Metsätien toimipisteessä ollaan tehty pioneerityötä konedata opetuksen kehittämisessä. Meillä on tiedossamme vuodesta 2017 koneidemme tuottama data ja tätä hyödynnämme yhä enemmän opetuksen eri painopisteiden kehittämisessä. Käytännössä tämä näkyi 2022-2023 lukuvuoden aikana yli 15 000 litran polttoaineen kulutuksen vähentymisenä. Tutkimme dataa ja muutimme meillä eniten polttoainetta kuluttavan työvaiheen opetuksen ajankohtaa ja keskitimme opetuspanoksen vähemmän kuluttavaan työvaiheeseen, josta saadaan lopulta sama hyöty. Panostimme kakkosvuoden alkuopetuksessa siis ajokoneopetukseen harvesteriopetuksen sijasta.

Konedata auttaa opettajaa esimerkiksi työvuoron opetusjärjestyksen suunnittelussa, mikäli työmaalla on esimerkiksi kahdeksan konetta. Nopea tsekkaus koneiden viimeisimmästä tekemisestä kertoo yleensä kiireellisyys tarpeen ja järjestyksen. Konedatasta selviää myös koneiden tarkat sijainnit, joka myös vaikuttaa tehokkaan opetuksen suunnitteluun. Erilaiset koneiden antamat hälytykset ovat myös nopeasti nähtävissä ja esimerkiksi polttoaineen tarve on ennakoitavissa jo koululta lähdettäessä.

Konedatalla tehtävää opetusta voi käytännössä antaa kuka tahansa, kuka tuntee alan toimintatavat ja on katsonut ammattikuljettajan verrokkiarvoja. Esimerkiksi ajokonetyössä olennainen mittari on taakka-aika. Ensin katsotaan taakan nostamiseen käytettyä aikaa, joka on aloittelevalla kuljettajalla helposti yli 60 sekuntia per taakka, kun ammattikuljettajalla tämä on yleensä alle 20 sekuntia.

Kun yhteen kuormaan nostetaan esimerkiksi harvennuksella 100 taakkaa, tulee tästä ammattikuljettajalle ajaksi noin ½ tuntia ja opiskelija harjoittelijalle 1 ½ tuntia.

Tämä aika on erittäin tärkeä tieto opettajalle, mutta myös opiskelijalle, joka nähdessään lukuna tämän ajan osaa parhaimmillaan reflektoida omaa työtään ja löytää ne aikaa eniten kuluttavat toimet työstään. Yleensä alkuvaiheessa arkaillaan tarttumista taakkaan, pelätään kouran maakosketuksesta mukaan tulevaa ainesta ja yritetään tiputtaa tätä pois. Oikeasti suurempi ajan menekki syntyy silti kuormaan aseteltavasta taakasta, jota opiskelijat usein hierovat todella tarkasti kyytiin, kun ammattikuljettaja oikaisee yhden poikittain olevan puun seuraavalla taakan tuonnilla, kouran leuan aukaisulla. Tätä kutsutaan myös hiljaiseksi tiedoksi, joka näkyy myös konedatasta. Tätä työvaihetta voidaan havainnollistaa erittäin hyvin opiskelijalle juuri konedatan avulla, joka on lahjomatonta.

Kuorma pitää myös purkaa varastolla, jossa konedata tulee jälleen avuksi. Tässäkin työvaiheessa ammattikuljettajan taakka aika on yleensä alle 20 sekuntia, mutta tässä kourallisia tulee vain noin 20, sillä purkaessa koura on aina täynnä. Opiskelija saattaa käyttää tähänkin työvaiheeseen noin 60 sekuntia per taakka, jolloin eroa syntyy noin 15 minuuttia per kuorman purku. Konedataa syvällisemmin tutkiessa, esimerkiksi vaakalla varustetussa koneessa myös taakan paino kertoo opettajalle millaisia taakkoja kuljettaja ottaa: jo näkemättä kuljettajaa voi sanoa, ottaako kuljettaja oikein vai väärin kiinni nostettavasta taakasta. Data kertoo ensin yritetyn noston painon, mikäli kuljettaja esimerkiksi tarttuu taakkaan aina painaen kouran pohjan kiinni kuormaan ja yrittämällä tästä nostoa ei tämä yleensä onnistu. Oikea tarttumistapahan on ”nähdä” kouran pohjan ja kuorman välistä ja tästä painaa koura kiinni, jotta optimaalinen täysi kourallinen saadaan kerralla nostetuksi.

