Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 21 Izvirni znanstveni članek / Original scientific paper vplIv mIrnIh cOn na načrtOvanje letne sečnje In spravIla lesa the Impact Of dIsturbance-free areas On annual harvest OperatIOns plannIng Boštjan KEPIC1, Petra GROŠELJ2, Janez KRČ3 (1) Groharjeva ulica 12, SI - 1241 Kamnik, kepic.bostjan@gmail.com (2) Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, Večna pot 83, SI-1000 Ljubljana, Slovenija, Petra.Groselj@bf.uni-lj.si (3) Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, Večna pot 83, SI-1000 Ljubljana, Slovenija, Janez.Krc@bf.uni-lj.si Izvleček Prispevek obravnava vpliv mirnih con na načrtovanje letne izvedbe pridobivanja lesa (fazi sečnje in spravila lesa). Izdelali smo dva modela binarnega celoštevilskega linearnega programiranja (BILP) za razmeščanje delovnih skupin v oddelke glede na najmanjše skupne stroške. Ti vključujejo stroške sečnje in spravila lesa, potne stroške in stroške premikov strojev. V prvem modelu smo predpostavili, da je čas proizvodnje poljuben. V drugem modelu pa, da je v 50 % oddelkov proizvodnja časovno omejena zaradi mirnih con in razpoložljivi letni delovni čas zmanjšan za 16,9 %. Ugotovili smo, da je zaradi časovnih omejitev letno izvedbo pridobivanja lesa možno opraviti le z uvedbo dodatne delovne skupine. Časovne omejitve vplivajo na razme- ščanje delovnih skupin v oddelke ter na vrstni red opravljanja del. Povečane skupne stroške letne gozdne proizvodnje zaradi mirnih con je možno opravičiti z nezmožnostjo poseka lesa, povečanimi stroški delovne sile in višjimi stroški amortizacije za mehanizacijo. Problem izpada delovnega časa zaradi mirnih con lahko podjetje rešuje s prerazporeditvijo svojih delavcev na druga dela. Problem izpada izvedbe sečnje in spravila, ki nastopi zaradi mirnih con in posledično kasnejšo potrebo po višjih zmogljivostih, pa lahko podjetje rešuje s podizvajalci. Vsak model smo testirali na dveh primerih. ključne besede: mirne cone, binarno celoštevilsko linearno programiranje, načrtovanje poseka lesa, gozdarstvo, gozdna proizvodnja, razmeščanje delovnih skupin abstract The article deals with annual harvest operations (AHO) planning with consideration of disturbance-free areas. We developed two models of binary integer linear programming (BILP) for scheduling work groups to harvest unit areas (HUA) according to the lowest possible cost. Total AHO costs include: harvesting and skidding costs, transportation costs, and machine relocation costs. First model is based on the presumption that harvesting can be planned and executed freely throughout the year. In the second model, scheduling was subject to time restrictions due to disturbance-free areas. 50% of the HUA had time restrictions which led to 16.9% reduction of annual workplace time. In this case, by introducing an extra work group, we can provide for the implementation of the AHO plan. Furthermore, we state that in this situation time restrictions affect the scheduling of work groups and the sequencing of tasks. The increase in total AHO costs can be explained by decreased wood harvesting ca- pacity, increased production costs and higher amortization costs of machines. Available workplace time shortage due to time restrictions can be dealt with by shifting own workers to other tasks. The workforce deficits can be compensated by recruiting subcontractors. We have tested each model on two examples. key words: disturbance-free areas, binary integer programming, forestry, annual harvest operations planning, harvesting, scheduling working teams GDK 308+306+302(045)=163.6 Prispelo / Received: 06.01.2016 DOI 10.20315/ASetL.109.2 Sprejeto / Accepted: 05.04.2016 1 uvOd 1 IntrOductIOn Vedno večja konkurenca na globalnem trgu zahteva od gozdarskih podjetij vse večjo ekonomičnost in učin- kovitost pri gospodarjenju z gozdovi. Načrtovalci pro- izvodnih procesov iščejo in razvijajo metode ter teh- nologije za racionalizacijo. Z razvojem računalništva in matematičnih optimizacijskih metod je za iskanje optimalnih strategij pri načrtovanju gospodarjenja z gozdom postala uporaba modelov nepogrešljiva. Osnova za izdelavo letnega načrta del v državnih gozdovih so podatki o naboru delovišč (oddelkov) in predvideni količini lesa za posek. Letni nabor delovišč predlaga Zavod za gozdove Slovenije v sodelovanju s Skladom kmetijskih zemljišč in gozdov Republike Slo- venije. Delovišča se med seboj razlikujejo glede na lo- 22 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa kacijo, terenske razmere (naklon, skalovitost, odprtost z gozdnimi prometnicami), velikost in sestojne razme- re (lesno zalogo, količino lesa, predvideno za posek, povprečno velikost drevesa in vrsto lesa). Letni načrt ne vsebuje podrobnega razporeda delovnih skupin in koledarskega časa trajanja del znotraj posameznih delovišč. Terminiranje proizvodnje (Ljubič, 2000), kar pomeni določitev zaporedja opravljanja nalog, njihov začetek in konec ter ugotavljanje potrebnih kapacitet za izvedbo del in njihovo podrobno razporeditev po posameznih operacijah, se v večini gozdarskih pod- jetjih pri nas opravlja brez računalniške podpore. Na- črtovalec mora tehtati med časovnimi omejitvami, ki veljajo za posamezna delovišča, primernostjo stroja za delo v njih ter potrebami proizvodnega obrata po vrsti in kakovosti lesa. Takšno delo je zahtevno in hkrati za- mudno, še posebej, ker je mnogokrat zaradi nepredvi- dljivih dogodkov načrt treba ponovno usklajevati. V tujini se v postopku načrtovanja letne izvedbe pridobivanja lesa uporabljajo različne matematične metode s področja operacijskih raziskav in aplikacije za podporo odločanja, ki omogočajo simuliranje raz- ličnih scenarijev, s katerimi je mogoče v kratkem času priti do kvalitetnih rešitev (Newham, 1991; Karlsson in sod., 2004; Eker in Acar, 2006; Bredström in sod., 2010). Cilji teh modelov so različni. Največkrat z raz- poreditvijo delovišč, predvidenih za sečnjo in spravilo, težijo k čim nižjim stroškom proizvodnje ali čim višje- mu dobičku. Pri tem upoštevajo mesečne ali letne zah- teve proizvodno predelovalnih obratov po količini ter določeni vrsti in kvaliteti lesa (Newham, 1991), neka- teri modeli pa tudi transport lesa (Eker in Acar, 2006; Marques in sod., 2012; Moura in Scaraficci, 2008; Rix in sod., 2014) ter graditev in vzdrževanje gozdnih pro- metnic (Andalaft in sod., 2003; Epstein in sod., 2006). Eden izmed pomembnih vidikov načrtovanja iz- vedbe pridobivanja lesa pri gozdarskih podjetjih je optimalna izkoriščenost lastnih in (ali) najetih (podi- zvajalci) delovnih zmogljivosti. Z matematičnimi opti- mizacijskimi modeli se na operativni ravni rešuje pro- blem dodelitve delovnih skupin v posamezna delovišča (Karlsson in sod., 2004) ter določa zaporedje premika- nja delovnih skupin po deloviščih prek krajšega časov- nega obdobja (Karlsson in sod., 2003; Mitchell, 2004). Z matematičnimi optimizacijskimi modeli se rešujejo naslednja vprašanja: kje in kdaj (npr. teden) bosta po- tekala sečnja in spravilo, katera delovna skupina bo opravila delo, katere gozdne prometnice so potrebne za uresničitev nalog, kam se bo transportiral les, kako bo potekalo krojenje lesa… Mehanizirana gozdna proizvodnja je povezana z vznemirjanjem živali, z vnosom povečanega hrupa ter spremembo naravnega okolja in se kot taka mora pri- lagajati življenjskim ciklom živalskih vrst v obdobju, ko so le te najbolj občutljive (Pravilnik o izvajanju …, 1994; Pravilnik o varstvu …, 2009). Hrup vpliva na ve- denje živali, njihovo fiziologijo, prehranjevalne navade, uspešnost razmnoževanja in njihove preživitvene zmo- žnosti (Radle, 2007). Eden izmed ukrepov, s katerimi se omilijo negativni dejavniki gozdne proizvodnje ter ohranjajo prostoživeče vrste, je vzpostavljanje mirnih con (Pravilnik o varstvu …, 2009; Richardson in Miller, 1997; Zakon o divjadi …, 2004.). Glavni namen ukre- pov je preprečevanje ali omejevanje vznemirjanja, ki ga povzročajo dela v gozdu v obdobju in v oddaljenosti od prostorov, ki so