APOYO EN LA IDENTIFICACION DE LAS CAUSAS QUE …

APOYO EN LA IDENTIFICACION DE LAS CAUSAS QUE ALTERAN EL RENDIMIENTO DE LOS EQUIPOS DE EXTRACCION DE MADERA EN EL

PROCESO DE COSECHA REALIZADO POR LA EMPRESA CONSULTORIAS Y ASESORIAS FORESTALES CONASFOR LTDA.

JHON EDINSON CAÑAR CHICANGANA

UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS

PROGRAMA DE INGENIERÍA FORESTAL POPAYAN

2009

APOYO EN LA IDENTIFICACION DE LAS CAUSAS QUE ALTERAN EL RENDIMIENTO DE LOS EQUIPOS DE EXTRACCION DE MADERA EN EL

PROCESO DE COSECHA REALIZADO POR LA EMPRESA CONSULTORIAS Y ASESORIAS FORESTALES CONASFOR LTDA

JHON EDINSON CAÑAR CHICANGANA

Director.

Ing. JOSE FRANCO ALVIS GORDO Profesor del programa de Ingeniería Forestal

UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS

PROGRAMA DE INGENIERIA FORESTAL POPAYAN

2009

Nota de aceptación:

Los jurados han revisado, escuchado su sustentación y lo encuentran satisfactorio

.

____________________________

Firma del director

____________________________ Firma del jurado

____________________________

Firma del jurado

TABLA DE CONTENIDO Pág. INTRODUCCION 3 1 OBJETIVOS 5 1.1 OBJETIVO GENERAL 5 1.1.2 Objetivos específicos 5 2. MARCO TEORICO Y ESTADO DEL ARTE 6 2.1 ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS 6 2.1.1 Tipos de estudio con cronometro 6 2.1.2 Descripción de los tiempos 7 2.1.3 Estudio de movimientos 7 2.1.4 Descripción de los movimientos 8 2.2 MADEREO Y EQUIPOS DE COSECHA FORESTAL 8 2.2.1 Extracción de mecanizada de la madera por medio de cables

aéreos 8

2.2.2 tipos de extracción mecanizada de madera mediante cables aéreos

9

2.2.3 Sistemas de corto alcance 9 2.2.4 Sistemas de mediano alcance 10 2.2.5 Sistemas de largo alcance 11 2.3 ESTUDIO DE PRODUCTIVIDAD 11 2.4 ANALISIS ESTADISTICO PARA PREDECIR EL RENDIMIENTO 12 3 METODOLOGÍA 13 3.1 PLANIFICAR, IDENTIFICAR Y DIAGNOSTICAR 13 3.2 DESCRIPCIÓN DEL SITIO DE ESTUDIO 13 3.3 DESCRIPCIÓN DE LOS EQUIPOS ESTUDIADOS 13 3.3.1 Equipos de extracción forestal por cables aéreos 13 3.4 CAUSAS POR LAS CUALES SE DISMINUYE EL

RENDIMIENTO EN LOS EQUIPOS DE EXTRACCIÓN FORESTAL

16

3.4.1 Análisis de los tiempos en la Torre Koller y Tracto Koller 16 3.4.2 Descripción de los tiempos 16 3.5 ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS 16 3.5.1 Estudio de tiempos 16 3.5.2 Estudio de movimientos 17 3.6 ESTUDIO DE RENDIMIENTO 18 4 RESULTADOS Y DISCUSION 20 4.1 IDENTIFICACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS TIEMPOS

EXISTENTES EN LA TORRE DE MADEREO KOLLER. 20

4.1.1 Tiempos productivos y Tiempos improductivos 20 4.2 CAUSAS POR LAS CUALES SE DISMINUYE EL

RENDIMIENTO DE LA TORRE KOLLER 23

4.2.1 Tiempos improductivos 23

4.3 ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS EN LA TORRE KOLLER

25

4.3.1 Estudio de tiempos 25 4.3.2 Estudio de movimientos 27 4.4 ESTUDIO DE RENDIMIENTO PARA LA TORRE KOLLER 27 4.5 CAUSAS POR LAS CUALES SE ALTERA EL RENDIMIENTO

DE LA TORRE KOLLER 32

4.6 IDENTIFICACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS TIEMPOS EXISTENTES EN EL TRACTO KOLLER

33

4.6.1 Tiempos productivos y tiempos improductivos 33 4.7 CAUSAS POR LAS CUALES DISMINUYEN EL RENDIMIENTO

DEL TRACTO KOLLER 35

4.7.1 Tiempos improductivos 36 4.8 ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMENTOS EN EL TRACTO

KOLLER 37

4.8.1 Estudio de tiempos 37 4.9 ESTUDIO DE RENDIMIENTO PARA EL TRACTO KOLLER 38 4.10 CAUSAS POR LAS CUALES SE ALTERA EL RENDIMIENTO

DE EL TRACTO KOLLER 42

CONCLUSIONES 44 RECOMENDACIONES 46 BIBLIOGRAFÍA 48 ANEXOS 51

LISTA DE TABLAS

Pág. Tabla 1 Distribución de los tiempos en la Torre Koller 20 Tabla 2 Tiempos productivos e improductivos en Torre Koller 20 Tabla 3 Distribución de tiempos no productivos programados 21 Tabla 4 Distribución de tiempos perdidos no programados en torre

Koller. 21

Tabla 5 Tiempos productivos vs. Tiempos improductivos tomados en horas en el periodo (julio a noviembre 2008).

22

Tabla 6 Descripción en horas de tiempos improductivos en la Torre Koller

23

Tabla 7 Costos en miles de pesos por tiempos improductivos de operador y estrobadores de la torre de madereo Koller

24

Tabla 8 Toneladas extraídas en un periodo de 5 meses (julio a noviembre 2008).

27

Tabla 9 Análisis de producción en toneladas de la Torre Koller 29 Tabla 10 Análisis de producción de la Torre Koller en horas 30 Tabla 11 implementación del modelo matemático en la Torre Koller 31 Tabla 12 Distribución de los tiempos en el Tracto Koller 33 Tabla 13 Tiempos productivos e improductivos en el Tracto Koller 33 Tabla 14 Distribución de tiempos no productivos programados (tracto

Koller) 34

Tabla 15 Descripción de tiempos perdidos no programados (tracto Koller)

34

Tabla 16 Tiempos productivos vs tiempos improductivos tomados en horas.

35

Tabla 17 Descripción de los tiempos improductivos tomados en horas un periodo de 5 meses.

35

Tabla 18 Costos por tiempos improductivos de operador y estrobador del tracto Koller para un periodo de 5 meses

37

Tabla 19 Análisis de producción en toneladas del Tracto Koller 39 Tabla 20 Análisis de producción en el Tracto Koller 40 Tabla 21 implementación del modelo matemático en el Tracto Koller 41 Tabla 22 Valor de la tonelada ideal vs real de operadores y

estrobadores en los equipos estudiados 41

Tabla 23 Pérdida en miles de pesos por el bajo rendimiento de los equipos

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LISTA DE FIGURAS

Pág. Figura 1 Torre Koller operando en la finca Munchiquito 14 Figura 2 Carreto SKA1 de la Torre Koller k 300 14 Figura 3 Tracto Koller de Conasfor en el sitio de estudio 15 Figura 4 Carreto del tracto Koller modelo SKA 1 15 Figura 5 Ciclo madereo en equipos de extracción forestal por

cables aéreos 18

Figura 6 Tiempos productivos vs. Tiempos improductivos tomados por meses en el año 2008 finca Munchiquito

22

Figura 7 Distribución de tiempos improductivos 24 Figura 8 Rendimientos de la Torre Koller 28 Figura 9 Comparativo de rendimiento ideal vs rendimiento real torre

Koller 29

Figura 10 Distribución de tiempos improductivos (julio a noviembre 2008) Tracto Koller

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LISTA DE ANEXOS

Pág. Anexo 1 planilla de tiempos 52 Anexo 2 prueba piloto para el tamaño de muestra 53 Anexo 3 planilla de tiempos de la torre Koller 54 Anexo 4 modelo matemático de la torre Koller 63 Anexo 5 planilla de tiempos de el tracto Koller 65 Anexo 6 modelo matemático de el tracto Koller 69 Anexo 7 Planilla (SIF) 71 Anexo 8 Parcelas de muestreo para cálculo de volumen. 72

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INTRODUCCION

En Las actividades de extracción de madera y durante la cosecha en una plantación forestal destinada a la obtención de pulpa, se pueden presentar inconvenientes que disminuyen el rendimiento óptimo de cada una de las actividades de extracción que se vayan a realizar, ocasionando pérdidas en los despachos que se deben efectuar a la planta de transformación. La causa principal que puede disminuir el rendimiento de la maquinaria es la falla en los equipos, maquinarias y herramientas utilizadas en el momento de la extracción de la madera, especialmente en las actividades de saca de productos desde de los sitios de corte hasta la vía de extracción. Esto es lo que está ocurriendo con la empresa CONASFOR LTDA y principalmente en la finca denominada Munchiquito, la cual se encuentra ubicada en el municipio de El Tambo, en donde la maquinaria no responde a los rendimientos esperados. Estos rendimientos no son especificados en los estándares de fabricación que se requieren para estos equipos en extracción de madera por tonelada, generando una pérdida importante en los ingresos que debe recibir la empresa y el personal contratado. Es necesario conocer las posibles causas que dan origen a la disminución en el rendimiento de las actividades en el momento de la extracción forestal, definiendo alternativas de mejora que permitan optimizar cada una de las actividades que se llevan a cabo. Dentro de todas las actividades que encierra un aprovechamiento forestal, la cosecha es la que genera el mayor costo y por tal motivo se ve la necesidad de realizar estudios de rendimientos para así elegir el mejor método para disminuir estos costos. En este trabajo se realizó un estudio de tiempos y movimientos, el cual permite encontrar las posibles causas que están afectando el rendimiento de los equipos y corregir los problemas que se presentan dentro del proceso de cosecha. Se realizó un seguimiento a los tiempos no productivos programados y a los tiempos perdidos para determinar las causas que afectan dicho rendimiento. La distribución de los tiempos tomados en los dos equipos indica que los tiempos productivos están alrededor del 55 %, los tiempos no productivos programados están entre 23 a 33 % y los tiempos perdidos de 17 a 22%. Durante el estudio realizado a los equipos de extracción de madera se planteó un modelo matemático para determinar el rendimiento de los equipos bajo distintas condiciones topográficas, distancias de madereo y condiciones medio ambientales. Se conocieron los rendimientos de los equipos en los cuales se determinó que el Tracto Koller fue que el mejor desempeño tuvo con un 61.31% de eficiencia.

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Sapunar et al (1999), señala que la planificación de la cosecha es la etapa previa, antes de ejecutar cualquier acción posterior. Esta incluye la recopilación de información, su análisis, la toma de decisiones y la confección del programa. Además, menciona que los objetivos son específicos para el planificador. En el caso de una empresa forestal, ellos pueden estar dirigidos a mejorar la productividad de la cosecha, las utilidades, la calidad de los productos, la seguridad en el trabajo y a minimizar el impacto al medio ambiente. En la actualidad existen muchos métodos de cosecha forestal y su elección depende de las condiciones topográficas del sitio a cosechar, del tipo de maquinaria disponible, y las vías existentes de extracción, además de diversas variables locales o del sitio, que de una u otra forma aumentarán o disminuirán los rendimientos de los equipos de extracción, usando el método que mayor productividad entregue a la empresa. En este caso el estudio se efectuó a una torre de madereo y a un tracto Koller ya que las condiciones de sitio presentan pendientes mayores al 20%.

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1. OBJETIVOS.

1.1. OBJETIVO GENERAL Identificar las causas que alteran el rendimiento de los equipos de extracción de madera en el proceso de cosecha y generar soluciones que permita mejorar los rendimientos de las actividades adelantadas por la empresa CONASFOR Ltda. 1.1.2. Objetivos específicos

Identificar las causas por la cuales se disminuyen los rendimientos de los equipos de extracción forestal Tracto Koller y Torre Koller en la finca Munchiquito.

Definir para cada actividad, el tiempo utilizado y así determinar los ciclos de extracción de madera, en los equipos Tracto Koller y Torre Koller

Evaluar los rendimientos del Tracto Koller y Torre Koller utilizados en el proceso de cosecha.

Generar información necesaria para la creación de un modelo matemático que permita predecir el rendimiento de los equipos de extracción forestal.

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2. MARCO TEORICO Y ESTADO DEL ARTE.

2.1. ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS

Es una técnica que permite determinar con la mayor exactitud posible, partiendo de un número limitado de observaciones, el tiempo necesario para llevar a cabo una tarea determinada de acuerdo a una meta de rendimiento preestablecida (Gutiérrez, 1999). Este tipo de estudios consiste en el tiempo ocupado en las maniobras de una operación definidas durante un día entero o durante muchos días o semanas. Si el observador está bien calificado, este probablemente es el mejor método, ya que entrega información detallada de cuánto tiempo realmente trabajaron los equipos, cuánto tiempo estuvieron parados debido a diferentes demoras y cuál era la causa y magnitud de estas demoras. Por lo que es un método útil para evaluar o mejorar la eficiencia de una operación de madereo (Miyata et al, 1981). 2.1.1. Tipos de estudio con cronometro

Cronometraje continuo. En este procedimiento el cronómetro funciona de modo ininterrumpido durante toda la medición. Se pone en marcha al principio de la primera actividad del primer ciclo que se registra y no se detiene hasta la conclusión del estudio. Al terminar con una fase, se registra el tiempo que marca el cronómetro, y se continúa midiendo la segunda fase y así sucesivamente, sin detener el cronómetro. Finalmente, los tiempos de cada actividad se obtienen por restas sucesivas de los tiempos registrados. Este procedimiento asegura el registro d todo el tiempo en que el trabajo está sometido a observación.

Cronometraje de repetición, o con vuelta a cero. En este procedimiento, al igual que en el anterior, el cronómetro se pone en marcha al comienzo de la primera actividad del primer ciclo, pero la diferencia está en que, al realizar la primera lectura (fin de la primera fase del ciclo), el cronómetro se vuelve a cero, lo cual se repite para cada etapa del ciclo evaluada, durante todo el estudio.

Cronometraje de multimomento. En este caso se determinan, a priori, los intervalos de tiempo en que se realizarán los registros. Estos pueden ser determinados al azar, o fijados para toda la duración del estudio en actividades forestales. Por ejemplo, cada 30 segundos o cada dos minutos, dependiendo de la tarea en observación. Una vez elegidos los tiempos de registro, se pone en marcha el cronómetro al principio de la primera actividad del primer ciclo. Al cumplirse el tiempo preestablecido, se anota la actividad que realiza el trabajador.

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Se sigue este procedimiento cada vez que el cronómetro indica el tiempo fijado. No se detiene el cronómetro hasta la conclusión del estudio. Con esta información es posible determinar la distribución de tiempo y la importancia que cada actividad tiene durante la jornada laboral en el proceso de cosecha. (Mundel, 1994). 2.1.2. Descripción de los tiempos Los tiempos que se presentan en una jornada de trabajo son tres con los cuales se pretende determinar cuales son los tiempos productivos e improductivos y clasificarlos según su origen.

Tiempos productivos (TP). Son aquellos a que corresponden a las operaciones normales de madereo como son el viaje vacío, el cargue, viaje con carga, descargue. (Niebel, 1996).

Tiempos no productivos programados (TNPP). Son aquellos en los que el equipo no maderea pero que son necesarios dentro de una jornada de trabajo estos son: la alimentación, días de pago, permisos, instalaciones, traslado, evacuación del patio entre otros. (Niebel, 1996).

Tiempos perdidos no programados (TPNP). Son aquellos en los que el equipo pierde tiempo, los cuales no son producto de las acciones propias de los equipos, es decir no se producen por la deficiencia del manejo operativo estos son: daño de maquina, cables lluvia, falta de evacuación entre otros. (Niebel, 1996). Lo que se busca con esta actividad es aumentar la productividad y la eficiencia de los equipos. 2.1.3. Estudio de movimientos. Este estudio permite el análisis cuidadoso de los diversos movimientos que se efectúan en cualquier actividad o al ejecutar un trabajo. Su objeto es eliminar o reducir los movimientos ineficientes, y facilitar y acelerar los eficientes. Por medio del estudio de movimientos, un trabajo puede llegar a mejorar con mayor facilidad y aumenta el índice de producción. El estudio de movimientos se puede aplicar en dos formas, el estudio visual de los movimientos y el estudio de los micromovimientos. El primero se aplica más frecuentemente por su mayor simplicidad y menor costo, el segundo sólo resulta factible cuando se analizan labores de mucha actividad cuya duración y repetición son elevadas para el estudio de movimientos se debe considerar El lugar donde se lleva a cabo la operación, la descripción de la actividad a realizar, la instalación de la máquina, las herramientas, detallar el lugar de trabajo y la maquinaria como la velocidad o avance de la maquina o proceso. (Niebel, 1996).

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2.1.4. Descripción de los movimientos

Viaje vacío. Considera el tiempo en que el carreto del equipo inicia su recorrido en busca de los fustes o trozas, hasta el momento en que se detiene para iniciar el proceso de carga.

Cargue. Considera el tiempo el tiempo desde el momento en que el carreto se detiene, en el sitio donde están los fustes o trozas, hasta que tiene la carga agarrada y acomodada para iniciar el viaje cargado.

Viaje cargado. Es el tiempo desde el momento en que la maquina tiene la carga tomada hasta el momento en que se detiene en el patio o lugar de acopio.

Descargue. Considera el tiempo desde la maquina se detiene y procede a soltar la carga de fustes o trozas en el patio o lugar de acopio. 2.2. MADEREO Y EQUIPOS DE COSECHA FORESTAL El madereo es una operación en serie, es decir, deben realizarse ciertos pasos en un orden dado para que el objetivo pueda lograrse (Conway, 1982). Valdebenito (1994), define el madereo como el proceso mediante el cual se transportan árboles, fustes o trozas desde el bosque hasta los patios de acumulación de madera o bordes de camino. Que se realiza de diversas formas: por arrastre completo, parcialmente suspendido sobre vehículos, por agua, en forma aérea con cables, globos o helicópteros entre otros. 2.2.1 Extracción de mecanizada de la madera por medio de cables aéreos. La mecanización de la extracción de madera en terrenos accidentados mediante el empleo del sistema de cables o grúa de cable aéreo ha despertado mucho interés en los últimos años. Es un invento suizo designado en un principio para la extracción maderera en montes alpinos, pero en la actualidad se utiliza en montes y condiciones de gran diversidad: desde los bosques de coníferas del Canadá, hasta los de especies frondosas del Sudán y otras partes de África, y también, recientemente, en los manglares pantanosos de Asia. Asimismo se ha instalado este año por primera vez en Nueva Zelandia y en Escocia para la extracción del producto de los aclareos en las plantaciones de coníferas.

