Råvarustyrning för materialeffektiv produktion av limfog

Transkript

1 T E K N I S K R A P P O RT Råvarustyrning för materialeffektiv produktion av limfog - En studie utförd vid Norrfog AB Olof Broman David Wixe Anders Grönlund Johan Oja

2 Tryck: Universitetstryckeriet, Luleå ISSN: ISBN Luleå

3 Råvarustyrning för materialeffektiv produktion av limfog - En studie utförd vid Norrfog AB Olof Broman David Wixe Anders Grönlund Johan Oja Luleå tekniska universitet LTU Skellefteå Institutionen för teknikvetenskap och matematik Avdelningen för Träteknologi

4 Förord Denna projektrapport är till stora delar skriven av David Wixe i sin tjänst som Research Trainee vid Luleå Tekniska Universitet, avdelningen för Träteknik i Skellefteå. Projektet initierades, leddes och genomfördes av Olof Broman i samarbete med David Wixe. Ett stort tack riktas till David Wixe för ett gott samarbete och vi önskar dig lycka till på ditt nya jobb. Tack också till Johan Oja, SP Trätek, som gjorde den multivariata dataanalysen för automatisk sortering av stockar. Projektet finansierades inom ramen för EU Mål 2- projektet Marknadsstyrd Flexibel Manufakturproduktion, norra Norrland. Anders Grönlund, projektkoordinator för hela ramprojektet, har i denna rapport bidragit med mycket, däribland simuleringar för att välja rätt timmerdimension inför försöket. Till sist vill vi rikta ett stort tack till Lars och Mikael Eriksson vid Norrfog AB vars engagemang och intresse av resultaten gjort arbetet möjligt. 2

5 SAMMANFATTNING Norrfog AB i Malå tillverkar limfogskivor i olika kvaliteter, bland annat till gör-detsjälv- (GDS)-limfog, möbelfog och IKEAs hyllkoncept Ivar. Då Norrfog planerar att öka sin producerade volym av limfog ökar behovet av en effektiv styrning av rätt råvara till rätt slutprodukt. Samtidigt stiger råvarupriserna och det blir allt viktigare att maximera volyms- och värdeutbytet. Vid tidpunkten för studien: Norrfog AB köper klena furustockar och försorterar stockarna i diameterklasser med hjälp av en 2D-mätram. Ingen sortering sker på stocktyp och därmed blandas rotstockar, svartkviststockar och friskkviststockar. Stockarna sågas med en 2ex postning till plankor som efter torkning kapas upp till komponentlängder som därefter klyvs till färdiga lameller för limfogsproduktion. Huvudsyftet med detta projekt var att undersöka möjligheterna att styra rätt kvalitet av timmer till rätt slutprodukt; Ivarhyllan, GDS-limfog och möbelfog samt för- och nackdelar med att införa ett alternativt sågsätt genomsågning. Inom ramen för studien fanns följande forsknings- och utvecklingsfrågor: Stocklängdens betydelse för volymutbytet av limfog? Stocktypens betydelse för kvaliteten på producerad limfog? Går det att hitta rätt typ av stockar till en specifik produkt redan vid timmerplanen med hjälp av befintlig 2D-mätram och förbättrar 3D eller röntgen-skanning denna klassificering av stockar? Finns det ett motstånd till fingerskarv bland konsumenter och vad anses vara ett önskvärt utseende på en träyta av limfog? Studien visar att den stocktyp som gav den bästa kvaliteten var friskkviststockarna, men även de stockar som sorterades som svartkvistiga visade sig innehålla mestadels friska kvistar i de aktuella timmerdimensionerna. Ett tydligt resultat var att rotstockar innehöll den lägsta kvaliteten med för många och/eller för stora svarta kvistar och det visade sig vara lämpligt att om möjligt sortera bort dessa stockar för att såga dessa separat till produkter med lägre krav på kvalitet. Sorteringsalgoritmer för olika mättekniker för timmer speciellt anpassade för att maximera utbytet kvalitet 1 i den färdiga limfogen testades. Med befintlig 2D-mätram sorterades 81 % av rotstockarna bort och med röntgenmätning ökade andelen bortsorterade rotstockar till 98 %. Ett viktigt resultat var att genomsågning gav i snitt 13 % högre volymutbyte än 2exsågning och att korta stockar gav ökat volymutbyte jämfört med fullängdsstockar. En separat undersökning angående skivornas utseende visar att fingerskarvade limfogskivor är något konsumenten kan tänka sig, så länge färgskiftningarna mellan lamellerna är små. Stora färgskiftningar och små svarta kvistar var det som respondenterna rankade som minst tilltalande för alla skivor oavsett fingerskarv eller inte. 3

6 ABSTRACT Norrfog AB in Malå, Sweden, is a manufacturer of gluelam boards for different types of products. Some example of products is do-it-yourself gluelam boards, gluelam boards to furniture and the shelves to an IKEA shelving unit. Norrfog is planning to expand the production and that has raised questions regarding effective control of raw material to the right end product. The issue of increased raw material cost is something that has made maximised value- and quality- yield very important as well. The current production begins with log sorting in classes of different top diameters using a 2D shadow scanner. No special sorting on different log types is made today which means that butt logs, middle logs and top logs are mixed. After sorting the logs are sawn into planks with a classical 2ex sawing pattern. The next step is kiln drying which is followed by lengthwise module cutting of the planks. Each of these modules is then split into gluelam lamellas. The main objective for this report was to examine the possibilities to control the right raw material to the right end product and also if an alternative sawing pattern (by means of through-sawing) gives any positive impact on the value- and quality-yield. There is also a couple of interesting research questions to be answered: What impact has short logs on the volume yield? What is the quality yield for the different type of logs? Butt logs, middle logs and top logs. Is it possible to use the 2D shadow scanner to sort logs for the right products or is it necessary to use 3D or X-ray scanners? What are the consumer preference concerning fingerjoints in the gluelam panels? The log type with the greatest quality was top logs and middle logs since these contained mostly sound knots. The butt logs gave however boards with a lot of black knots and it is suitable to sort these logs into a special log class aimed for products with low quality demands. With specially developed log sorting algoritms it was shown that by using the existing 2D shadow scanner it was possible to detect 81 % of the butt logs. If a X-ray scanner was used, the number of detected butt logs increased to 98 %. It was also shown that through-sawing pattern increased the volume yield by 13 % compared to the classic 2ex-sawing pattern. The use of short logs also increased the volume yield compared with the yield from long length logs. In a separate preference study concerning fingerjoints in the gluelam panels it was shown that consumers had high acceptance for that. Big shifts in colour between lamellas and also high amount of black knots were features that should be avoided in the gluelam wood surfaces. 4

