen et al. 1998, Laina et al. 2009). Los tiempos de demoras más comunes para esta actividad son,
13
espera de alimentación, espera de camión, cambio de contenedor de carga, atollado de corteza y de
astillas, cambio de cuchillas, demoras operacionales y demoras mecánicas (Jaramillo 2005, Conrad et
al. 2013).
Figura 5. Esquema del ciclo considerado para el estudio de descortezado - astillado.
Una de las variables asociadas a esta actividad fue el diámetro basal de los árboles astillados por
cada ciclo de trabajo, los que se registraron en una tabla de diámetros desde la cabina de la grúa de
alimentación, debido a una mejor visibilidad (anexo 2).
Para estimar el número óptimo de ciclos productivos con exclusión de demoras, y cumplir con
una restricción menor de un 10 % de error y un 95 % de confiabilidad, se utilizó la formula de tamaño
de la muestra [4] aplicada en Provoste 2004 (anexo 3).
14
N=CV2 * t2
E2 [4]
Donde,
N = Número mínimo de muestras de ciclos productivos con exclusión de demoras.
CV = Coeficiente de variación de ciclos productivos, sin demoras.
T = Desviación normal de acuerdo al nivel de confiabilidad deseado.
E = Error de muestreo (%).
3.5. Evaluación de la productividad.
La productividad se expresó en m3 hrpr-1. Con el volumen estimado de los árboles (m3) por
ciclo, se obtuvo un indicador en m3 hrpr-1, dividiendo la carga por el tiempo necesario para cargar un
camión sin demoras [5] (Conrad et al. 2013). Para lograr un indicador en m3 hrpl-1 se multiplicó por el
porcentaje de productividad según sea el ciclo.
Productividad(m3 hrpr-1)
= N° de árboles procesados por ciclo * m3 por árbol
horas por ciclo excluyendo demoras [5]
3.6. Determinación de costos.
Se utilizó la metodología propuesta por Miyata (1980), la cual está dirigida a las actividades
asociadas al aprovechamiento del bosque. Este método valora la eficiencia y los costos de producción
de los equipos (cuadro 2). Los costos fijos, incluyendo los costos de mano de obra, y los costos
variables, fueron calculados para el subsistema de descortezado - astillado y expresados en pesos
chilenos por hora planificada ($ hrpl-1) y pesos chilenos por unidad de volumen ($ m-3). Los costos
variables expresados en horas productivas (hrpr), se transformaron a horas planificadas (hrpl) por
medio del porcentaje de productividad del subsistema, calculado en base a los tiempos de demoras.
15
Cuadro 2. Costos fijos, costos variables y forma de cálculo (Miyata 1980).
Costos Expresión Sigla Ecuación Criterio de medición
Fijos Se consideran…
- Depreciación $ hrpl-1 D (IN-R)/(N * n) 4.000 hrpl al año (16 hr día-1 y 250 días año-1)
- Inversión media anual $ hrpl-1 IMA [(IN-R) * (N+1)/2N+R]/n 4.000 hrpl al año (16 hr día-1 y 250 días año-1)
- Interés impuestos y seguros $ hrpl-1 IIS (IMA * ∑IIS %)/100 Valores de 12 %, 3 % y 3 %, respectivamente
- Mano de obra $ hrpl-1 MO (SM * 1,2)/hrpl día-1
20 % de leyes sociales, 16 hr día-1 y sueldo
entregado por la EMSEFOR.
Variables Se consideran…
- Reparación y mantención $ hrpl-1 RM (D * RM %)/n 100 % de RM y 4.000 hrpl año-1
- Gasto de combustible $ hrpr-1 C CC * PC Consumo por hora y precio de 550 $ L-1
- Gasto de lubricantes $ hrpr-1 L CL * PL Porcentaje del costo de combustible
- Accesorios $ hrpr-1 A CA/(N * n) Valor de mercado y 4.000 hrpl año-1
D = depreciación; IN = inversión inicial; N = vida útil (años); R= valor de reventa ($); n = horas planificadas en un año;
IMA = inversión media anual; IIS = intereses, impuestos y seguros; MO = mano de obra; SM = sueldo mano de obra; RM =
reparación y mantención; C = combustible; CC = consumo de combustible (L hr-1); PC = precio de combustible ($); L =
lubricante; CL = consumo lubricante (L hr-1): PL = precio lubricante ($); A = accesorios; CA = costo accesorios ($).
3.7. Generación de modelos de productividad.
Utilizando un programa estadístico computacional, se evaluó por medio de regresión simple las
variables contenido de humedad (%) y volumen individual de los árboles astillados (m3), para conocer
si influyen en la eficiencia del indicador de productividad (m3 hrpr-1).
Para determinar el contenido de humedad de la biomasa, se extrajeron dos muestras de astillas
por camión de entre 160 a 250 gramos (peso húmedo en terreno), luego de llevarse a cabo el astillado.
Posteriormente, las muestras fueron trasladadas a laboratorio, lugar en el cual se determinó su peso
seco según la norma chilena Nch 176/1 cR8.
16
4. RESULTADOS
4.1. Tiempos y productividad.
Se realizó el registro de 39 ciclos, lo que resultó en 792 minutos de tiempo en total. Este tiempo
corresponde a la suma del tiempo de descortezado y astillado más el tiempo de espera de cambio de
camión, es decir, desde el comienzo de carga de un camión con astillas hasta la disponibilidad del
próximo camión (anexo 4).
Considerando sólo las demoras menores a 10 minutos, el 95 % del tiempo total registrado
correspondió a tiempo productivo o de funcionamiento del astillador, pero al presentar la totalidad de
las demoras, dicho porcentaje disminuye a 67, 5 %, es decir, una merma respecto al 100 %, de 32, 5 %
(fracción del tiempo total de demoras) (cuadro 3).
