Digitaalisuus mullistaa metsäalaa ja vie tuotantolaitosten puuhuoltoa vauhdilla uuteen aikaan. Moderni teknologia on tuonut alalle täysin uudenlaisia tiedonkeruumenetelmiä, joiden avulla saamme metsistämme entistä tarkempaa ja laadukkaampaa tietoa.
Tämän arvokkaan ja runsaan metsikködatan tehokas hyödyntäminen on todellinen kehitysloikka metsäalalle, sillä mitä enemmän tiedämme metsistämme, sitä paremmin ja kestävämmin pystymme niitä käyttämään.
Suomen metsillä menee paremmin kuin koskaan
Kestävällä metsänhoidolla on Suomessa pitkät perinteet, ja nyt kaikki vuosikymmenten aikana tehdyt runsaat ja systemaattiset metsien hoitotyöt tuottavat hedelmää. Metsämme ovat hyvässä kunnossa ja niissä kasvaa puuta enemmän kuin koskaan.
Tämä luo loistavan lähtötilanteen metsäalan digitalisaatiolle. ”Voimme ottaa valtavia kehityshyppäyksiä uuden teknologian ja tiedon hallinnan avulla. Ne auttavat meitä hyödyntämään hienoja metsävarantojamme entistä paremmin”, sanoo Metsätehon tutkimusjohtaja Jarmo Hämäläinen.
Innovatiivisia ratkaisuja ainoana maailmassa
Tänä päivänä pohjoisten metsien tiedonkeruussa ja puuhuollossa käytetään teknologioita, joita ei löydy muualta. ”Data ei yksin riitä, vaan se pitää jalostaa muotoon, joka palvelee vastaanottajaa – niin metsänomistajaa, puun ostajaa, metsäkoneenkuljettajaa kuin puunhankinnan suunnittelijaakin. Metsäalalla kehitetään jatkuvasti järjestelmiä, joiden avulla metsädatasta otetaan kaikki irti niin, että sen avulla voidaan tehdä parempia päätöksiä. Laserkeilauksen antamat pistepilvet eivät vielä yksin tee meitä viisaammiksi. Vasta päätöksentukijärjestelmiksi jalostettuina ne tuottavat hyötyä”, toteaa Hämäläinen.
Digitalisaatio ja metsävaratietojen entistä parempi hyödyntäminen tuovat merkittäviä säästöjä ja tuottoja metsäalalle. Kun tunnemme puuraaka-aineen ja tunnistamme eri hakkuukohteiden jalostusarvon ja metsien maasto- ja tiestöominaisuudet, voimme suunnitella kaikki puuhuollon työvaiheet entistä tehokkaimmiksi.
Täsmäohjattu puuhuolto parantaa metsäteollisuuden tuottavuutta. Kun tiedämme kaukokartoitusten ja muiden tietolähteiden avulla minkälaista puustoa missäkin sijaitsee, voimme ennakolta suunnitella, mitä teollisuuden raaka-ainetta mistäkin rungosta kannattaa työstää.
”Teknologian avulla puuhuollon työt voidaan ohjata täsmällisemmin ja työvaiheita ja metsäkäyntejä voidaan karsia. Se tarkoittaa aina säästöä niin kustannusten kuin ympäristönkin kannalta”, sanoo Jarmo Hämäläinen.
On arvioitu, että metsäalalla voidaan saada yli 100 miljoonan euron vuotuiset säästöt, kun kaikki tieto saadaan metsistä lähivuosina käyttöön. Nämä säästöt muodostavat lähes kymmenen prosenttia puun korjuun ja kuljetuksen 1,2 miljardin vuotuisista kustannuksista. Metsiemme digiloikan hyötypotentiaalissa puhutaan merkittävistä kustannussäästöistä ja lisätuotoista.
Metsikködataa päätöksenteon tueksi
Suomen metsäkeskuksen keräämät metsävaratiedot sisältävät tietoa metsien maaperästä, puuston määrästä ja kasvusta, metsänhoitotarpeista ja hakkuumahdollisuuksista. Ne on tarkoitettu kaikkien suomalaisten metsänomistajien ja jatkossa myös muiden metsäalan toimijoiden käyttöön ja ne löytyvät Metsään.fi-palvelusta.