pomembni za razmnoževanje pti- čjih vrst in sesalcev. Pravilnik o varstvu gozdov (2009) v 10. členu določa za posamezne živalske vrste časovne in prostorske omejitve opravljanja del v okolici njiho- vih struktur. Struktura je specifična naravna situacija ali sestav, ki ga pripravi ali uporabi žival, in je nujno potrebna za razmnoževanje, vzrejo potomcev ali preži- vetje določenega obdobja v letu ali dnevu, npr. gnezdo, brlog, počivališče, rastišče itd. (Uredba o zavarovanih …, 2004). Prispevek obravnava načrtovanje letne izvedbe pridobivanja lesa (fazi sečnje in spravila lesa), ki upo- števa mirne cone. Metoda temelji na matematičnem programiranju. Z uporabo metode smo želeli zagoto- viti ustrezen nabor delovnih zmogljivosti (delavcev in delovnih sredstev) in njihovo boljšo izkoriščenost ter posledično zmanjšati stroške dela. Metoda teme- lji na dveh modelih, s katerima razporejamo delovne skupine po deloviščih tako, da proizvodnja poteka ne- prekinjeno. V prvem modelu upoštevamo razporejanje skupin s ciljem, da so stroški izvedbe sečnje in spravila lesa, prevoza delavcev in premikov strojev minimalni. Drugi model v primeri s prvim upošteva še časovne in prostorske omejitve, ki izhajajo iz upoštevanja mir- nih con, ter določi za vsako delovno skupino okviren razpored del prek leta. Oba modela smo preizkusili na realnih podatkih proizvodnega procesa. S primerjavo rezultatov obeh modelov smo želeli ugotoviti, kakšne so razlike v izvedbi pridobivanja lesa med obema nači- noma na letni ravni. Razlike smo analizirali glede na iz- koriščenost zmogljivosti ter z vidika dodatnih stroškov. Pri preizkusu prvega modela smo predpostavili, da je predvidene sečnje v obravnavanih oddelkih možno v celoti izvesti z lastnimi zmogljivostmi, ki imajo popol- noma izkoriščen razpoložljivi delovni čas. Z drugim modelom pa smo analizirali razlike v izvajanju letne gozdne proizvodnje zaradi prilagajanja časovnim ome- jitvam v posameznih oddelkih. Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 23 2 Objekt In metOde dela 2 study area and methOds Problem optimiranja načrtovanja izvedbe letne gozdne proizvodnje je razdeljen v dva sklopa: 1. Izdelava baze podatkov in tehnična analiza 2. Izdelava optimizacijskih modelov za razmeščanje delovnih skupin v oddelke 2.1 Izdelava baze podatkov in tehnična analiza 2.1 Input data collection and tehnical analysis 2.1.1 Opis objekta preučevanja 2.1.1 Description of the study area Oba optimizacijska modela smo preizkusili na po- datkih o predvideni letni gozdni proizvodnji v gozdno- gospodarski enoti (GGE) Gotenica (slika 1), ki je del goz- dnogospodarskega območja Kočevje. Površina GGE zna- ša 3468 ha, od tega je gozdnega prostora skoraj 94 %. Zahodni del enote sestavlja pogorje Goteniške gore z najvišjim vrhom Goteniškim Snežnikom (1289 metrov). Vzhodni del enote pa sestavlja Goteniška dolina z nad- morsko višino okrog 600 metrov, ki se postopoma dvi- guje proti pogorju Stojne. Teren je razgiban z vsemi zna- čilnostmi visokega krasa (vrtače, jame, brezna, žlebovi). Prevladujejo dinarski jelovo bukovi gozdovi (80,9 %). Povprečna gostota cest znaša v enoti 18,58 m/ha. Pov- prečna gostota gozdnih vlak je 106 m/ha. Poleg divjadi, med katero je najpomembnejši veliki jelen (Cervus elap- hus), so v enoti tudi redke in ogrožene živalske vrste: divji petelin (Tetrao urogallus), medved (Ursus arctos), volk (Canis lupus) in sova kozača (Strix uralensis). 2.1.2 Letni plan proizvodnje in učinki delovnih skupin 2.1.2 AHO plan and working groups productivity Podatke o načrtovani letni proizvodnji za leto 2015 v GGE Gotenica smo pridobili od podjetja Snežnik d.d. Ko- čevska Reka, ki v tej enoti gospodari z gozdovi v lasti Re- publike Slovenije. Letni načrt proizvodnje vsebuje nabor delovišč s predvideno količino lesa za posek in predvide- ne učinke dela (posebej za sečnjo in spravilo). Izvleček iz letnega načrta je predstavljen v preglednici 1. V letu 2015 je bila v GGE Gotenica predvidena proi- zvodnja v štirinajstih oddelkih. Oddelki hkrati predsta- vljajo tudi delovišča. Letna količina sečenj je znašala 15.765 m3. Vsi oddelki so bili primerni za spravilo lesa s srednjim gozdarskim zgibnikom. Delovno skupino poleg traktorista sestavljata še dva sekača. Opravljajo skupinsko delo, kjer sočasno potekata sečnja in spravi- lo. Posledica skupinskega dela je skupinska norma, ki sta jo preučevala tudi Klun in Poje (2000). V nasprotju s posamično normo, kjer se norma določi za posame- znega delavca posebej in jo je možno izračunati po nor- mativih za dela v gozdu, ki so priloga Uredbe o konce- siji … (2010), za izračun skupinske norme nismo imeli na voljo podatkov o normativu. Zato smo privzeli, da je skupinska norma delovne skupine v oddelku enaka normi za delovno fazo (sečnja ali spravilo), ki zahteva daljši čas za izvedbo predvidenega dela. Največji raz- položljiv delovni čas znotraj koledarskega leta znaša 175 dni in je določen izkustveno na osnovi razgovorov s predstavniki družbe Snežnik d.d. Kočevska Reka. Na- vadno znaša med 170 in 180 dnevi. slika 1: Pregledna karta objektov preučevanja fig. 1: Map of the study area 24 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa 2.1.3 Razdalje dnevnih migracij 2.1.3 Daily migration distances Podjetje Snežnik d.d. Kočevska Reka daje zaposli- tev predvsem lokalnemu prebivalstvu, zato smo loka- cije dvanajstih delavcev naključno izbirali na območju Kočevske in Bele krajine. Sedež podjetja je v Kočevski Reki. Delavci vsak dan prihajajo na delo na sedež druž- be v Kočevsko Reko. Od tam se vsakodnevno vozijo na delovišče. Prebivališča delavcev, delovišča ter sedež družbe smo vnesli in grafično prikazali v ArcGis okolju (slika 1). Razdalje dnevnih migracij smo izračunali z modulom Network Analyst (Network Analyst Tutorial, 2015) ter jih prikazali v preglednicah 2 in 3. preglednica 2: Razdalja posameznega delavca od doma do sedeža družbe table 2: Distance between worker’s home and the company Snežnik d.d. Kočevska Reka preglednica 1: Učinki delovnih skupin in letne količine se- čenj za GGE Gotenica v letu 2015 table 1: Working groups productivity and annual cut in for- est management unit (FMU) Gotenica during 2015 Oddelek Unit area Norma za 2 sekača (m3/dan) Standard time for 2 fellers (m3/day) Norma traktorista (Iwafuji – T41) (m3/dan) Standard time for tractor driver (Iwafuji – T41) (m3/day) Skupinska norma (I+2) (dni)* Group standard time (I+2) (days) Skupinska norma (I+2) preraču- nana na koledarsko leto (dni) Group standard time (I+2) con- verted to calendar year (days) Možni posek, letno (m3) Possible cut (m3) 7 31,88 30,00 64,0 133,5 1917 9 31,12 28,35 49,5 103 1393 17 30,34 28,99 73,0 152,5 2116 29 26,44 35,46 36,5 76 958 63 33,90 25,14 34,5 72 857 65 32,38 36,49 20,0 41,5 647 68 32,86 28,67 20,5 43 586 69 32,02 44,82 25,5 53 801 88 32,50 41,34 28,0 58,5 896 89 31,54 33,49 24,0 50 751 90 33,48 30,35 37,0 77 1120 94 34,92 31,53 44,5 93 1392 95B 35,36 35,00 29,0 60,5 1002 123 36,38 33,88 39,00 81,5 1321 * Skupinska norma za posamezen oddelke je izračunana kot kvocient med možnim posekom (m3) in normo (m3/dan) dveh sekačev oziroma traktorista (izbrali smo tistega, ki ima nižje učinke dela). *Standard time set for team work for individual HUA was calculated as the quotient between the annual cut (m3) and work productivity (m3/day) for two fellers or tractor driver (the one with lower work productivity was chosen). Delovne skupine / Working groups Lokacije domov / Locations of workers' homes Razdalje (km) / Distances (km) Skupina 1 / Group 1 10,2 Sekač 1 / Feller 1 Kočevska Reka 1,6 Sekač 2 / Feller 2 Mlaka pri Kočevski Reki 5,2 Traktorist / Tractor driver Novi Lazi 3,4 Skupina 2 / Group 2 67,1 Sekač 1 / Feller 1 Dolga vas 12,8 Sekač 2 / Feller 2 Kočevje 15,0 Traktorist / Tractor driver Grič pri Dobličah 39,3 Skupina 3 / Group 3 51,7 Sekač 1 / Feller 1 Šalka vas 16,4 Sekač 2 / Feller 2 Štalcerji 5,2 Traktorist / Tractor driver Zagozdac 30,1 Skupina 4 / Group 4 37 Sekač 1 / Feller 1 Livold 10,8 Sekač 2 / Feller 2 Kočevje 14,2 Traktorist / Tractor driver Grčarice 12,4 Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 25 2.1.4 Mirne cone v GGE Gotenica 2.1.4 Disturbance-free areas in FMU Gotenica Lokacije mirnih con smo povzeli po Gozdnogo- spodarskem načrtu GGE Gotenica (2012-2021) ter po Gozdnogojitvenih načrtih za obravnavane oddelke. Pri načrtovanju gozdne proizvodnje v letu 2015 je treba upoštevati časovne in prostorske omejitve zaradi ra- stišč divjega petelina, medvedjega brloga ter zimova- lišč rastlinojedov. Časovne in prostorske omejitve za te vrste so povzete po Pravilniku o varstvu …(2009) in so navedene v preglednici 4. Zaradi lažjega sledenja smo omejitve za vsako živalsko vrsto posebej označili z enotno barvo. Na osnovi lokacij mirnih con in trajanja časovnih omejitev smo izračunali število razpoložljiv koledar- skih dni in delovnih dni (preglednica 5). Oddelke, kjer se proizvodnja izvaja preko leta neodvisno od omejitev, smo označili z zeleno, sicer pa so zimovališča rastlino- jedov obarvana z rumeno, aktivni brlog z roza in priso- tnost rastišč divjega petelina z modro barvo. 