7 INNEHÅLL 1. INTRODUKTION Norrfog AB Nuläge produktion Syfte & avgränsningar GENOMFÖRANDE Preferensstudie Simuleringar Val av timmer och märkning Skanning av stockar Provsågning Mätning av utbyte och bedömning av kvalitetsutfall MATERIAL OCH METODER Preferensstudie Val av timmer och märkning Timmerinmätning med 2D-mätram Teori: Principer för 2D-mätram Timmerinmätning med 3D- och röntgenmätram Teori: Princip för 3D-mätram Teori: Princip för röntgenmätram Provsågning Spårbarhet Kvalitetsbedömning Volymutbyte Volymberäkningar Korta stockar Kvalitetsbedömning och volymutbyte Automatisk sortering av stockar multivariat dataanalys Teori: Multivariat dataanalys RESULTAT Preferensstudie Timrets toppdiametrar Kvalitet Kvalitetsutfall: K.L. 850mm hel stocklängd Kvalitetsutfall: K.L. 850mm 2.6m stocklängd från rotsida Kvalitetsutfall: K.L. 850mm 2.6m stocklängd från toppsida Nedklassningsorsaker Volymutbyte Volymutbyte: K.L. 850mm hel stocklängd Volymutbyte: K.L. 850mm 2.6m stocklängd från rotsida Volymutbyte: K.L. 850mm 2.6m stocklängd från toppsida Volymutbyte: K.L. 2500mm Stocklängd 2.6m Automatisk sortering av stockar multivariat dataanalys Jämförelse mellan olika skanningtekniker

8 Sortera bort rotstockar med befintlig 2D-mätram Jämförelse mellan simulerade och uppmätta volymutbyten DISKUSSION Kvalitetsutfall beroende av stocktyp Volymutbyte Automatisk sortering Simulering Slutsatser: REFERENSER BILAGOR Bilaga 1. Kvalitetsfördelning 2ex sågat fullängd Bilaga 2. Kvalitetsfördelning 2ex sågat 2,6m från rot Bilaga 3. Kvalitetsfördelning 2ex sågat 2,6m från topp Bilaga 4. Kvalitetsfördelning Genomsågat fullängd Bilaga 5. Kvalitetsfördelning Genomsågat 2,6m från rot Bilaga 6. Kvalitetsfördelning Genomsågat 2,6m från topp Bilaga 7. Nedklassningsorsaker 2ex sågat Bilaga 8. Nedklassningsorsaker Genomsågat Bilaga 9. Sorteringsmodeller Bilaga 10. Projektrapport Marknadsundersökning

9 1. INTRODUKTION En viktig del i den utveckling som idag sker inom sågverksindustrin och trämanufakturindustrin är insatser för bättre råvarustyrning. I takt med att råvarupriserna stiger ökar behovet av en än mer effektiv styrning för att använda rätt råvara till rätt slutprodukt. Med effektivare styrning kan producenter med stigande precision tillverka produkter som kunderna efterfrågar och sänka andelen off-grade i varje delprocess. Med off-grade menas produkter med kvalitetsfel eller av sådan låg allmän kvalitet att dessa inte accepteras eller efterfrågas av företagets kunder. Förbättringar av råvarustyrning i industriella processer resulterar i allmänhet i ett högre värdeutbyte och ökade vinstmarginaler för producenterna samtidigt som kundnyttan bibehålls eller ökar. 1.1 Norrfog AB Norrfog AB har limfogsproduktion i Malå och egen såg i Glommersträsk. All sågad volym går till limfogsprodukter inom företaget. I dagsläget sågar de ungefär m 3 timmer vid sin egen såg i Glommersträsk och de planerar att expandera produktionen till att såga strax över m 3. Norrfog tillverkar hyllplan och skivor i limträ av furu. Deras största produkt är hyllplan till IKEAs Ivarhylla, men produktionen omfattar även gör-det-själv (GDS)-limfog i varierande storlekar samt limfog för möbelkomponenter. Olika krav på dessa olika produkter skapar en uppenbar nytta med att styra rätt råvara till rätt slutprodukt. Denna undersökning behandlar råvarustyrning på stocknivå för Ivarhyllan, GDS-limfog samt möbelfog. 1.2 Nuläge produktion Vid tiden för undersökningen diametersorterar Norrfog timret i olika sågklasser med en tvåriktnings skuggmätram. Efter inmätning sågas stockarna till plank med traditionell 2ex sågning i olika dimensioner beroende på slutprodukt och sågklass. Efter torkning kapas plankorna till komponentlängder. Dessa längder klyvs och hyvlas till färdiga limfogslameller som sedan limmas ihop till de färdiga produkterna, se Figur 1. En del kasserade lameller fingerskarvas för att utnyttja råvaran bättre. Fingerskarvad limfog är ingen stor produkt för Norrfog men företaget tror att fingerskarv skulle gå att använda i större utsträckning än i dagsläget trots att en del inköpare inom byggvaruhandeln påstår att fingerskarv inte är efterfrågat. Figur 1: Limfogskivor tillverkas av lameller; lamellerna kan antingen vara fingerskarvade eller hela längder. Limfogskiva med hela längder (vä) och med fingerskarvar (hö). 7