Cuadro 3. Estadística descriptiva del estudio de tiempos considerando la espera de camiones.
Parámetros Tiempo proceso Demoras Tiempo de espera
camiones
Total 792,3 257,1 230,8
Media 20,3 6,4 6
Desviación estándar 16,6 10 16,5
Mínimo 11,2 0,1 0,2
Máximo 108,7 97 95,8
Número de casos 39 39 39
El ciclo medio productivo (sin demoras) fue de aproximadamente 14 minutos, en el cual se
realizan simultáneamente las actividades de descortezado, astillado y carga. El tiempo del ciclo medio
planificado (con demoras) fue de 20 minutos, siendo el tiempo mínimo de 11 minutos y el máximo de
108 minutos, cuya principal causa fue la espera de camión. Respecto a esta última demora, se observó
un tiempo medio de espera de 6 minutos, aunque se presentó un amplio rango de variación, desde 95
minutos (máxima) hasta la inexistencia de ésta (mínima).
En relación al rendimiento, se registró el diámetro basal de 1.216 árboles (= total de árboles
procesados), con un volumen medio de 0,76 m3 árbol-1, obteniendo 101 m3 hrpr-1 y 68 m3 hrpl-1,
aproximadamente (cuadro 4).
17
Cuadro 4. Estadística descriptiva de productividad.
Parámetros
N° árboles astillados 1.216
Diámetro basal medio sc (cm) 32
Diámetro basal mínimo sc (cm) 14
Diámetro basal máximo sc (cm) 77
Volumen medio árbol (m3) 0,76
Volumen medio ciclo (m3) 22,8
Productividad (m3 hrpr-1) 101
Productividad con demoras < 10 minutos (m3 hrpl-1) 95
Productividad (m3 hrpl-1) 68
4.2. Tiempos no productivos.
El total de demoras correspondió a 257 minutos, de las cuales, las demoras mayores a 10
minutos abarcaron el 80 % del total, mientras que el restante 20 % correspondió a demoras inferiores a
10 minutos (cuadro 5).
Cuadro 5. Clasificación de los tiempos no productivos (= demoras o tiempos muertos).
Operacionales < 10 minutos ≥ 10 minutos Totales
frecuencia
tiempo
(min) % frecuencia
tiempo
(min) % frecuencia
tiempo
(min) %
Alimentación descortezador 1 5 9 1 5 2
Alimentación astillador 5 13 22 5 13 5
Espera de camión 33 34 56 6 197 100 39 231 90
Obstrucción tubo de residuos 1 8 13 1 8 3
TOTAL 40 59 6 197 46 257 100
% por categoría 20 80 100
18
Sólo se observaron demoras de tipo operacional, comprendiendo en total 257 minutos. El
mayor tiempo dentro de estas demoras, estuvo conformado por la espera de camiones, totalizando un
tiempo de 231 minutos, de las cuales, 33 fueron menores a 10 minutos, seis mayores a 10 minutos
(figura 6).
Figura 6. Distribución porcentual de los tiempos del ciclo medio de descortezado - astillado.
El resto de demoras se conformó por el atraso en la alimentación del descortezador con 5
minutos (2 % del tiempo total de demoras), alimentación del astillador con 13 minutos (5 % del tiempo
total de demoras) y obstrucción del tubo de residuos con 7 minutos (3 % del tiempo total de demoras)
(figura 7).
Figura 7. Distribución porcentual del tiempo de demoras.
Tiempo sin demoras67,5%
Espera de camión29,1%
Alimentación astillador
1,8%
Obstrucción tubo de residuos
0,9%
Alimentación descortezador
0,7%
19
4.2.1. Análisis de Pareto.
Evidentemente, la demora de mayor contribución es la espera de camiones. Dentro del tiempo
total de demoras, el porcentaje de participación de la espera de camiones es del 89, 8 %, con un
promedio de cambio de seis minutos y una productividad de 67, 5 % para el ciclo de astillado,
excluyendo las demás demoras y sólo considerando demoras por espera de camión (figura 8).
Figura 8. Diagrama de Pareto para demora de camión promedio de 6 minutos.
Al gestionar, según el principio de Pareto, sobre las demoras que contribuyen al 80 % del total,
habría que trabajar para disminuir la espera en el cambio de camiones. Si se dispone de una flota
constante de camiones que logre reducir a 2 minutos promedio por ciclo dicha demora (reducir en 4
minutos), el porcentaje de participación disminuiría a un 74, 8 % y la productividad total del ciclo
aumentaría en un 19 % (figura 9).
Demora Tiempo Porcentaje % acumuladoEspera de camión 231 89,8 89,8Alim. astillador 14 5,4 95,3Obst. tubo residuos 7 2,7 98,0Alim. descortezador 5 1,9 99,9TOTAL 257,2Tiempo total registrado 792% productividad 67,5%
20
Figura 9. Diagrama de Pareto para demora de camión, si se reduce a 2 minutos promedio.
4.3. Determinación de costos.
El costo por hora planificada para el subsistema de descortezado - astillado resultó en $ 203.546
(cuadro 6). Porcentualmente, los costos variables representan la mayor participación con un 58 %,
mientras que los costos variables y mano de obra poseen un 41 % y 1 %, respectivamente (anexo 7).
Demora Tiempo Porcentaje % acumuladoEspera de camión 78 74,8 74,8Alim. astillador 14 13,6 88,4Obst. tubo residuos 7 6,7 95,0Alim. descortezador 5 5,0 100,0Tiempo total registrado 104,3% productividad 86,8%
21
Cuadro 6. Costos por hora planificada para el subsistema de astillado ($ hrpl-1).