El sistema de cables consiste esencialmente en un cable principal fijo, por el que corre un carruaje o grúa móvil de diseño especial controlada por medio de un cable ligero que enlaza con un arrastrador, unidad consistente en un malacate móvil provisto de un pequeño motor montado sobre correderas y enclavada cerca del terminal superior del cablevía, moviéndose a lo largo del cable, el carruaje llega al punto en el que se desea recoger la carga, es detenido por un tope aéreo especial controlado desde tierra por medio de un cable ligero. El tope, al entrar en

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contacto con el carruaje, libera automáticamente el recogedor que desciende lentamente a tierra pendiente de un cable.

Utilizando sistemas por cables aéreos es posible extraer la madera cuesta arriba, cuesta abajo o en terreno llano. Para que el cable ofrezca condiciones de seguridad no debe existir un desnivel superior a 45 grados, entre los puntos de apoyo. Cuando la ladera del terreno sea demasiado inclinada la base de sustentación inferior puede colocarse a cierta distancia de la ladera con el objeto de que sea menor la inclinación del cable. Para hacer el transporte por suspensión, se requiere un desnivel mínimo de unos 8 grados y, si es menor, puede ser necesaria la instalación de otro tambor en el malacate que tira del cable. (Malinovsky, 1998)

2.2.2 tipos de extracción mecanizada de madera mediante cables aéreos. En sistemas de cosecha con madereo por cables, los patios de acopio deben ser bien planificados, especialmente en terrenos de pendiente muy alta. Deben tener lugar suficiente para la torre u otros equipos de extracción, la clasificación de las trozas, la grúa y un camión para el transporte de las trozas. Finalmente, deben tener lugar para almacenar un cierto volumen de productos (Conway, 1982). Siendo el método de extracción, sistema de cables, los patios deben ser construidos con una pendiente ligeramente opuesta desde a los equipos que extraen madera, no superior al 10%. Esta condición reducirá los riesgos de deslizamiento de las trozas (Vergara, 2000). El madereo con cables aéreos produce una menor alteración sobre el suelo que el madereo terrestre. Bajo ciertas condiciones de suelo (por Ej. Suelos de baja capacidad de soporte, suelos altamente frágiles) y donde la cosecha no tiene restricciones de otro tipo, el madereo con cables debiera ser la técnica preferida (Gayoso y Acuña, 1999). 2.2.3. Sistemas de corto alcance. Trabajan normalmente dentro de un rango de hasta 200 metros a la vía de acceso; entre ellos encontramos los siguientes:

Winche manual motorizado. Esta pequeña máquina portátil, de 27 Kg. De peso, que puede ser acoplada fácilmente al motor de una motosierra, puede trabajar con un casco forestal para arrastrar trozas largas desde 80 hasta 150 metros de distancia, y sin efectuar daños a los árboles remanentes; es, pues, un equipo sumamente versátil y práctico en el acercamiento de fustes a otros sistemas de extracción, evitando así incurrir en montajes adicionales costosos, o en forzar los equipos grandes en recolección desde sitios difíciles o marginados del corredor de recolección; puede, además, ofrecer una gran ayuda en manipulación y cargue de trozas en vía, así como en el montaje de sistemas de cables. (Malinovsky, 1998).

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Winche para tractor agrícola: Esta es tal vez la máquina no convencional más fabricada en Europa, donde cada granjero cuenta con un tractor como fuente de potencia para todas las operaciones agropecuarias; se trata, pues, de un diseño como accesorio para el tractor, pensando en ser utilizado periódicamente en las labores de bosques de pequeños propietarios, y por ende su análisis de costos no resiste la inversión requerida de un tractor; en Colombia el mercado de tractores agrícolas pequeños (45-65 HP) de segunda, que serán utilizados en forma estática y sólo como fuente de potencia, abre una posibilidad económica para esta tecnología. Sus características y forma de trabajo son similares al Winche portátil „Honduras‟, excepto que en este caso deberá trabajarse desde la vía, y las condiciones de velocidad y distancia dependen del modelo seleccionado. (Malinovsky, 1998). 2.2.4. Sistemas de mediano alcance. Trabajan normalmente dentro de un rango de 200-400 m; entre ellos encontramos los siguientes:

Torre Koller con carreto. Fabricados en Austria, se ha venido convirtiendo en el equipo profesional para extracción forestal más utilizado en condiciones de montaña a nivel internacional; así, su uso en los Alpes, Chile, Japón y Estados Unidos es cada vez más amplio, gracias a su facilidad de instalación, manejo y eficiencia en cosechas de raleo; en Colombia también su utilización se implementó desde los años 80. Se trata de un sistema de cables aéreos, donde la torre posee un Winche capaz de tensionar directamente el cable de carga al tiempo que lo sujeta desde el extremo sobre la vía; también acciona el cable de arrastre, conectado al carreto que mueve la carga a lo largo del corredor; el carreto es automático, es decir, puede anclarse por si mismo al cable de carga en cualquier punto, para recoger o descargar la madera; la distancia máxima de trabajo es 400 m, contados a partir de la vía, donde se ubica y ancla la torre, para transportar cargas hasta de 1.0 ton, con productividades del orden de 50-70 ton/día; el modelo tradicional efectúa transporte de la madera cuesta arriba, con carga semisuspendida o completamente suspendida, y requiere pendientes superiores a 15%; para topografías suaves es posible emplear el modelo con tercer tambor y sistema de cable sinfín. (Malinovsky, 1998).

Tractor agrícola con carreto. Es una versión colombiana del sistema anterior, en donde se cambia el Winche-torre por un tambor montado sobre el eje de una rueda del tractor; teniendo gran difusión en nuestro medio debido a la menor inversión requerida. Su empleo requiere de la instalación del cable de carga en forma independiente, lo cual necesita un poco más de planificación y cálculos de ingeniería, y más tiempo de montaje en campo; este sobre costo en operación debe entonces ser compensado con un mayor volumen de extracción por corredor, lo cual puede lograse ya sea por cosechas finales a tala rasa, o por corredores de mayor longitud.

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2.2.5. Sistemas de largo alcance. Se trata de los Winche tipo trineo; desarrollo tecnológico de máquinas compactas, livianas, con motor incorporado, capaces de movilizarse entre los bosques cuesta arriba por sus propios medios; así pueden ubicarse en la parte alta del corredor de extracción, y contar con la gravedad a su favor en el transporte cuesta abajo de la madera, con la carga completamente suspendida. Entre los modelos más adecuados para el caso colombiano están los siguientes:

Winche 30 con carreto SKA-1. Apto para distancias hasta de 700 metros, con cargas de 1.0 toneladas y producciones de hasta 5.000 ton/año, o hasta 1.050 metros con cargas de 0.75 ton y producciones de 4.200 ton/año. Winche 50 con carreto SKA-1: ligeramente más robusto que el anterior, pero con doble velocidad, es apto para distancias de 950 m con cargas de 1.0 ton y producciones de hasta 5.500 ton/año, o hasta 1.400 m con cargas de 0.75 ton y producciones de 4.700 ton/año. Winche 60 con carreto SKA 1: Equipo profesional estándar en Europa, y puede trabajar distancias de 1.400 m con cargas de 1.3 ton y producciones de hasta 5.800 ton/año, o hasta 1.890 m con cargas de 1.1 ton y producciones de 5.300 ton/año.

Los sistemas de largo alcance, aunque presentan costos mayores por tonelada de madera transportada, justifican plenamente la inversión requerida en equipos cuando se analiza el costo de la extracción forestal en forma global: construcción y mantenimiento de vías más operación de extracción propiamente dicha. Con estos sistemas la densidad vial necesaria puede reducirse de 75-100 metros lineales/ha en sistemas de corto alcance, o 50 metros lineales/ha en los de mediano alcance, a unos 20-25 metros lineales/ha, lo cual puede reducir el costo por vías en cerca de $6.500 y $3.200 pesos/ton respectivamente. Algunos modelos mayores, con capacidades de carga hasta 5.0 ton y distancias hasta 2.000 m, han sido implementados en bosques húmedos tropicales del sureste asiático, sobre relieves de colinas y topografías suaves, presentando resultados muy positivos en los impactos ambientales y las posibilidades de manejo del bosque. (Malinovsky, 1998). 2.3. ESTUDIO DE PRODUCTIVIDAD La productividad es una medida de la eficiencia, que indica que tan bien una compañía gasta los recursos en un período determinado. Se determina generalmente como los resultados de la producción y los insumos requeridos (Noori y Radford, 1997). Desde el punto de vista de la investigación del trabajo forestal, la productividad se expresa generalmente en metros cúbicos sólidos o toneladas por hora (Eeronheimo y Mäkinen, 1995).

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Con respecto a la productividad de los sistemas de cosecha con cable, FAO (1975) y Frauenholz (1984), mencionan que ésta depende de varios factores, entre los que se cuentan: número de árboles por hectárea, tamaño de las trozas o fustes transportados, potencia y velocidad del equipo, tiempo de trabajo efectivo, topografía, distancia de madereo y eficacia de los operarios. Según Sotelo (2009), en un estudio de tiempo y rendimiento a una torre Koller K 300 y un tracto Koller, trabajando sobre plantaciones pino patula y pino Oocarpa en la meseta de Popayán, se obtuvieron rendimientos del 84 y 86 %. 2.4. ANALISIS ESTADISTICO PARA PREDECIR EL RENDIMIENTO El análisis que se aplica para este tipo de estudios es de correlación, el cual determina el grado de relación que existe entre dos o más variables. Este tipo de análisis permite expresar una relación entre las variables por medio de una ecuación. Lo que se trata de establecer es si existe relación entre dos variables (Y y X). Por ejemplo el rendimiento expresado en toneladas por hora esta representado con la variable dependiente Y, y las condiciones del entorno como son la pendiente, la distancia de madereo la llamaremos variables independientes. La hipótesis que se debe plantear es probar si hay una relación entre Y y X. Numéricamente el grado de asociación entre variables está en un intervalo que va desde – 1 hasta +1, pasando por cero. Cuando r es igual a +1 indica una perfecta asociación positiva, y si r es igual a -1 indica una perfecta asociación negativa. Cuando r es igual a cero indica que no hay asociación, es decir, que existe total independencia entre las dos variables. El análisis de regresión permite estimar o predecir una de las variables (dependiente), en función del conocimiento de la otra (independiente), basado en la ecuación de la recta. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal.

Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2+…

Donde los coeficientes b0 y b1 b2 son parámetros que definen la posición e inclinación de la recta. (Romero 1991).

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3. METODOLOGIA.

3.1. PLANIFICAR, IDENTIFICAR Y DIAGNOSTICAR Se realizó una planificación general de todas las actividades a desarrollar durante la vigencia de la presente pasantía con el fin de lograr los resultados esperados, acorde a las necesidades de la empresa Consultarías y Asesorías Forestales (CONASFOR LTDA). Mediante esa planificación se obtuvo un modelo metodológico que consiste en estudiar el funcionamiento de los equipos tracto Koller y torre Koller. Con los datos se elaboró un estudio de tiempos y movimientos que permite determinar los ciclos de funcionamiento y diagramación de los mismos, la eficacia de los equipos permitiendo desarrollar un modelo matemático que determine la productividad de los equipos estudiados, Se procedió a la medición de los rendimientos y se determinaron las causas que ocasiona la disminución del mismo. 3.2. DESCRIPCIÓN DEL SITIO DE ESTUDIO El estudio se realizó en la finca Munchiquito ubicada en las veredas Limoncito y Ríoblanco municipio de El Tambo departamento del Cauca, la cual se encuentra ubicada, a una altura entre 2200 a 1950 m.s.n.m. y una temperatura promedio de 18° C. Esta finca pertenece a la empresa Smurfift Kappa Cartón de Colombia, Ubicada en la zona sur, núcleo Providencia las especies que se encuentran en el sitio son eucalyptus grandis y. pinus patula, pinus kesiya, la densidad de siembra que se encuentra en el sitio de estudio es de 1111 árboles por hectárea, y el tipo de cosecha que se utiliza es a tala raza. 3.3. DESCRIPCIÓN DE LOS EQUIPOS ESTUDIADOS 3.3.1. Equipos de extracción forestal por cables aéreos.

Torre de madereo koller k 300. La torre de madereo Koller K-300 es de fabricación Austriaca el cual tiene su propia fuente de potencia un motor de 60 HP. Funciona con la configuración de cable aéreo vivo (con su propio tambor para tensión y recuperación) de 5/8” y 350 metros de longitud. El cable de arrastre es de 3/8” y 400 metros de longitud, los cuales trabajan con un carreto Koller SKA 1. Este modelo es usado para transportar madera cuesta arriba, con una capacidad de carga de hasta 1.0 toneladas por ciclo (ver figura 1 y 2). Este equipo trabajo con dos estrobadores y un operador.

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Figura. 1 Torre Koller operando en la finca Munchiquito.

Fuente: presente estudio

Figura 2. Carreto SKA1 de la torre koller k 300

Fuente: presente estudio.

Tracto Koller: Utiliza cable aéreo fijo, anclado en dos extremos. El cable de arrastre se envuelve en un tambor que reemplaza a una de las llantas traseras del Tractor, se utiliza para subir o bajar madera, con un alcance hasta 700 metros. Trabaja con dos cables: uno aéreo de diámetro mínimo de 5/8” y uno de arrastre de 3/8”. El tractor debe tener mínimo 70 HP, el cual trabaja con un carreto

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hidráulico Koller SKA 1 modelo K-300 y una capacidad de carga de 1.0 tonelada por ciclo. Su empleo requiere de la instalación del cable de carga en forma independiente. Lo cual necesita un poco más de planificación y cálculos de ingeniería, y más tiempo de montaje en campo. Este equipo funciona con el siguiente personal un operador y tres estrobadores. (ver figura 3 y 4).

Figura 3. Tracto Koller de Conasfor en el sitio de estudio

Fuente: presente estudio

Figura 4. Carreto del tracto koller modelo SKA 1


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3.4 CAUSAS POR LAS CUALES SE DISMINUYE EL RENDIMIENTO EN LOS EQUIPOS DE EXTRACCIÓN FORESTAL 3.4.1. Análisis de los tiempos en la Torre Koller y Tracto Koller. Los datos obtenidos de tiempos, se clasificaron en dos variables que son los tiempos productivos y los tiempos improductivos.

Tiempos productivos. Se refiere a los datos obtenidos, tomando los reportes diarios, cuando la maquina esta en todo su proceso de madereo y no tiene ninguna interrupción.

Tiempos improductivos. se refiere a los datos obtenidos, tomando los promedios diarios en los cuales los equipos no están realizando el proceso de madereo y a partir de estos se analiza cuales son las posibles causas en la disminución de su rendimiento. 3.4.2. Descripción de los tiempos. Para identificar y clasificar los diferentes tiempos observados durante las jornadas de trabajo, se registraron todas las interrupciones que se dan en un día de trabajo normal, para después clasificarla según su origen. Se tuvieron en cuenta tres tiempos que son: Tiempos productivos (TP). Tiempos no productivos programados (TNPP). Tiempos perdidos no programados (TPNP). Esta descripción se realizó con un seguimiento durante 5 meses a los equipos de extracción de madera estudiados en la finca Munchiquito, en el cual se utilizaron los SIF, que es un sistema de información forestal, donde se lleva el reporte de los tiempos improductivos en minutos. En este sistema se registraron diariamente dichos tiempos por parte de los operadores. Con esta información se determinó cuales son las causas mas frecuentes por las cuales disminuyen su rendimiento. (Ver anexo 7). 3.5. ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS 3.5.1. Estudio de tiempos. Para llevar a cabo este estudio se utilizó el tiempo de cada ciclo de madereo de los equipos estudiados, las mediciones se hicieron por el autor en cada uno de los corredores donde se situaban los equipos. En una hoja de registro se anotaron la hora de inicio de cada ciclo y termino de este, como también las interrupciones que se presentaban durante jornada laboral. Dentro de la planilla se tuvo en cuenta las fases que hacen parte de un ciclo de madereo. (Ver anexo 1).

17

Con los datos se procedió a determinar la eficacia de los dos equipos estudiados. El proceso de toma de los datos se hizo durante tres meses durante el cual se tomaban datos en las dos jornadas de trabajo.

Determinación del tamaño de muestra. Para comprobar el estudio de tiempo se procedió a determinar el tamaño de muestra donde se realizó un premuestreo en el cual se tomaron 25 observaciones durante un día de trabajo normal, con el fin de conocer todas las actividades que comprende la extracción forestal mecanizada estudiada. Se registraron los tiempos totales por ciclos para cada uno de los equipos de extracción, teniendo en cuenta variables como distancia de madereo, pendiente y carga por ciclo. A partir de las 25 observaciones se predeterminó el tamaño de las muestras para cada uno de los equipos de extracción de madera, para lo cual se utilizó la siguiente formula.

2

22

E

tn

Este cálculo del tamaño de la muestra fue hecho con una confiabilidad del 95% y un error de 0.3 minutos, donde: n = Numero de observaciones necesarias para un dato confiable

22 s Varianza. T = 1.71 Valor de distribución de t, correspondiente a un 95% de confiabilidad.

E = Error permisible

Para registrar los datos tomados en la planilla se procedió a utilizar el método de cronometraje con vuelta a cero.

El cronometraje con vuelta a cero. En este procedimiento se utilizó una planilla de tiempos donde se registraba el tiempo que gastaba cada una de las fases del ciclo y se determinaba el tiempo total del ciclo, además en la planilla de registro se tenia en cuenta otras variables como la distancia de madereo, la pendiente y la carga transportada por ciclo además de la especie que se cosechaba.

Para medir la distancia en los sistemas de extracción por cables aéreos se utilizó los perfiles a escala que se elaboran para la cosecha de cada corredor. También se utiliza la pendiente promedio del corredor a cosechar. 3.5.2. Estudio de movimientos. Se realizó un diagrama de movimientos, a partir del cual se representaron con un grafico las fases que comprende un ciclo de

18

madereo explicando sus componentes y operaciones en cada una de las fases del ciclo. (Ver figura 5).