10 Kvalitetsmässigt finns skillnader i krav för de olika produkterna. Huvuddragen är att Ivarhyllan och GDS-fogen har ungefär samma krav på råvaran där svartkvist tillåts så länge de inte är för många eller är för stora medan möbelfogen har bland annat högre krav på färsk kvist. Till Ivar och GDS får fingerskarvade lameller användas i viss mån. Om och när Norrfog får reklamation på Ivarhyllan och GDS-fogen gäller det oftast tekniska fel som t.ex. urslag m.m. som framkommit i förädlingsprocessen och inte direkt kvalitetsrelaterade fel på råvaran. Reklamationer kan även i mer sällsynta fall bero på det visuella intrycket när olika träegenskaper blandas på ett ofördelaktigt sätt. Det handlar exempelvis om stora färgskillnader och ådring som skapar för stora variationer i ytan på limfogen. Enkelt sagt är träkvaliteten nästan alltid tillräcklig eller högre än de krav som ställs på Ivar och GDS. Däremot förekommer reklamationer på möbelfogen lite oftare då kraven på den är högre än för Ivar och GDS. Med anledning av dessa kvalitetsskillnader har frågan uppstått om hur tidigt i processen, det är lämpligt och möjligt att styra råvaran. Kan försortering av stockar vara ett sätt att minska volymen off-grade och på så vis öka lönsamheten? Om en viss del av det högkvalitativa träet från Ivar och GDS skulle gå att styra till möbelfogen skulle det innebära att företaget inte använder råvara som är för bra till Ivar och GDS utan istället får rätt betalning för den kvalitet de levererar. Dessutom innebär det möjlighet till en ökad volym av den finare möbelfogen. Dessa kvalitets- och råvarustyrningsfrågor är högaktuella för Norrfog då de planerar att ändra produktionsstrategi från att såga plank till att använda en typ av genomsågning som ger okantade brädor som råämnen för sin limfogsproduktion. Exempel på tidigare undersökningar inom området kring limfog är Liljegren (2009) som behandlar utbytesanalys vid genomsågning samt Ryno (2010) som analyserar automatisk timmersortering för limfogsproduktion. Ingen av dessa undersökningar är fullt jämförbar med den undersökning som denna rapport behandlar. 1.3 Syfte & avgränsningar Huvudsyftet med detta projekt var att undersöka möjligheterna att styra rätt kvalitet av timmer till rätt slutprodukt; Ivarhyllan, GDS-limfog och möbelfog samt för- och nackdelar med att införa ett alternativt sågsätt genomsågning. Inom ramen för studien fanns följande forsknings- och utvecklingsfrågor: Stocklängdens betydelse för volymutbytet av limfog? Stocktypens betydelse för kvaliteten på producerad limfog? Går det att hitta rätt typ av stockar till en specifik produkt redan vid timmerplanen med hjälp av befintlig 2D-mätram och förbättrar 3D eller röntgen-skanning denna klassificering av stockar? Finns det ett motstånd till fingerskarv bland konsumenter och vad anses vara ett önskvärt utseende på en träyta av limfog? Stockvalet avgränsades genom att inte inkludera var stockarna kommer från, d.v.s. växtplats och typ av avverkning. I undersökningen studeras inga andra processparametrar än timmersortering och två olika sågsätt (postningar). 8

11 2. GENOMFÖRANDE Nedan presenteras en kort övergripande beskrivning av projektets genomförande. Ett flödesschema av arbetsgången ses i Figur 2. Preferensstudie Simulering Utbytesanalys Val av timmer (Glommers) 2D-mätning (Glommers) Sorteringsalgoritmer (SP Trätek) Transport Transport Torkning Glommers S ågning ( Glommers) 2D-mätning (Glommers) Röntgen & 3D-mätning ( Bygdsiljum ) Manuell mätning Kvalitet/utbyte (Glommers) Analys Rapportering Figur 2: Flödesschema över projektets delmoment och datainsamling 2.1 Preferensstudie Undersökningen inleddes med ett studentprojekt där människors preferenser för olika utseenden på träytor av limfog undersöktes. Bakgrunden till att detta togs med i projektet är att det finns inköpare av limfog som påstår att fingerskarvade lameller påverkar konsumenternas köpvilja negativt. Norrfogs bedömning är att fingerskarvade limfogslameller går att använda i större utsträckning än idag, utan att påverka konsumenterna köpvilja. Denna studie kan ses som en fristående del och genomfördes av studenter vid Masterprogrammet, LTU Skellefteå. Preferensstudiens upplägg och resultat visas i Bilaga Simuleringar Då ett för företaget nytt och ett gammalt sågsätt skulle jämföras i projektet var det viktigt att välja rätt spann på grovlek av timret som skulle användas i studien. Olika diameterintervall på timmer granskades med hjälp av utbytessimuleringar. Simuleringsarbetet gjordes av professor A. Grönlund vid LTU Skellefteå där databasen Stambanken (Grönlund 2004) användes. Denna databas innehåller alla tänkbara data för drygt två hundra stammar som röntgats och sedan sågats. Resultaten användes för att välja sågklassernas spännvidd i studien. Simuleringsresultaten användes också för att jämföra de simulerade utbytena med de i projektet verkligt uppmätta. Dessa jämförelser kan sägas validera och och indikera hur lämpliga simuleringar är vid framtida undersökningar vid utvärderingar av sågsätt. Stocklängdens betydelse och dess påverkan på utbytet simulerades också. 9

12 2.3 Val av timmer och märkning Två sågklasser av timmer användes i undersökningen, i rapporten kallad klen och grov. Anledningen till varför två olika sågklasser valdes är för att undersöka vilken av dom som ger det bästa volymsutbytet och framförallt studium av skillnader i kvalitetsutfall. Två redan befintligt diametersorterade timmervältor användes för att från dessa två vältor sortera fram stockar med avseende på stocktyp. De tre stocktyperna som användes i denna undersökning är rotstock, svartkviststock och friskkviststock. Rotstock är första biten från roten på stammen. Svartkviststock är en stock som varken är en friskkviststock eller en rotstock. Svartkviststocken härrör från mitten på stammen. Friskkviststock häärör från de övre delarna av en träds stam. Tre stocktyper och två sågklasser ger sex stycken olika grupper av stockar som följdes genom förädlingsprocessen. Varje grupp märktes på ändytorna med en unik färg och stämplades med ett ID-nummer. Denna märkning utfördes för att möjliggöra spårbarhet genom de delar som projektet omfattar. 2.4 Skanning av stockar Varje stock skannades två gånger med den befintliga tvådimensionella mätramen på Norrfogs såg i Glommersträsk, en gång direkt vid märkningstillfället och en gång innan provsågningen. Skanningen utfördes för att analysera hur bra en automatisk sortering av stockar till olika stocktyper skulle fungera med befintlig utrustning. Som ett ytterligare steg i testet av fler skanningtekniker kördes stockarna genom både en tredimensionell mätram och en röntgenmätram, båda vid Martinssons sågverk i Bygdsiljum, för att sedan jämföra dessa teknikers möjlighet till förbättrad råvarustyrning. 2.5 Provsågning Timret sågades med två olika sågsätt, 2ex sågning samt genomsågning för att studera sågsättens betydelse för volyms- och kvalitetsutfallet. Anledningen till detta var Norrfogs planer på en ny produktionsstrategi där deras traditionella 2ex sågning skulle eventuellt ersättas med genomsågning. 2ex sågningen skapade här plank med måtten 44x92mm och 50x92mm (klent och grovt timmer). Genomsågningen skapade 24mm tjocka brädor som var okantade. Figur 3 visar skillnaden mellan utseendet för en 2ex sågad planka och en genomsågad bräda. Figur 3: Jämförelse mellan en 2Ex-sågad planka (övre) och en genomsågad bräda (nedre) sett ovanifrån. Grå fält motsvarar vankant. 10