Costos $ hrpl-1
Equipo Costos fijos Costos variables Costos mano de obra TOTAL
Descortezador 6830 50.832 58.798 2.285 111.915
Astillador 7900EL 33.041 58.591 - 91.632
83.873 117.389 2.285 203.546
El costo por unidad de volumen ($ m-3) fue de $ 3.008 considerando una productividad del
100% y un rendimiento de 101 m3 hrpr-1. Si se consideran sólo las demoras inferiores a 10 minutos el
rendimiento disminuye a 95 m3 hrpr-1, mientras que con el total de demoras disminuye a 68 m3 hrpr-1,
obteniendo costos de 3.198 y 4.456 $ m-3, respectivamente (cuadro 7).
Cuadro 7. Costo por m3 para diferentes rendimientos.
Descortezado y Astillado Rendimiento (m3) Costos $ m-3
Sin demoras 101 3.008
Incluyendo demoras < 10 minutos 95 3.198
Incluyendo el total de demoras 68 4.456
Porcentualmente, el costo por m3 varía en un 32, 5 % entre un rendimiento sin demoras (m3
hrpr-1) y el costo incluyendo el total de demoras (m3 hrpl-1). Si se compara con el costo por metro
cúbico incluyendo las demoras inferiores a 10 minutos, esta variación es de un 5, 9 %.
22
4.3.1. Costos y demoras
Considerando la demora de mayor participación, correspondiente a la espera de camiones con
230, 8, se disminuyó gradualmente el tiempo de espera para el análisis de efectividad del despacho
(figura 10).
Figura 10. Relación entre costo por metro cúbico y la demora de mayor participación.
Se observó que al disminuir en 150 minutos el total de la demora por espera de camión, es decir
2 minutos por ciclo, la productividad aumenta a un 90 % y el rendimiento a 91 m3 hrpr-1, siendo el
costo de 3.346 $ m-3.
4.4. Correlación de las variables volumen y contenido de humedad.
No se obtuvo una correlación positiva entre ninguna de las variables relacionadas (anexo 5 y 6).
La variable volumen promedio del árbol (= tamaño) respecto a la variable productividad, arrojó una
débil correlación de 19 %, mientras que el estadístico R2 explica sólo el 3,8 % con un valor P > 0,05,
siendo no significativa la correlación entre ambas variables (figura 11).
3346
80
0
50
100
150
200
250
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
71% 73% 77% 80% 82% 85% 87% 90% 92% 95%
Espera d
e cam
ión (m
in)
Ccosto ($ m
‐3)
Productividad (%)
Costo ($ m‐3)
Espera de camion (min)
23
Figura 11. Relación entre el tamaño del árbol (m3 árbol) y la productividad (m3 hrpr-1).
Respecto al análisis generado entre las variables contenido de humedad (%) de la biomasa y
productividad (anexo 5 y 6), el coeficiente de correlación resultó ser -16 % y su coeficiente de
determinación igual a 2,6 %. El valor P > 0,05 señala que no existe relación estadísticamente
significativa entre la productividad y el contenido de humedad con un nivel de confianza de 95 %
(figura 12).
Figura 12. Relación entre el contenido de humedad (%) y la productividad (m3 hrpr-1).
R² = 0,0385
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10
Pro
du
ctiv
idad
(m
3 h
rpr-
1)
Volumen (m3 árbol)
R² = 0,0269
0
20
40
60
80
100
120
140
160
35 40 45 50 55 60
Pro
du
ctiv
idad
(m
3 h
rpr-
1)
Contenido de humedad (%)
24
5. DISCUSIÓN
El subsistema de astillado y descortezado obtuvo una productividad de 94 % aproximadamente,
considerando sólo las demoras inferiores a 10 minutos, y una productividad de 67,5 % tomando el total
de demoras. Similares resultados, obtuvo Jaramillo (2005) quien también estudió un descortezador –
astillador en Eucalyptus sp. reportando productividades de 82 % y 64 %, respectivamente, y
Ghaffariyan et al. (2013) con un 93 %, excluyendo el total de demoras. Por su parte, Raymond y
Franklin (1990) obtuvieron un 67,6 % de productividad en Nueva Escocia, Canadá, porcentaje que
aumentó a un 78,7 % al disminuir las demoras de traslado del equipo.
La principal demora, capturada en éste estudio y la cual merma la productividad del astillado, se
refleja específicamente por la espera de camión con un 89,8 % del tiempo total de demoras. Esta
demora es frecuente en otros estudios, como el de Mitchell y Gallagher (2007), quienes registraron una
productividad de sólo el 25 %, señalando que el desequilibrio entre la operación de astillado y
transporte fue el factor de mayor influencia con hasta una hora de espera por camiones. De la misma
manera, Marchi et al. (2011) indican que el 75 % del tiempo total de demoras registradas, fueron
retrasos por espera de camión, lo cual dejaba inactiva la operación de astillado a orilla de camino. Al
contrario, Jaramillo (2005) registró sólo un 3,2 % del tiempo no productivo asociado a esta demora y
Ghaffariyan et al. (2013) sólo el 2 %. Otro estudio realizado por Raymond y Franklin (1990) en
Ontario, Canadá, arrojó una productividad del 51 %, indicando que la espera por camiones fue la gran
demora que afectó la operación y que las operaciones deben enfocarse en mejorar dicha demora.
En relación al rendimiento del subsistema, Ghaffariyan et al. (2013) obtuvieron un rendimiento
de 105 m3 hrpr-1 descortezando y astillando E. globulus (0,21 m3 árbol-1) a orilla de camino, valor muy
cercano a lo obtenido en éste estudio, a pesar de procesar un menor volumen medio por árbol. Por otro
lado, Jaramillo (2005) consiguió sólo cerca de una cuarta parte del rendimiento obtenido en éste
estudio, utilizando un astillador Peterson pacific 5000G en bosques de Eucalyptus sp. con volumen
medio de 0,4 m3 árbol-1.