Figura 5. Ciclo de madereo en equipos de extracción forestal por cables aéreos

1

2

4

3

Viaje vacío

Cargue Viaje con carga

descarga

Ciclo de madereo

Fuente presente estudio.

Esta figura aplica para la torre koller y tracto koller. Medición de la carga transportada. Para estimar la carga transportada de los equipos de extracción estudiados se establecieron parcelas de 10 x 20 metros a partir de las cuales se determinó el volumen promedio por árbol, considerando que no se contaba con un inventario precosecha. El volumen de cada árbol se calculó utilizando tablas de volúmenes de Eucalipto grandis, elaboradas por Smurfift Kappa Cartón de Colombia. Al conocer el volumen promedio por árbol, se procedió a calcular el volumen por carga mediante los fustes que se extraen en un ciclo de madereo. Luego por medio de una tabla de relación de densidad, el volumen expresado en metros cúbicos se convierte a toneladas, multiplicándolo por un factor de conversión de 0.65. (Ver anexo 8). 3.6. ESTUDIO DE RENDIMIENTO Con la información registrada se calculó la eficacia de cada equipo de extracción forestal de la siguiente manera:

100*

.

.

IDEALORENDIMIENT

REALORENDIMIENTEFICACIA

19

Con base a al información colectada se elaboro un modelo matemático de regresión lineal múltiple, en el cual la variable dependiente fue el rendimiento expresado en toneladas extraídas por hora, las variables independientes fueron la distancia media, pendiente media, toneladas extraídas por ciclo. Todas estas variables se introdujeron a un software estadístico lo cual nos arrojó el modelo matemático expresado de esta manera:

R = a + b (distancia) + c (carga transportada) + d (pendiente)

Donde: R = Producción en toneladas por hora. A, b, c, d son parámetros del modelo de regresión múltiple que se calcularon mediante el uso un paquete estadístico Stats Graphics 5.1.

20

4. RESULTADOS Y DISCUSION. 4.1. IDENTIFICACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS TIEMPOS EXISTENTES EN LA TORRE DE MADEREO KOLLER. Tabla 1. Distribución de los tiempos en la Torre Koller

Descripción de los tiempos

Días Porcentaje

Tiempos productivos 60.41 55%

Tiempos no productivos 24.9 23%

Tiempos perdidos 24.69 22%

TOTAL 110 100 Fuente: presente estudio.

Como se puede observar en la tabla 1. En un periodo de 110 de días hábiles de trabajo los tiempos productivos representan el 55% y los tiempos no productivos programados el 23% y los tiempos perdidos el 22 %, deduciéndose que en 110 días hábiles de trabajo, 60.41 fueron días productivos. 4.1.1. Tiempos productivos y Tiempos improductivos. De los 150 días que duró el periodo de estudio, 110 fueron días hábiles de trabajo, de los cuales productivos realmente fueron 60.41 días que se traduce en un 55% de efectividad, los días improductivos son de 49.6 días que equivalen al 45% de los días hábiles de trabajo lo cual deduce una perdida de 2.26 meses de trabajo y dejo de extraer 1989 toneladas. (Ver tabla 2). Tabla 2. Tiempos productivos e improductivos en Torre Koller

Periodo de estudio ( julio a noviembre 2008 )

horas meses %

Días periodo 150 1350

Días hábiles 110 990 5 100%

Días efectivos 60.41 543.62 2.74 55%

Días improductivos 49.6 446.38 2.26 45% Fuente: presente estudio.

Los tiempos improductivos se dividen en dos grupos que son tiempos no productivos programados y tiempos perdidos no programados.

Tiempos no productivos programados (TNPP). Estos tiempos equivalen a 50.30% del total de días improductivos que es de 49.6 días, la causa que más influye, es cuando el Bell se dedica a evacuar la madera del patio de acopio con

21

36.46% de los tiempos no productivos programados, ocasionado por la falla mecánica que tenia el equipo de apoyo lo cual presentaba retrasos en las operaciones de madereo para la Torre Koller. El tiempo que menos influye es cuando se están desarrollando las capacitaciones con el 8.75 % del total de tiempos no productivos programados que equivalen a 2.18 días. (Ver tabla 3). Tabla 3. Distribución de tiempos no productivos programados en torre Koller

Periodo analizado de julio a noviembre 2008

Descripción TNPP Días Porcentaje (%)

Capacitaciones 2.18 8.75%

Permiso o día de pago 4.4 17.67%

Instalaciones 6.17 24.77%

Evacuación del patio 9.07 36.42%

Traslado 3.1 12.44%

total 24.9 100.0% Fuente: Presente estudio.

Tiempos perdidos no programados (TPNP). Estos tiempos equivalen al 49.7% del total de los tiempos improductivos. De los 24.69 días. Se encontró que la falta de evacuación es la principal causante de la mayor pérdida de tiempo con 13.57 días que equivalen a 54.96 % del total de tiempos perdidos, los factores que se debieron a esta causa fue la lluvia que saturó el suelo e impedía la evacuación provocando una para en las labores de cosecha y las fallas mecánicas que tenia el equipo Bell. El aspecto que menos tiempo perdido generó fue el daño de cables con 0.13 días que equivalen a 0.52 % de los tiempos perdidos no programados. (Ver tabla 4). Tabla 4. Distribución de tiempos perdidos no programados en torre koller


Descripción TPNP Días Porcentaje

Lluvia 4.46 18.06%

Falla de maquina 4.15 16.80%

Otros 2 8.10%

Falta de evacuación 13.57 54.96%

Daño de cables 0.13 0.52%

Daño de carreto 0.38 1.53%

Total 24.69 100.0% Fuente: presente estudio.

22

Tabla 5. Tiempos productivos vs. Tiempos improductivos tomados en horas en el periodo (julio a noviembre 2008).

Descripción de tiempos

Julio Agosto septiembre octubre Noviembre

Productivos 106.1 117.8 117 96 105.8

Improductivos 91.9 80.2 81 102 92.2

Total 198 198 198 198 198 Fuente: presente estudio

En la tabla 5 se observa que en el mes de octubre es donde más tiempos improductivos se presenta con 102 horas debido a la lluvia que imposibilitó la evacuación de madera del patio de acopio y las fallas mecánicas que presentó la Torre Koller, y el mes que menos tiempos improductivos presentó es agosto con 80.2 horas, debido a que durante este mes hubo días de verano. Fig.6. Tiempos productivos vs. Tiempos improductivos tomados por meses en el año 2008 finca Munchiquito .

tiempos productivos vs tiempos improductivos

0

20

40

60

80

100

120

140

julio

agos

to

sept

iem

bre

octu

bre

noviem

bre

ho

ras

tiempos productivos

tiempos improductivos


23

4.2. CAUSAS POR LAS CUALES SE DISMINUYE EL RENDIMIENTO DE LA TORRE KOLLER Tabla 6. Descripción en horas de tiempos improductivos en la Torre Koller.


Julio Agosto septiembre

Octubre

Noviembre

capacitación 9 5.7 0 5 0

Permiso o dia de pago

4 9 9 9 9

Instalación 19.5 11.5 11.3 7.2 5.67

traslado 11.1 3 0 0 14

Evacuacion Del pátio 11.3 29.3 21.6 13.4 6.08

Lluvia 0 7.3 14.75 7.3 10.8

Falta de combustible 0 0 0 0 0

Falla de maquina 0 9.8 0 13 14.58

Daño de carreto 0 0 0 0 3.5

Daño de cables 0 0 0 0 1.25

Otros 9 0 4 5 0

Falta de evacuación 28 5.2 20.5 41.7 27.3

Total horas 91.9 80.2 81.15 102 92.2 Fuente: presente estudio.

Los resultados muestran que en un periodo de 5 meses se determinaron las causas más frecuentes por la cual la Torre Koller disminuye su rendimiento, concluyendo que el mes de octubre fue el que más tiempos improductivos ocasionó con 102 horas teniendo como causa más importante la falta de evacuación con 41.7 horas. Esto fue producido por la descoordinación entre la evacuación de la torre, el cargue de vehículos y la lluvia que saturaba el suelo e imposibilitaba el cargue y la evacuación de madera en el patio de acopio. Otro mes que representó gran pérdida de tiempo fue noviembre con 92.2 horas teniendo causas importantes las fallas mecánicas que presentó la Torre Koller y la falta de evacuación. En este mes también se realizó el traslado de la Torre hacia otra finca por causa del invierno. El mes que menos tiempos improductivos tuvo fue el mes de agosto con 80.2 horas teniendo como la causa mas significativa la evacuación del patio. 4.2.1. Tiempos improductivos. Los tiempos improductivos se muestran en la figura 7.

24

Fig.7: Distribución de tiempos improductivos

Distribucion de tiempos improductivos

0

20

40

60

80

100

120

140

1

hora

s

CAPACITACION

PERMISO O DIA DE

PAGO INSTALACION

MANTENIMIENTO DE

MAQUINA TRASLADO

BELL EVACUANDO

FALTA DE

COMBUSTIBLE LLUVIA

FALLA DE MAQUINA

DAÑO DE CARRETO

KOLLER DAÑO DE CABLES

OTROS

FALTA DE

EVACUACION


La variable mas significativa por la cual la torre Koller disminuye su rendimiento es la falta de evacuación, seguida por la evacuación del patio o Bell evacuando que representaron el 45.56% del total de tiempos improductivos equivalentes a 1.03 meses perdidos estos en términos de producción dice que dejo de sacar 880 toneladas produciendo perdidas en los ingresos de la empresa, mientras la causa que menos influyo en el rendimiento fue el daño de cables con 0.28% equivalentes a 0.01 meses perdidos. Tabla 7. Costos en miles de pesos por tiempos improductivos de operador y estrobadores para la torre de madereo Koller. (Julio a noviembre 2008)

Distribución de tiempos

improductivos Horas Ton.

Valor ton ($) Valor total en ($)

Estrobador $ 1.938

Operador $ 787

Capacitación 19.66 87.37 169.323 68.780 238.103

Permiso o día de pago

40 177.77 344.518 139.904 484.522

Instalación 55.5 246.6 477.910 194.074 671.984

traslado 28.08 124.8 241.862 98.217 340.079

Bell evacuando 81.66 362.93 703.358 285.625 988.983

Lluvia 40.16 178.48 345.894 140.463 486.357

Falla de maquina 37.41 166.26 322.212 130.847 453.059

Daño de carreto 3.5 6.04 11.706 4.753 16.459

Daño de cables 1.25 5.55 10.755 4.368 15.123

Otros 18 80 155.040 62.960 218.000

Falta de evacuación

122,16 542.93 1.052.198 427.286 1.479.484

TOTAL 447,38 1978.73 3.834.776 1.557.277 5.392.052


25

De la tabla 7 se puede concluir que las toneladas que se pierden por los tiempos improductivos son alrededor de 1978.73 que representa en costos alrededor de $ 3‟836.129 millones y para operador de $1‟557.277 millones que suman en total $ 5‟194.588 millones. Los costos que más representaron por los tiempos improductivos fue la falta de evacuación que produjo pérdidas por $ 1‟479.484 pesos esto fue provocado en gran parte por la lluvia y el equipo de apoyo Bell que presentaba fallas mecánicas lo que ocasionaba frecuentes paradas en las labores de cosecha. El invierno fue uno de los mayores causantes por la cual aumentara los tiempos improductivos siendo tal que ocasiono el traslado de los equipos hacia otras fincas. 4.3. ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS EN LA TORRE KOLLER 4.3.1 Estudio de tiempos. Para determinar el tamaño de la muestra se realizó un premuestreo con una prueba piloto de 25 observaciones. (Ver anexo 2). Donde se obtuvieron los siguientes resultados:

Ciclo más largo: 19.99 minutos

Ciclo mas corto: 4.17 minutos

Rango: 15.82 minutos

Para calcular el tamaño de la muestra en este estudio se utilizó la siguiente formula:

2

22

E

tn

Con la cual se define trabajar con una confiabilidad del 95% y un error de aceptación 0.3 minutos, los datos a reemplazar son los siguientes:

22 s 8.60

min3.0

71.1

E

t

X = 6.66 min. Con esto se tiene que le numero de observaciones es:

26

28041.279

3.0

71.160.82

2

n Observaciones

En este estudio se tomaron 280 observaciones. (Ver anexo 3). Viaje vacío. El tiempo de viaje vacío representa 13.46% que equivale a 1.04 minutos, el tiempo de viaje vacío depende de la pendiente del terreno, la distancia de madereo y la experiencia del operador para manejar el equipo.

Cargue. El tiempo que dura un ciclo en promedio para la Torre Koller es de 7,8 minutos, el cargue representa el 37.02%, que equivale a 2.9 minutos. El cargue es el tiempo que más demora en todo el ciclo. Sin embargo, estos tiempos pierden importancia a medida que la distancia de madereo aumenta, además hay que tener en cuenta que estos tiempos pueden demorar mas si los estrobadores no tienen experiencia y si las distancias laterales son mayores a 30 metros, influyendo de manera importante en el rendimiento del equipo.

Viaje con carga. Representa el 36.02% del tiempo total del ciclo. El viaje con carga se desarrolla en un tiempo de 2.81 minutos, este se incrementa a medida que aumenta la distancia de madereo, y las condiciones del entorno como la pendiente del terreno y la carga a transportar, sin embargo es un tiempo totalmente productivo para la empresa por lo tanto no importa si su porcentaje es alto o no.

Descargue. Representa el 13.07% del tiempo total del ciclo, el cual se desarrolla en 1.02 minutos en promedio. El descargue es el que menos tiempo gasta en el ciclo de madereo.

El estudio se realizó con distancias de madereo que oscilaron entre los 30 metros y 400 metros con promedio de 243 metros, con pendientes que oscilaron entre 20% y 50% con promedio de 24%. El número de fustes transportados variaron entre 1 y 4 con promedio de 2.1 fustes por ciclo y con un promedio de 0.58 toneladas.

Con los datos obtenidos se determinó ciclo promedio en minutos para la torre Koller

Ciclo= V. vació 1.04 + Cargue 2.9 + V. carga 2.81 + Descargue 1.02 = 7.8 minutos Con estos datos se puede calcular la carga en toneladas que se pueden extraer en un día de trabajo normal. 540 min. /7.8min = 69.23 ciclos/día *0.58 = 40.15 ton/día

27

4.3.2. Estudio de movimientos. Para este estudio se determinó las fases en que se componía el ciclo de madereo explicando cada una de ellas. Proceso: Ciclo de madereo Viaje vacío. Esta operación comienza cuando el carreto deja el patio de acopio y se dirige hacia el sitio de cargue de los fustes. Cargue. Este movimiento comienza cuando el carreto llega al sitio de cargue de los fustes y comienza con el acondicionamiento de los fustes y de la carga a transportar. Este es uno de los pasos que más tiempo emplea dentro del ciclo de madereo y depende de la experiencia de los estrobadores y las distancias laterales del corredor.

Viaje con carga. Esta operación comienza cuando el carreto deja el sitio de cargue de los fustes y se dirige hacia el patio de acopio para la descarga. Esta operación es unas de las más demoradas, y depende de la carga transportada, la distancia de madereo y la pendiente del terreno.

Descargue. Este movimiento empieza cuando el carreto llega al patio de acopio para hacer su descargue en ese sitio. Esta es la operación menos demorada dentro del ciclo de madereo. Esta descripción aplica para los dos equipos estudiados Torre Koller y Tracto Koller. 4.4. ESTUDIO DE RENDIMIENTO PARA LA TORRE KOLLER Para el rendimiento de la Torre Koller se tuvo en cuenta el rendimiento ideal mensual que era de 880 toneladas mensuales, equivalentes a 40 ton/día y 4.4 ton/hora. El estudio se realizó durante un periodo de 5 meses, siendo el rendimiento ideal para este periodo de 4400 toneladas. Tabla 8. Toneladas extraídas en un periodo de 5 meses (julio a noviembre 2008).

Meses Torre koller (toneladas)

Julio 364.2

Agosto 264.2

Septiembre 258.5

Octubre 542.5

Noviembre 480.5

Total 1910


28

Como se puede observar en la tabla 8, las toneladas extraídas por la Torre Koller no superan el rendimiento ideal que son 880 toneladas mensuales. Debido a la época de invierno que se presentó en el lugar de cosecha lo cual ocasionó deterioro en las vías principales y secundarias, imposibilitando la evacuación y el cargue de vehículos por días lo que llevó a la disminución de su rendimiento y el traslado de los equipos hacia otra finca. Otra de las causas que evidenció la disminución en el rendimiento fue la utilización de dos estrobadores, en lugar de tres, comparados con otros estudios donde la Torre Koller trabajó con 3 estrobadores y los rendimientos fueron superiores obteniendo una eficacia del 84.5% , por lo que se recomienda trabajar con 3 estrobadores.

Figura 8: Rendimientos de la Torre Koller

toneladas extraidas

364264 259

542481

0

200

400

600

800

1000

JULI

O

AGOSTO

SEP

TIEM

BRE

OCTU

BRE

NO

VIEMBRE

toneladas

extraidas


Como se puede apreciar en el grafico, la Torre Koller no tuvo un rendimiento por encima de las 880 toneladas que es el ideal, sin embargo en el mes en que más madera despachó fue octubre con 542 toneladas, lo cual se debió a que los primeros días del mes de octubre se presentó verano, facilitando el arreglo de la vía secundaria y permitiendo el despacho de madera, y la evacuación de la misma. Los meses que menos madera se despachó fue agosto y septiembre, esto debido a que la vía secundaria donde se situaba la torre Koller se encontraba en pésimas condiciones, dificultando el despacho de madera y la evacuación de la misma.

%4.434400/1910100*.

.

