Big Data puunhankinnan tutkimuksessa

Metsäteknologiklubi

Viime vuodet ovat olleet tärkeitä metsäteollisuuden puunhankintaprosessin digitalisoinnissa ja suurien tietomäärien käsittelyssä, jota kutsutaan ns. Big Data -tutkimukseksi. Metsäteollisuus tavoittelee vuoteen 2020 mennessä 20-30 % kustannussäästöjä puunhankinnassa. Suurelta osin näitä säästöjä tavoitellaan juuri Big Data -tutkimuksella sen kaikissa muodoissa ja laajuudessa. Viime kädessä uusien menetelmien ja välineiden pitää tukea puunhankinnan koneenkuljettajien, yrittäjien ja toimihenkilöiden päätöksentekoa. Tällä hetkellä selvitetään mitkä Big Data -järjestelmät aidosti tukevat päätöksentekoa ja jäävät elämään puunhankintaprosessissa. Uskotaan, että lähivuodet mahdollistavat toimihenkilöille työvälineitä, joilla automatisoidaan puun tuotannon ja puunhankinnan perusprosesseja. Jälkimmäisestä mainittakoon esimerkkeinä kuljetusten ohjaus ja korjuun työn laadun valvonta. Metsäteknologian iltapäiväsession aiheena on esitellä uutta metsäteknologiaa, jolla puuntuotannon ja puunhankinnan informaation hallinta on mahdollista yritysten tietojärjestelmissä.

Ohjelma

13:45–14:45

Big Data ja IOT – Miten puunhankinnassa niitä hyödynnetään, Heikki Pajuoja, Metsäteho Oy

Laserkeilainpohjainen metsäautoteiden kuntoinventointi, Jukka Malinen, Katalin Waga, Timo Tokola, Itä-Suomen yliopisto

14:45–15:15   Kahvitauko

15:15–16:30

Kuivumismallien kehittäminen, validointi ja soveltaminen energiapuun hankintaan, Marja Kolström, Itä-Suomen yliopisto, Mekrijärven tutkimusasema; Johanna Routa, Luonnovarakeskus; Johanna Ruotsalainen, Ilmatieteenlaitos; Lauri Sikanen, Luonnovarakeskus

Puunkorjuun laaturaportoinnin automatisointi ja tehostaminen, Jyry Eronen, Teijo Palander, Kalle Kärhä, Heikki Ovaskainen, Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto, Joensuu