Konedata kertoo myös kuljettajan polttoaine talouden ymmärtämisen, eli ajaako hän optimaalisilla kierroksilla ja hyödyntääkö hän koneen ominaisuuksia, esimerkiksi Eco- toimintoja?

Miten tämä 15 000 litran polttoaine säästö tehtiin?

Hakkuukonetyöskentelyn opettaminen on erittäin vaikeaa, erityisesti kouran vienti poistettavalle puulle on ylivoimaisti eniten polttoainetta kuluttava yksittäinen toimenpide opetuksessa. Tähän on useitakin syitä:

Nosturin käyttötaito, tämä pitää ehdottomasti hioa jo simulaattorilla paremmalle tasolle: ongelmana vain on hahmottamisen vaikeus simulaattorissa, vaikka VR- lasit ovatkin tähän osittainen ratkaisu. Panostimme opetuksessa nosturin hallintaan, jota harjoiteltiin ajokoneella puunajossa oikealla työmaalla.

Poistettavan puun valinta, simulaattorissa poistettavat puut ovat usein selkeitä, mutta oikeassa metsässä ratkaisun tekeminen on usein vaikeampaa. Opiskelijat työskentelivät koulun ajokoneilla ammattikuljettajan tekemillä työmailla, jossa he näkivät ammattikuljettajan tekemiä valintoja. Opiskelijat olivat myös huomattavasti enemmän ammattikuljettajan mukana ennen omatoimista työskentelyä.

Kasan paikan valitseminen, kun tartut puuhun sinun pitää tietää mihin teet kasan, sillä kaatosuunta määrää kasan paikan. Ajamalla ammattikuljettajan tekemiä puita, opiskelijat hahmottavat miten kasat tulisi sijoittaa ajon optimoimiseksi.

Seuraava poistettava puu, sinun tulee tietää tämä jo edellisellä puulla, jotta minimoit nosturin turhan liikuttamisen. Tässä työvaiheessa konedatasta voidaan näyttää aika seuraavalle puulle siirtymiseen, joka vaikuttaa huomattavasti tehokkaammin, kuin opettajan samasta asiasta sanominen.

Teknologia tulee avuksi myös opetukseen

Ammattitaitoisen metsäkoneenkuljettajan työskentely on maagista katseltavaa. Erittäin vaativa työ näyttää vaivattoman helpolta, mutta kuinka tähän on päästy? Koulutuksen alkuvaiheessa koneen käsittely näyttää hyvin kankealta kuljettajan käyttäessä yhtä liikettä kerrallaan. Tämä nosturin käyttö harjoittelu kannattaakin ehdottomasti aloittaa simulaattorilla, jossa liikeradat tulevat tutuksi. Simulaattorista saatu palaute auttaa opettajaa näkemään heti tason, jossa mennään. Tavoitteena simulaattorilta oikealle koneelle siirryttäessä on käyttää vähintään kahta liikettä saman aikaisesti, jotta nosturin käyttö näyttää edes hieman sulavammalta.

Teknologia tulee tähänkin avuksi ja esimerkiksi nostureiden kärkiohjaukset, kuten John Deeren IBC, Komatsun Smart Crane ja Ponssen Active Crane muuttavat koko käsityksen nosturin ohjauksesta: näissä kuljettaja ohjaa vain kouran haluamaansa paikkaan ja kone hoitaa automaattisesti usean toiminnon yhtäaikaisesti. Käytännössä nämä järjestelmät tasoittavat kuljettajien osaamista ammattilaisten ja opiskelijoiden välillä.

Tulevaisuus

Metsäkoneenkuljettajan työssä on useita usein toistuvia työvaiheita ja alalla on pitkään puhuttu tiettyjen toimenpiteiden automatisoinnista. Vihdoin tässä asiassa on tapahtunut kehitystä, kun John Deere julkaisi IBC 3.0- toiminnon koneeseen. Tässä koneen nosturi voidaan ohjelmoida kulkemaan tietty reitti kuljettajan näyttämää reittiä pitkin ja kuljettaja saa niin sanotun mikrotauon työskentelyynsä. Käytännössä tämä toimii parhaiten esimerkiksi ajokoneessa, jossa puretaan kuormaa varastolla ja tyhjä nosturi viedään usein samaa reittiä takaisin kuormatilaan.

Tämä uusi toiminto auttaa myös kuljettajaksi opiskelevaa ymmärtämään optimaalisen reitin, jota nosturin pitäisi kulkea ja kuinka nosturia pitäisi käsitellä.

Lisätietoja:

Janne Ruokonen, lehtori

janne.ruokonen@tampere.fi

Tampereen seudun ammattiopisto Tredu, Metsätie Ylöjärvi

@motoope