Metsänomistaja saa palvelussa käyttöönsä kaiken hänen metsistään kerätyn tiedon. Lisäksi myös muille voi antaa luvan tietojen hyödyntämiseen. Tällöin metsäalan toimija voi esimerkiksi lähestyä metsänomistajaa taimikonhoitotarjouksella.
”Metsävaratiedot ovat kaiken metsätoiminnan perusta. Ne sisältävät laadukasta metsikkötietoa, joka auttaa meitä tuntemaan metsävarantomme paremmin. Ne helpottavat kaikkia metsäalan toimijoita omassa työssään,” sanoo Metsä Groupin puunhankinnan ja metsäpalveluiden kehitysjohtaja Olli Laitinen.
Sähköisten metsävaratietojen ansiosta muualla asuva metsänomistaja saa verkkopalvelusta helposti laadukasta tietoa päätöksenteon tueksi paikasta riippumatta. ”Metsävaratiedot auttavat metsänomistajaa hahmottamaan metsäänsä: millaista puustoa, kasvupaikkoja ja luontoarvoja siellä on, ja miten metsää voi hyödyntää - tai olla hyödyntämättä - joko taloudellisesti tai virkistysmielessä. Nykyään voidaan myös laskea, mitä myyntituloja puustosta voi saada ja mitä kustannuksia metsänhoitotöistä syntyy. Lisäksi voidaan visualisoida yhä paremmin, miltä metsä näyttää puuston harvennuksen tai hoitotoimenpiteiden jälkeen”, jatkaa Laitinen.
Hakkuukone on merkittävä metsätiedon kerääjä
Suomen metsissä työskentelee joka päivä noin 2000 hakkuukonetta. Ne eivät pelkästään kaada puita, vaan keräävät metsikkötietoa tietokantoihinsa ja opastavat kuljettajaa puun katkonnassa.
Suomessa tukkipuu katkotaan yleensä jo hakkuupaikalla sahatavaran tilaajan toivomiin mittoihin. Hakkuukone katkoo puun oikeasta kohdasta ja mittaa katkotut runkopuut ohjeiden mukaisesti.
Hakkuukoneet tallentavat puustosta paljon tietoa, jota hyödynnetään lähinnä puukaupan ja urakoinnin maksujen perusteena sekä puunhankinnan ohjauksessa. Tieto hakkuumääristä puutavaralajeittain siirtyy sähköisesti puun ostajalle. Ostajalla on kokoajan tiedossa, minkä verran ja minkälaista puutavaraa on tienvarsivarastoissa ja missä ne sijaitsevat. Tieto on oleellista puuhuollon seuraavassa työvaiheessa, puun kuljetuksessa.
”Nykyaikainen hakkuukone tietää sijaintinsa tarkalleen gps-paikantimien ja digitaalisten karttojen avulla. Hakkuukoneen näytöllä näkyvän työohjeen avulla kuljettaja voi varmistaa, että metsässä huomioidaan kaikki tärkeät asiat ja toimitaan kuten metsänomistajan kanssa on sovittu”, sanoo Laitinen.
Kohti täsmämetsätaloutta
Hakkuukoneiden keräämän tiedon etu on, että tietoa kerätään tehokkaasti metsätöiden yhteydessä. Pidemmän aikavälin kehityssuunta on, että erilliset maastokäynnit minimoidaan ja tarvittava tieto kerätään joko tehokkaasti kaukokartoituksilla tai operaatioiden yhteydessä automaattisesti.
”Hakkuukoneiden merkitys metsätiedon keruussa kasvaa – ne vievät meitä kohti täsmämetsätaloutta. Työnteko tehostuu ja tuottavuus paranee, kun hakkuukone opastaa kuljettajaa työssään. Paremmilla lähtötiedoilla työn laatu myös kohenee ja suunnittelu paranee, kun kuljettaja saa tarkkaa oheistusta, mitkä puut ja kuinka paljon kaadetaan”, Laitinen toteaa.