2.1.5 Stroški opravljanja letne gozdne proizvodnje 2.1.5 Costs of AHO Upoštevali smo stroške sečnje in spravila lesa (2), potne stroške (3), stroške premika stroja (4) in kazen- ske stroške (5). stroški sečnje in spravila lesa: Osnova za izračun stroška delovne skupine je stro- šek izvedbe sečnje in strošek spravila lesa. Osnovni po- datki za izračun stroškov sečnje je cena dnine sekača in cena materialnih stroškov motorne žage ter norma- tivni učinek sečnje in izdelave. Stroški spravila so iz- računani iz materialnih stroškov spravilnega sredstva preglednica 3: Razdalje od sedeža družbe do delovišč table 3: Distances between the company Snežnik d.d. Kočevska Reka and HUA Oddelki / Unit areas 7 9 17 29 63 65 68 69 88 89 90 94 95B 123 Razdalja (km) / Distance (km) 7,7 8,8 9,0 6,3 17,5 13,8 12,7 11,2 17,5 20,2 16,5 13,4 12,5 6,3 preglednica 4: Časovne in prostorske omejitve opravljanja del v okolici struktur določenih živalskih vrst table 4: Seasonal restrictions and distance buffers around animals use sites Živalska vrsta Animal species Struktura Structure Min. polmer mirnih con (m) Min. radius of disturbance-free zones Trajanje Duration Divji petelin / capercaillie aktivna rastišča, zaščitne cone / active leks, protected zones 500 1.3. - 30.6. rastišča in prehranski habitat / leks and feeding sites / 1.3. - 30.6. Medved / bear aktivni brlog / active lair 200 15.12. - 30.4. Rastlinojedi / herbivores zimovališče / wintering quarters / 1.12. - 31.3. preglednica 5: Razpoložljiv koledarski delovni čas za izved- bo pridobivanja lesa v GGE Gotenica v letu 2015 table 5: Available calendar workplace time for harvesting operations in FMU Gotenica during 2015 Oddelki / Unit areas Možen pričetek del Possible commencement of work Konec izvedbe del End of harvesting operations Št. razpoložljivih koledarskih dni / Number of available calendar days Št. razpoložljivih delovnih dni / Number of available working days 29, 63, 65, 68, 69, 88, 123 1.1.2015 31.12.2015 365 175 7, 9, 17 1.4.2015 30.11.2015 244 117 89 1.5.2015 15.12.2015 229 110 90, 94, 95B 1.1.2015 28.2.2015 59 28 1.7.2015 31.12.2015 184 88 preglednica 6: Višina dnine za posek in spravilo (Program dela … (2014)) table 6: Costs of harvesting and skidding (Work program … (2014) Delovno sredstvo / delavec / skupina / Work tool / worker / group EUR/dan / EUR/day Motorna žaga / Chainsaw 16,48 Sekač / Feller 140,00 Veliki gozdarski zgibnik / Large forestry skidder 345,76 Delovna skupina (I+2) / Working group (I+2) 798,72 26 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa (veliki gozdarski zgibni traktor), dnine traktorista ter normativnega učinka spravila lesa. V preglednici 6 na- vedeni stroški so povzeti po Programu dela … (2014). potni stroški: Optimizacijska modela upoštevata potne stroške posameznega delavca od doma do sedeža družbe in od sedeža družbe do posameznega delovišča. Zbrani so za vsako delovno skupino posebej. Stroške smo povzeli po Uredbi o višini povračil stroškov v zvezi z delom in drugih dohodkov, ki se ne vštevajo v davčno osnovo (Uredba o višini …, 2006). Strošek prevoza delavca od doma do sedeža družbe znaša 0,18 EUR/km, strošek prevoza delavca od sedeža družbe do posameznega de- lovišča pa 0,37 EUR/km. stroški premikov strojev: Delovni stroj je treba pripeljati, odpeljati ali pre- mikati med delovišči s pomočjo prikolice. V gozdarski družbi Snežnik d.d. Kočevska Reka pri tem uporablja- jo lasten prevoz oziroma najamejo podizvajalce. Stroji so sicer parkirani na sedežu družbe v Kočevski Reki. Strošek prevoza gozdarskega zgibnika znaša 63 EUR/h (Snežnik d.d. Kočevska Reka, 2015). V strošek je zajet čas nakladanja, prevoza in razkladanja stroja. Najdalj- ša razdalja premika stroja ni presegla 21 kilometrov in trajanje prevoza stroja ni preseglo 21 minut. Ker stro- ški premikov strojev sestavljajo le manjši delež sku- pnih stroškov opravljanja letne gozdne proizvodnje, smo zaradi poenostavitve modela kot strošek premika stroja vzeli 63 EUR/premik. kazenski stroški: Kazenski stroški so vključeni v model z namenom, da se zagotovijo čim večji učinki pri sečnji in spravilu lesa ter posledično izkoristijo največje možne delovne zmogljivosti. Če se v modelu ne upoštevajo kazenski stroški, znaša optimalna rešitev – minimalni skupni stroški opravljanja letne gozdne proizvodnje 0 EUR, vrednost nerealiziranega poseka pa je maksimalna (15.765 m3). Z namenom, da je vrednost nerealizirane- ga poseka čim manjša, je treba poiskati dovolj visoke povprečne kazenske stroške (k). Ti so znašali 46 EUR/ nerealizirani m3. Pod to vrednostjo model ne najde op- timalne rešitve. 2.2 Izdelava optimizacijskih modelov za razme- ščanje delovnih skupin v oddelke 2.2 development optimization model for sche- duling working groups to hua Zastavljeni problem smo reševali z optimizacijsko metodo matematičnega programiranja, imenovano binarno celoštevilsko linearno programiranje (angl. Binary - Integer Linear Programming (BILP). V pri- merjavi z linearnim programiranjem uporabljamo pri BILP diskretne spremenljivke (binarne, 0 ali 1) za iz- račun diskretnih odločitev. V uporabni matematiki je zastavljeni problem znan kot Problem razporejanja (angl. MIN Generalized Assignment Problem) (npr. Ross in Soland, 1975; Balachandran, 1976; Gottlieb in Rao, 1990). Glede na najmanjše skupne stroške letne proizvodnje je bilo treba delovne skupine porazdeliti v oddelke. Izdelali smo dva optimizacijska modela za razmeščanje delovnih skupin v oddelke. Vhodni po- datki modelov so predstavljeni v preglednici 7. Ciljna funkcija je pri obeh modelih enaka in je podana v po- glavju 2.2.1. Modela se razlikujeta v spremenljivkah in omejitvah. Za reševanje problema smo uporabili orodje Open- Solver 2.7.1 (Mason in Dunning, 2010; Mason, 2012), ki uporablja COIN-OR (The Computational Infrastructure for Operations Research) Branch and Cut algoritem (CBC). Orodje združuje algoritme, ki temeljijo na meto- di omejevanja in razvejevanja (angl. Branch and Bound Method) in Gomoryjevi metodi odsečnih ravnin (angl. Cutting Plane Method). Orodje je možno zagnati prek Excela, ki je del programskega paketa Microsoft Office. V primerjavi z orodjem Reševalec, ki je že del Excela, je uporabljeni reševalec zmogljivejši, hitrejši in prav tako brezplačen. Modela smo zagnali tudi v Analytic Solver Platform podjetja Frontline Systems, Inc., ki uporablja izredno zmogljivi in še hitrejši Gurobi Solver v.6.0.0. Primerjava rezultatov, ki smo jih dobili s pomočjo obeh orodij, je pokazala, da med njima ni bistvenih razlik v smislu kvalitete rešitev. 2.2.1 Ciljna funkcija 2.2.1 Objective function Ciljna funkcija (1) je sestavljena iz štirih kompo- nent, ki prispevajo k skupnim stroškom izvajanja letne gozdne proizvodnje. Prve tri komponente so povezane z realnimi stroški proizvodnje: stroški sečnje in spra- vila lesa, potnimi stroški in stroški premikov strojev. Četrti stroški so kazenski in se nanašajo na neizvajanje gozdne proizvodnje. (1) (2) (3) (4) Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 27 (5) Razlage oznak so v preglednici 7. 