El costo por unidad de volumen obtenido, se encuentra bajo el calculado por Ghaffariyan et al.
(2013), quienes obtuvieron un costo de 8.750 $ m-3, al igual que los costos por m3 calculados por
Mitchell y Gallagher (2007) con 6.500 $ m-3.
No obstante, el valor de costo por unidad de volumen obtenido en este estudio, se acerca a los
obtenidos por Jaramillo (2005) quien alcanzó un costo de 3.930 $ m-3. Asimismo, Conrad et al. (2013)
con 4.500 $ m-3.
25
El análisis de costos y demoras muestra la merma productiva generada por la espera de camión,
lo cual repercute en la disminución del rendimiento y el aumento de los costos del subsistema.
Disminuyendo el tiempo de espera de camiones se aumentaría el rendimiento de 68 m3 hrpr-1 a 91 m3
hrpr-1, es decir, disminuir de 4.456 $ m-3 a cerca de 3.000 $ m-3.
Las variables evaluadas para determinar su influencia en la eficiencia del astillado, no arrojaron
una correlación positiva. Tanto la variable tamaño del árbol, registrada como el volumen medio por
árbol, así como el contenido de humedad (%), no son significativas en la productividad. Contrario a
ello fue lo observado por Ghaffariyan (2013) y Spinelli y Hartsough (2001), quienes señalaron que el
tamaño de la biomasa y la potencia del astillador son los principales factores que afectan a la
productividad. Asimismo, Hartsough et al. (2000) señalan que la variabilidad en la productividad puede
estar relacionada con el tamaño del árbol o a un gradiente de humedad en la biomasa, concluyendo que
el aprovechamiento en Populus spp. utilizando un descortezador - astillador DDC 5000, es mayor a
medida que aumenta el tamaño del árbol (≈ 95 %), aunque la mayor parte de la pérdida de la madera de
los árboles más pequeños, aparecieron en el rechazo del descortezador y no como rechazo del
astillador. Sin embargo, Raymond y Franklin (1990) determinaron en dos equipos de descortezado y
astillado diferentes, que una de sus ventajas es que pueden procesar múltiples árboles, no siendo
afectados por el tamaño
26
6. CONCLUSIONES
El susbsistema de descortezado y astillado fue altamente productivo con un 93 % de uso,
considerando sólo las demoras inferiores a 10 minutos y 101 m3 de productividad sin demoras, valores
similares o mayores a otros estudios de astillado realizados en el mundo.
Debe considerarse que la productividad del subsistema de descortezado y astillado, por tratarse
de un sistema continuo, está influenciado por factores tanto directos como indirectos al equipo, lo cual
demostró éste estudio al revelar que las demoras inferiores a 10 minutos, son en su mayoría parte
directa del proceso, mientras que el mayor tiempo perdido fue a causa de la falta de transporte (causal
indirecta).
Si se trabaja en disminuir a 2 minutos por ciclo la espera de camión, la productividad del
subsistema de descortezado y astillado puede mejorar en una 19 %; por ello, minimizar retardos de este
tipo son claves para obtener buenos índices de productividad y costos para las empresas y contratistas,
debido a que una alta productividad no puede verse disminuida por un retardo en la programación del
transporte.
Las variables tamaño de la biomasa y contenido de humedad no presentaron diferencias
estadísticamente significativas, no afectando la productividad y rendimiento del proceso de
descortezado y astillado. Sin embargo, los estudios futuros también podrían explorar la eficiencia del
proceso considerando variables como la potencia del astillador, elemento de corte, incluso diferentes
especies.
El costo por unidad de volumen (m3) fue de $ 3.008, considerando que son dos las actividades
realizadas. Sin embargo, este costo del subsistema puede aumentar si no se trabaja en reducir la demora
de mayor influencia mencionada anteriormente.
27
7. REFERENCIAS
Acevedo E. 2008. Efectos del establecimiento en el crecimiento y rentabilidad de plantaciones de
Eucalyptus en el Sur de Chile. Tesis Ing. For. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad de
Chile. 76 p.
Araki D. 1996. Recovery of Wood chips from low grade fibre sources. Special report SR-115. FERIC
(Forest Engineering research institute of Canada). 22 p.
Asirelli A, V Civitarese, R Fanigliulo, L Pari, D Pochi, E Santangelo, R Sspinelli. 2013. Effect of piece
size and tree part on chipper performance. Biomass and bioenergy 54:77-82.
Blinn C, R Dahlman, J Mattson, M Thompson. Overview of approaches to sustain forest productivity
during forest road development and timber harvesting activities. En: Ek, Alan; ZumBahlen,
comps., eds. Procedings: Improving forest productivity for timber…A key to Sustainability: 1 al
3 de diciembre de 1998. Duluth, MN. St. Paul, MN., USA. Universidad de Minnesota. p. 135 –
140.
Buggie B, E Young. 1990. Evaluation of a Peterson Pacific delimber/debarker/chipper (DDC 5000)
processing small diameter timber in Central Newfounland. Report 56. Department of Forestry
and Agriculture, Forest products and development división. Newfoundland, Canadá. 23 p.
Butts P, D Preston. 1979. Whole tree chipping …a forest management tool. Georgia forest research
paper. 2-8.
Carey P. 1992. Estudio de productividad y rendimiento de un sistema de explotación con skidder.
Valdivia, Chile. Facultad de Ciencias Forestales. 38 p. (Informe de convenio, 206).