Tulevaisuudessa hakkuukone voi opastaa kuljettajaa ajourien eli metsässä ajettavien reittien suunnittelussa. Hakkuukone voi myös antaa ohjeita, miten maaston muodot ja kaltevuudet sekä purot kannattaa huomioida.
Tällaisia pilottihankkeita on jo työn alla. ”Tulevaisuudessa metsäkoneautomaatio helpottaa kuljettajan työtä entistä enemmän. Kuljettaja voi keskittyä oleellisiin päätöksiin eli siihen, mikä vaikuttaa ympäristöön, raaka-aineen jalostusarvoon ja parantaa tuottavuutta”, toteaa Laitinen.
Tavoite on, että hakkuukoneen tietoja voitaisiin käyttää myös metsävaratietojen päivityksessä niin, että hakkuukone välittää tiedot metsävaratietoihin automaattisesti.
Lisätty todellisuus tulee myös hakkuukoneisiin
Kehittyvä sensoritekniikka ja virtuaalitodellisuus muuttavat hakkuukoneita entistä älykkäämmiksi. ”Ennen pitkää laserkeilaimet ja kamerat havainnoivat automaattisesti koneen ympäristöä ja tuottavat kuljettajalle mitattua tietoa puuston määrästä ja laadusta. Kuljettaja hyödyntää mittaustietoa päätöksenteossa, kuten poistettavien puiden valinnassa, runkojen katkonnassa sekä harvennusvoimakkuuden seurannassa. Mitatusta tiedosta laskettu toimintaohje – vaikkapa seuraavaksi poistettava puu – voidaan tulevaisuudessa heijastaa koneen tuulilasiin todellisen metsänäkymän päälle, jolloin puhutaan jo lisätystä todellisuudesta”, kertoo Metsätehon Jarmo Hämäläinen.
”Metsätehossa on testattu eri tyyppisiä laserkeilaimia hakkuukonekäyttöä silmällä pitäen ja tulokset ovat lupaavia. Menetelmällä saadaan automaattisesti mittaustietoa muun muassa puiden lukumäärästä, läpimitasta ja lenkoudesta. Jo tämä on omiaan parantamaan hakkuun tuottavuutta ja harvennusjälkeä, kun kuljettaja saa reaaliaikaista palautetta työn laadusta ilman erillismittauksia”, jatkaa Hämäläinen.
Suomen puuhuollon ongelma on, että jäätynyttä maata vaativia talvikohteita on vähän liikaa ja sulan maan aikana korjattavia kohteita liian vähän. Korjuukelpoisuuskartat auttavat tasaamaan korjuun kausivaihteluita ja mahdollistavat puun ympärivuotisen korjuun.
”Tuotantolaitokset käyttävät puuta tasaisesti ympäri vuoden, mutta emme pysty korjaamaan puuta tasaisesti. Iso osa puusta korjataan talvella jäätyneen maan aikaan ja kesällä korjuukapasiteetti seisoo vajaakäytössä, kun metsässä ei pystytä operoimaan. Korjuukelpoisuuskarttojen avulla voidaan tunnistaa sulan maan kohteet ja talvikorjuukohteet ja tasapainottaa korjuumääriä sekä parantaa koneitten ympärivuotista työllistämistä. Olemme kahtena kesänä testanneet korjuukelpoisuuskarttoja ja saamme ne nyt tuotantokäyttöön”, kertoo Metsä Groupin Olli Laitinen.
Korjuukelpoisuuskartat ovat pysyviin maasto-olosuhteisiin perustuvia maaston kantavuusennusteita. Tavoite on, että tulevaisuudessa korjuukelpoisuuskarttaa voidaan päivittää reaaliaikaan niin, että kartta huomioi myös muuttuvat olosuhdetiedot ja korjuuajankohdan kantavuustiedot. Esimerkiksi edellisen talven lumimäärä ja kesän sademäärä vaikuttavat maaperän todelliseen kantavuuteen sulan maan aikana.