13 2.6 Mätning av utbyte och bedömning av kvalitetsutfall Efter torkning utfördes en manuell bedömning av kvalitetsutfall och volymsutbyte för båda sågsätten. 3. MATERIAL OCH METODER I denna del ges en beskrivning av detaljerna kring studiens genomförande. 3.1 Preferensstudie För att undersöka slutkonsumenters uppfattning av vad som är en attraktiv träyta genomfördes en preferensstudie våren Denna för projektet separata undersökning genomfördes som ett studentprojekt och redovisas i sin helhet i Bilaga Val av timmer och märkning Totalt 180st furustockar sorterades ut från två sågklasser. 90st stockar från den klena klassen ( mm toppmätt) och 90st stockar från den grövre klassen ( mm toppmätt). Timret får anses representera den normala kvaliteten på timmerfångsten då det sorterades från redan inmätt och diametersorterat timmer vid Norrfogs egen såg. Inom varje diameterklass sorterades det ut 30st rotstockar, 30st svartkviststockar och 30st friskkviststockar (Se Tabell 1). Stockarna märktes med färg och ID-nummer på ändytorna för att enkelt kunna protokollföra ordningen vid efterföljande skanning och sågning. Tabell 1: Antal och gruppindelning av stockar per sågklass och stocktyp. Sågklass Stocktyp St/typ Tot. antal Klen mm Rotstock Svartkviststock Friskkviststock Grov mm Rotstock Svartkviststock Friskkviststock Summa: Timmerinmätning med 2D-mätram För att analysera möjligheterna till att med befintlig utrustning och specialanpassade sorteringsalgoritmer kunna automatisk sortera på stocktyp genomfördes skanning av timret i två omgångar vid Norrfogs såg i Glommersträsk. Första skanningen utfördes när timret valdes ut och märktes och andra skanningen utfördes innan provsågningen. Stockarna skannades med en tvådimensionell mätram av industriell typ med två mätriktningar och vid båda tillfällena lagrades rådatat för senare bearbetning och analys. Teori: Principer för 2D-mätram Enligt Virkesmätningsrådet (Anon. 2000) är den idag använda äldsta principen för diametermätning den som går ut på att registrera storleken av den skugga som skapas när en stock belyses med parallella ljusstrålar. Beroende på om två eller fyra så kallade mätbalkar är monterade kan ramen mäta i en eller två mätriktningar. På varje balk är två parallella rader av lysdioder monterade. Ena raden av dioder fungerar som sändare och 11

14 andra som mottagare. Sändardioderna på en balk skickar ut ofarligt IR-ljus som passerar över till mottagardioderna på mätbalken på motstående sida. Då det sitter sändare och mottagare på varje mätbalk skickas ljus i båda riktningarna mellan varje par av balkar. På en mätram med fyra balkar korsar strålarna varandra och ett nät med mätrutor bildas där storleken på varje ruta motsvarar mätnoggrannheten. Figur 4 visar mätprincipen för en mätram med fyra mätbalkar. Genom att tända sändardioderna en i taget och kontrollera vilka mottagardioder som tar emot ljuset från den tända dioden kan stockens begränsningsytor räknas ut. När begränsningsytorna är fastställda går det att räkna ut stockens diameter. Eftersom stocken transporteras kontinuerligt genom mätramen kan stockens diameter över hela stocklängden tas fram. Denna diameterfördelning kan sedan användas för att fastställa olika parametrar som t.ex. stockvolym, yttre form såsom toppavsmalning, rotavsmalning mm. Figur 4: Mätprincip för sändar- och mottagarenheterna för en två-riktnings optisk mätram (Anon. 2000). 3.4 Timmerinmätning med 3D- och röntgenmätram En av forskningsfrågorna i detta projekt var om det går att hitta rätt typ av stockar till en specifik produkt redan vid timmerplanen med hjälp av befintlig 2D mätram eller om det behövs 3D eller röntgen? För att jämföra dessa skanningtekniker transporterades stockarna från Norrfogs såg till Martinssons såg i Bygdsiljum. Vid Martinssons mätstation skannades varje stock med en 3D-mätram, samt en röntgenmätram. Rådatat från denna skanning skickades vidare till SP-Trätek och Johan Oja för analys av vilken skanningsteknik som är bäst för att styra råvaran till rätt slutprodukter för Norrfogs produktion. 12

15 Teori: Princip för 3D-mätram Vidareutvecklingen av 2D-mätramarna har resulterat i 3D-mätramar. En 3D-mätram mäter primärt inte stockens diameter utan ytterkonturen av stocken i tvärsnitt längs stocken (Anon. 2000). Figur 5 visar principen för 3D-mätning med en Rema Control 3D-mätram, vilken är vanlig på marknaden. Då mätningarna sker längs hela stockens längd kan alla ytterkonturer läggas samman och på så sätt kartlägga i princip hela stockens mantelyta. När stocken passerar genom mätramen mäter laserljus från tre mätbalkar avståndet till mantelytan. Eftersom mätbalkarna sitter med en 120º vridning i förhållande till varandra kan nästan hela stocken täckas av mätningen. Begränsningar finns då för grova stockar passerar och mätbalkarna inte klarar av att belysa hela mantelytan och mätutrustningen får interpolera ytan som inte mätbalkarna täcker. 3D-mätning ger en mer detaljerad bild av stockens form och anses användbar för att beräkna vilka postningar som är bäst lämpade för varje stock beroende på vad marknaden efterfrågar för tillfället, eller bara för att maximera volymutbytet. Figur 5: Princip för 3D-mätning (Anon. 2000) Princip för röntgenmätram För att ännu bättre kunna mäta och styra rätt träegenskaper till rätt slutprodukt kan röntgen användas vid timmerinmätning. Undersökningar, som t.ex. Oja et al. 2003, visar att röntgen kan användas för automatisk sortering av stockar. En röntgenmätram bygger på samma arbetsprincip som en vanlig röntgenapparat (Anon. 2000). Röntgenmätramen ger en bild av densitetsvariationer i stocken. Olika delar av stocken dämpar röntgenstrålningen olika mycket. En kvist dämpar t.ex. mer än vad träet runt om den gör. Genom att med datorns hjälp tolka densitetsvariationerna i stocken kan de inre egenskaperna beskrivas och användas för att exempelvis sortera bort stockar med hög andel tjurved, eller andra oönskade egenskaper. Ofta kombineras röntgen- med 3D- 13