IDEALORENDIMIENT


29

Este equipo tuvo una eficacia en la producción del 43.4% en toneladas extraídas, observándose claramente que hay una disminución importante en el rendimiento del equipo en comparación con otros estudios que han obtenidos rendimientos del 84.5 %. (Sotelo 2009). Esto se debió a varios factores como la lluvia que provoco un aumento en los tiempos perdidos ocasionando la causa más importante la falta de evacuación, también deterioro de la vía en la zona de cargue y en las vías principales. Otras de los factores fue la falla mecánica que presento el equipo de apoyo Bell que frecuentemente retasaban las operaciones de madereo. Figura 9: Comparativo de rendimiento ideal vs rendimiento real torre Koller

rendimiento real vs rendimiento ideal

0

200

400

600

800

1000

JULI

O

AGO

STO

SEPTIEM

BRE

OC

TUBRE

NOVIE

MBRE

ton

elad

as

real

ideal


El rendimiento ideal lo fija la empresa Smurfift Kappa Cartón de Colombia, lo cual aplica para todas las torre Koller que trabajan para esta empresa. Este rendimiento fue de 880 toneladas mensuales para el año 2008. Tabla 9. Análisis de producción en toneladas de la Torre Koller

Mes Ideal

mensual

Real Mensu

al diferencia

Perdida meses

Toneladas hora ideal

Toneladas hora

real

julio 880 364 516 0.58 4.4 3.43

Agosto 880 264 616 0.7 4.4 2.24

Septiembre 880 258 622 0.7 4.4 2.20

Octubre 880 543 337 0.38 4.4 5.6

noviembre 880 481 399 0.45 4.4 4.5

Total 4400 1910 2490 2.8 - - Fuente: presente estudio.

30

De la tabla 9 se puede concluir que la extracción por medio de la Torre Koller, está por debajo del rendimiento ideal, siendo septiembre el mes con menos despacho de madera, con 258 toneladas que equivalen a 2.20 toneladas/hora, generando una pérdida de 0.7 meses trabajo, esto se debe a que la vía donde se cargaba la madera estaba en muy malas condiciones a causa de la lluvia. El mes que más madera despacho fue octubre con 543 toneladas que no superan el rendimiento ideal mensual. Relacionando el número de horas laboradas por número de toneladas extraídas se concluye que el rendimiento del mes de octubre fue de 5.6 toneladas por hora, superando el rendimiento ideal por hora para este equipo. La causa por la cual se produjo este rendimiento fue los pocos días de verano que se presentaron en ese mes lo que produjo que se mejorara la vía en la zona de cargue y permitiera un despachó importante de madera. La diferencia fue de 2490 toneladas en los 5 meses de estudio, lo que equivale a una pérdida de 2.8 meses de trabajo, indicando que el equipo solamente fue efectivo 2.2 meses. Tabla 10. Análisis de producción de la Torre Koller en horas


Ideal Real Diferencia Pérdida meses

porcentaje

Horas disponibles 990 990

Horas laboradas 990 543.6 446.4 2.26 45%

Toneladas extraídas

4400 1910 2490 2.8 56.6%

Toneladas hora 4.4 3.51 0.89 - Fuente: presente estudio.

La Torre Koller estuvo disponible 990 horas de las cuales 543.6 fueron horas efectivas, representando el 55% del total de horas disponibles. Las horas perdidas son 446.4 que equivalen al 45% del total de horas disponibles. El rendimiento de la Torre Koller durante el período de estudio fue de 1910 toneladas que equivalen a 3.51 toneladas/hora, lo cual se obtuvo relacionando el numero de horas que laboró el equipo por el número de toneladas extraídas, concluyendo que la Torre Koller no fue superior al rendimiento ideal presentando una pérdida de 2490 toneladas, lo que representa el 56.6 % del rendimiento ideal durante los 5 meses de estudio. Por lo anterior, es necesario tener en cuenta factores que ocurrieron durante el estudio que ocasionaron la disminución del rendimiento, como los tiempos no productivos programados que fueron elevados debido en gran parte por equipo de apoyo (Bell) que presentaba frecuentes fallas mecánicas lo que ocasionaba retrasos en las operaciones de madereo de la torre Koller. Los tiempos perdidos como la falta de evacuación debido a la lluvia que ocasionaba que el suelo se saturara e imposibilitara la evacuación, y otra de las causas que

31

ocasionó disminución en el rendimiento del equipo fue la falta de experiencia de los estrobadores y el no utilizar los tres de ellos si no trabajar con dos solamente. Para predecir el rendimiento se elaboró un modelo matemático de regresión lineal múltiple, donde se tuvo en cuenta el efecto de las variables del entorno como son la pendiente media del corredor, la distancia de madereo y la carga transportada por ciclo. El modelo arrojó el siguiente resultado. Toneladas / hora: = (-0.755474)-(0.00629918*x1) + (7.050*x2) + (8.6581*x3). Donde: X1= distancia media que equivale 2/3 *(distancia de madereo) (metros) X2=Pendiente media: pendiente1+pendiente2+…..pendiente n / n (porcentaje) X3= carga transportada (toneladas) El estadístico R- cuadrado indica que el modelo explica un 69.73% de la variabilidad en toneladas/hora, dado que el valor de p-valor es inferior a 0.01 existe relación estadísticamente significativa entre las variables para un nivel de confianza del 99%. Ver anexo 4. Tabla 11 implementación del modelo matemático en la Torre Koller

a b Dist Media (m)

c Pendiente media

(%) d

Tonelada por ciclo

Toneladas/ hora

-0,755474 0,006299 264 7,05083 0.2 8,6581 0.6 4,16

264 0.3 0.6 4,87

264 0.35 0.6 5,22

264 0.4 0.6 5,57

264 0.45 0.6 5,93

Presente: estudio

Este modelo puede ser implementado para operaciones de madereo hasta una distancia media de 264 metros, con pendientes mayores al 35 %, con una carga transportada de 0.6 toneladas y en plantaciones de Eucalyptus grandis, Pinus kesiya.

32

4.5. CAUSAS POR LAS CUALES SE ALTERA EL RENDIMIENTO DE LA TORRE KOLLER Una de las fallas que pudo ocasionar parte de la disminución del rendimiento fue no saber el volumen por lote extraído, ya que no se contaba con inventarios precosecha en la finca Munchiquito. Lo cual es primordial para el rendimiento de la Torre Koller que depende de la densidad del bosque, del área basal por hectárea, y el volumen por hectárea, de esto se basa que un corredor este por más tiempo en un sitio. Y además disminuye el número de instalaciones lo que lleva a disminuir el TNPP y aumenta el rendimiento. Otra de la fallas que ocasionó la disminución en el rendimiento de la Torre Koller, fue la no adecuación de las vías secundarias donde se pretendía cargar la madera extraída, ya que en época de invierno se imposibilita el cargue de madera debido a que el suelo se saturaba e impedía que los camiones cargaran. La no evacuación de la madera también fue evidente en la disminución del rendimiento, ya que en ocasiones no se coordinaba el cargue de vehículos con la evacuación de la torre, la lluvia fue una de las causas principales por la cual disminuyó el rendimiento, ya que la excesiva lluvia que cayó en la zona saturó el suelo e imposibilitaba la evacuación y el despacho de madera, obligando el traslado de los equipos a otra finca. La tumba inadecuada y el mal direccionamiento de los fustes también afectan el rendimiento del equipo, ya que estos quedaban entrecruzados y superpuestos lo cual hacia retrasar su extracción hacia el patio de acopio. Cuando los corredores tenían las distancias laterales mayores a 30 metros dificultan y retrasan las operaciones de madereo afectando el rendimiento. La utilización de solamente 2 estrobadores afecto el rendimiento del equipo, ya que el personal que trabajaba no pudo extraer el rendimiento ideal que se requería. El cumplimiento de los horarios de trabajo por parte de los operarios y trabajadores es muy importante para que se pueda verificar los estándares de rendimiento, ya que en ocasiones no se cumplían con los horarios establecidos afectando dicho rendimiento. El no mantenimiento del equipo de apoyo Bell ocasiono disminución en el rendimiento de la torre Koller y tracto Koller, ya que este equipo no estaba en óptimas condiciones para trabajar y retrasaba las operaciones de madereo como la evacuación del patio de acopio, también la torre koller sufría frecuentes daños debido a que el mecánico encargado no estaba pendiente de los equipos y por lo tanto no se le hacia mantenimientos preventivos lo cual aumentaba los tiempos perdidos por fallas mecánicas.

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La causa mas importante por la cual este equipo disminuyó su rendimiento, es la falta de evacuación con 122.16 horas equivalentes a 0.62 meses perdidos, junto con el equipo de apoyo Bell que se encargaba de evacuar la madera del patio de acopio con 81.66 horas equivalentes a 0.41 meses perdidos, entre los dos suman 1.03 meses. 4.6. IDENTIFICACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LOS TIEMPOS EXISTENTES EN EL TRACTO KOLLER Tabla 12. Distribución de los tiempos en el Tracto Koller


Días Porcentaje

Tiempos productivos 60 54.5%

Tiempos no productivos 32.8 30%

Tiempos perdidos 17.2 15.5%

TOTAL 110 100% Fuente: presente estudio.

En un periodo de 110 días hábiles de trabajo, los tiempos productivos tienen un porcentaje del 54.5% y los tiempos no productivos programados tuvieron el 30%, mientras que los tiempos perdidos fueron del 15.5%, Concluyendo que en 110 días hábiles de trabajo, 60 días fueron días efectivos y 50 días son tiempos improductivos. 4.6.1. Tiempos productivos y tiempos improductivos. De los 150 días que duró el estudio, 110 fueron días hábiles de trabajo, productivos realmente fueron 60 días lo que traduce en un 54.5% de efectividad. Ver tabla 13. Tabla 13. Tiempos productivos e improductivos en el Tracto Koller

Periodo de estudio ( julio a noviembre 2008 )

horas porcentaje meses

Días periodo 150 1350

Días hábiles 110 990 100% 5

Días efectivos 60 540 54.5% 2.73

Días improductivos 50 450 45.5% 2.27 Fuente: presente estudio

Se puede deducir de la misma tabla que los tiempos improductivos fueron de 50 días que representan el 45.5% del total de días hábiles de trabajo que equivalen a perder 2.27 meses de trabajo.

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Los tiempos improductivos se dividen en dos grupos que son tiempos no productivos programados y tiempos perdidos no programados.

Tiempos no productivos programados (TNPP). Estos tiempos representan el 65.6 % del total de los tiempos improductivos que equivalen a 32.8 días. Tabla 14. Distribución de tiempos no productivos programados (Tracto Koller)


Descripción TNPP Días Porcentaje

Capacitaciones 3.68 11.21%

Permiso o día de pago 4.44 13.53%

Instalaciones 11.9 36.28%

Evacuación del patio 9.58 29.20%

Traslado 3.2 9.75%

total 32.8 100.0%

Fuente: presente estudio. De los tiempos no productivos programados. El tiempo que mas influye son las instalaciones con 36.28 % de los tiempos no productivos que equivalen a 11.9 días siendo la causa mas significativa, esto ocurrió porque en el lugar de estudio no se hacían preinstalaciones lo cual aumentaba el tiempo de la instalación. La segunda causa que mas relevancia tuvo fue la evacuación del patio ya que el equipo que evacuaba no estaba en optimas condiciones, mientras que el tiempo que menos gasto fue los traslados con 9.75%. Que equivalen a 3.2 días. Estos tiempos no productivos son relativamente alto en comparación con los de la Torre Koller lo cual se recomienda trabajar en esta parte para disminuir estos tiempos.

Tiempos perdidos no programados (TPNP). Estos tiempos equivalen a 34.16% del total de tiempos improductivos que representan 17.08 días. Tabla 15. Descripción de tiempos perdidos no programados (tracto Koller)


Descripción TPNP Días Porcentaje (%)

Lluvia 4.5 26.36%

Falla de maquina 2.85 16.68%

Otros 1.29 7.55%

Falta de evacuación 7.17 42%

Daño de cables 1.27 7.43%

Total 17.08 100.0% Fuente: presente estudio.

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De los 17.08 días perdidos. Se encontró que el tiempo que mas se pierde es la falta de evacuación con 7.17 días que equivalen a 42 % del total de tiempos perdidos debido a la lluvia que saturo el suelo e impedía la evacuación, y el tiempo que menos se perdió fue el daño de cables con 1.27 días que equivalen a 7.43 % del total de tiempos perdidos, se debió a que hubo un cambio en los cables de arrastre lo que hizo que no hubiera tanta ruptura de cable. (Ver tabla 15). Tabla 16. Tiempos productivos vs tiempos improductivos tomados en horas.


Julio (horas)

Agosto (horas)

Septiembre (horas)

Octubre (horas)

Noviembre (horas)

Productivos 93 128 103 116 101

Improductivos 105 70 95 82 97

Total 198 198 198 198 198

Fuente: presente estudio. La tabla 16 muestra que durante el mes de julio es donde más tiempos improductivos se presenta con 105 horas, se debió a que en ese mes el tracto Koller llego a la finca Munchiquito, lo cual tuvieron varios movimientos entre desinstalar e instalar lo que aumento los tiempos no productivos programados, y el mes que menos tiempos improductivos presenta es agosto con 70 horas en ese mes fue donde se presento mas días de verano. 4.7. CAUSAS POR LAS CUALES DISMINUYEN EL RENDIMIENTO DEL TRACTO KOLLER Tabla 17. Descripción de los tiempos improductivos tomados en horas un periodo de 5 meses.


Julio Agosto septiembre octubre noviembre

Capacitación 9 5.7 11 8 0

Permiso o día de pago 4 9 9 9 9

Instalación 40 23.2 13 11 20

Traslado 13 2 0 0 14

Evacuación del patio 15.8 16.9 15.8 18.17 19.5

Lluvia 0 7.5 12 5 10.83

Falla de maquina 9 0 12.7 4 0

Daño de carreto 0 0 0 0 0

Daño de cables 8 0.5 3 0 0

Otros 0 5 5.7 5 0

Falta de evacuación 6.3 0.6 12.7 21 24.5

Total horas 105.1 70.4 95 82 97.8


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En la tabla 17 se puede observar que el mes de julio fue el mes que mas tiempos improductivos produjo con 105.1 horas teniendo como la causa principal las instalaciones con 40 horas perdidas, esto fue ocasionado por que los equipos llegaron ese mes a la finca lo que presentó un aumento en desinstalar e instalar el Tracto Koller, y el mes que menos tiempos improductivos tuvo fue el mes de agosto con 70.4 horas teniendo la causa mas significativa la instalación seguida de la evacuación del patio. 4.7.1. Tiempos improductivos. Estos tiempos se pueden apreciar en la figura10. Figura 10. Distribución de tiempos improductivos (julio a noviembre 2008) tracto Koller

Distribucion de tiempos improductivos

0

20

40

60

80

100

120

1

Hora

s

CAPACITACION

PERMISO O DIA DEPAGO INSTALACION

MANTENIMIENTO DEMAQUINA TRASLADO

BELL EVACUANDO

LLUVIA

FALLA DE MAQUINA

DAÑO DE CARRETOKOLLER DAÑO DE CABLES

OTROS

FALTA DEEVACUACION


La variable mas significativa por el cual el Tracto Koller disminuye su rendimiento son las instalaciones, seguida por la evacuación del patio y falta de evacuación que representaron 57.65% del total de tiempos improductivos equivalentes a 1.32 meses perdidos mientras la causa que menos influyo en el rendimiento fue el daño de cables con 3.49% equivalentes a 0.08 meses perdidos

37

Tabla 18. Costos por tiempos improductivos de operador y estrobador del tracto Koller para un periodo de 5 meses.

Distribución de tiempos

improductivos Horas

Toneladas.

Valor tonelada ($) Valor en

($) Estrobador $ 2.325

Operador $

900 Capacitación 33.16 129.32 300.669 116.388 417.057

Permiso o día de pago

40 156 362.700 140.400 503.100

Instalación 107.5 419.25 974.756 377.325 1.352.081

traslado 29 113.1 262.958 101.790 364.748

Evacuada del patio 86.25 336.37 782.060 302.733 1.084.793

Lluvia 35.33 137.78 320.338 124.002 444.340

Falla de maquina 25.7 100.23 233.035 90.207 323.242

Daño de cables 11.5 44.85 104.276 40.365 144.641

Otros 15.7 51.23 119.110 46.107 165.217

Falta de evacuación

65.58 255.76 594.642 230.184 824.826

TOTAL 449.72 1743.89 3.854.544 1.569.501 5.624.045


En la tabla 18 se observa que las toneladas que se dejan de movilizar por los tiempos improductivos son de 1743.89, representando en costos alrededor de $ 3.854.544 y para operador $1.569.501 que suman en total $ 5.624.045. Los tiempos improductivos que mas costos representaron fueron las instalaciones con un costo $1.352.081, le sigue evacuada del patio con un costo de $1.084.793 y la falta de evacuación con un costo de $ 824.826 pesos, y el que menos costo produjo fue el daño de cables con un costo de $144.641. Esto implica un aumento en el valor de la tonelada que se paga al operador. 4.8. ESTUDIO DE TIEMPOS Y MOVIMENTOS EN EL TRACTO KOLLER 4.8.1 Estudio de tiempos. Para determinar el tamaño de la muestra se realizó un premuestreo con una prueba piloto de 25 observaciones, donde se obtuvo los siguientes resultados. (Ver anexo 4). Ciclo más largo: 16.65 minutos Ciclo mas corto: 9.68 minutos Rango: 5.97 minutos

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S= 3.45 n= 113 observaciones En este estudio se tomaron 113 observaciones ver anexo 5. Viaje vacío. El tiempo de viajé vacío representa 24.2% del tiempo total del ciclo, es decir, el tiempo promedio total del ciclo es de 9.86 minutos, el viaje vacío desarrolla un tiempo 2.39 minutos. Cargue. El tiempo de cargue representa el 22.9% del tiempo total del ciclo, desarrollando un tiempo promedio de 2.26 minutos. El cargue esta acondicionado a la topografía del terreno y a la experiencia del estrobador. Viaje con carga. Representa el 44.4% del tiempo total del ciclo, desarrollando un tiempo de 4.38 minutos. Descargue. Representa el 8.41% del tiempo total del ciclo. El descargue desarrolla un tiempo de 0.86 minutos en promedio El estudio se realizó con distancias de madereo que van desde los 100 metros hasta los 620 metros con promedio de 354 metros y con pendientes que oscilan entre 20% y 50%, con promedio de 26%. Los fustes transportados entre 1 y 4 con promedio de 2.7 fustes por ciclo con un peso aproximado de carga que va entre 0.2 toneladas a 0.9 toneladas con promedio de 0.62 Con los datos obtenidos se determino ciclo promedio en minutos para la torre Koller Ciclo= V. vació 2.39 + Cargue 2.26 + V. carga 4.38 + Descargue 0.86 = 9.86 minutos Con estos datos se puede calcular la cantidad de toneladas que se pueden extraer en un día de trabajo normal . 540min/9.86min = 54.8 ciclos/día *0.62 = 34 ton/día. 4.9. ESTUDIO DE RENDIMIENTO PARA EL TRACTO KOLLER Para el rendimiento del Tracto Koller se tuvo en cuenta la cuota estándar que fue de 770 toneladas mensuales, equivalentes a 35 ton/día y 3.9 ton/hora que fue establecida por Smurfift Cartón de Colombia. El estudio se realizó por un periodo de 5 meses. El rendimiento ideal para este periodo es 3850 toneladas.