Optimoitu puukuljetus säästää kustannuksia ja ympäristöä
Hakkuukoneen tuottama puusto- ja maastotieto palvelee kuljetusketjun seuraavaa työvaihetta eli metsäkuljetusta. Hakkuukoneelta saamansa tiedon perusteella kuormatraktorin kuljettaja tietää, missä puupinot sijaitsevat ja millaista puuta niissä on. Kuormatraktorilla on myös käytettävissään tiedot ajouraverkosta ja maasto-olosuhteista. ”Ajoreitit suunnitellaan niin, että kaikki puutavara saadaan metsästä tienvarsivarastolle mahdollisimman tehokkaasti ja ympäristöä säästäen”, sanoo Laitinen.
Modernit tietojärjestelmät auttavat myös kaukokuljetusten suunnittelua, sillä puutavara-auton tietojärjestelmiin lähetetyistä kuljetusohjeista selviää, mistä tienvarsivarastolta puutavara haetaan, mitä haetaan, mihin toimitetaan ja milloin tavaran on oltava perillä. ”Puukuljetuksissa on käytössä tehokkaat kuljetuksen ohjausjärjestelmät, joiden avulla puun tarve jaetaan yrittäjille ja heidän autoillensa niin, että tuotantolaitokset saavat puuta tasaisena virtana”, toteaa Laitinen.
Puukuljetuksiin kehitetään menetelmiä, joiden avulla kuljettajille tuotetaan entistä laadukkaampaa tietoa tiestön ajettavuudesta ja kulkukelpoisuudesta. Tavoite on, että kuljetusyrittäjällä on jo ennakkoon tieto siitä, mitä reittiä puuvarastolle kannattaa ajaa. ”Meillä on Suomessa hyvä tiestötieto ja pienetkin tiet on merkitty karttoihin. Tiestön kuntoa kuvaavaa tietoa meillä ei sen sijaan ole riittävästi etenkään alemmilta tieverkoilta, jotka ovat puukuljetusten kannalta merkittävässä roolissa”, jatkaa Laitinen.
Tällä hetkellä on meneillään pilotti, jossa ajoneuvoihin kiinnitetyt matkapuhelimet kuvaavat tiestön olosuhteita sekä tunnistavat konenäön avulla tiestön ongelmakohtia, kuten kelirikkoa tai tien liukkautta. ”Näiden pilottien tavoitteena on kehittää järjestelmiä, joiden avulla voidaan saada reaaliaikaista, tiestöä koskevaa tietoa, jota voi kerätä kuka tahansa tietä ensimmäisenä ajava kuski. Ajan tasalla oleva tiestötieto palvelee myöhemmin myös kaikkia muita tien käyttäjiä”, toteaa Laitinen.
Tutustu älykkäisiin metsiimme ja opi lisää.
Virtuaalimetsät tulevat ja digitaalisuus tuo älyn myös puusta jalostettuihin tuotteisiin. Lue lisää alan ammattilaisten ajatuksista tulevaisuuden metsäteollisuudesta.
Olli Laitinen Olli Laitinen on metsänhoitaja, joka toimii suomalaisen metsäteollisuuskonserni Metsä Groupiin kuuluvan Metsä Forestin kehitysjohtajana. Laitiselle on kertynyt mittava 33 vuoden työhistoria Metsä Groupissa. Hän tuli tekemään taloon gradutyötään ja sille tielle jäi. Viimeiset vuodet Laitinen on työskennellyt Metsä Groupin pääkonttorilla Espoossa, missä hänen työtehtäviinsä kuuluu puunhankinnan kehittämisen koordinointi.
Jarmo Hämäläinen Jarmo Hämäläinen on tutkimus- ja kehitystyöhön erikoistuneen Metsätehon tutkimusjohtaja. Metsätehon toiminnan keskeisinä tavoitteina on tutkia ja kehittää puun saatavuutta, korjuu- ja kuljetustekniikkaa sekä informaation hallintaa ja toiminnan tehokkuutta. Hämäläinen on työskennellyt Metsätehossa vuodesta 1982 erilaisissa tutkimus- ja kehitystehtävissä. Viime aikoina hänen työkenttänsä tutkimusjohtajana on keskittynyt puuhuollon digitalisaatioon.