Conrad JL, MChBolding, WM Aust, RL Smith. 2013. Harvesting productivity and cost when utilizing
energywood from pine plantations of the southern Coastal Plain USA. Biomass and bioenergy
52:85-95.
Currie R. 1979. Análisis y medición del trabajo. México D.F., México. Diana. 348 p.
Di Castri F, ER Hajek. 1976. Bioclimatología de Chile. Santiago, Chile. Universidad Católica de Chile.
128 p.
Espinosa F. 2008. Apuntes sobre métodos y tiempos. Talca, Chile. Facultad de Ingeniería, Universidad
de Talca. 32 p.
Espinoza E. 2011. Estudio de tiempo y rendimiento en una faena de madereo con Skidder huinche
mediante el método Work Sampling. Tesis Ingeniero Forestal. Valdivia, Chile. Facultad de
Ciencias Forestales y Recursos Naturales, Universidad Austral de Chile. 42 p.
28
Favreau FE. 1992. Peterson- Pacific DDC 5000 delimber-debarker-chipper: New observations. Field
Note. FERIC (Forest Engineering research institute of Canada). 2 p.
García E, A Sotomayor, S Silva, G Valdebenito. 2000. Establecimiento de plantaciones Forestales:
Eucalyptus sp. INFOR – FDI (CORFO). 32 p.
Ghaffariyan M R. 2013. Comparing productivity-cost of roadside processing system and road side
chipping system in Western Australia. J. For. Sci. 59(5): 204-210.
Ghaffariyan M R, B Mark R Spinelli. 2013. Evaluating Efficiency, Chip Quality and Harvesting
Residues of a Chipping Operation with Flail and Chipper in Western Australia. Croat. J. for.
Eng. 34: 189-199.
Haddad A. 2013. Plantaciones forestales efectuadas durante el año 2012. Informe técnico. CONAF.
Santiago, Chile. Maval Ltda. 179 p.
Hartsough B, R Spinelli, S Pottle, J Klepac. 2000. Fiber recovery with Chain Flail
Delimbing/Debarking and Chipping of hybrid poplar. International Journal of forest
Engineering 11(2): 59-67.
INFOR (Instituto Forestal, CL). 2013a. El sector forestal Chileno 2012. Santiago, Chile. INFOR. 44 p.
INFOR (Instituto Forestal, CL). 2013b. Anuario Forestal 2013. Boletín estadístico N° 140. Santiago,
Chile. INFOR. 148 p.
Jaramillo A. 2005. Evaluación técnica y económica de sistemas de astillado en bosques de Eucalyptus
sp. Tesis Ingeniero Forestal. Valdivia, Chile. Facultad de Ciencias Forestales, Universidad
Austral de Chile. 67 p.
Kofman P, T Kent. 2007. Harvesting and processing forest biomass for energy production in Ireland.
The ForestEnergy 2006 programme. COFORD (National Council for Forest Research and
Development). Dublin, Ireland. 68 p.
Kovác J, J Krilek, M Mikles. 2011. Energy consumption of a chipper coupled to a universal wheel
skidder in the process of chipping Wood. J. For. Sci. 57(1): 34-40.
Laina R, E Tolosana, R Martínez, Y Torrijos. Rendimientos y costes de aprovechamiento de biomasa
forestal con fines energéticos en clareos de Pinussylvestris L. y resalveos de Quercuspyranica
Willd. en Castilla y León. En: 5º Congreso Forestal Español. Montes y sociedad: Saber qué
hacer: 21 al 25 de septiembre de 2009. Ávila, España. Junta de Castilla y León y Sociedad
Española de Ciencias Forestales. 13 p.
Leinonen A. 2004. Harvesting technology of forest residues for fuel in the USA and Finland. Espoo.
VTT Tiedotteita. Helsinki, Finlandia. 132 p.
29
LIGNUM. 2003. Eucalyptus nitens: La nueva estrella del sector forestal. Lignum 67: 59-61.
Marchi E, N Magagnotti, L Berretti, F Neri, R Spinelli. 2011. Comparing Terrain and Roadside
Chipping in Mediterranean Pine Salvage Cuts. Croatian Journal of forest Engineering 32(2):
587-598.
Mitchell D, T Gallagher. 2007. Chipping whole trees for fuel chips: a production study. South. J. Appl.
For. 31(4): 176-180.
Miyata E. 1980. Determining fixed and operating cost of logging equipment.General technical Report
NC-55. U.S. Dept. of Agriculture, Forest Service, North Central Forest Experiment Sattion.
Minnesota, USA. 20 p.
Olsen ED, MM Hossain, ME Miller. 1998. Statistical comparison of methods used in harvesting work
studies. Forest Research Laboratory, Oregon State University. Research Contribution 23.
41 p.
Pari L, V Civitarese, A del Giudice, A Assirelli, R Spinelli, E Santangelo. 2013. Influence of chipping
device and storage method on the quality of SRC poplar biomass. Biomass and bioenergy
51:169-176.
Peterson Pacific Corp. 2012. 5000H Delimber Debarker Chipper. Consultado 23 jun. 2013. Disponible
en
http://www.petersoncorp.com/index.php?option=com_content&view=article&id=815:5000h&
atid=44:chippers-and-flails&Itemid=98.
Pezzolato. 2007. Astilladoras de Tambor – Serie PTH grandes volúmenes y calidad de astillado.
Consultado 8 de ago. 2014. Disponible en www.pezzolato.it
Pinilla J, M Fernando, MP Molina. 2001. Investigación Modelo de Crecimiento para Eucalipto en
Chile. Avances a la Fecha. En: actas Simposium "Los eucaliptos en el desarrollo forestal
chileno". Septiembre 2001. Valdivia, Chile.