2.2.2 Predpostavke in omejitve obeh modelov 2.2.2 Assumptions and constraints of both models Predpostavke in omejitve v okviru raziskovanja: • Pri izdelavi modela smo se osredotočili na fazo sečnje in spravila lesa, ki izhaja iz rednih sečenj. V modelu ni bil upoštevan čas, potreben za graditev, rekonstrukcijo, pripravo gozdnih prometnic, izved- bo gojitvenih del in transport posekanega lesa, ki potekajo pred, med ali po fazi sečnje in spravila. • Sečnjo in spravilo lesa v posameznem oddelku lah- ko opravlja le ena delovna skupina. Vsaka skupina opravi delo v oddelku v celoti. • Delovne skupine opravljajo delo kontinuirano, brez prekinitev med letom. • Omejitev opravljanja del v oddelku 89 zaradi aktiv- nega medvedjega brloga, ki se nanaša na radij 200 m, smo posplošili na celoten oddelek. • Kot premik stroja se šteje vsak premik stroja od se- deža družbe do oddelka in vsak premik stroja med dvema oddelkoma. V model ni zajet premik stroja od oddelka do sedeža družbe. • Model ne predvideva potreb po količini in sorti- mentaciji lesa v določenem časovnem obdobju. • Model ne predvideva časovnih in prostorskih ome- jitev opravljanja sečnje in spravila iz drugih vzro- kov (npr. naravnih razmer, tržnih razmer, itd.). preglednica 7: Vhodni podatki table 7: Input data Zapis / Notation Razlaga / Explanation i=1,...,m Nabor delovnih skupin / List of working groups j=1,…,n Nabor oddelkov / List of unit areas l=1,…,L Nabor razpoložljivih časovnih intervalov / List of available time intervals p=1,…,P Nabor omejitvenih časovnih intervalov / List of restriction time intervals jl=1,…,nl Nabor oddelkov, ki pripadajo razpoložljivemu časovnemu intervalu l List of unit areas belonging to the available time interval z rT Nabor začetnih datumov izvajanja del (r=1,…,S) / List of work implementation start dates (r=1,…,S) z rT Nabor končnih datumov izvajanja del (s=1,…,S) / List of work implementation end dates (s=1,…,S) ijw Delovni čas potreben za izvedbo del v oddelku j, če se dodeli skupini i / Working time needed for the implementation of works in the unit area j, if assigned to group i it Delovni čas, ki je na voljo skupini i / Working time available to group i r st Razpoložljiv koledarski čas v omejitvenem časovnem intervalu p / Disposable calendar time in the restriction time interval p d rst Razpoložljiv delovni čas v omejitvenem časovnem intervalu p / Disposable working time in the restriction time interval p razpV Možni posek, letno (m3) / Possible cut, annual (m3) izvV Izveden posek, letno (m3) / Implemented cut, annual (m3) ijc Strošek izvedbe sečnje in spravila lesa skupine i v oddelku j / Harvesting costs of group i in unit area j ijg Strošek delovne skupine i za prevoz od sedeža družbe do oddelka j in nazaj / Costs of working group i for the transport from the company's headquarters to the unit area j and back idh Strošek delovne skupine i za prevoz od doma d do sedeža družbe in nazaj / Costs of working group i for the transport from home d to the company's headquarters and back pS Povprečen strošek premika stroja / Average machine realocation costs k Povprečni kazenski stroški (EUR/nerealiziran m3) / Average penalty costs (EUR/unrealized m3) ijx Dodelitev delovne skupine i v oddelek j lij x Dodelitev delovne skupine i v oddelek j, ki pade v omejitveni časovni interval p, (pri čemer oddelek j pripada razpoložljivemu časovnemu intervalu l, ki je v celoti zajet v obravnavanem omejitvenem časovnem intervalu p) / Allocation of working group i to group j that appertains to the restriction time interval p (where unit area j belongs to the available time interval l, which is fully included in the dealt with restriction time interval p) l z ijx Dodelitev delovne skupine i v oddelek j, ki pade pred oddelke, pripadajoče v celoti zajetemu razpoložljivemu časovnemu inter- valu v obravnavanem omejitvenem časovnem intervalu p (pri čemer oddelek j pripada razpoložljivemu časovnemu intervalu l, ki ni v celoti zajet v obravnavanem omejitvenem časovnem intervalu p) / Allocation of working group i to the group j that ap- pertains before unit areas belonging to fully included available time period in the dealt with restriction time period p (where unit area j belongs to the available time interval l, which is not fully included in the dealt with restriction time interval p) l k ijx Dodelitev delovne skupine i v oddelek j, ki pade za oddelke, pripadajoče v celoti zajetemu razpoložljivemu časovnemu intervalu v obravnavanem omejitvenem časovnem intervalu p (pri čemer oddelek j pripada razpoložljivemu časovnemu intervalu l, ki ni v celoti zajet v obravnavanem omejitvenem časovnem intervalu p) / Allocation of working group i to the group j that appertains after unit areas belonging to fully included available time period in the dealt with restriction time period p (where unit area j belongs to the available time interval l, which is not fully included in the dealt with restriction time interval p) 28 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa 2.2.3 Model razmeščanja delovnih skupin v oddelke, kjer letna gozdna proizvodnja ni pod vplivom časovnih omejitev (model 1) 2.2.3 Optimization model for scheduling working groups to harvest units, where operation plan- ning is not influenced by seasonal restrictions (model 1) Spremenljivke modela 1 Model dodeli delovne skupine v posamezne oddel- ke. To zapišemo na sledeči način: (6) Omejitve modela 1 (7) (8) Opis omejitev: (7) Čas, ki je na voljo posamezni delovni skupini, je omejen. (8) Le ena delovna skupina lahko dela v določenem oddelku. Delo se opravi v celoti. 2.2.4 Model razporejanja delovni skupin v oddelke, kjer je letna gozdna proizvodnja časovno ome- jena – mirne cone (model 2) 2.2.4 Optimization model for scheduling working groups to harvest units, where operation planning is influenced by seasonal restrictions (model 2) Model 2 upošteva, da so v določenih oddelkih mirne cone, kot je to prikazano v poglavju 2.1.4. Iz časovnih omejitev opravljanja del, ki veljajo znotraj posameznih oddelkov, se najprej določijo razpoložljivi časovni intervali l (preglednica 8), znotraj katerih je možno opravljati delo. Razpoložljivi časovni intervali s pripadajočimi oddelki (jl=1,…,nl) so osnova za dolo- čitev omejitev v modelu prek sistema linearnih nee- načb, ki opišejo relacije med posameznimi časovnimi obdobji in njim pripadajočimi oddelki. Pri razpoložlji- vem intervalu gre navadno za eno obdobje v koledar- skem letu, lahko pa tudi dve – na začetku in koncu leta, če je omejitev v sredini leta. Iz razpoložljivih časovnih intervalov, ki so definirani z začetnimi zrT (r=1,…,S) in končnimi datumi ksT (s=1,…,S), se določijo vsi možni omejitveni časovni intervali p (preglednica 9) in nji- hovo trajanje v koledarskem letu. Trajanje v koledar- skem letu se preračuna na delovni čas. V posameznem omejitvenem časovnem intervalu so poleg vsaj enega razpoložljivega časovnega intervala lahko zajeti tudi deli razpoložljivih časovnih intervalov, ki pa se lahko pojavljajo na začetku in/ali na koncu. Oddelki, ki pri- padajo delom razpoložljivih časovnih intervalov, se lahko razvrstitvijo pred in/ali za oddelki, ki pripadajo v celoti zajetemu razpoložljivemu časovnemu interva- lu. Slika 2 nakazuje razvrstitev oddelkov v omejitvenih časovnih intervalih glede na to, katere razpoložljive časovne intervale vsebujejo. S pomočjo slike 2 so zapisane naslednje omejitve modela: (13)-(23). Omejitve slonijo na predpostavki, da vsota dni, potrebna za izvedbo del v oddelkih, ki ustrezajo posameznemu omejitvenemu časovnemu intervalu p, ne sme preseči njegovega trajanja drst . V model zato uvedemo tri binomske spremenljivke (9)- (11), za katere velja omejitev (12). Model torej ne dolo- slika 2: Shema razvrstitve oddelkov v omejitvenih časovnih intervalih fig. 2: Scheme of HUA sequencing in restriction time periods