16 skanning. Figur 6 visar principen för röntgenmätning med två röntgenrör. I dagsläget finns 10-20st sågverk i Sverige som använder röntgenmätning i sin produktion. Figur 6: Princip för röntgenmätning (Oja et al. 1998) 3.5 Provsågning För att jämföra resultaten för traditionell 2ex sågning med genomsågning utfördes en provsågning på Norrfogs sågverk i Glommersträsk. Två olika typer av postningar användes och hälften av alla stockar i varje sågklass sågades med 2ex sågning och resterande med genomsågning, se Figur 7. Figur 7: Postningsmönster för 2ex sågningen (vänster) och 4ex genomsågningen (höger) Traditionell 2ex sågning gav plank med dimension 44x92 mm för den klenare klassen och 50x92 mm för den grövre. Genomsågning i det här fallet innebar att stocken först 14

17 reducerades till en blockhöjd av 140mm för klen klass och 155mm för grov klass. Parallellt med de reducerade ytorna genomsågades sedan hela stocken till brädor med en tjocklek av 24mm för båda klasserna. Den klena timmergruppen som genomsågades postades som 4ex och den grova som 5ex. Tabell 2 visar en översikt av postningarna med de olika dimensionerna. Uppdelningen på sågklass, postning, dimension och stocktyp gjorde att 15st stockar hade exakt samma behandling. Tabell 2: Postningsöversikt för de fyra olika sågningarna (GS=Genomsågning). Sågklass Postning Dimension Antal rotstockar Antal svartkviststockar Antal friskkviststockar Antal brädor/plank ex Trad 44x ex GS 24xOkantad bredd ex Trad 50x ex GS 24xOkantad bredd Spårbarhet Då fullständig spårbarhet är nödvändigt för att kunna göra analyser av kvalitetsutfall och volymutbyte, sågades stockarna gruppvis. Varje planka/bräda numrerades efter sågning med löpnummer. Dessa löpnummer parades sedan ihop med stockarnas identitet och då den ingående ordningen på stockarna var noterad kunde varje planka/bräda spåras till vilken stock respektive stocktyp de kom från. 3.6 Kvalitetsbedömning En manuell kvalitetsbedömning enligt IKEAs standard (Anon. 2006) utfördes på alla plankor och brädor efter torkning, totalt 585st. I samråd med Norrfog AB enades man om att en komponentlängd på 850mm var den viktigaste att granska då detta är den mest använda komponentlängden till Ivarhyllan vilken är Norrfogs största produkt. Varje objekt placerades på ett mätbord med rotändan jämndragen vid bordets startände. Första 50mm in från starten av plankan/brädan satt en markering som representerade ett renkap vid roten. Vid 900mm, 1750mm, 2600mm, 3450mm, 4300mm och 5150mm, mätt från starten på bordet, fanns tydliga markeringar för varje komponentlängd på 850mm som kan kapas fram från objekten, se Figur 8. Komponenterna betecknas L1 till L6. I de fall där den sista komponenten inte uppnådde full längd, mättes denna längd och den noterades som spill. För varje 850mm komponentlängd bedömdes kvalitetsklass (1-4) samt nedklassningsorsaker. Kvalitetsklassernas huvuddrag (förenklad beskrivning): Kvalitet 1 Friska kvistar och pärlkvistar tillåts. Fingerskarv är inte tillåten Kvalitet 2 Svartkvistar som sitter fast och är mindre än 15mm i diameter är tillåtna. Fingerskarv är tillåten Kvalitet 3 Svartkvistar som sitter fast och är mindre än 20mm i diameter är tillåtna. Fingerskarv är tillåten Kvalitet 4 - Vrak 15

18 Nedklassningsorsaker: Toppbrott, sprötkvist, lyra, fetved, kådlåpor, rotspricka, barkdrag, stor svartkvist och för många svartkvistar. L1 L2 L3 L4 L5 L6 X 50mm 850mm 850mm 850mm 850mm 850mm 850mm Spill Figur 8: Principskiss över mätupplägget för både 2ex sågningen och genomsågningen. Första 50mm från rot motsvarar renkap. L1-L6 är varje 850 mm komponentlängd. Den överskjutande biten som inte räckte till en 850mm komponent klassades som spill (X). 3.7 Volymutbyte I samband med kvalitetsbedömningen mättes även blekesbredd för en efterföljande volymberäkning. Med bleke menas en plan bearbetad yta på plankan/brädan. Bleket mättes som det största möjliga bleket utan att få med vankant på komponentlängden efter kantning, se Figur 9. För de genomsågade komponenterna var minsta tillåtna bleke 35 mm och för de 2ex sågade komponenterna 70.5 mm. Om bleket var mindre än detta klassades komponenten som vrak/spill. Dessa gränser var satta p.g.a. produktionstekniska begränsningar vid Norrfog AB. Figur 9: Skissen visar hur uppmätt bleke bedömdes för en 850mm komponent på en bräda från en genomsågad stock. Observera att längd och bredd är något oproportionerliga i figuren. 16