Prado J, S Barros. 1989. Eucalyptus principios de silvicultura y manejo. INFOR – CORFO. Santiago,
Chile. 199 p.
Provoste F. 2004. Descripción técnica y económica de un sistema de cosecha tradicional de Eucalyptus
sp. Con la incorporación de descortezado mecánico en la X Región. Tesis Ingeniero Forestal.
Valdivia, Chile. Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Austral de Chile. 66 p.
Raymond KA, GS Franklin. 1990. Chain flail delimber-debarkers in eastern Canada: A preliminary
assessment. Technical note TN-153. FERIC (Forest Engineering research institute of Canada). 8
p.
30
Schlatter J, V Gerding, J Adriazola. 1994. Sistema de ordenamiento de la tierra. Herramienta para la
planificación forestal aplicado a las Regiones VII, VIII y IX. Serie técnica. Valdivia, Chile.
Universidad Austral de Chile. 114 p.
Sims R. 2003. Delivering the biomass to the conversions plant. In Sims R. Bioenergy options for
countries. Amsterdam, Holanda. Elsevier. p. 29 - 62.
Spinelli R, B Hartsough. 2001. A survey of Italian chipping operations. Biomass and Bioenergy 21:
433–444.
Spinelli R, B Harstsough, P Owende, SM Ward. 2002. Productivity and cost Mechanized whole-tree
Harvesting of Fast-Growing Eucalypt Stands. Int. J. For. Eng. 13(2): 49-60.
Spinelli R, C Nati. 2007. Recovering logging residue: Experiences from the Italian eastern Alps.
Croatian Journal of Forest Engineering 28(1): 1 - 9.
Spinelli R, J M Rien. 2009. Analyzing and estimating delays in wood chipping operations. Biomass
and bioenergy 33:429-433.
Spinelli R, Magagnotti, G Paletto, Ch Preti. 2011. Determining the impact of Some Wood
Characteristics on the Performance of a Mobile Chipper. Silva Fennica 45(1): 85-95.
Spinelli R, E Cavallo, L Elliasson, A Facello. 2013. Comapring the efficiency of Drum and disc
chippers. Silva Fennica 47(2):1-11 p.
Thompson MA, JA Sturos. 1991. Chain Flail Delimber/Debarker Processing Northern Hardwoods.
Res. Pap. NC-297. Minnesota, United States. Department of Agriculture, Forest Service, North
Central Forest Experiment Station. 14 p.
Tolosana E, V González, S Vignote. 2000. El aprovechamiento maderero. Madrid, España. Mundi
Prensa. 551 p.
Tolosana E. 2009. Manual técnico para el aprovechamiento y elaboración de biomasa forestal. Primera
Edición. Madrid, España. FUCOVASA y Mundi-Prensa. 348 p.
Tolosana E, R Laina, Y Ambrosio. 2010. Maquinaria y equipamiento para el aprovechamiento
energético de biomasa forestal. En: 1° Congreso Ibérico de biocombustibles sólidos: 21 a1 23
de junio de 2010. Pontevedra, España. E.U.I.T. Forestal, Universidad de Vigo. 17 p.
Westbrook JrM, WD Greene, RL Izlar. 2006. Harvesting Forest Biomass by Adding a small Chipper to
a Ground-Based Tree-Length Sourthern Pine Operation. En Council on Forest Engineering
(COFE) Conference Procedings: “Working Globally – Sharing Forest Engineering Challenges
and Technologies Around the world”: 22 de Julio a 2 de Agosto de 2006. Idaho, USA. 9 p.
31
Wood energy. 2013. Wood Harvesting Equipment. Consultado 25 de jun. 2013.Disponible en
http://www.woodenergy.ie/woodharvestingequipment/
32
ANEXOS
33
ANEXO 1
(Funciones estimadoras)
34
Anexo 1. Registro de diámetro basal (mm), diámetro a la altura del cuello (mm), altura (cm) y
regresión para funciones estimadores de DAP (cm) y altura (m).
Ecuación DB/HTY = 1/(a + b/X)HT (cm) = 1/(0,00091108 + 0,639465/DB (mm))
Ecuación DB/DAPY = 1/(a + b/X)DAP (mm) = 1/(-0,00000500799 + 1,12518/DB (mm))
Coeficientes Mínimos Cuadrados Estándar EstadísticoParámetro Estimado Error T Valor-PIntercepto 0,00091108 0,000186242 4,89191 0,000Pendiente 0,639465 0,0556331 11,4943 0,000
Coeficientes Mínimos Cuadrados Estándar EstadísticoParámetro Estimado Error T Valor-PIntercepto -5,00799E-06 0,000105361 -0,0475318 0,9624Pendiente 1,12518 0,0314727 35,751 0,0000
Coeficiente de Correlación 0,988467R-cuadrada (%) 97,7067R-cuadrado (ajustado para g.l.) (%) 97,6302Error estándar del est. 0,000214042Error absoluto medio 0,000177184
Coeficiente de Correlación 0,902747R-cuadrada (%) 81,4951R-cuadrado (ajustado para g.l.) (%) 80,8783Error estándar del est. 0,000378354Error absoluto medio 0,000293264
N° árbol DB (mm) DAP (mm) HT (cm)1 270 260 34802 322 320 43903 368 322 42004 410 400 39005 750 650 45506 440 400 42407 350 297 38408 510 460 44209 390 340 4000
10 200 170 209011 220 194 229012 360 320 445013 370 320 410014 430 422 447015 390 334 443016 430 411 336017 470 370 376018 450 370 326019 340 324 347020 150 130 188021 380 327 428022 200 185 332023 190 167 238024 200 170 257025 380 310 405026 230 214 342027 440 340 420028 200 184 229029 260 250 258030 350 331 406031 320 310 398032 540 445 458033 500 440 4490
35
ANEXO 2
(Formularios)
36
Anexo 2. Formulario de registro de tiempos del subsistema de descortezado - astillado.