modri_z* zeleni_z* rumeni roza modri_k** zeleni_k** z* – razvrstitev oddelkov pred oddelke, ki pripadajo v celoti zajetemu razpoložljivemu časovnemu intervalu k** – razvrstitev oddelkov za oddelke, ki pripadajo v celoti zajetemu razpoložljivemu časovnemu intervalu Legenda barv: Modra = Oddelki, v katerih velja časovna omejitev za divjega petelina Zelena = Oddelki brez časovnih omejitev Rumena = Oddelki, v katerih velja časovna omejitev za rastli- nojede Roza = Oddelki, v katerih velja časovna omejitev za medveda Oddelki, v katerih velja časovna omejitev za divjega petelina, in oddelki brez časovnih omejitev se vedno pojavljajo pred in/ali za oddelki, v katerih velja časovna omejitev za rastlino- jede in za medveda. z* – scheduling of HUA before HUA belonging to the fully in- cluded available time periods k** – scheduling of HUA after HUA belonging to the fully in- cluded available time periods Colour legend: Blue = HUA where forest production is subject to time re- strictions due to capercaillie. Green = HUA without time restrictions. Yellow = HUA where forest production is subject to time re- strictions due to herbivores. Pink = HUA where forest production is subject to time re- strictions due to bear. HUA where forest production is subject to time restrictions due to capercaillie and HUA without time restrictions always occur before and/or after the HUA, where forest production is subject to time restrictions due to herbivores and bear. Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 29 či natančnega vrstnega reda premikanja delovnih sku- pin po oddelkih. Model temelji na razvrščanju skupin oddelkov (jl), ki pripadajo posameznim razpoložljivim časovnim intervalom na način, da se določene skupine oddelkov vedno pojavljajo pred ali za drugimi skupina- mi oddelkov. preglednica 8: Razpoložljivi časovni intervali table 8: Available time periods l 1zT 1kT 2zT 3zT 4zT 2kT 3kT 4kT drst rst jl 1 1.1.2015 31.12.2015 175 365 29, 63, 65, 68, 69, 88, 123 2 1.4.2015 30.11.2015 117 244 7, 9, 17 3 1.5.2015 15.12.2015 110 229 89 4 1.1.2015 28.2.2015 1.7.2015 31.12.2015 28 88 59 184 90, 94, 95B preglednica 9: Omejitveni časovni intervali table 9: Restriction time periods p 1 zT 1 kT 2 zT 3 zT 4 zT 2 kT 3 kT 4 kT drst rst 1 1.1.2015 28.2.2015 28 59 2 1.1.2015 30.11.2015 160 334 3 1.1.2015 15.12.2015 167,5 349 4 1.1.2015 31.12.2015 175 365 5 1.4.2015 30.11.2015 117 244 6 1.4.2015 15.12.2015 124 259 7 1.4.2015 31.12.2015 132 275 8 1.5.2015 15.12.2015 110 229 9 1.5.2015 31.12.2015 117,5 245 10 1.7.2015 31.12.2015 88 184 Spremenljivke modela 2 (9) (10) (11) Omejitve modela 2 Poleg omejitve (8) v modelu 2 nastopajo še nasle- dnje omejitve: (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) 30 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa 3 rezultatI 3 results 3.1 rezultati preizkusa obeh modelov na letnem planu proizvodnje za leto 2015 v gge gotenica 3.1 results of both models for ahO plan for fmu gotenica in 2015 V nadaljevanju predstavljamo in primerjamo re- šitve obeh analiziranih različic letne gozdne proizvo- dnje, ki smo jih dobili s preizkušanjem obeh matema- tičnih optimizacijskih modelov z orodjem OpenSolver 2.7.1. V obeh modelih smo kot vhode uporabili podat- ke, obravnavane v poglavju 2.1. Toleranco po metodi razveji in omeji smo nastavili na 0 %. Oba modela smo testirali na dveh primerih: s tremi in s štirimi delovni- mi skupinami. V primeru 1 načrtujemo letno gozdno proizvodnjo s tremi (lastnimi) delovnimi skupinami. V primeru 2 načrtujemo letno gozdno proizvodnjo s šti- rimi delovnimi skupinami, ki so prosto razpoložljive na delovnem trgu. 3.1.1 Potrebne delovne zmogljivosti in njihova izko- riščenost 3.1.1 Needed working capacities and their utiliza- tion V primeru, ko se ne upoštevajo časovne omejitve v oddelkih (model 1), so za izvedbo letne gozdne proi- zvodnje potrebne 3 delovne skupine, ki so vsaka po- sebej v celoti izkoriščene. V primeru, ko se upoštevajo časovne omejitve izvajanja letne proizvodnje (model 2), je bila skupina 1 v celoti izkoriščena, skupina 3 del- no (99,43 %), skupina 2 pa slabih 89 %. Za uresničitev letnega načrta proizvodnje bi bila potrebna dodatna, četrta delovna skupina, ki pa v tej fazi ni bila vključe- na v modela. Izkoriščenost je izračunana kot razmerje med zmanjšanim delovnim časom zaradi upoštevanja mirnih con in razpoložljivim delovnim časom brez upoštevanja teh. 3.1.2 Razporeditev delovnih skupin 3.1.2 Allocation of working groups Iz preglednice 11 je razvidno, da se razmestitev treh delovnih skupin v oddelke ter njihov vrstni red opra- vljanja del razlikuje med obema modeloma. Pri modelu 1 modelno orodje dodeli delovne skupine v oddelke na način, da so skupni stroški letne gozdne proizvodnje najmanjši. Pri tem upošteva, da je vsaka od treh delov- nih skupin omejena s časom (365 koledarskih dni ozi- roma 175 delovnih dni). Model 1 ne določi zaporedja premikanja posamezne delovne skupine po oddelkih med letom. Razvrstiti jih je treba posebej. Ob upošte- vanju omejitev v modelu 2 modelno orodje ni razmestil v oddelek 68 nobene delovne skupine. V preglednici 11 smo zato uvedli dodatno, četrto delovno skupino, ki prevzame oddelek 68. Analiza razvrstitve treh de- lovnih skupin prek leta pokaže izpad 41 koledarskih dni pri skupini 2 in 2 koledarska dneva pri skupini 3. Vsota izpadlih dni delovnih skupin znaša natanko 43 koledarskih dni, kolikor je potrebno za izvedbo del v oddelku 68. Delovna skupina 1 je v celoti izkoriščena. Delo v oddelku bi bilo možno opraviti le v primeru, če bi znotraj oddelka istočasno delali skupini 2 in 3. Poleg tega bi se morala skupina 2 še enkrat vrniti v oddelek 68. Oddelek 68 je bil v modelu 2 izločen, ker je to pov- zročilo najmanjši izpad proizvodnje glede na količine lesa (586 m3). Z obema modeloma je možno s tremi delovnimi skupinami načrtovati letno gozdno proizvodnjo tako, da njihovo delo poteka kontinuirano, brez prekinitev med letom. To omogoča podjetju stabilno realizacijo poseka lesa. Slika 3 prikazuje skupne realizirane koli- čine lesa na mesečni ravni pri preizkusu obeh modelov na primeru s tremi delovnimi skupinami. V povprečju so te nižje pri modelu 2. Najnižja realizacija količin lesa (896 m3) pri modelu 2 se pojavlja v januarju. Najnižja realizacija količin lesa (1168 m3) pri modelu 1 pa se pojavlja v juniju. 3.1.3 Minimalni skupni stroški izvajanja letne goz- dne proizvodnje 3.1.3 Minimum total costs of AHO Minimalni skupni stroški izvajanja letne gozdne proizvodnje, ugotovljeni z metodo BILP za primer s tremi delovnimi skupinami, kjer se ne upoštevajo ča- sovne omejitve izvajanja proizvodnje (model 1), znaša- jo 441.705,84 EUR (28,02 EUR/m3) oziroma pri preiz- kusu modela 2, kjer se upoštevajo časovne omejitve pri izvajanju gozdne proizvodnje, 451.168,03 EUR (29,72 preglednica 10: Izkoriščenost delovnega časa table 10: Utilization of working time Potrebno št. delovnih skupin / Needed number of working groups Izkoriščenost skupine 1 (%) / Utilization of group 1 (%) Izkoriščenost skupine 2 (%) / Utilization of gro- up 2 (%) Izkoriščenost skupine 3 (%) / Utilization of group 3 (%) Skupna izkoriščenost (%) / Overall utiliza- tion Model 1 3 100 100 100 100 Model 2 4 100 88,86 99,43 96,10 Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 31 EUR/m3) (preglednica 12). Razlika 9.462,19 EUR na- stane zaradi nezmožnosti izvajanja gozdne proizvo- dnje v oddelku 68 in upoštevanja kazenskih stroškov v modelu 2. Z namenom, da se odpravi vpliv kazenskih stroškov, smo v modelnem orodju uporabili štiri delovne skupi- ne (primer 2). Izhajali smo iz tega, da vse štiri delov- ne skupine lahko najamemo na prostem trgu dela. To nam omogoča večjo fleksibilnost pri organizaciji dela. Delovne skupine najemamo takrat, kadar jih potrebu- jemo. Iz preglednice 13 je razvidno, da znašajo minimalni skupni stroški izvajanja letne gozdne proizvodnje za primer s štirimi delovnimi skupinami, kjer se ne upo- števa časovnih omejitev izvajanja gozdne proizvodnje (model 1), 439.809,54 EUR (27,89 EUR/m3) oziroma pri preizkusu modela 2, kjer se upoštevajo časovne omejitve pri izvajanju gozdne proizvodnje, 439.923,07 EUR (27,90 EUR/m3). Stroški sečnje in spravila lesa so pri obeh preizkusih modelov enaki in znašajo 419.328,00 EUR. Razlika 113,53 EUR nastane zaradi razlik v izkoriščenosti delovnih skupin in njihovih stro- ških prevoza od doma do sedeža družbe. Iz preglednice 13 je razvidno, da pretežni del sku- pnih stroškov izvajanja letne gozdne proizvodnje se- stavljajo stroški sečnje in spravila lesa (95,34 oziroma preglednica 11: Razporeditev delovnih skupin v oddelke in njihov vrstni red izvajanja letne gozdne proizvodnje table 11: Allocation of working groups to HUA and their se- quence Model 1 Model 2 Delovne skupine Working groups Oddelki Unit areas Pričetek del Commencement of work Konec del End of work Oddelki Unit areas Pričetek del Commencement of work Konec del End of work 1 7 1.1.2015 13.5.2015 123 1.1.2015 22.3.2015 29 14.5.2015 28.7.2015 63 23.3.2015 2.6.2015 65 29.7.2015 8.9.2015 9 3.6.2015 13.9.2015 69 9.9.2015 31.10.2015 89 14.9.2015 2.11.2015 95B 1.11.2015 31.12.2015 88 3.11.2015 31.12.2015 2 17 1.1.2015 1.6.2015 69 7.2.2015 31.3.2015 68 2.6.2015 14.7.2015 7 1.4.2015 11.8.2015 90 15.7.2015 29.9.2015 90 12.8.2015 27.10.2015 94 30.9.2015 31.12.2015 95B 28.10.2015 27.12.2015 3 9 1.1.2015 13.4.2015 29 1.1.2015 17.3.2015 63 14.4.2015 24.6.2015 65 18.3.2015 27.4.2015 88 25.6.2015 21.8.2015 17 28.4.2015 27.9.2015 89 22.8.2015 10.10.2015 94 28.9.2015 29.12.2015 123 11.10.2015 31.12.2015 4 68 1.1.2015 12.2.2015 slika 3: Primerjava realizacije količine lesa na mesečni ravni fig. 3: Comparison of monthly outputs (m3/month) jan febr mar apr maj jun jul avg sept okt nov dec 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 Model 1 Model 2 Meseci Ko lič in a le sa (m 3 ) 32 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa 95,32 %). Ta znaša v obeh primerih 26,6 EUR/m3. Stro- ški prevoza in stroški premikov strojev so v primerjavi s stroški sečnje in spravila lesa majhni in znašajo sku- paj 4,66 oziroma 4,68 %. Pri preizkusu obeh modelov je bilo opravljenih 14 premikov strojev. Preglednica 14 prikazuje potne stroške štirih de- lovnih skupin. Potni stroški se povečujejo z izkorišče- nostjo delovnih skupin ter z večanjem skupne razdalje od sedeža družbe do delovišča. Ker imajo vse delovne skupine enak strošek sečnje in spravila lesa ter potni strošek od sedeža družbe do posameznega delovišča (EUR/dan), model teži k temu, da se najbolje izkori- sti tista delovna skupina, ki dosega najmanjši strošek prevoza od doma do sedeža družbe. Ta je najmanjši pri skupini 1. Skupina 2 ima najdaljšo skupno razdaljo od doma do sedeža družbe (67,1 km), zato pri preizkusu modela 1 ostane neizkoriščena, pri preizkusu modela 2 pa je najmanj izkoriščena. 4 dIskusIja 4 dIscussIOn V raziskavi smo uporabili optimizacijska modela BILP in prikazali razlike v pristopu načrtovanja pri- dobivanja lesa, ki izhajajo iz časovnih in prostorskih omejitev vzpostavitve mirnih con. Pri preizkusu prve- ga modela smo predpostavili, da je čas proizvodnje po- ljuben. Pri preizkusu drugega modela je v 50 % oddel- kov proizvodnja časovno omejena. Zaradi mirnih con je bil razpoložljiv letni delovni čas zmanjšan za 16,9 %. S primerjavo rezultatov obeh preizkusov modelov smo pokazali, da je v primeru časovnih omejitev predvide- no količino sečenj možno opraviti le z uvedbo dodatne delovne skupine. Koncept vključevanja kazenskih stroškov v odloči- tvene modele je uveljavljen v operacijskih raziskova- njih (Bredström in sod., 2010). Kazenski stroški se v našem primeru nanašajo na izpad realizacije sečnje in bistveno vplivajo na optimizacijo izračuna obeh mo- preglednica 12: Skupni stroški izvajanja letne gozdne proizvo- dnje za primer, kje se upoštevajo tri delovne skupine (primer 1) table 12: Total AHO costs for the case studies with three working groups Stroški izvedbe sečnje in spravila lesa (EUR) / Harvest operations costs (EUR) Stroški prevoza (EUR) Transport costs (EUR) Stroški premikov strojev (EUR) / Machinery realo- cation costs (EUR) Kazenski stroški (EUR) / Penalty costs (EUR) Skupni stroški Total costs Model 1 419.328,00 21.495,84 882 0 441.705,84 Model 2 402.954,24 20.428,21 819 26.966,58 451.168,03 preglednica 13: Skupni stroški izvajanja letne gozdne pro- izvodnje za primer, kje se upoštevajo štiri delovne skupine (primer 2) table 13: Total AHO costs for the case studies with four working groups (example 2) Stroški izvedbe sečnje in spravila lesa (EUR) / Harvest operations costs (EUR) Stroški prevoza (EUR) Transport costs (EUR) Stroški premikov strojev (EUR) / Machinery realo- cation costs (EUR) Kazenski stroški (EUR) / Penalty costs (EUR) Skupni stroški Total costs Model 1 419.328,00 19.599,54 882,00 0 439.809,54 Model 2 419.328,00 19.713,07 882,00 0 439.923,07 preglednica 14: Pregled potnih stroškov (primer 2) table 14: Transportation costs (example 2) Potni stroški (EUR) Travel costs (EUR) Delovne skupine / Working groups 1 2 3 4 Model 1 Od družbe do delovišča From the company to worksite 4.715,61 0 4.997,22 3.656,01 Od doma do družbe From home to the company 642,60 0 3.257,10 2.331,00 Skupaj / Total 5.358,21 0 8.254,32 5.987,01 Model 2 Od družbe do delovišča From the company to worksite 4.997,22 612,72 3.888,11 3.870,79 Od doma do družbe From home to the company 642,60 483,12 2.894,17 2.324,34 Skupaj / Total 5.639,82 1.095,84 6.782,27 6.195,13 Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 33 delov za primera s tremi delovnimi skupinami. Manjši učinek pri sečnji in spravilu lesa povzroča višje kazen- ske stroške. Če želimo primerjati izračuna obeh mo- delov, morajo biti povprečni kazenski stroški (EUR/ nerealizirani m3) čim bolj realni. Po drugi strani pa mo- rajo biti dovolj visoki, sicer modelno orodje ne poišče optimalne rešitve. Kazenske stroške je možno upravi- čiti s povečanimi stroški delovnih skupin kot posledica nižje učinkovitosti, povečanimi stroški amortizacije mehanizacije ter stroški zaradi nezmožnosti realiza- cije (prodaje) poseka, ki je predviden v tekočem letu. Kljub slabši izkoriščenosti je treba delavcem zagotoviti mesečni dohodek. Tega podjetje pokriva s prihodki od realizacije načrtovanih del in prodaje lesa. Prihodki so v tem primeru manjši kot v primeru celotne izkorišče- nosti delavcev. To se kaže na povečanih stroških dela na enoto proizvodnje. Posledica slabše izkoriščenost delovnih sredstev je tudi višji strošek amortizacije. Prihodek od realizacije gozdne proizvodnje je možno izračunati kot razliko med prihodkom (vrednostjo lesa na kamionski cesti) in stroški sečnje in spravila, kar znaša v primeru GGE Gotenica 26 EUR/m3 (GGN GGE Gotenica, 2012). Vpliv kazenskih stroškov smo odpra- vili z uvedbo dodatne četrte delovne skupine (primer 2). Skupni stroški izvajanja letne gozdne proizvodnje se v primeru 2 pri preizkusu obeh modelov niso bistve- no razlikovali. V praksi se gozdarska podjetja pogosto zatekajo k uvajanju dodatnih delovnih skupin. Zaradi nezmožnosti opravljanja dela s svojimi kapacitetami ter sezonske naravnanosti gozdne proizvodnje se ta odločajo tudi za storitev podizvajalcev (npr. Snežnik d.d. Kočevska Reka, GG Bled). Kakovost rešitev je odvisna predvsem od kakovo- sti vhodnih podatkov in načina njihovega zajemanja, obdelave ter interpretacije. Tovrstni modeli slonijo na vhodnih podatkih, ki so pridobljeni na terenu v okviru izdelave gozdnogojitvenih načrtov. Podatki se prete- žno nanašajo na redne sečnje. Tudi v krajšem obdobju načrtovanja gozdne lesne proizvodnje se lahko poja- vijo različni dejavniki, kot so motnje v naravi (suša, snegolomi, vetrolomi, lubadar, itd.), spremenjene tr- žne razmere pri prodaji lesa, ki jih je pri načrtovanju izvedbe letne gozdne proizvodnje težko predvideti in zajeti v model. Motnje lahko glede na obseg v veliki meri spremenijo zanesljivost in uporabnost rezulta- tov modela oziroma poslabšajo ciljno vrednost modela (npr. stroške, prihodek). V takšnih primerih se sistem