19 Volymberäkningar Volymutbytet beräknades genom att först räkna ut volymen färdig limfog som varje komponentlängd gav, (1) och (2), och sedan summera alla dessa delvolymer för varje stock (3). Denna sammanlagda volym jämfördes sedan mot stockvolymen innan sågning. Volymberäkningarna för varje 2ex sågad komponentlängd gjordes med följande formel: Där, V2 ex = n Kb h 850 / (1) V 2ex : är volymen färdig limfog per komponentlängd i dm 3. n : är antalet lameller som klyvs fram per komponentlängd vilket styrs av blekesbredden. Bleke större än 90 mm ger 4 st lameller och bleke mellan 90 mm och 70.5 mm ger 3 st lameller. Bleken smalare än 70.5 mm ger 0 lameller. Anledningen till detta är att kostnaden för att bearbeta en komponentlängd med ett bleke smalare än 70.5 blir för hög då dessa skulle kräva specialbehandling. Kb : är komponentbredd mm för den klena sågklassen och 44 mm för den grova. h : är tjockleken på den färdiga limfogen, 18 mm. Volymberäkningarna för varje genomsågad komponentlängd gjordes med följande formel: V GS = b h l / (2) Där, V GS : är volymen färdig limfog per komponentlängd i dm 3. b : är blekesbredden på resp. komponent. Från bredder mm används hela bredden direkt. Vid bleke över 100 mm klyvs komponenten och ett avdrag görs med 2.4 mm för att motsvara det material som försvinner i sågspåret. h : är tjockleken på den färdiga limfogen, 18mm. l : är längden för varje komponent, 850mm. Volymutbytet beräknas med följande formel: Vlim fog U = (3) V stock Där, U: är utbyte färdig limfog i procent. V limfog : är färdig volym limfog i dm 3. V stock : är ingående volym på stocken i dm 3 fub. 17

20 3.8 Korta stockar: 2.6 m Kvalitetsbedömning och volymutbyte I undersökningen ingick även analys av stocklängdens betydelse för kvalitets- och volymsutbytet. Längden 2.6m valdes då den rymmer ett renkap på 50mm samt tre stycken komponentlängder på 850mm vilket passar Norrfogs produktmix. Analysen gjordes för att undersöka hur volymsutbytet påverkas genom att såga korta stockar med fast stocklängd 2.6m. Genom att mäta upp de genomsågade plankorna från två håll (Figur 10 & 11) så dubblerades mängden tillgängligt råmaterial för studien. Alltså, två typer av korta stockar analyserades, 2.6m från rot och 2.6m från topp. För varje av dessa kortlängder utfördes en likadan kvalitetsbedömning och volymberäkning (med 850mm långa komponentlängder) som för fullängdsfallet. När alla dessa kortlängders utbyten och kvalitetsutfall summeras för samma stock blir resultatet detsamma som att så korta stockar hade sågats. Ett specialfall: För att undersöka komponentlängdens betydelse för volymutbytet för genomsågade brädor så valdes komponentlängden 2500 mm vars resultat skulle jämföras med 850mm fallet. Mätupplägget för detta specialfall ses i Figur 11. Volymuträkningarna för dessa långa komponenter gjordes med formel (2) där l är 2500 mm istället för 850 mm. Anledningen till att ingen sådan analys gjordes för 2ex sågningen är att utbytet i princip blir det samma oavsett vilken komponentlängd som kapas fram eftersom plankorna är raka och inte följer stockens avsmalning såsom de genomsågade brädorna gör. 2,6m mätt från rot 850mm komponentlängd L1 L2 L3 50mm 850mm 850mm 850mm 2,6m mätt från topp 850mm komponentlängd L1 L2 L3 850mm 850mm 850mm 50mm Figur 10: Mätupplägg för 2.6m långa stockar med 850mm komponentlängd. 50 mm avser renkap. 18

21 2,6m mätt från rot 2500mm komponentlängd L1 50mm 2500mm 2,6m mätt från topp 2500mm komponentlängd L1 2500mm 50m m Figur 11: Mätupplägg för specialfallet med 2.6m långa genomsågade stockar med 2500 mm komponentlängd. 50 mm avser renkap. 3.9 Automatisk sortering av stockar multivariat dataanalys I princip all automatisk kvalitetssortering av stockar i dagsläget bygger på matematiska och statistiska modeller, som med hjälp av mätdata (diameter, avsmalning, bulighet, krokighet m.m.) försöker förutsäga kvaliteten för en stock. Tanken med att analysera mätningarna från de tre olika mätramarna (2D, 3D och röntgen) var att jämföra och se vilken av dessa mätmetoder som är bäst lämpad för den produktmix och typ av stockar som Norrfog använder sig av. Dessutom är det intressant att undersöka hur väl den befintliga 2D-mätramen kan hitta olika stocktyper och på så sätt användas för att styra rätt stockar till rätt slutprodukt. Teori: Multivariat dataanalys Multivariat dataanalys (MVDA) är ett verktyg som är lämpligt att använda då stora datamängder ska analyseras. MVDA gör det möjligt att visualisera, klassificera och hitta grupper i datamaterialet. I den här undersökningen har en analysmetod använts som kallas projections to latent structures by means of partial least squares, förkortat PLS. PLS går ut på att med regressionsmodellering hitta kvantitativa förhållanden mellan flera faktorer och responser (Eriksson et al. 2001). Med faktorer menas X-variabler och med responser menas Y-variabler. Exempel på X-variabler vid skanning av stockar är avstånd mellan kvistvarv, avsmalning, densitet mm. Y-variabler är exempelvis kvalitet eller stocktyp. PLS modeller används för att försöka förutsäga responserna (Y) utifrån variablerna (X) för nya mätningar. Vid arbete med PLS-modeller gäller det bland annat att modellen ska använda variationen bland X-variablerna för att förklara så stor del av 19

22 variationen bland Y-responserna. Förklaringsgrad betecknas R 2 och prediktionsförmåga betecknas Q 2. Ett högt R 2 -värde innebär att modellen förklarar stor del av variationen i Y. Ett högt Q 2 -värde innebär också att modellen med stor precision kan förutsäga vad responserna (Y) blir för nya observationer (här stockar) med nya X-värden. Höga R 2 och Q 2 värden innebär att modellen är stark och användbar. I en undersökning (Oja et al. 2004) som beskriver modeller för automatisk sortering med röntgen- och/eller 3Dmätram indikeras att R 2 över 0.43 och Q 2 över 0.4 innebär en relativt stark modell för dessa typer av data. 20