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Tabla 19. Análisis de producción en toneladas del Tracto Koller (2008)

meses Ideal Real Diferencia Pérdida meses

Ton horas ideal

Toneladas hora real

Julio 770 645 125 0.16 3.9 6.9

Agosto 770 434 336 0.43 3.9 3.39

Septiembre 770 483 287 0.37 3.9 4.6

Octubre 770 480 290 0.37 3.9 4.13

noviembre 770 320 450 0.58 3.9 3.16

Total 3850 2362 1488 1.9 - - Fuente: presente estudio. De la tabla 19 se puede concluir que la extracción por medio del Tracto Koller, está por debajo del rendimiento ideal, siendo noviembre el mes con menos despacho de madera que fue de 320 toneladas que equivalen a 3.16 toneladas/hora, generando una pérdida de 0.58 meses trabajo, esto se debe a que la vía donde se cargaba la madera y el patio de acopio estaban en muy malas condiciones a causa de la lluvia y los camiones no podían entrar a cargar la madera y el equipo de apoyo (Bell) no podía evacuar la madera del patio de acopio ocasionando para en las labores de extracción de madera. El mes que más madera despacho fue julio con 645 toneladas que no superan el rendimiento ideal mensual. Relacionando el número de horas laboradas por el número de toneladas extraídas se concluye que el rendimiento por hora del mes de octubre fue de 5.6 toneladas por hora, superando el rendimiento ideal por hora para este equipo. La causa por la cual se produjo este rendimiento fue que estaban cosechando en corredores menores a 500 metros. En total la diferencia de pérdida es de 1488 toneladas lo que representa una pérdida de 1.9 meses, indicando que el equipo solamente fue efectivo durante 3.1 meses

El Tracto Koller tuvo una eficacia del 61.35% en toneladas extraídas. Esto indica que el equipo puede ser eficaz en trabajos de cosecha forestal, comparados con otros estudios donde el tracto Koller obtuvo una eficacia del 86.4 % pero se debe tener en cuenta que en este estudio el equipo trabajo con corredores no superiores a 500 metros lo que lleva a que este equipo obtenga mayores rendimientos. (Sotelo 2009).

%35.613850/2362100*.

.

IDEALORENDIMIENT


40

Tabla 20. Análisis de producción en el Tracto Koller (2008)


Ideal Real Diferencia Perdida meses

porcentaje

Horas disponibles 990 990

Horas laboradas 990 540 450 2.27 54.5%

Toneladas extraídas 3850 2362 1488 1.93 38.6%

Toneladas hora 3.9 4.37 0.47 - Fuente: presente estudio.

El Tracto Koller estuvo disponible 990 horas de las cuales 540 horas fueron efectivas, representando el 54.5%. Teniendo como diferencia 450 horas perdidas que equivalen a 2.27 meses. Con un rendimiento de 2362 toneladas, perdiendo 1488 toneladas que equivalen a 1.93 meses trabajo y un 38.6%, relacionando el numero de horas laboradas por el numero de toneladas extraídas se concluye que el rendimiento real por hora fue de 4.37 toneladas/hora superando el rendimiento ideal. Indicando que el equipo puede ser eficaz, pero se deben tener en cuenta los tiempos no productivos programados, los tiempos perdidos que fueron considerables durante el estudio, y las condiciones del entorno como la pendiente del terreno, la distancia de madereo y la carga a transportada por ciclo. Para predecir el rendimiento se construyó un modelo matemático de regresión lineal múltiple se tuvo en cuenta las variables del entorno como la pendiente media del corredor, la distancia media de madereo y la carga transportada por ciclo. El modelo arrojó el siguiente resultado. Toneladas / hora: = (1.06688)-(0.10232*x1)+ (9.09279*x2) + (5.04344*x3). X1 = Distancia media: 2/3 *(distancia de madereo) expresado (metros) X2 =Pendiente media: pendiente1+pendiente2+…..pendiente n / n expresado en (porcentaje) X3 = carga transportada por ciclo expresado en (toneladas) El estadístico R- cuadrado indica que el modelo explica un 73.54% de la variabilidad en toneladas/hora, dado que el valor de p- valor es inferior a 0.01 existe relación estadísticamente significativa entre las variables para un nivel de confianza del 99%. (Ver anexo 6).

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Tabla 21 implementación del modelo matemático en el Tracto Koller

a b Dist. Media (m)

c Pendiente media

(%) d

Tonelada por ciclo

Toneladas/ hora

1,06688 0,010232 410 9,09279 0.2 5,04344 0.8 2,73

410 0.3 0.8 3,63

410 0.35 0.8 4,09

410 0.4 0.8 4,54

410 0.45 0.8 5,00

Presente: estudio

Este modelo puede ser implementado para operaciones de madereo hasta una distancia media de 410 metros, con pendientes mayores al 35 %, con una carga transportada de 0.8 toneladas y en plantaciones de Eucalyptus grandis. Tabla 22 Valor de la tonelada ideal vs real de operadores y estrobadores en los equipos estudiados.

Equipo Rendimiento promedio

Rendimiento Periodo

(5 meses)

Valor tonelada en pesos Aumento Ton.

Estrobador Operador

Ideal real Ideal Real Ideal Real Ideal Real

Torre K 880 382 4400 1910 1940 4469 787 1813 2.3

Tracto K 770 472.4 3850 2362 2325 3790 900 1467 1.6

Presente: estudio.

La tabla 22 muestra el rendimiento ideal y el real de los equipos de extracción estudiados durante cinco meses, el tracto Koller y la torre Koller tuvieron rendimientos inferiores al rendimiento ideal, esto incide en que el valor de la tonelada aumente tanto para operadores como para estrobadores, el equipo que presentó el mayor aumento fue la Torre Koller que subió el precio de la tonelada en 2.3, mientras que el tracto Koller el precio aumento en 1.6 la tonelada. Estos dos equipos tuvieron un aumento por concepto de salarios del 130% para la Torre Koller y un 60 % para el Tracto Koller. Para la Torre Koller la empresa Conasfor terminó pagando el estrobado a $ 4.469 pesos y al operador a $ 1.813 pesos de lo que se derivó el aumento en los costos por conceptos de salarios, mientras que el tracto koller pago el estrobado a $3.790 pesos y al operador un valor de $1.467 pesos.

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Tabla 23 Pérdida en miles de pesos por el bajo rendimiento de los equipos

Equipo Rendimiento 5 meses)

Valor tonelada operador

Valor total en miles de pesos

Pérdida en miles de pesos

Ideal Real Ideal Real

Torre K 1910 2727 6282 5208,57 11998,62 6790,05

Tracto K 2362 3225 5257 7617,45 12417,03 4799,58

Total 4272 5950 11539 12826,02 24415,65 11589,63

Presente: estudio. La tabla 23 muestra la pérdida en miles de pesos que presentaron los equipos Torre Koller y Tracto Koller en un periodo de 5 meses, el equipo que más pérdida presentó fue la torre Koller que perdió $ 6‟790.050, Mientras que el tracto Koller tuvo una perdida de $ 4‟799.580. La pérdida que produjo la Torre Koller y el Tracto Koller por concepto del bajo rendimiento fue de $11‟589.630 millones de pesos, 4.10. CAUSAS POR LAS CUALES SE ALTERA EL RENDIMIENTO DE EL TRACTO KOLLER La instalación fue la causa principal por la cual se disminuyó el rendimiento del equipo lo cual desarrollaron un tiempo de 107.5 horas equivalentes a 11.9 días perdidos debido a que no se desarrollaban preinstalaciones en el sitio de estudio lo que llevo un aumento en estos tiempos. La falta de evacuación también fue evidente en la disminución del rendimiento ya que a veces no se coordinaba el cargue de vehículos con la evacuación del Tracto Koller. La tumba inadecuada y el mal direccionamiento de los fustes fue otra de las causas ya que estos quedaban entrecruzados y superpuesto lo cual hacia retrasar su extracción. Cuando los corredores tenían las distancias laterales mayores a 30 metros dificultaban y retrasaban las operaciones de madereo afectando el rendimiento. El invierno fue una de las causas principales por la cual disminuyó el rendimiento de este equipo, ya que el suelo se saturaba, imposibilitando las labores de evacuación y el cargue de vehículos, ocasionando el traslado de los equipos a otra finca. Otra de las causas que produjo la disminución en el rendimiento del Tracto Koller fue el equipo de apoyo Bell ya que este equipo no estaba en óptimas condiciones para trabajar y retrasaba las operaciones de madereo así como los múltiples

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daños que sufría el Tracto Koller por no hacer una revisión preventiva por parte del mecánico encargado. El Cumplimiento de los horarios de trabajo es muy importante para que se pueda cumplir con los estándares de rendimiento. Ya que en este equipo se presentaban frecuentes permisos por parte del operador y estrobadores afectando el rendimiento del equipo y en ocasiones no se cumplía con el horario de trabajo establecido. El día de pago también produjo una disminución en el rendimiento ya que los operarios y demás trabajadores perdían un día de trabajo normal afectando el rendimiento del equipo. El día de pago ocupo un porcentaje de 16.26% de los tiempos no productivos programados produciendo una perdida de 156 toneladas. Las causas que fueron evidentes en la disminución del rendimiento del equipo fueron la instalación, la falta de evacuación y la evacuada del equipo de apoyo que entre ellos representaron más del 50 % de los tiempos improductivos.

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CONCLUSIONES

El seguimiento realizado por el sistema de información forestal (SIF) a los dos equipos estudiados, permitió establecer que la falta de evacuación para la torre Koller fue la causa que mas altera el rendimiento, mientras para el tracto Koller fueron las instalaciones. Los tiempos productivos en la torre koller y en el tracto koller fueron similares durante el estudio teniendo porcentajes entre el 54.5 y 55%. El viaje con carga es el que más tiempo utiliza en un ciclo de madereo, ocupando entre el 36 % y el 44% respectivamente mientras que el descargue es el tiempo que menos ocupa dentro del ciclo oscilando entre el 8.41 % y el 13.07%. Esto según el diagrama de los movimientos rutinarios de los equipos estudiados. Se determinó que el ciclo del Tracto Koller requiere mayor tiempo debido a la distancia de madereo de este equipo, que trabaja hasta 700 metros, mientras que la Torre Koller trabaja a distancias hasta 400 metros. El equipo que tuvo mayor eficacia fue el Tracto Koller con 61.35% superior a la Torre Koller la cual fue de 43.3%. El estudio determinó que la variable que más afecta el rendimiento de los equipos es la distancia media de madereo, es probable que las distancias laterales también afecten el rendimiento. El modelo matemático determino que el Tracto Koller y Torre Koller obtienen los mejores rendimientos cuando se instalan con pendientes superiores al 35% y con una carga transportada de 0.8 toneladas para el Tracto Koller y 0.6 toneladas para la Torre Koller. Las toneladas pérdidas que mas costos evidenciaron por parte de la Torre Koller fue la falta de evacuación por un valor de $1.479.484 y por parte del Tracto Koller fueron las instalaciones con $1.352.081. En términos de rendimiento esto representa en la Torre Koller el 27.4% y en el Tracto Koller 24.04%.

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La Torre Koller fue la que causó mayores pérdidas a la empresa Conasfor Ltda. Con un valor $ 6.790.050 pesos, mientras que el tracto Koller causo pérdidas por un valor de $ 4.799.580 pesos. El valor total pagado por el bajo rendimiento de los equipos fue de $ 11‟589.630.

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RECOMENDACIONES

Para que el Tracto Koller y la Torre Koller tengan más eficacia se debe tratar de disminuir los tiempos no productivos programados como los días de pago ya que la forma como se venia pagando afecta el rendimiento de los equipos. Se debe hacer una buena planificación en las fincas a cosechar ya que a veces no se realiza bien esta etapa del proceso en la cosecha, se recomienda tener inventarios precosecha para determinar el personal a contratar y no esperar enfrentar los imprevistos en el momento de la cosecha. Los equipos de extracción con cables aéreos se deben instalar en lotes con pendientes mínimo del 35%. Mejorar el mantenimiento de los equipos de extracción Torre Koller y Tracto Koller y del equipo de apoyo Bell, ya que estos presentaron múltiples fallas durante el proceso de cosecha. Es necesario que el mecánico de la empresa preste mas atención a los equipos, ya durante el estudio no se presentó a realizar los mantenimientos preventivos Se deben mejorar las vías principales y secundarias, debido a que en tiempos de lluvias imposibilita el cargue de vehículos y la evacuación de madera, ocasionando una disminución en el rendimiento. Se debe realizar más control a los diferentes frentes de aprovechamiento para determinar que los equipos asignados puedan obtener el rendimiento deseado, en razón a que en épocas fuertes de invierno, los equipos no logran el rendimiento ideal ocasionando pérdida en los ingresos y aumentando los costos de producción. Es necesario adelantar un adecuado seguimiento a los formatos que describen los tiempos improductivos (SIF), para que se pueda manejar datos estadísticos, determinar posible fallas y establecer si estas se pueden controlar. Estos formatos se deben diligenciar cada 15 días para tener un buen control de los rendimientos de los equipos y poder determinar alternativas de mejora a corto plazo.

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Controlar y monitorear el trabajo de tumba manual ya que los motosierreros en ocasiones no utilizan las técnicas adecuadas y dejan fustes entrecruzados o tocones altos dificultando el estrobado Es necesario realizar preinstalaciones ya que esta actividad permitirá reducir el tiempo de instalaciones, afectando en menor proporción el rendimiento por esta causa Se recomienda trabajar con tres estrobadores ya que con los dos que se venia empleando el equipos no era eficaz en las labores de cosecha. Es necesario hacer un control riguroso en el manejo o cumplimientos de los horarios de trabajo ya que a veces no se cumple con el horario establecido.

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BIBLIOGRAFÍA ALVAREZ, S; KUNZ, M. 1988. Modelo predictor de rendimientos y costos de explotación. In: Actas I Taller de Producción Forestal. Concepción, 1988, Chile. Cap. VIII. 13 pp. BITTENCOURT, L.F.; BONNE MANN, A. 1988. Tecnología e Industrialización de la Madera II. Manual del Técnico Forestal. Industrias de la Madera. Cochabamba, Bolivia.

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CONWAY, S. 1982. Logging Practices: Principles of Timber Harvesting Systems ed. Rev. Miller Freeman. San Francisco. USA. 434 pp. ENSTON, GEORGE J. “Multiple Regression Analysis of Cost Behavior,” Accounting Review, 41 (1966): 657-72. (University of Rochester, Graduate School of Management, Systems Analysis Reprint Series No. S-6.) FRAUENHOLZ, O. 1984. Estudios del trabajo en actividades forestales forstliche ausbildungsstatte ort. Informe del tercer curso de capacitación. Roma. FAO. 285 pp. FAO. 1978. Planificación de carreteras forestales y sistemas de aprovechamiento. Subdirección de Explotación y Transporte Forestal. Dirección de Industrias Forestales, Departamento de Montes, Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO). Roma. GAYOSO, J y ACUÑA, M. 1999. Mejores Prácticas de Manejo Forestal. Guía de Campo. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile. 34 pp. H. LLOYD, Instituto Imperial de Silvicultura, Oxford, Inglaterra marzo 1 de 2002.

MALINOVSKY, R.A., Evolución de sistemas de cosecha en el sur de Brasil. Curitiba, 1998.

49

M.E. MUNDEL, Estudio de Tiempos y Movimientos, Continental, 1994 NEUMANN, G., E. FUENTEALBA. Estudio de productividad de madereo con carro mecánico versus carro automático en cosecha con torre de madereo. Actas V Taller de Producción Forestal. Fundación Chile (Chile), 1995. 8 p NIEBEL, BENJAMIN, Ingeniería Industrial. Estudio de Tiempos y Movimientos. Alfa Omega, 1996. OKUN, A. M. “Potential GNP: Its Measurement and Significance,” Proceedings (Business and Economics Section), American Statistical Association, 1962, pp. 98-104. REVISTA M&M EL MUEBLE Y LA MADERA. “Tecnología apropiada para extracción de madera en el bosque”. Mario Cardona Henao, Ingeniero Forestal. ROMERO, M. A. 1991. Estudio de Costos y Rendimientos de la Industria del Aserrío en Bolivia LABONAC. SAPUNAR, P.; MANSILLA, B.; FUENTEALBA, G. 1999. Sistema Cartográfico de apoyo a la planificación y habilitación de la cosecha forestal. XII silvotecna. Concepción, Chile. 120 pp. SMURFIT CARTON DE COLOMBIA. Tablas de volumen, peso verde y peso seco para eucalyptus grandis julio 1978. SOTELO M. 2009. Apoyo en la identificación y análisis de las causas que alteran el rendimiento en los equipos de extracción de madera en el proceso de cosecha realizadas por la Cooperativa Agroforestal del Cauca – Cootraforc. Trabajo de grado. Ingeniería forestal. Facultad de ciencias agropecuarias. Universidad del cauca. URRA, G. 1999. Estudio de tiempo, rendimiento y costo para los equipos de madereo mecanizado: logger´s dream y skidder. Tesis de Grado. Ingeniería Forestal. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad de Talca. Talca Chile. 68 pp.

50

VALDEBENITO, G. 1994. Modelo matemático para el cálculo de la distancia promedio de madereo. Tesis de Grado. Facultad de Recursos Naturales. Universidad de Talca. Talca, Chile. 112 pp. VERGARA, M. 2000. Evaluación del rendimiento de torres de madereo en faenas a tala rasa. Tesis de Grado. Ingeniería Forestal. Facultad de Ciencias Forestales. Universidad de Talca. Talca Chile. 75 pp.

51

ANEXOS

52

ANEXO 1.

Planilla de tiempos

CONSULTAS Y ASESORIAS FORESTALES

CONASFOR LTDA

NIT. 890327556-7

FINCA: EQUIPO:

MES : sep – nov 2008 AÑO :2008

Análisis de tiempos y movimientos de equipo en producción

tiempos productivos


ciclo v.vacio

v. carga

cargue Desc. TOTAL maquina necesidad lluvia Dist. Pend. Fuste ton.ciclo Observa.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

53

ANEXO 2.