pomena ciljev spremeni. Prednost pred upoštevanjem časovnih omejitev, ki izhajajo iz ekoloških potreb vrst, ima preprečevanje posledic nastale škode, npr. zausta- vitev napada podlubnikov. Oddelki, obremenjeni z mirnimi conami, bistveno vplivajo na zaporedje premikanja delovnih skupin prek leta. Pri različici, kjer oddelki niso obremenjeni z mir- nimi conami, ima načrtovalec na voljo precej več mo- žnosti za določitev zaporedja opravljanja del. Pri vsaki delovni skupini ima načrtovalec natanko n! razvrstitev, kjer n pomeni število oddelkov. Ob upoštevanju mirnih con pa ima načrtovalec znatno manj možnosti za dolo- čitev zaporedja opravljanja del za posamezno delovno skupino. Razvrščajo se lahko le oddelki, ki pripadajo v celoti zajetim razpoložljivim časovnim intervalom v posameznem omejitvenem časovnem intervalu (to so navadno oddelki, ki pripadajo intervalom v sredini leta) in oddelki, ki se pojavljajo na začetku ali na koncu koledarskega leta. S problemom ustreznosti velikosti radijev mir- nih con se je stroka že ukvarjala (Poje in sod., 2008). Vzpostavitev mirnih con v prostoru zahteva presojo o njihovi upravičenosti in velikosti. Odgovorni mora- jo imeti tehtne razloge za njihovo vzpostavitev. Kljub temu v praksi pogosto nastajajo težave pri njihovem vzpostavljanju. Radiji mirnih con so v večini primerov vezani na aktivna gnezda in mesta poleganja mladičev, ki pa so v naravi težko prepoznana. Le redko se zgodi, da živali uporabljajo te strukture več let zapored na isti lokaciji. Načrtovalci gospodarjenja z gozdovi pogosto nimajo informacij o lokacijah takšnih gnezd oziroma le te niso ažurne. Gozdna proizvodnja se namreč v držav- nih gozdovih izvaja eno leto po izdelavi gozdnogojitve- nih načrtov, v zasebnih gozdovih pa je ta odmik lahko še daljši. Prostorska opredelitev zakonsko določenih radijev mirnih con na terenu ni praktična, saj se proi- zvodnja v državnih gozdovih navadno načrtuje na rav- ni oddelka ali sečnospravilne enote. V tem primeru bi bilo smiselno, da se že v sklopu izdelave gozdnogospo- darskih načrtov gozdnogospodarske enote mirne cone načrtujejo na ravni oddelka oz. odseka. V postopku iz- delave izvedbenih načrtov pa bi moral pripravljavec pri določitvi sečnospravilnih enot upoštevati tudi območje struktur živalskih vrst, ki so osnova za določitev obmo- čja mirnih con. Prilagajanje velikosti in oblike mirnih con glede na značilnosti terena omogoča tudi Pravilnik o varstvu gozdov (2009). Kot primer navajamo mirno cono orla belorepca (GGN GGE Ravne, 2015). V načrtu se je namesto radija 500 metrov okrog gnezda izločila mirna cona v velikosti štirih oddelkov. Vpliv časovnih omejitev izvajanja gozdne proizvo- dnje zaradi mirnih con na gozdarsko podjetje je nedvo- mno odvisen od velikosti območja, kjer deluje podje- tje, od velikosti časovno omejenih površin in trajanja omejitev znotraj teh, od razpoložljivih delovnih zmo- 34 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa gljivosti ter od zastavljenih ciljev podjetja glede gozdne proizvodnje. Časovne in prostorske omejitve izvajanja gozdne proizvodnje je možno omiliti na več načinov. Uporaba zmogljivejše tehnologije in več delovnih sku- pin za delo znotraj z mirnimi conami obremenjenih delovišč znatno pripomore k zmanjšanju časa opra- vljanja gozdarskih del. Izpade delovnega časa zaradi mirnih con lahko podjetje rešuje s prerazporeditvijo delavcev na druga dela oz. delovišča. Problem izpada gozdne proizvodnje, ki nastopi zaradi mirnih con, in posledična kasnejša potreba po višjih zmogljivostih pa lahko podjetje rešuje s podizvajalci. 5 pOvzetek 5 summary With the development of computer sciences and mathematical optimization methods, the use of math- ematical models became indispensable in forest man- agement planning on all levels. One of the important aspects of harvest operations planning with forestry companies is optimal use of their own work capacities as well as the work capacities of subcontractors. When planning annual harvest operations (AHO), planners must take into consideration time restrictions due to disturbance-free areas besides the needs of production and required wood quality. In the process of preparing the annual plan, different mathematical methods in operational research and decision support systems are used with which it is possible to achieve quality solu- tions in short periods of time while simulating differ- ent scenarios. In our research we showed differences in AHO planning due to space and time restrictions originating from disturbance-free areas. We used binary integer linear programming (BILP) to analyze the differences in planning. Two optimization models were devel- oped for scheduling working groups to harvest unit areas (HUA) in relation to the lowest cost possible. To- tal AHO costs include: harvesting and skidding costs, transportation costs, and machine relocation costs. We also implemented penalty costs with the intention to ensure maximum effectiveness of wood harvesting and skidding and with that maximum work efficiency. First model is based on the presumption that harvest- ing can be planned and executed freely throughout the year. With the second model, scheduling takes into account time restrictions due to disturbance-free ar- eas. It schedules work assignments in different HUA throughout the year while considering time restric- tions. Objective function is the same for both models. Models differ in decision variables and constraints. We tested both models on real time data on predicted AHO plan (14 HUA) in Gotenica forest management unit for 2015. We acquired data on working groups’ produc- tivity, annual allowable cut, disturbance-free areas, production costs, travel costs and machine relocation costs. Workers’ residences, HUA and forestry company headquarters are shown graphically in ArcGis and dai- ly migration distances were calculated with its exten- sion Network Analyst. We have tested the models with two software tools Open Solver 2.7.1. and Analytic Solver Platform by Frontline Systems Inc. They both run in Excel environ- ment. In the first model (with no time restrictions), three working groups were needed to execute the annual plan. Each group was used to its full capacity. In the second model, 50% of the HUA had time restrictions, and this resulted in 16.9% decrease in available work- place time. Group one was used to full capacity, group 2 was 88.86% utilized and group 3 99.43%. To achieve the annual plan an additional work group had to be im- plemented. Allocation and sequencing of the work groups dif- fered between models. Time restrictions due to dis- turbance-free areas significantly affect sequencing of working groups. In model 1, where there are no time restrictions, the planner can freely sequence work as- signments inside individual working group. In general, both models enable AHO planning in a way that enables continued work without interrup- tions. This enables stable wood production. Using BILP, the minimum total annual production costs where harvesting can be planned and executed freely throughout the year (no disturbance-free ar- eas) in all HUA, taking into consideration three work- ing groups (example 1), amounted to 441,705.84 EUR (28.02 EUR/m3). And, for the model, where scheduling was subject to time restrictions due to disturbance- free areas (model 2), the same costs were 451,168.03 EUR (29.72 EUR/m3). The difference 9,462.19 EUR re- sulted from decreased capacity to harvest wood in har- vest unit area 68, because of penalty costs in model 2. When penalty costs are introduced in the model, there must be caution in interpretation of the result. If we want to compare different solutions of the models, the average penalty costs must be realistic. On the other hand, the penalty costs must be high enough, other- wise the model can’t find the solution. The penalty costs can be explained by increased costs of workforce as result of lower productivity, higher amortization costs of machines and by decreased