23 4. RESULTAT Då mängden mätningar som analyserats är stor och antalet olika analyser är många har resultaten delats upp i kategorier för att göra det hela mer lättöverskådligt. I hela rapporten ligger fokus i resultatredovisningen på den högsta kvalitetsklassen, kvalitet 1. Denna fokusering tydliggör vilka stockar som är mest lämpliga att såga för att få en så hög kvalitet som möjligt samt vilka stockar som bör undvikas p.g.a. för låg kvalitet. Likaså vilket sågsätt och vilken komponentlängd som ger högst volymsutbyte kvalitet 1. I rapporten återkommer förkorningen K.L. vilket står för komponentlängd. I rapportens resultatdel visas endast ett urval av diagram och resultat. Resten av diagrammen ses i Bilaga Preferensstudie Upplägg och fullständiga rapport ses i Bilaga 10. Undersökningen angående skivornas utseende visar på att fingerskarvade limfogskivor är något konsumenten kan tänka sig, så länge färgskiftningarna mellan lamellerna är små. Stora färgskiftningar och små svarta kvistar var det som respondenterna rankade som minst tilltalande för alla skivor oavsett fingerskarv eller inte. 4.2 Timrets toppdiametrar Timrets spridning i toppdiameter för de två olika sågningarna ses i Tabell 3. I tabellen kan verkligt utfall för försökets stockar ses samt önskad/planerad spridning inom parentes. Notera: kortstocksalternativet (2.6m stock från toppsidan) får exakt samma diameterintervall som fullängdsfallet då de korta stockarna är skapade från topparna av fullängdsstockarna. För den klena sågklassen kom det med stockar som både hade lägre och högre toppdiameter än vad som förväntades i sågklassen. Den grova sågklassen innehöll stockar som hade lägre toppdiameter än förväntat, men inga stockar som gick över den övre gränsen på 150mm. Tabell 3: Det verkliga utfallet av toppdiametrar för fullängdsstockar och för kortstocksalternativet (2.6m från toppsidan). Siffrorna inom parentes är sågklassernas förväntade intervall för toppdiametrarna i mm. 2ex sågat Genomsågat Sågklass Toppdiameter (mm) Toppdiameter (mm) Klen ( ) Grov ( ) Tabell 4 visar hur diameterintervallet blev för 2.6m långa stockar mätt från rotsidan. Eftersom dessa stockar skapades genom att mäta 2.6m in från rotsidan blir diameterintervallet både ett mått på hur grova fullängdsstockarna var 2.6m in från rotsida samt vilken toppdiameter som de skapade korta stockarna fick. Eftersom inget förväntat 21

24 diameterintervall fanns för dessa stockar kunde inga direkta slutsatser dras annat än att de har större toppdiameter än fullängd och 2.6m toppsida-fallet. Efter genomförd provsågning noterades att 2ex sågningen fått något grövre stockar än genomsågningen (gäller alla tre typer av stockar). Tabell 4: Det verkliga utfallet av toppdiametrar för 2.6m långa stockar mätt från rotsidan. Dessa skapade stockar hade inget förväntat intervall för toppdiametrarna. 2ex sågat Genomsågat Sågklass Toppdiameter (mm) Toppdiameter (mm) Klen Grov Kvalitet Kvalitetsanalysen visar var de olika kvaliteterna finns längs längdriktningen på stockarna uppdelat på komponentnivå. Till läsarens hjälp att bättre förstå resultaten kan följande sammanfattning av kvalitetsklassernas huvuddrag användas: Kvalitet 1 Friska kvistar och pärlkvistar tillåts. Fingerskarv är inte tillåten Kvalitet 2 Svartkvistar som sitter fast och är mindre än 15mm i diameter är tillåtna. Fingerskarv är tillåten Kvalitet 3 Svartkvistar som sitter fast och är mindre än 20mm i diameter är tillåtna. Fingerskarv är tillåten Kvalitet 4 - Vrak Vanliga nedklassningsorsaker kan vara: Toppbrott, sprötkvist, lyra, fetved, kådlåpa, rotspricka, barkdrag, stor svartkvist och för många svartkvistar. I denna del av redovisningen har vi valt att presentera enbart resultaten för gruppen klena stockar och komponentlängd 850mm för att påvisa sambandet mellan kvalitetsutfall och stocktyp. Resultaten för de grova stockarna uppvisar likartade drag som för de klena. Kvalitetsutfallet för specialfallet 2500mm komponentlängd uppvisar samma tendenser som för 850 mm längd och redovisas därför inte. Samtliga figurer som behandlar kvalitetsutfall återfinns i Bilaga 1-8. Kvalitetsutfall: K.L. 850mm hel stocklängd Figur 12 och 13 är två av sexton liknande grafer som visar kvalitetsfördelning uppdelat på kvalitet, sågsätt samt om det var sågat ur klen eller grov stock/sågklass. Varje graf visar också volymprocent av högsta kvaliteten i medeltal för alla komponentlängder på respektive position L1-L6 samt stocktyp. Anledningen till varför figur 12 och 13 inkluderar komponent ett till sex, L1-L6, är att två långa stockar gav en sjätte komponent (synligt i Bilaga 1 och 4). 22

25 Tydligast resultat är att friskkviststockarna ger den högsta andelen kvalitet 1 i de tre första komponentlängderna (L1-L3). Även svartkviststockarna ger hög andel kvalitet 1 och för den femte komponenten har de faktiskt högre utbyte av kvalitet 1 än friskkviststockarna. Rotstockarna har den lägsta andelen kvalitet 1 för alla komponenter, men medelvolymprocenten stiger ju längre upp på rotstocken komponenterna kapas fram för att sedan sjunka något vid den femte komponenten. Kvalitet 1 Klen stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 12: 2ex-sågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock. Kvalitet 1 Klen stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 13: Genomsågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock. 23