Prueba piloto para el tamaño de la muestra

NUMERO DE DATOS TIEMPO EN MINUTOS TIEMPO EN MINUTOS

TRACTO KOLLER TORRE KOLLER

1 11,59 5,67

2 12,53 6,68

3 12,87 7,35

4 13,7 6,26

5 16,65 6,08

6 12,43 6,05

7 11,79 5,78

8 15,65 6,39

9 14,71 19,99

10 11,19 5,28

11 10,07 4,17

12 10 6,5

13 10,55 7,97

14 11,2 6,2

15 9,79 7,79

16 11,95 5,34

17 9,85 5,83

18 12,55 5,05

19 10,36 5,89

20 11,14 6,74

21 11,96 4,83

22 12,59 6,79

23 11,6 4,48

24 10,62 7,09

25 9,68 6,36

PROMEDIO 11..75 6.66

MAX 16.65 19.99

MIN 9.68 4.17

VARIANZA 3.45 8.60

TAMAÑO DE MUSTRA 148 368

54

ANEXO 3.

Planilla de tiempos de Torre Koller


CONASFOR LTDA

NIT. 890327556-7

FINCA: MUNCHUIQUITO EQUIPO: TORRE KOLLER 01

MES : sep – nov 2008 AÑO :2008 volumen Prom.: 0.3369 especie : eucalyptus grandis

ANALISIS DE TIEMPOS Y MOVIMIENTOS DE EQUIPO EN PRODUCCION

tiempos productivos


ciclo v.vacio v. carga cargue descargue TOTAL maquina Necesidad/

otro lluvia dist. Pend. Fuste ton.ciclo Obser.

1 0,75 1,88 2,65 0,65 5,93 10 100 19% 4 0,88

2 0,8 2,18 3,45 1,35 7,78 100 19% 2 0,44

3 0,8 2,05 2,4 1,2 6,45 100 19% 2 0,44

4 0,83 2,83 2,71 1,51 7,88 100 19% 3 0,66

5 0,66 2,4 3,26 1,7 8,02 100 19% 2 0,44

6 0,65 0,61 3,35 0,93 5,54 100 19% 1 0,22

7 1,21 1,83 3,7 1,9 8,64 100 19% 3 0,66

8 0,83 2,86 1,76 1,81 7,26 100 19% 3 0,66

9 0,71 1,83 3,7 0,9 7,14 100 19% 2 0,44

10 0,83 2 3,85 1,31 7,99 100 19% 2 0,44

11 0,91 2 1,31 0,88 5,1 100 19% 2 0,44

12 0,63 2,01 2 1,78 6,42 100 19% 3 0,66

13 0,8 2,08 2,31 1,9 7,09 100 19% 2 0,44

14 0,8 2,23 2,16 1,76 6,95 100 19% 2 0,44

15 0,71 2,13 3,95 1,41 8,2 100 19% 2 0,44

16 0,75 1,61 4 1,63 7,99 100 19% 2 0,44

17 0,7 1,83 3,91 1,03 7,47 120 19% 2 0,44

18 0,68 2,03 4,78 2,6 10,09 120 19% 2 0,44

19 0,78 2,18 7,28 0,88 11,12 120 19% 3 0,66

20 0,63 2,15 2,85 1,7 7,33 120 19% 2 0,44

21 0,65 2,01 3,18 1,66 7,5 120 19% 2 0,44

22 0,68 2,06 3,33 0,83 6,9 120 19% 2 0,44

23 0,68 2,08 2,76 0,95 6,47 120 19% 2 0,44

24 0,73 2,58 2,76 0,66 6,73 120 19% 1 0,22

25 0,58 1,98 3,38 1,36 7,3 120 19% 2 0,44

26 0,56 1,5 2,83 0,96 5,85 125 350 26% 3 0,66

27 0,6 3,5 2,05 0,56 6,71 350 26% 3 0,66

28 0,58 1,46 2,9 0,73 5,67 350 26% 3 0,66

55

Continuación anexo 3

29 0,61 1,53 1,91 1,75 5,8 350 26% 2 0,44

30 0,71 2,93 5,11 0,83 9,58 380 26% 2 0,44

31 0,68 1,78 2,51 0,63 5,6 380 26% 2 0,44

32 0,56 1,66 2,83 1,03 6,08 380 26% 4 0,88

33 1,4 1,58 2,23 1,58 6,79 380 26% 2 0,44

34 0,6 1,43 1,6 0,73 4,36 380 26% 4 0,88

35 0,58 1,38 2,66 0,5 5,12 380 26% 4 0,88

36 0,61 2,38 2 0,37 5,36 380 26% 1 0,22

37 1,5 1,83 2,16 1,4 6,89 380 26% 3 0,66

38 0,78 2,6 2,01 1,05 6,44 380 26% 2 0,44

39 0,61 1,83 3,13 1,2 6,77 380 26% 2 0,44

40 0,76 1,8 2,01 1,05 5,62 380 26% 2 0,44

41 0,93 1,95 2,61 1,26 6,75 380 26% 2 0,44

42 0,66 1,76 2,56 1,26 6,24 380 26% 2 0,44

43 0,65 1,96 2,75 2,61 7,97 380 26% 2 0,44

44 0,58 1,98 3 0,43 5,99 380 26% 2 0,44

45 0,65 2,11 2,25 1,38 6,39 380 26% 2 0,44

46 0,83 1,86 1,58 0,98 5,25 380 26% 2 0,44

47 0,71 4,41 3,6 1,85 10,57 380 26% 1 0,22

48 0,9 2,38 3,36 1,41 8,05 380 26% 1 0,22

49 0,75 2,33 3 1,25 7,33 380 26% 3 0,66

50 0,66 2 2,61 1,58 6,85 380 26% 2 0,44

51 1,03 3,51 3 0,83 8,37 300 330 26% 3 0,66

52 1,03 3,06 5,06 0,93 10,08 330 26% 3 0,66

53 0,96 4,06 4,26 0,66 9,94 330 26% 2 0,44

54 1,01 3,08 3,45 1 8,54 350 26% 2 0,44

55 1,08 3,16 2,83 1,38 8,45 350 26% 2 0,44

56 1,95 2,95 3,71 1 9,61 350 26% 2 0,44

57 0,91 2,78 4,85 0,66 9,2 350 26% 1 0,22

58 1 3,25 3,75 0,91 8,91 350 26% 2 0,44

59 0,96 2,86 4,05 1,11 8,98 350 26% 2 0,44

60 0,91 3 2,8 1,08 7,79 350 26% 2 0,44

61 1 3,16 6,21 1,3 11,67 350 26% 3 0,66

62 1 3 3,93 0,63 8,56 350 26% 3 0,66

63 1,1 3,21 5,75 1,08 11,14 350 26% 3 0,66

64 1,43 3,13 4,4 5,08 14,04 350 26% 2 0,44

65 0,81 2,71 1,86 0,78 6,16 5 200 26% 2 0,44

66 0,83 1,61 1,78 1,96 6,18 200 26% 2 0,44

67 0,88 1,86 1,85 2,08 6,67 52 200 26% 1 0,22

68 0,86 2,05 2,01 1,3 6,22 200 26% 1 0,22

69 0,83 1,71 2,36 0,61 5,51 200 26% 3 0,66

70 0,9 1,78 1,61 0,35 4,64 200 26% 2 0,44

71 0,7 1,71 2,88 0,58 5,87 200 26% 1 0,22

72 0,96 1,88 1,75 0,5 5,09 200 26% 2 0,44

56


73 1,13 2,3 1,15 0,35 4,93 12 200 26% 1 0,22

74 1 4,2 1,53 1,26 7,99 200 26% 1 0,22

75 0,83 1,7 4,05 1,26 7,84 200 26% 4 0,88

76 0,96 2,11 2 0,6 5,67 200 26% 1 0,22

77 0,7 2,21 2,66 0,7 6,27 200 26% 3 0,66

78 0,93 2,01 4,41 0,58 7,93 200 26% 4 0,88

79 0,91 1,71 3,86 0,85 7,33 53 200 26% 2 0,44

80 0,83 2,11 2,23 0,5 5,67 115 150 26% 1 0,22

81 0,96 2,1 2,66 0,96 6,68 150 26% 2 0,44

82 1,61 2,18 2,95 0,61 7,35 150 26% 2 0,44

83 0,95 2,2 2,45 0,66 6,26 150 26% 3 0,66

84 0,86 2,31 2,05 0,86 6,08 150 26% 2 0,44

85 0,85 2,96 1,36 0,88 6,05 150 26% 3 0,66

86 1 1,8 2,5 0,48 5,78 150 26% 2 0,44

87 0,71 2,41 2,66 0,61 6,39 150 26% 2 0,44

88 0,91 2 16,58 0,5 19,99 150 26% 1 0,22

89 1 2,11 1,51 0,66 5,28 150 26% 2 0,44

90 0,9 1,63 1,01 0,63 4,17 150 26% 2 0,44

91 0,78 1,85 1,61 2,26 6,5 150 26% 3 0,66

92 0,96 4,76 1,55 0,7 7,97 150 26% 1 0,22

93 1,86 1,83 1,66 0,85 6,2 150 26% 3 0,66

94 0,95 3,71 2,38 0,75 7,79 150 26% 2 0,44

95 1 2 1,68 0,66 5,34 150 26% 1 0,22

96 1,05 2,23 1,9 0,65 5,83 150 26% 2 0,44

97 1,08 1,81 1,5 0,66 5,05 150 26% 1 0,22

98 1 2,16 2,25 0,48 5,89 150 26% 1 0,22

99 1 1,91 1,83 2 6,74 150 26% 3 0,66

100 1,06 1,86 1,25 0,66 4,83 150 26% 2 0,44

101 0,88 3,7 1,03 1,18 6,79 150 26% 2 0,44

102 1,13 1,65 0,95 0,75 4,48 150 26% 2 0,44

103 1 2,23 2,76 1,1 7,09 150 26% 4 0,88

104 1 1,85 2,91 0,6 6,36 150 26% 3 0,66

105 1,13 3,26 4,93 0,66 9,98 350 26% 2 0,44

106 1,16 3,66 5,06 0,8 10,68 350 26% 3 0,66

107 1,45 5,96 3,7 0,53 11,64 10 350 26% 2 0,44

108 1,1 3,08 3 0,93 8,11 60 350 26% 4 0,88

109 1,13 3,16 6,5 0,45 11,24 180 350 26% 2 0,44 Falta de

mad.

110 0,96 2,96 2,83 0,66 7,41 350 26% 3 0,66

111 1 2,83 2,91 0,53 7,27 350 26% 2 0,44

112 1,05 3,7 2,81 0,53 8,09 350 26% 2 0,44

113 1,16 3 4,65 0,68 9,49 350 26% 2 0,44

114 0,91 2,75 1,96 0,9 6,52 15 300 26% 2 0,44

115 1 2,61 2,41 0,68 6,7 300 26% 3 0,66

116 1,1 3,21 1,68 0,63 6,62 300 26% 2 0,44

57


117 1,68 2,4 1,86 0,75 6,69 300 26% 3 0,66

118 0,91 2,73 4,1 1,25 8,99 300 26% 2 0,44

119 1,23 2,91 1,75 0,33 6,22 300 26% 2 0,44

120 2,1 3 5,66 1,26 12,02 100 300 26% 2 0,44

121 1 3,6 4,63 0,46 9,69 300 26% 3 0,66

122 1,03 2,5 2,45 0,43 6,41 300 26% 2 0,44

123 1,53 2,71 6 0,91 11,15 300 26% 3 0,66

124 1,85 4,5 2,53 0,63 9,51 300 26% 2 0,44

125 3,1 2,5 2,61 0,85 9,06 300 26% 3 0,66

126 1,91 2,83 3,03 0,71 8,48 300 26% 3 0,66

127 1,05 2,83 4,78 2,25 10,91 300 26% 2 0,44

128 1,08 3,03 4,68 0,75 9,54 300 26% 2 0,44

129 1,1 2,66 3,66 0,85 8,27 300 26% 2 0,44

130 0,96 2,83 3 1 7,79 300 26% 2 0,44

131 1,76 5 3,75 0,78 11,29 300 26% 2 0,44

132 1,06 2,16 2,16 0,5 5,88 180 150 26% 2 0,44 instalacion

133 1,23 2,26 2,16 0,53 6,18 150 26% 2 0,44

134 1,08 3,2 2,66 0,96 7,9 150 26% 2 0,44

135 1,16 2,16 2,1 0,75 6,17 150 26% 2 0,44

136 1 2,16 3,66 0,71 7,53 150 26% 2 0,44

137 1,08 2,02 3,11 0,8 7,01 150 26% 2 0,44

138 1,1 1,5 2,8 0,83 6,23 150 26% 3 0,66

139 0,96 1,96 1,56 1,5 5,98 150 26% 2 0,44

140 1,03 2,08 2,7 1 6,81 150 26% 2 0,44

141 1,8 2,05 3,61 0,68 8,14 150 26% 2 0,44

142 1,03 2 3,26 0,75 7,04 150 26% 1 0,22

143 1,41 2,16 2,6 1,2 7,37 150 26% 3 0,66

144 0,83 2,2 2,75 1,56 7,34 150 26% 3 0,66

145 1,25 2 2,75 1,76 7,76 150 26% 3 0,66

146 1,55 2,06 2,75 1,76 8,12 150 26% 3 0,66

147 1,33 2,35 3 0,83 7,51 150 26% 2 0,44

148 1,13 2,03 3 0,91 7,07 150 26% 2 0,44

149 0,96 2,23 3,78 1,05 8,02 150 26% 2 0,44

150 1,21 2,45 1,23 1,13 6,02 150 26% 2 0,44

151 1,02 2,23 3,18 0,91 7,34 16 250 26% 3 0,66

152 2,43 2,18 2,71 0,61 7,93 250 26% 1 0,22

153 1,05 3,2 3,5 0,9 8,65 250 26% 3 0,66

154 1,21 2,3 2,3 1,53 7,34 250 26% 2 0,44

155 1,5 2,25 3,83 1,16 8,74 250 26% 4 0,88

156 0,9 2,03 2,61 0,91 6,45 250 26% 2 0,44

157 1,4 2,28 3,31 0,93 7,92 250 26% 3 0,66

158 1,35 3,1 2,1 1,3 7,85 250 26% 4 0,88

159 1,25 2,26 3,05 1,35 7,91 180 19% 3 0,66

160 1,23 2,1 3,35 1,58 8,26 180 19% 3 0,66

58


161 0,81 2,5 2,1 1,7 7,11 180 19% 4 0,88

162 1,8 3,1 3,05 0,7 8,65 180 19% 2 0,44

163 0,98 3,6 3 1,78 9,36 180 19% 4 0,88

164 1,23 3,8 2,83 1,63 9,49 180 19% 3 0,66

165 1,45 2,89 3,03 1,96 9,33 210 180 19% 2 0,44 falta de

eva.

166 0,81 2,41 4 0,95 8,17 8 200 19% 2 0,44

167 0,78 3,26 3,7 0,85 8,59 200 19% 3 0,66

168 0,75 2,45 3,26 1,11 7,57 200 19% 1 0,22

169 0,83 2,5 4,56 1,15 9,04 200 19% 2 0,44

170 0,71 2,51 4,3 1,38 8,9 200 19% 2 0,44

171 0,76 2,56 4,56 1,83 9,71 380 200 19% 2 0,44 falta de evac.