Formulario de registro de tiempos astillado Eucalyptus nitens
hh mm ss
TiempoPatente
camión
Código
demora
N°
CicloN° gavilla
Consumo
comb. (L)
Nombre:
Fecha:
Hr. Inicio faena:
Hr. Término faena:
Descripción demora
37
N° gavilla N° árbol <15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 >40
Formulario registro de diámtreo basal Eucalyptus nitens para faena de astillado
Nombre:
Fecha:
Ubicación:
DB (cm)
Hr. inicio faena:
Hr. inicio colación:
Hr. término colación:
Hr. término faena:
38
ANEXO 3
(Error de muestreo)
39
Anexo 3. Error de muestreo para el estudio de descortezado - astillado.
ParámetrosMedia 1.440DesvEst 266,9N 39t 1,95CV (%) 18,54
E (%) 5,8
40
ANEXO 4
(Resumen de ciclos)
41
Anexo 4. Resumen de ciclos registrados en el estudio.
Ciclo Patente Tiempo (s) Tiempo productivo (min.) Tiempo (Cs)1 YF9922 1005 0:16:45 15782 BGDT62 1076 0:17:56 11633 DRZS92 1525 0:25:25 13324 DRHY35 833 0:13:53 13335 DRHZ63 889 0:14:49 14486 DRZS89 769 0:12:49 12677 DRZS94 1017 0:16:57 16388 DLSD75 765 0:12:45 10759 BGDT56 803 0:13:23 1305
10 YF9922 807 0:13:27 130511 DRHY29 6521 1:48:41 128512 DRHY35 1185 0:19:45 162513 DRHZ64 743 0:12:23 119814 DPLH67 761 0:12:41 119515 DRZS95 1121 0:18:41 166016 DRZS88 1859 0:30:59 138317 BGDT56 670 0:11:10 109318 DRHY34 2975 0:49:35 131319 DRZS94 874 0:14:34 140520 DLSD75 971 0:16:11 159221 DRZS89 897 0:14:57 140722 DLSD75 728 0:12:08 118223 DPLH67 803 0:13:23 130824 BGDT59 1276 0:21:16 209225 DRZS94 870 0:14:30 140226 BGDT63 791 0:13:11 129727 DRHZ63 2136 0:35:36 147228 DRHY27 1003 0:16:43 158729 DRHZ64 911 0:15:11 149830 DRHY30 826 0:13:46 128831 DRHY34 2400 0:40:00 251332 BGDT59 1125 0:18:45 143333 DRHZ63 866 0:14:26 138034 BGDT63 1067 0:17:47 174535 DRHY30 863 0:14:23 140336 YF9922 783 0:13:03 128837 BGDT68 1005 0:16:45 135038 DRZS93 1049 0:17:29 170839 DLSD75 970 0:16:10 1602
13:12:18
42
ANEXO 5
(Parámetros de regresión para variables correlacionadas)
43
Anexo 5. Parámetros de regresión para variables correlacionadas.
Variable tamaño de la biomasa.
Variable dependiente: ProductividadVariable independiente: VolumenLineal: Y = a + b*X
Mínimos Cuadrados Estándar EstadísticoParámetro Estimado Error T Valor-PIntercepto 84,5816 13,4607 6,28359 0Pendiente 21,2553 17,432 1,21933 0,2304
Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-PModelo 383,855 1 383,855 1,49 0,2304Residuo 9552,72 37 258,182Total (Corr.) 9936,58 38
Coeficiente de Correlación = 0,196546R-cuadrada = 3,86305 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 1,26475 porcientoError estándar del est. = 16,068Error absoluto medio = 12,4821Estadístico Durbin-Watson = 1,9308 (P=0,3995)Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0,019149
Análisis de Varianza
Coeficientes
44
Parámetros de regresión para variables correlacionadas.
Variable contenido de humedad de la biomasa
Variable dependiente: ProductividadVariable independiente: Cont. humedadLineal: Y = a + b*X
Mínimos Cuadrados Estándar EstadísticoParámetro Estimado Error T Valor-PIntercepto 128,106 27,4855 4,66085 0Pendiente -0,554993 0,55397 -1,00185 0,3229
Fuente Suma de Cuadrados Gl uadrado Med Razón-F Valor-PModelo 262,431 1 262,431 1 0,3229Residuo 9674,15 37 261,463Total (Corr.) 9936,58 38
Coeficiente de Correlación = -0,162513R-cuadrada = 2,64106 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 0,00973221 porcientoError estándar del est. = 16,1698Error absoluto medio = 12,6901Estadístico Durbin-Watson = 2,05527 (P=0,5467)Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0,0736224
Coeficientes
Análisis de Varianza
45
ANEXO 6
(Modelos alternos para las variables correlacionadas)
46
Anexo 6. Modelos alternos para las variables correlacionadas.