capacity to harvest wood, thus the annual profit shrinks. Acta Silvae et Ligni 109 (2016), 21-36 35 By introducing an additional, fourth working group (example 2), we removed the influence of penalty costs in the model. The minimum annual production costs where harvesting can be planned and executed freely throughout the year (no disturbance-free areas) in all HUA were 439,809.54 EUR (27.89 EUR/m3). And in the model 2, where scheduling was subject to time restrictions due to disturbance-free areas, the costs were 439,923.07 EUR (27.90 EUR/m3). The difference 113.53 EUR resulted from differences in utilization of working time of working groups and their transporta- tion costs from home to the company headquarters. In both models (example 2), most of the total costs were production costs (95.34 and 95.32%, respectively). Introduction of additional working groups is the case that is most often used in practice. The workforce defi- cits can be compensated by recruiting subcontractors. Available workplace time shortage due to time restric- tions can be dealt with moving their own workers to other tasks or HUA. The introduced model 2 has a theoretical value. To our knowledge there are no similar case studies in existing literature. The impact of disturbance-free ar- eas to annual production costs depends on duration of time restrictions, the size of restricted area and com- pany’s ability to adapt. The presented study can help in the search for optimal solutions. 6 zahvala 6 acknOwledgement Prispevek je nastal kot del raziskave v okviru ma- gistrskega dela prvega avtorja prispevka. Avtorji se zahvaljujemo zaposlenim na družbi Snežnik d.d., Koče- vska Reka in Zavodu za gozdove Slovenije, OE Kočevje za informacije in podatke, ki so bili potrebni za preiz- kus modelov. 7 lIteratura 7 references Andalaft N., Andalaft P., Guignard M., Magendzo A., Wainer A. Wein- traub A. 2003. A problem of forest harvesting and road building solved through model strengthening and Lagrangean relaxation. Operations Research 51(4), 613–628. Balachandran V. 1976. An integer generalized transportation model for optimal job assignment in computer networks. Operations Research, 24(4), 742-759. Bredström D., Jönsson P., Rönnqvist M. 2010. Annual planning of har- vesting resources in the forest industry. International Transacti- ons in Operational Research, 17, (2): 155–177 Eker M., Acar H. H. 2006. Developing an AHO Planning Model for Tur- kish State Forest. The 29th Council on Forest Engineering Con- ference. Coeur d’Alene, Idaho, July 30-August 2, 2006. W. Chung and H.S. Han, editors. pp. 363-374. Epstein R., Weintraub A., Sapunar P., Nieto E., Sessions J. B., Sessions J., Musante H. 2006. A combinatorial heuristic approach for sol- ving real-size machinery location and road design problems in forestry planning.Operations Research, 54(6), 1017-1027. Gottlieb E. S., Rao M. R. 1990. The generalized assignment problem: Valid inequalities and facets. Mathematical Programming, 46(1- 3), 31-52. GGN GGE Gotenica, 2012. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospo- darske enote Gotenica (2012-2021). 2012. Kočevje. Zavod za gozdove Slovenije, Območna enota Kočevje. GGN GGE Ravne, 2015. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodar- ske enote Ravne (2016-2025). Kočevje. Zavod za gozdove Slove- nije, Območna enota Kočevje. Gozdnogojitveni načrti za oddelke 7, 9, 17, 29, 63, 65, 68, 69, 88, 89, 90, 94, 95B, 123. Kočevje. Zavod za gozdove Slovenije, Ob- močna enota Kočevje. Karlsson J., Rönnqvist M., Bergström J. 2003. Short-term harvest planning including scheduling of harvest crews. Int. Trans. Oper. Res. 10(5): 413–431. Karlsson J., Rönnqvist M., Bergström J. 2004. An optimization model for annual harvest planning. Canadian Journal of Forest Resear- ch, 34(8), 1747-1754. Klun J., Poje A. 2000. Spravilo lesa z zgibnim traktorjem IWAFUJI-41 in poškodbe pri sečnji in spravilu Diplomsko delo, Ljubljana, BF, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive vire: 151 str. Ljubič T. 2000. Planiranje in vodenje proizvodnje: modeli, metode, podatki. Založba moderna organizacija, Kranj: 443 str Marques A. F., Rönnqvist M., D’Amours S., Weintraub A., Gonçalves J., Borges J. G., Flisberg P. 2012. Solving the Raw Materials Recepti- on Problem Using Revenue Management Principles: An Applica- tion to a Portuguese Pulp. CIRRELT: 27 str Mason A., Dunning I. 2010. Opensolver: open source optimisation for Excel. V: Proceedings of the 45th Annual Conference of the ORSNZ. Operations Research Society of New Zealand, November, 2010: 181-190. https://secure.orsnz.org.nz/conf45/program/ Papers/ORSNZ2010_Mason.pdf OpenSolver: Open Source Opti- misation for Excel (10.11.2015) Mason A. J. 2012. OpenSolver-An Open Source Add-in to Solve Linear and Integer Progammes in Excel. V: Operations Research Procee- dings 2011. Springer Berlin Heidelberg, 2012: 401-406. Mitchell S. A. 2004. Operational forest harvest scheduling optimi- sation: A mathematical model and solution strategy. Doktorska disertacija. The University of Auckland: 252 str https://resear- chspace.auckland.ac.nz/handle/2292/1761 Moura A. V., Scaraficci R. A. 2008. Hybrid heuristic strategies for planning and scheduling forest harvest and transportation acti- vities. V: Computational Science and Engineering, 2008. CSE'08. 11th IEEE International Conference on IEEE: 447-454. Network Analyst Tutorial. 2015. Esri.com. http://help.arcgis.com/ en/arcgisdesktop/10.0/pdf/network-analyst-tutorial.pdf (25.4.2015) Newham R.M. 1991. LOGPLAN II: a model for planning logging and regeneration activities. Can. For. Serv. Petawawa Natl. For. Inst. Inf. Rep. PI-X-102., 38 str Pasalodos-Tato M., Mäkinen A., Garcia-Gonzalo J., Borges J. G., Lämås T., Eriksson L. O. 2013. Review. Assessing uncertainty and risk in forest planning and decision support systems: review of clas- sical methods and introduction of new approaches. Forest Sy- stems, 22(2), 282-303. Poje A., Pokorn J., Potočnik I. 2008. Hrup v gozdnem prostoru zaradi gozdne proizvodnje. Ljubljana, Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire: 34 str. Pravilnik o varstvu …, 2009. Pravilnik o varstvu gozdov. 2009. Ur. l. RS št.114/09. 36 Kepic B., Grošelj P., Krč J.: Vpliv mirnih con na načrtovanje letne sečnje in spravila lesa Pravilnik o izvajanju …, 1994. Pravilnik o izvajanju sečnje, ravnanju s sečnimi ostanki, spravilu in zlaganju gozdnih lesnih sortimentov (Ur. l. RS, št. 55/94, 95/04, 110/08 in 83/13) Program dela …, 2014. Program dela in finančni načrt Sklada kme- tijskih zemljišč in gozdov RS za leto 2014. 88 str. http://www.s- kzg.si/si/zakoni-in-drugi-pomembni-pravnoformalni-doku- menti/ (10.11.2015) Radle A. L. 2007. The effect of noise on wildlife: A literature review. In World Forum for Acoustic Ecology Online Reader: 16 str. Rix G., Rousseau L. M., Pesant G. 2014. A transportation-driven approach to annual harvest planning. Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks Logistics and Transportation (CIRRELT). https://www.cirrelt.ca/DocumentsTravail/CIR- RELT-2014-24.pdf Richardson C.T., Miller C.K. 1997. Recommendations for protecting raptors from human disturbance: a review. Wildlife Society Bul- letin 25, 634–638 Ross G. T., & Soland R. M. 1975. A branch and bound algorithm for the generalized assignment problem. Mathematical programming, 8(1), 91-103. Uredba o zavarovanih …, 2004. Uredba o zavarovanih prosto žive- čih živalskih vrstah. Ur. l. RS št. 46/04, 109/04, 84/05, 115/07, 32/08 – odl. US, 96/08, 36/09, 102/11 in 15/14. Uredba o koncesiji …, 2010. Uredba o koncesiji za izkoriščanje goz- dov v lasti Republike Slovenije. Ur. l. RS št. 98/10, 98/12, 62/13, 90/13 in 108/13. Uredba o višini …, 2006. Uredba o višini povračil stroškov v zvezi z delom in drugih dohodkov, ki se ne vštevajo v davčno osnovo. Ur. l. RS št. 140/06, dop. 76/08. Zakon o divjadi …, 2004. Zakon o divjadi in lovstvu (Uradni list RS, št. 16/04, 120/06 – odl. US, 17/08 in 46/14 – ZON-C)