172 0,83 1,9 1,06 0,36 4,15 120 250 19% 2 0,44

173 0,88 13,35 2,58 1 17,81 250 19% 3 0,66

174 0,8 4,6 2,05 0,63 8,08 250 19% 3 0,66

175 2,5 2,18 1,83 0,63 7,14 250 19% 3 0,66

176 1,5 2,11 2,8 0,4 6,81 250 19% 3 0,66

177 0,76 2,86 2,18 0,43 6,23 250 19% 3 0,66

178 0,8 2,43 2,7 0,75 6,68 250 19% 3 0,66

179 0,83 8,58 2,85 0,78 13,04 250 19% 2 0,44

180 0,78 2,38 1,86 1,2 6,22 250 19% 2 0,44

181 0,9 2,5 2,01 1,68 7,09 250 19% 2 0,44

182 0,95 2,26 2,58 1 6,79 250 19% 2 0,44

183 1,05 2,66 2,61 0,3 6,62 250 19% 2 0,44

184 1 2,36 1,76 0,63 5,75 250 19% 1 0,22

185 0,96 2,76 2,23 0,58 6,53 250 19% 2 0,44

186 0,9 2,73 1,85 0,86 6,34 250 19% 3 0,66

187 1,36 2,93 1,91 1,28 7,48 250 19% 2 0,44

188 1,06 3,51 2 0,33 6,9 250 19% 3 0,66

189 1,01 6,73 2,9 0,66 11,3 250 19% 2 0,44

190 1,89 2,35 2,16 0,75 7,15 250 19% 2 0,44

191 0,88 2,56 2,66 0,61 6,71 250 19% 2 0,44

192 1,2 2,5 2,31 1,41 7,42 250 19% 2 0,44

193 1,01 2,5 2,31 0,36 6,18 250 19% 3 0,66

194 1 3,6 3,9 0,36 8,86 250 19% 2 0,44

195 1,9 2,06 1,41 0,78 6,15 250 19% 1 0,22

196 1,3 3,9 1,43 0,9 7,53 250 19% 2 0,44

197 1,5 2,81 2,45 0,4 7,16 120 340 19% 2 0,44

198 2,3 2,43 2,66 1,18 8,57 340 19% 3 0,66

199 1,21 4,33 2,75 0,58 8,87 340 19% 3 0,66

200 1,4 2,38 3,89 0,5 8,17 340 19% 3 0,66

201 2,93 3,66 3,66 0,38 10,63 340 19% 3 0,66

202 1,08 7,3 3,66 0,58 12,62 340 19% 3 0,66

203 0,86 5,66 2,9 0,53 9,95 340 19% 3 0,66

204 0,96 2,75 1,83 0,5 6,04 340 19% 2 0,44

59


205 0,96 3,2 3,05 1,75 8,96 340 19% 2 0,44

206 0,9 2,85 2,61 0,5 6,86 340 19% 2 0,44

207 0,96 3,01 2,35 0,96 7,28 340 19% 2 0,44

208 1,3 3,03 1,71 0,71 6,75 340 19% 2 0,44

209 0,98 2,63 2,1 0,55 6,26 340 19% 1 0,22

210 0,91 2,95 4,6 0,98 9,44 340 19% 2 0,44

211 1,75 2,83 4,5 1 10,08 340 19% 3 0,66

212 1,89 2,95 2,98 0,66 8,48 340 19% 2 0,44

213 1,05 2,91 1,63 0,66 6,25 340 19% 3 0,66

214 0,91 3,61 1,76 0,88 7,16 340 19% 2 0,44

215 1,03 3,75 1,8 0,75 7,33 360 19% 2 0,44

216 2,05 3,01 1,38 0,58 7,02 360 19% 2 0,44

217 1,3 3,05 1,53 0,46 6,34 360 19% 2 0,44

218 1,16 3,75 3,91 1,28 10,1 360 19% 3 0,66

219 1,11 3 1,43 0,8 6,34 360 19% 2 0,44

220 1,8 3,01 2,83 0,75 8,39 360 19% 1 0,22

221 1,7 3,08 3,69 0,83 9,3 360 19% 2 0,44

222 2,96 5,8 3 1,61 13,37 380 19% 2 0,44

223 2,36 3,33 2,13 0,58 8,4 380 19% 2 0,44

224 1,96 4,4 2,25 0,63 9,24 15 380 19% 2 0,44

225 1,8 4,58 2,55 0,86 9,79 380 19% 2 0,44

226 1,57 3,63 4,51 0,68 10,39 380 19% 2 0,44

227 1,96 3,38 3,91 0,75 10 380 19% 2 0,44

228 1,9 3,51 2,8 1,5 9,71 380 19% 2 0,44

229 1,8 4,53 2,9 0,63 9,86 380 19% 2 0,44

230 1,56 3,25 3,41 0,78 9 380 19% 2 0,44

231 1,76 4,4 2,25 0,63 9,04 380 19% 2 0,44

232 2,31 3,51 4,2 4,6 14,62 380 19% 2 0,44

233 0,98 3,75 3,03 3,75 11,51 380 19% 1 0,22

234 1,56 3,41 9,33 0,46 14,76 380 19% 3 0,66

235 2,1 3,36 3,53 0,83 9,82 380 19% 1 0,22

236 1,96 3,76 2,9 1,26 9,88 380 19% 2 0,44

237 2,69 2,88 2,33 0,91 8,81 120 380 19% 1 0,22

238 3,76 4,66 2,71 0,5 11,63 400 19% 1 0,22

239 1,8 3,55 4,56 1,9 11,81 400 19% 3 0,66

240 1,3 4,66 3,36 1,41 10,73 400 19% 1 0,22

241 1,2 3,81 1,91 0,4 7,32 400 19% 2 0,44

242 1,5 3,83 2,5 0,58 8,41 400 19% 2 0,44

243 1,3 3,66 5,33 0,9 11,19 400 19% 1 0,22

244 1,5 3,8 3,58 0,41 9,29 400 19% 1 0,22

245 1,3 4,25 2,91 0,68 9,14 400 19% 2 0,44

246 0,95 2,83 3,23 0,75 7,76 230 22% 2 0,44

247 1,16 3,3 1,91 2,15 8,52 230 22% 2 0,44

248 0,98 2,66 2,41 0,68 6,73 230 22% 1 0,22

249 1,83 2,85 1,83 1,96 8,47 230 22% 2 0,44

60


250 0,95 8,23 3,08 1,3 13,56 250 22% 2 0,44

251 1,06 3,66 4,68 0,66 10,06 250 22% 1 0,22

252 1,13 3,03 2,21 0,16 6,53 250 22% 1 0,22

253 0,98 2,36 3,11 0,58 7,03 250 22% 1 0,22

254 0,96 3,13 4,15 1 9,24 250 22% 1 0,22

255 0,98 2,5 3,63 0,91 8,02 250 22% 1 0,22

256 1,68 2,66 1,83 0,66 6,83 250 22% 1 0,22

257 1,13 3,53 5,18 0,68 10,52 350 22% 1 0,22

258 1,08 4,28 2,38 0,9 8,64 350 22% 1 0,22

259 0,96 3,28 1,43 1,8 7,47 350 22% 1 0,22

260 1,08 3,43 1,25 0,86 6,62 350 22% 1 0,22

261 1,06 3,26 1,3 1,18 6,8 350 22% 2 0,44

262 1,23 3,18 1,82 0,73 6,96 10 350 22% 1 0,22

263 1,21 3,86 3,25 1,03 9,35 350 22% 2 0,44

264 1,23 3,61 3 1,06 8,9 350 22% 1 0,22

265 1,13 4,01 1,7 0,66 7,5 350 22% 1 0,22

266 1,16 7,41 3,43 0,68 12,68 350 22% 1 0,22

267 1,1 3,18 2,65 0,43 7,36 350 22% 1 0,22

268 1,36 3,53 1,71 1,13 7,73 350 22% 1 0,22

269 1,31 3,2 1,93 0,85 7,29 350 22% 2 0,44

270 1,08 3,58 1,83 0,68 7,17 350 22% 1 0,22

271 1,13 5,5 2,05 0,66 9,34 350 22% 1 0,22

272 1,1 3,53 3,75 0,33 8,71 350 22% 1 0,22

273 1,13 3,55 1,6 0,78 7,06 350 22% 2 0,44

274 1,03 3,43 1,61 1,33 7,4 350 22% 1 0,22

275 1,06 3,65 1,33 0,8 6,84 350 22% 2 0,44

276 2,16 4,18 1,75 1,05 9,14 20,43 350 22% 1 0,44

277 1,36 3,55 3,43 0,8 9,14 350 22% 1 0,44

278 1,03 10 3,72 0,43 15,18 350 22% 1 0,44

279 1,1 3,58 5,4 0,75 10,83 30 350 22% 1 0,44

280 1,21 3,6 3,28 0,58 8,67 350 22% 1 0,44

281 1,21 3,6 3,28 0,58 8,67 350 22% 1 0,44

282 1,11 13,23 3,45 0,18 17,97 30 350 22% 1 0,44

283 1,08 3,05 2,1 1,5 7,73 380 22% 1 0,44

284 0,91 4 2,93 1,91 9,75 120 380 22% 1 0,44

285 1,03 3,63 2,05 0,8 7,51 380 22% 1 0,44

286 1,91 3,55 3,1 1,16 9,72 380 22% 1 0,44

287 1,13 3,05 3,81 0,85 8,84 380 22% 1 0,44

288 0,95 3,2 1,46 0,83 6,44 380 22% 1 0,44

289 1,6 3,36 2,25 0,81 8,02 380 22% 1 0,44

290 1,1 4,3 3,7 1,03 10,13 3 380 22% 1 0,44

291 1,35 3,8 2,83 0,48 8,46 380 22% 1 0,44

292 1,3 2,8 1,6 0,78 6,48 380 22% 1 0,44

293 1,18 4,46 1,6 0,5 7,74 380 22% 1 0,44

61


294 1,13 3,38 2,71 0,63 7,85 380 22% 1 0,44

295 0,88 3 2,66 0,7 7,24 330 22% 1 0,44

296 0,93 3,18 1,61 0,8 6,52 330 22% 1 0,44

297 0,95 3,21 2,15 0,16 6,47 14 330 22% 1 0,44

298 1,01 5,91 2,38 0,83 10,13 330 22% 2 0,44

299 0,96 3,05 1,65 0,16 5,82 330 22% 1 0,22

300 0,9 5,53 3,96 0,8 11,19 330 22% 1 0,22

301 0,95 10,78 2,51 0,5 14,74 4 330 22% 1 0,66

302 1,3 5,1 4,36 0,63 11,39 330 22% 1 0,22

303 1,06 3,28 4,7 0,53 9,57 330 22% 1 0,22

304 1,1 3,25 3,03 0,6 7,98 330 22% 1 0,22

305 0,96 3,24 3,66 1,03 8,89 330 22% 1 0,22

306 0,91 2,88 5,88 0,33 10 330 22% 1 0,22

307 1,01 2,93 2,26 0,65 6,85 11 270 22% 1 0,22

308 0,98 2,56 3,61 1,16 8,31 270 22% 2 0,44

309 0,9 3,25 3,95 0,38 8,48 270 22% 1 0,22

310 0,85 2,08 8,4 1,38 12,71 120 270 22% 2 0,44

311 0,96 3,36 1,46 0,41 6,19 270 22% 1 0,22

312 1,21 3,33 4,93 0,55 10,02 270 22% 2 0,44

313 0,21 0,76 1,35 0,71 3,03 120 50 24% 3 0,66

314 0,38 1 1,85 0,81 4,04 50 24% 4 0,88

315 0,38 1,05 2,18 0,81 4,42 50 24% 4 0,88

316 0,38 1,25 1,95 0,68 4,26 50 24% 3 0,66

317 0,48 1 1,26 0,71 3,45 50 24% 1 0,22

318 0,5 1,26 2,43 1,36 5,55 50 24% 3 0,66

319 0,6 1,05 2,58 1 5,23 50 24% 3 0,66

320 0,33 1,05 1,56 0,81 3,75 50 24% 3 0,66

321 0,31 1,26 2,65 0,75 4,97 50 24% 3 0,66

322 0,4 1,06 2,51 0,78 4,75 50 24% 3 0,66

323 0,46 1,26 1,91 0,73 4,36 50 24% 4 0,88

324 0,48 1,16 1,73 1,11 4,48 50 24% 2 0,44

325 0,4 1,26 1,95 1 4,61 50 24% 2 0,44

326 0,45 1,25 2,8 2,6 7,1 50 24% 2 0,44

327 0,53 1,26 2,85 0,93 5,57 60 24% 3 0,66

328 0,58 1,31 2,53 1,01 5,43 60 24% 3 0,66

329 0,43 1,3 3,5 0,68 5,91 60 24% 3 0,66

330 0,55 1,31 4,15 0,9 6,91 60 24% 2 0,44

331 1,08 1,36 3,33 2,06 7,83 30 60 24% 3 0,66

332 0,46 1,33 2,98 1,18 5,95 60 24% 2 0,44

333 0,51 1,55 3,6 3,11 8,77 60 24% 3 0,66

334 0,3 1,36 4,05 0,83 6,54 60 24% 2 0,44

335 0,4 1,33 2,75 1,16 5,64 60 24% 3 0,66

336 0,36 1,26 4,05 0,83 6,5 70 24% 2 0,44

337 0,41 1,3 2,33 0,91 4,95 70 24% 2 0,44

62


338 0,33 1,5 1,83 0,75 4,41 180 60 24% 2 0,44 falta de

ev.

339 0,31 1,26 2,43 0,91 4,91 60 24% 3 0,66

340 0,5 0,96 3,65 2,38 7,49 60 24% 3 0,66

341 0,45 1,11 2,98 1,1 5,64 60 24% 2 0,44

342 0,46 1,36 3,31 3,88 9,01 60 24% 3 0,66

343 0,45 1,2 3,26 1,01 5,92 60 24% 2 0,44

344 0,48 1,1 1,96 0,96 4,5 60 24% 2 0,44

345 0,95 1,1 2,98 2,58 7,61 60 24% 2 0,44

346 0,58 1,25 2,61 0,53 4,97 60 24% 3 0,66

347 0,48 1,38 2,28 1,31 5,45 80 24% 3 0,60 falta de

ev.

348 0,43 1,48 2,6 1,8 6,31 80 24% 3 0,60

349 0,51 1,21 2,2 1,45 5,37 80 24% 3 0,60

350 0,46 4,71 2,23 0,8 8,2 80 24% 3 0,60

351 0,45 1,3 2,75 0,83 5,33 80 24% 2 0,40

352 0,51 1,3 2,35 2,13 6,29 80 24% 2 0,40

353 0,48 7,08 4,23 0,96 12,75 80 24% 2 0,40 v.c

demora

354 0,41 1,95 4,66 3,51 10,53 15 80 24% 2 0,40

355 0,56 1,86 2,06 0,75 5,23 80 24% 2 0,40

356 2,55 1,48 2,58 1,6 8,21 80 24% 2 0,40

357 0,46 1,45 3,25 1,76 6,92 80 24% 3 0,60

358 0,43 2,75 3,2 1,65 8,03 90 24% 2 0,40

359 0,5 1,55 2,3 1,43 5,78 90 24% 3 0,60

360 0,43 1,26 3,8 1,75 7,24 90 24% 2 0,40

361 0,46 2,28 2,06 2,16 6,96 90 24% 2 0,40

362 0,45 1,46 3,6 2,68 8,19 90 24% 2 0,40

363 0,58 1,38 1,95 1,11 5,02 90 24% 2 0,40

364 0,58 1,46 1,95 1,11 5,1 90 24% 3 0,60

365 0,5 1,3 2,9 2 6,7 110 24% 3 0,60

366 0,9 1,68 2,75 2,13 7,46 30 110 24% 2 0,40

367 0,43 2,9 3,85 1,51 8,69 110 24% 2 0,40

63

Anexo 4.

Modelo de matemático de la torre koller 01

Análisis de Regresión Múltiple ------------------------------------------------------------------------------------------------------ Variable dependiente: ton hora ------------------------------------------------------------------------------------------------------ Error Estadístico Parámetro Estimación estándar T P-Valor ------------------------------------------------------------------------------------------------------- CONSTANTE -0,755474 0,511495 -1,47699 0,1405 Distancia media -0,00629918 0,000777149 -8,1055 0,0000 Pendiente media 7,05083 1,97566 3,56885 0,0004 Ton ciclo 8,6581 0,354249 24,4407 0,0000 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Análisis de Varianza ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Fuente Suma de cuadrados GL Cuadrado medio Cociente-F P-Valor ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Modelo 996,318 3 332,106 281,82 0,0000 Residuo 432,489 367 1,17844 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Total (Corr.) 1428,81 370 R-cuadrado = 69,7308 porcentaje R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 69,4833 porcentaje Error estándar de est. = 1,08556 Error absoluto medio = 0,772504 Estadístico de Durbin-Watson = 1,23003 (P=0,0000) Autocorrelación residual en Lag 1 = 0,382638 La salida muestra los resultados del ajuste a un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entre ton/hora y 3 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es Ton/hora = (-0,755474) (- 0,00629918*distancia media) + (7,05083*pendiente Media) + (8,6581*ton ciclo) Dado que el p-valor en la tabla ANOVA es inferior a 0.01, existe relación estadísticamente significativa entre las variables para un nivel de confianza del 99%.

64

El estadístico R-cuadrado indica que el modelo explica un 69,7308% de la variabilidad en ton/hora. El estadístico R-cuadrado ajustado, que es más conveniente para comparar modelos con diferentes números de variables independientes, es 69,4833%. El error estándar de la estimación muestra la desviación típica de los residuos que es 1,08556. Este valor puede usarse para construir los límites de predicción para las nuevas observaciones seleccionando la opción Informes del menú del texto. El error absoluto medio (MAE) de 0,772504 es el valor medio de los residuos. El estadístico Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa basada en el orden en el que se han introducido los datos en el fichero. Dado que el p-valor es inferior a 0.05, hay indicio de una posible correlación serial. Represente los residuos frente al orden de fila para ver si hay algún modelo que pueda verse. Para decidir la simplificación del modelo, tenga en cuenta que el p-valor más alto en las variables independientes es 0,0004, perteneciendo a pendiente media. Puesto que el p-valor es inferior a 0.01, el término de orden superior es estadísticamente significativo para un nivel de confianza del 99%. Por tanto, probablemente no quiera quitar ninguna variable del modelo.

Gráfico de Componente+Residuo para ton hora

0 50 100 150 200 250 300

distancia media

-4

-2

0

2

4

6

8

efe

cto

de

com

pon

en

te

65

ANEXO 5.

Planilla de tiempos de el tracto koller


CONASFOR LTDA

NIT. 890327556-7

FINCA: MUNCHUIQUITO EQUIPO: TRACTO KOLLER

MES : sep - nov 2008 AÑO :2008 volumen Prom.: 0.3369 especie: eucalyptus grandis

Análisis de tiempos y movimientos de equipo en producción

tiempos productivos


CICLO v.vació v.

carga cargue descargue TOTAL maquina

Necesidad U otro

lluvia Dist. Pend. fuste ton.ciclo observ.