Variable tamaño de la biomasa
Modelo Correlación R-CuadradaCuadrado Doble 0,2244 5,04%Cuadrado-Y Inversa de X -0,2221 4,93%Cuadrado de Y 0,2205 4,86%Cuadrado-Y Log-X 0,2199 4,84%Cuadrado-Y Raíz Cuadrada-X 0,2198 4,83%Inversa de X -0,2017 4,07%Cuadrado de X 0,1989 3,96%Logaritmo de X 0,1976 3,91%Raíz Cuadrada deX 0,1967 3,87%Lineal 0,1965 3,86%Raíz Cuadrada-Y Inversa de X -0,1902 3,62%Raíz Cuadrada-Y Log-X 0,1853 3,43%Raíz Cuadrada-X Cuadrado-X 0,1852 3,43%Raíz Cuadrada Doble 0,184 3,39%Raíz Cuadrada de Y 0,1835 3,37%Curva S -0,1777 3,16%Multiplicativa 0,1723 2,97%Log-Y Cuadrado-X 0,1711 2,93%Logarítmico-Y Raíz Cuadrada-X 0,1707 2,91%Exponencial 0,1699 2,89%Doble Inverso 0,1508 2,27%Inversa-Y Log-X -0,1445 2,09%Inversa-Y Raíz Cuadrada-X -0,1426 2,03%Inversa-Y Cuadrado-X -0,142 2,02%Inversa de Y -0,1415 2,00%
Comparación de Modelos Alternos
47
Modelos alternos para las variables correlacionadas.
Variable tamaño contenido de humedad de la biomasa
Modelo Correlación R-CuadradaInversa-Y Cuadrado-X 0,1797 3,23%Log-Y Cuadrado-X -0,1747 3,05%Inversa de Y 0,1739 3,02%Raíz Cuadrada-X Cuadrado-X -0,172 2,96%Inversa-Y Raíz Cuadrada-X 0,171 2,92%Cuadrado de X -0,1692 2,86%Exponencial -0,1684 2,84%Inversa-Y Log-X 0,1681 2,82%Raíz Cuadrada de Y -0,1655 2,74%Logarítmico-Y Raíz Cuadrada-X -0,1653 2,73%Cuadrado Doble -0,1636 2,68%Lineal -0,1625 2,64%Doble Inverso -0,1623 2,64%Raíz Cuadrada Doble -0,1623 2,63%Multiplicativa -0,1622 2,63%Raíz Cuadrada deX -0,1592 2,53%Raíz Cuadrada-Y Log-X -0,1591 2,53%Cuadrado de Y -0,1566 2,45%Curva S 0,1561 2,44%Logaritmo de X -0,1559 2,43%Cuadrado-Y Raíz Cuadrada-X -0,1531 2,34%Raíz Cuadrada-Y Inversa de X 0,1528 2,34%Cuadrado-Y Log-X -0,1496 2,24%Inversa de X 0,1495 2,23%Cuadrado-Y Inversa de X 0,1429 2,04%
Comparación de Modelos Alternos
48
ANEXO 7
(Planilla para el cálculo de costos del subsistema)
49
Anexo 7. Planilla para el cálculo de costos del subsistema.
Item Descortezador 6830 Astillador 7900EL TOTAL
Inversión (USD) 1.200.000 780.000 1.980.000Inversión (CLP) 720.000.000 468.000.000 1.188.000.000% de reventa 20% 20%Valor de reventa (CLP) 144.000.000 93.600.000 237.600.000Valor dólar (CLP) 600 600 -
Vida útil (años) 5 5 -Vida útil (horas) 20.000 20.000 -
Hrs planificadas año (hrpl año-1) 4.000 4.000 -Hrs jornada 16 16 -Inversión media anual (CLP) 122.400 79.560 -
Depreciación por hora ($ hrpl-1) 28.800 18.720 47.520
Tasa interés (%) 0,12 0,12 -Tasa de seguros (%) 0,03 0,03 -Tasa de impuesto (%) 0,03 0,03 -Leyes sociales (%) 0,20 0,20 -Impuestos, intereses y seguros ($ hrpl) 22.032 14.321 36.353
Total costos fijos ($ hrpl-1) 50.832 33.041 83.873
Consumo combustible (L hr-1) 118 118 235
Precio de combustible ($ L-1) 550 550 -
Costo por combustible ($ hrpr-1) 64.625 64.625 129.250
Coeficiente de mantención 1 1 -
Costo por mantención ($ hrpr-1) 7 5 -
Coeficiente lubricantes 0,3 0,3 -
Costo lubricantes ($ hrpr-1) 19.388 19.388 38.775
Neumáticos Número de neumaticos 16 8 -Vida útil neumáticos (hr) 6.000 6.000 -
Precio de neumáticos ($ unidad-1) 200.000 200.000 -
Costo neumáticos ($ hrpr-1) 613 307 -
Cadenas y chuchillas ($ año-1) 12.500.000 12.500.000 -
Costo cadenas y cuchillas ($ hrpr-1) 3.125 3.125 6.250
Total costos varibles ($ hrpr-1) 87.758 87.449 175.207
Total costos varibles ($ hrpl-1) 58.798 58.591 117.389
Mano de Obra
Mano de obra equipada ($ hrpl-1) 2.285 -
Costo horario ($ hrpl-1) 111.915 91.632 203.546
Costo horario ($ hrpr-1) 167.037 136.763 303.801
Productividad (%) 67,0% 67,0% -
Rendimiento (m3) 101 101 -
Rendimiento con demoras < 10 minutos (m3) 95 95 -
Costo ($ m-3) 1.654 1.354 3.008
Costo con demoras <10 minutos ($ m-3) 1.758 1.440 3.198
50
ANEXO 8
(Glosario)
51
Anexo 8. Glosario.
Mg : mega gramos (= toneladas)
Mgh : mega gramos húmedos
Mgs : mega gramos sólidos
M3 : metros cúbicos
Hrpl : horas planificadas
Hrpr : horas productivas
M3 hrpl-1 : metros cúbicos por hora planificada
M3 hrpr-1 : metros cúbicos por hora productiva
M3 año-1 : metros cúbicos al año
kg m-3 : kilogramos por metro cúbico
M3 ha-1 año-1 : metros cúbicos por hectárea al año
Mgh hrpr-1 : mega gramos húmedos por hora productiva
M3 ssc : metros cúbicos sólidos sin corteza
EMSEFOR : empresa de servicio forestal