1 4,76 4,96 1,05 0,56 11,33 300 500 27% 3 0,66

2 3,5 5,3 3,08 0,33 12,21 500 27% 1 0,22

3 3,36 5,08 2,3 0,58 11,32 500 27% 3 0,66

4 2,85 5,06 1,63 0,46 10 500 27% 2 0,44

5 3 5,46 1,6 0,76 10,82 500 27% 3 0,66

6 2,45 4,41 2,6 0,33 9,79 500 27% 1 0,22

7 2,71 6,4 1,41 1,53 12,05 500 27% 4 0,88

8 2,5 4,8 2,1 0,71 10,11 500 27% 3 0,66

9 2,46 6,35 2,68 0,58 12,07 500 27% 5 1,09

10 2,2 3,13 2,5 1,3 9,13 420 300 27% 3 0,66

11 2,18 2,83 2,28 0,5 7,79 300 27% 2 0,44

12 2,46 3,35 1,16 0,36 7,33 300 27% 3 0,66

13 2,25 3,75 1,53 0,45 7,98 300 27% 3 0,66

14 2,33 3,78 3,21 0,48 9,8 300 27% 4 1,09

15 2,03 3,28 2,08 0,8 8,19 300 27% 3 0,66

16 1,91 3,9 2,23 0,83 8,87 300 27% 3 0,66

17 2,5 4,13 1,25 0,56 8,44 250 27% 2 0,44

18 2,65 3,8 2,18 0,66 9,29 250 27% 2 0,44

19 2,33 3,28 1,46 0,96 8,03 250 27% 2 0,44

20 2,05 3 2,16 1,26 8,47 250 27% 4 0,88

21 3,52 3,3 2,71 1,58 11,11 250 27% 4 0,88

22 2,36 4 2,83 1,83 11,02 250 27% 3 0,66

23 2,38 3,6 2,43 0,9 9,31 250 27% 3 0,66

24 2,33 3 1,75 2,21 9,29 250 27% 3 0,66

25 4,6 3,05 1,33 1,08 10,06 250 27% 3 0,66

26 2,25 3,21 3,06 0,83 9,35 250 27% 3 0,66

27 2,05 5 2,6 1,85 11,5 250 27% 4 0,88

28 1,83 4,5 1,68 0,76 8,77 250 27% 2 0,44

29 1,63 2,65 2,8 0,85 7,93 250 27% 2 0,44

66


30 2,06 2,81 1,68 0,71 7,26 250 27% 2 0,44

31 1,95 3,45 2,28 0,85 8,53 250 27% 3 0,66

32 2,2 3,06 1,83 0,8 7,89 250 27% 3 0,66

33 2,16 5,33 1,66 0,8 9,95 250 27% 2 0,44

34 1,93 3,08 1,9 1,25 8,16 250 27% 4 0,88

35 1,91 2,43 5,06 1,41 10,81 250 27% 3 0,66

36 1,86 5,13 4,25 0,66 11,9 250 27% 3 0,66

37 1,98 3,7 2,61 0,5 8,79 250 27% 3 0,66

38 1,15 1,85 0,76 1,18 4,94 22 min 150 27% 2 0,44

39 1,26 1,38 0,71 0,76 4,11 150 27% 2 0,44

40 1,48 2,43 0,76 0,71 5,38 150 27% 3 0,66

41 1,28 1,46 0,7 0,33 3,77 150 27% 2 0,44

42 1,5 1,86 1,68 0,5 5,54 150 27% 2 0,44

43 1,11 2,36 1,83 0,3 5,6 150 27% 1 0,22

44 1,38 2 0,73 1,36 5,47 150 27% 2 0,44

45 2,51 2,91 1,33 0,7 7,45 150 27% 2 0,44

46 1,23 1 1,21 0,33 3,77 150 27% 1 0,22

47 1,35 1,31 1,18 1,11 4,95 150 27% 3 0,66

48 1,05 1,16 1,76 0,33 4,3 150 27% 2 0,44

49 1,2 1,9 0,91 0,58 4,59 150 27% 3 0,66

50 1,73 1,45 1 0,5 4,68 150 27% 3 0,66

51 1,41 1,56 1,4 1 5,37 150 27% 3 0,66

52 1,38 1,76 1,66 0,63 5,43 150 27% 4 0,88

53 1,43 2,16 1,45 0,41 5,45 150 27% 2 0,44

54 1,4 1,58 1,08 0,53 4,59 150 27% 3 0,66

55 1,2 1,66 0,86 0,66 4,38 150 27% 2 0,44

56 1,66 2,46 1,05 0,55 5,72 150 27% 3 0,66

57 1,3 2,18 1,43 1,21 6,12 150 27% 3 0,66

58 1,53 2,21 2,6 0,48 6,82 150 27% 2 0,44

59 1,5 2,95 1,53 0,8 6,78 150 27% 2 0,44

60 1,16 2,93 1,88 0,33 6,3 150 27% 2 0,44

61 2,06 2,83 1,73 0,83 7,45 150 27% 3 0,66

62 1,56 2,33 2,8 0,5 7,19 150 27% 2 0,44

63 2,66 5,75 2,5 0,68 11,59 550 26% 2 0,44

64 3,26 5,8 2,46 1,01 12,53 550 26% 4 0,88

65 3,26 6,95 2 0,66 12,87 550 26% 3 0,66

66 3,13 5,96 3,26 1,35 13,7 550 26% 4 0,88

67 3,51 5,95 6,66 0,53 16,65 550 26% 3 0,66

68 2,3 5,68 3,9 0,55 12,43 550 26% 2 0,44

69 2,1 5,38 1,63 2,68 11,79 550 26% 3 0,66

70 3,81 7,66 2,13 2,05 15,65 550 26% 4 0,88

71 2,2 5,7 5,36 1,45 14,71 550 26% 4 0,88

72 2,5 5,5 2,26 0,93 11,19 550 26% 3 0,66

73 2,26 5,35 1,75 0,71 10,07 550 26% 2 0,44

67


74 2,1 5,56 1,71 0,63 10 550 26% 3 0,66

75 2,35 5,5 2,2 0,5 10,55 550 26% 1 0,22

76 2,06 6,11 2,48 0,55 11,2 550 26% 1 0,22

77 2,2 5,58 1,33 0,68 9,79 550 26% 2 0,44

78 2,16 7,88 1,45 0,46 11,95 550 26% 2 0,44

79 2,68 5,91 0,9 0,36 9,85 550 26% 2 0,44

80 2,63 7,35 1,86 0,71 12,55 550 26% 2 0,44

81 3,56 4,75 1,3 0,75 10,36 550 26% 2 0,44

82 3,58 5,05 1,85 0,66 11,14 550 26% 3 0,66

83 3,91 6,45 1 0,6 11,96 550 26% 2 0,44

84 3,45 7,18 1,51 0,45 12,59 550 26% 2 0,44

85 3,2 6,41 1,53 0,46 11,6 550 26% 2 0,44

86 2,33 5,83 1,96 0,5 10,62 550 26% 2 0,44

87 2,5 4,23 2,25 0,7 9,68 550 26% 2 0,44

88 2,66 5,55 2,28 2,85 13,34 450 27% 3 0,66

89 2,3 3,2 4,58 2,02 12,1 300 450 27% 4 0,88 falta de comb.

90 2,7 4,1 3,08 0,88 10,76 480 27% 4 0,88

91 3,61 4,66 1,08 0,53 9,88 480 27% 3 0,66

92 2,95 4,11 1,33 0,8 9,19 480 27% 3 0,66

93 2,71 4,48 3,01 0,66 10,86 480 27% 2 0,44

94 3 5,95 2,33 0,56 11,84 480 27% 3 0,66

95 2,03 4,41 2,23 0,75 9,42 480 27% 4 0,88

96 2,13 6,9 2,43 0,8 12,26 480 27% 2 0,44

97 3,13 3,75 3,31 2,1 12,29 480 27% 4 0,88

98 2,96 6,48 1,56 1,38 12,38 480 27% 3 0,66

99 2,63 2,25 2,13 0,96 7,97 30 480 27% 2 0,44

100 2,35 4,63 2,53 1,58 11,09 480 27% 4 0,88

101 2,26 4,8 2,66 1,18 10,9 480 27% 2 0,44

102 2,16 4,91 1,56 0,76 9,39 480 27% 2 0,44

103 2,66 5,1 2,13 2,18 12,07 480 27% 3 0,66

104 2,23 5,43 2,5 1,13 11,29 480 27% 3 0,66

105 2,16 6,4 3 0,83 12,39 480 27% 3 0,66

106 2,75 4,78 3,25 1,02 11,8 480 27% 4 0,88

107 2,3 6 2,98 2 13,28 480 27% 3 0,66

108 2,31 6,35 2,35 0,68 11,69 480 27% 3 0,66

109 2,38 5,6 1,16 0,75 9,89 480 27% 3 0,66

110 3,05 5,91 1,16 0,91 11,03 480 27% 3 0,66

111 3,25 6,02 1,16 0,55 10,98 480 27% 2 0,44

112 2,15 4,6 1,28 0,43 8,46 480 27% 1 0,22

113 3,23 3,45 2,85 2,36 11,89 480 27% 1 0,22

114 2,45 4,56 1,16 0,33 8,5 480 27% 1 0,22

115 3,28 5,83 1,5 0,66 11,27 570 27% 2 0,44

116 2,9 7,5 4,08 1,21 15,69 570 27% 2 0,44

117 2,75 5,66 2,68 1,16 12,25 570 27% 4 0,88

68


118 1,83 5,2 3,2 0,9 11,13 320 25% 3 0,66

119 1,75 4,08 4,38 1,73 11,94 320 25% 3 0,66

120 2,11 2,78 4,4 0,28 9,57 320 25% 4 0,88

121 2,13 2,38 2,35 0,71 7,57 320 25% 3 0,66

122 2,1 3,8 2,11 0,65 8,66 320 25% 3 0,66

123 2,38 3,58 1,91 0,45 8,32 10 320 25% 3 0,66

124 2,01 3,53 2,2 0,48 8,22 320 25% 4 0,88

125 2,16 3,61 2,34 0,3 8,41 320 25% 4 0,88

126 2,36 3,13 3,18 0,45 9,12 320 25% 2 0,44

127 2,9 5,6 2,2 0,5 11,2 320 25% 4 0,88

128 1,7 5,13 1,38 0,68 8,89 320 25% 2 0,44

129 1,8 4,75 1,3 0,8 8,65 320 25% 3 0,66

130 1,58 3,56 2,7 0,48 8,32 320 25% 3 0,66

131 2,6 5,21 3,23 0,63 11,67 320 25% 3 0,66

132 2,4 4,5 2,53 0,63 10,06 30 320 25% 3 0,66

133 2,9 3,83 3,08 0,75 10,56 320 25% 3 0,66

134 2,5 3,11 2,78 0,83 9,22 320 25% 2 0,44

135 2,3 3,36 2,6 1,03 9,29 320 25% 3 0,66

136 1,7 2,88 1,96 0,78 7,32 320 25% 2 0,44

137 1,83 2,9 1,33 0,58 6,64 320 25% 3 0,66

138 1,81 6,91 0,96 0,78 10,46 320 25% 2 0,44

139 1,78 2,91 1,28 0,83 6,8 320 25% 2 0,44

140 1,83 2,16 1,13 0,33 5,45 320 25% 2 0,44

141 2,03 3,54 2,25 0,45 8,27 320 25% 2 0,44

142 1,96 3,6 2,5 0,75 8,81 320 25% 2 0,44

143 1,33 3,98 4 0,71 10,02 250 27% 2 0,44

144 2,13 2,61 2,23 0,68 7,65 250 27% 3 0,66

145 1,76 2,63 3 0,45 7,84 250 27% 4 0,88

146 1,78 2,93 2,88 0,66 8,25 250 27% 3 0,66

147 3,26 8,98 3,53 0,45 16,22 540 25% 2 0,44

148 3,45 7,6 2,76 1,66 15,47 540 25% 3 0,66

149 2,75 6,63 4,33 1,86 15,57 30 540 25% 3 0,66

150 3,1 5,28 3,4 1,13 12,91 540 25% 3 0,66

151 3,76 5,9 2,3 0,53 12,49 3 540 25% 3 0,66

152 2,91 5,9 2,55 0,63 11,99 540 25% 3 0,66

153 3,15 5,6 4,25 0,28 13,28 540 25% 3 0,66

154 2,83 5,96 3,26 0,56 12,61 540 25% 2 0,44

155 2,56 6,9 2,56 0,41 12,43 540 25% 2 0,44

156 3,15 5,76 2,9 0,55 12,36 3 540 25% 2 0,44

157 4,1 7,8 2,13 0,38 14,41 540 25% 3 0,66

158 3,68 5,05 1,96 0,65 11,34 540 25% 2 0,44

159 3,81 5,73 2,93 0,63 13,1 540 25% 3 0,66

160 2,9 5,36 3,69 0,63 12,58 540 25% 2 0,44

161 2,53 6,23 3,23 0,66 12,65 540 25% 3 0,66

69

ANEXO 6.

Modelo matemático de el tracto koller Análisis de Regresión Múltiple --------------------------------------------------------------------------------------------------- Variable dependiente: ton hora --------------------------------------------------------------------------------------------------- Error Estadístico Parámetro Estimación estándar T P-Valor --------------------------------------------------------------------------------------------------- CONSTANTE 1,06688 2,17783 0,489883 0,6249 Distancia media -0,010232 0,000706699 -14,4786 0,0000 Pendiente media 9,09279 8,00308 1,13616 0,2576 Ton ciclo 5,04344 0,362032 13,9309 0,0000 --------------------------------------------------------------------------------------------------- Análisis de Varianza --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Fuente Suma de cuadrados GL Cuadrado medio Cociente-F P-Valor --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Modelo 305,445 3 101,815 147,31 0,0000 Residuo 109,894 159 0,691157 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Total (Corr.) 415,339 162 R-cuadrado = 73,5411 porcentaje R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 73,0419 porcentaje Error estándar de est. = 0,831359 Error absoluto medio = 0,590425 Estadístico de Durbin-Watson = 0,92063 (P=0,0000) Autocorrelación residual en Lag 1 = 0,539333 La salida muestra los resultados del ajuste a un modelo de regresión lineal múltiple para describir la relación entre ton hora y 3 variables independientes. La ecuación del modelo ajustado es: Ton hora = (1,06688) – (0,010232*distancia media) + (9,09279*pendiente Media) + (5,04344*ton ciclo) Dado que el p-valor en la tabla ANOVA es inferior a 0.01, existe relación estadísticamente significativa entre las variables para un nivel de confianza del 99%.

70

El estadístico R-cuadrado indica que el modelo explica un 73,5411% de la variabilidad en ton/hora. El estadístico R-cuadrado ajustado, que es más conveniente para comparar modelos con diferentes números de variables independientes, es 73,0419%. El error estándar de la estimación muestra la desviación típica de los residuos que es 0,831359. Este valor puede usarse para construir los límites de predicción para las nuevas observaciones seleccionando la opción Informes del menú del texto. El error absoluto medio (MAE) de 0,590425 es el valor medio de los residuos. El estadístico Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa basada en el orden en el que se han introducido los datos en el fichero. Dado que el p-valor es inferior a 0.05, hay indicio de una posible correlación serial. Represente los residuos frente al orden de fila para ver si hay algún modelo que pueda verse. Para decidir la simplificación del modelo, tenga en cuenta que el p-valor más alto en las variables independientes es 0,2576, perteneciendo a pendiente media. Puesto que el p-valor es superior o igual a 0.10, este término no es estadísticamente significativo para un nivel de confianza del 90% o superior. Por tanto, debería considerar quitar pendiente media del modelo.

Gráfico de Componente+Residuo para ton hora

0 100 200 300 400

distancia media

-2

0

2

4

6

efe

cto

de

com

pon

en

te

71

Anexo 7.

Consultas y Asesorias forestales CONASFOR LTDA NIT. 890327556-7

Finca: _________ Equipo: ________________ Operador: _______________ mes: ______ año: ____

REPORTE DIARIO DE OPERACIÓN PARA PERSONAL EN PRODUCCION

TIEMPOS DEL OPERARIO

MINUTOS PERDIDOS DIA

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 TOTAL MIN. OBSERVA.

TIEMPOS PRODUCTIVOS NO PROGRAMADOS

ALISTAMIENTO

EQUIPO DISPONIBLE

CAPACITACION

PERMISO O DIA DE PAGO

INSTALACION

MANTENIMIENTO DE MAQUINA

TRASLADO

FACTORES TOPOGRAFICOS

BELL EVACUANDO

TIEMPOS PERDIDOS

FALTA DE COMBUSTIBLE

LLUVIA

FALLA DE MAQUINA

DAÑO DE CARRETO KOLLER

DAÑO DE CABLES

FALLA DE INSTALACION

FALTA DE PATIO

FALTA DE EVACUACION

FALTA DE CORREDOR

FALTA DE PLANEACION

FALTA DE PERSONAL

TIEMPOS PRODUCTIVOS

TOTAL TON. PRODUCCION (DIA

TOTAL MINUTOS DIA TRABAJADOS

TOTAL

72

Anexo 8.

FORMULARIO DE CAMPO PARA VOLUMEN

Municipio: TAMBO Dpto.: CAUCA finca: MUNCHIQUITO Lote: 17 parcela: 1

N Especie Dap Altura total

Observaciones

1 Eucalipto 16 16

2 Eucalipto 22 18

3 Eucalipto 15 16

4 Eucalipto 22 17

5 Eucalipto 20 17

6 Eucalipto 27 19

7 Eucalipto 30 22

8 Eucalipto 10 12

9 Eucalipto 24 17

10 Eucalipto 16 15

11 Eucalipto 10 9

12 Eucalipto 22 17

13 Eucalipto 28 16

14 Eucalipto 18 18

15 Eucalipto 24 19

16 Eucalipto 26 18

17 Eucalipto 18 16

18 Eucalipto 22 17

19 Eucalipto 28 20

20 Eucalipto 24 18

21 Eucalipto 22 18

22 Eucalipto 24 19

23 Eucalipto 25 20

24 Eucalipto 23 18

25 Eucalipto 18 16

26 Eucalipto 14 15

27 Eucalipto 30 21

73




Observaciones

1 Eucalipto 16 16

2 Eucalipto 22 22

3 Eucalipto 15 16

4 Eucalipto 22 23

5 Eucalipto 20 18

6 Eucalipto 27 25

7 Eucalipto 30 26

8 Eucalipto 10 12

9 Eucalipto 24 22

10 Eucalipto 16 17

11 Eucalipto 10 11

12 Eucalipto 22 17

13 Eucalipto 28 16

14 Eucalipto 18 18

15 Eucalipto 24 20

16 Eucalipto 26 20

17 Eucalipto 18 16

18 Eucalipto 22 23

19 Eucalipto 28 23

20 Eucalipto 24 18

21 Eucalipto 22 18

22 Eucalipto 24 19

23 Eucalipto 25 20

24 Eucalipto 23 22

25 Eucalipto 18 16

26 Eucalipto 14 15

27 Eucalipto 30 26

74




Observaciones

1 Eucalipto 23 19

2 Eucalipto 23 18

3 Eucalipto 28 18

4 Eucalipto 11 14

5 Eucalipto 16 15

6 Eucalipto 28,5 22

7 Eucalipto 20 18

8 Eucalipto 16 16

9 Eucalipto 28 21

10 Eucalipto 25 20

11 Eucalipto 14 17

12 Eucalipto 21 19

13 Eucalipto 30 22

14 Eucalipto 20 14

15 Eucalipto 24 17

16 Eucalipto 26,5 19


18 Eucalipto 24 20


20 Eucalipto 26 18

21 Eucalipto 24 17

22 Eucalipto 20 17


24 Eucalipto 25 16

25 Eucalipto 31 25

26 Eucalipto 22 17

27 Eucalipto 15 14

75



N Especie Dap (cm)

Altura total (m)

Observaciones

1 Eucalipto 24 17

2 Eucalipto 18 18

3 Eucalipto 24,5 19

4 Eucalipto 23 19

5 Eucalipto 27 17

6 Eucalipto 11 12

7 Eucalipto 11 8

8 Eucalipto 10 8

9 Eucalipto 19 18


11 Eucalipto 17 16

12 Eucalipto 25 18

13 Eucalipto 27 18

14 Eucalipto 13 14


16 Eucalipto 32 26

17 Eucalipto 11 11

18 Eucalipto 25 23


20 Eucalipto 20 18

21 Eucalipto 30 25

22 Eucalipto 26 21

23 Eucalipto 21 19

24 Eucalipto 18 18

25 Eucalipto 25 21


27 Eucalipto 20 19

APOYO EN LA IDENTIFICACION DE LAS CAUSAS QUE …

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