26 Detta visar att de första 2.6m på rotstockarna bör undvikas om ett högt utbyte av högsta kvalitet eftersträvas. Att utbytet sjunker vid den femte komponenten beror på att stocken är tunnare där och inte ger lika stor volym p.g.a. hög grad av vrak orsakad av för späd dimension. Rotstockarna ger generellt hög andel kvalitet 2 (Figur 1b och 1f i Bilaga 1) och då framförallt i de tre första komponenterna mätt från rotändan vilket förklarar varför andelen kvalitet 1 är låg på dessa positioner i figur 12 & 13. Avsmalningen påverkar alla stocktyper i toppändan och störst effekt får det på friskkvist- och svartkviststockarna då dessa oftare hade en klenare toppdiameter än rotstockarna inom samma sågklass. Jämförs figurerna 12 och 13 syns det att genomsågning ger ett högre volymutbyte än 2ex sågning. Sammantaget visar figurerna i Bilaga 1 att ovan nämnda resultat i grova drag gäller oavsett sågsätt och sågklass, men att mindre variationer finns. Kvalitetsutfall: K.L. 850mm stocklängd 2.6m från rotsida Figur 14 och 15 visar samma kvalitetsfördelning som fullängdsfallet gjorde för de tre första lamellerna men med andra totala utbytesnivåer. Detta på grund av att L1-L3 i fullängdsfallet är samma komponenter som L1-L3 för 2,6m stock mätt från rot. Det finns två tydliga och viktiga resultat som delas med fullängdsfallet. Det ena är att rotstockarna ger låg andel kvalitet 1. Det andra är att genomsågningen ger ett högre utbyte än 2ex sågningen. Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 14: 2ex-sågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot. 24

27 Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 15: Genomsågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot. Kvalitetsutfall: K.L. 850mm stocklängd 2.6m från toppsida Även i fallet med 2.6m stockar mätt från toppändan visar sig kvalitetsfördelningen vara liknande fullängdsfallet och 2.6m rot fallet. Det vill säga, rotstockarna ger låg andel kvalitet 1 från komponent L1 och sedan stiger kvaliteten i efterföljande komponenter och genomsågat ger högre volymutbyte än 2ex sågat, vilket syns i Fig 16 och 17. Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 16: 2ex-sågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp. 25

28 Kvalitet 1 Klen stock 2,6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 17: Genomsågning. Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp. 4.4 Nedklassningsorsaker Detta avsnitt behandlar nedklassningsorsaker och var på plankorna/brädorna de oftast förekommer beroende på stocktyp. Några utvalda diagram visas här. Ytterligare figurer finns i Bilaga 7. Såsom Tabell 5 och 6 visar innehåller rotstockarna flest antal defekter som ger upphov till nedklassning och andelen nedklassade komponenter för denna stocktyp är så hög som storleksordningen %. Tabellerna visar också den generella trenden att antalet nedklassade komponenter blir lägre ju längre upp på trädet som stockarna kommer från. Rotstockarna har de högsta nedklassningsnivåerna följt av svartkvist/mellanstock och sist kommer friskkvist/toppstockarna som ha det lägsta antalet nedklassningar. Helhetsmässigt skiljer det inte mycket mellan 2ex- och genomsågning i andel nedklassade komponenter. Möjligen att 2ex ger något högre andel nedklassningar procentuellt sett. Tabell 5: 2ex-sågat. Antal nedklassade ämnen i procent av det totala antalet komponenter för varje sågklass och stocktyp. Full stocklängd och 850mm komponentlängd. Sågklass Grupp Stocktyp Nedklassade ämnen (%) klen frisk 20, klen svart 37, klen rot 70, grov frisk 18, grov svart 40, grov rot 81,3 26

29 Tabell 6: Genomsågat. Antal nedklassade ämnen i procent av det totala antalet komponenter för varje sågklass och stocktyp. Full stocklängd och 850mm komponentlängd. Sågklass Grupp Stocktyp Nedklassade ämnen (%) klen frisk 10, klen svart 24, klen rot 76, grov frisk 25, grov svart 35, grov rot 61,4 Figur 18 visar exempel för rotstockarnas nedklassningsorsaker (barkdrag, stora svartkvistar och för många svartkvistar) och figur 19 motsvarande för friskkviststockar. De största orsakerna till rotstockarnas låga kvalitet oavsett sågsätt och sågklass är antalet svartkvistar samt att de ofta är för stora. Även för friskkviststockar liksom för svartkviststockar är det antalet svartkvistar och storleken på dessa som orsakar flest nedklassningar. Defekter som toppbrott, sprötkvist, lyra, fetved och kådlåpor förekommer för alla stocktyper och i olika omfattning. Totalt sett ger dessa defekter upphov till ca 40 % av antalet nedklassningar för friskkviststockar. Men då totala antalet nedklassningar för den stocktypen är väldigt lågt är inte påverkan på kvalitetsutfallet så stort. För svartkviststockar är andelen nedklassningar på grund av toppbrott, sprötkvist, lyra, fetved och kådlåpor runt 30 % och för rotstockar runt 12 %. Det totala antalet nedklassningar är högre för dessa stocktyper och därmed blir också påverkan på kvalitetsutfallet större. Nedklassning klen rotstock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 18: Andel nedklassade komponenter för klena rotstockar. Genomsågning. 27

30 Nedklassning klen friskkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 19: Andel nedklassade komponenter för klena friskkviststockar. Genomsågning. 4.5 Volymutbyte Utbytet är beräknat som volymen färdig limfog dividerat med stockvolym. Volymutbyte: K.L. 850mm hel stocklängd Tabellerna 7 och 8 visar sammanställningen av volymsutbytet för de två sågsätten i fallet då den bedömda komponentlängden är 850mm och hela stocklängden är använd. En jämförelse mellan tabell 7 och 8 visar att genomsågning i snitt gav 13 % högre volymutbyte än 2ex-sågning vilket är en stor skillnad. Man kan också utläsa att Tabell 7: 2ex-sågning. Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Full stocklängd och 850mm komponentlängd. Total ämnes- Stock- Medelvolym per kvalitet i procent av stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 22,1 frisk 17,5 0,3 3,6 0, klen 25,2 svart 15,6 5,5 3,9 0, klen 23,2 rot 9,0 1 3,8 0, grov 23,9 frisk 19,6 1,1 2,9 0, grov 24,6 svart 15,2 5,0 4, grov 24,5 rot 5,7 15,4 3,4 oberoende av sågsätt och toppdiameter så gav rotstockarna ett lägre volymutbyte av komponenter med kvalitet 1 jämfört med svartkvist- och friskkviststockarna. Det omvända gäller för kvalitet 2 där rotstockarna fick det högsta volymutbytet. 28

31 Friskkviststockarna gav högst andel av kvalitet 1 vilket gör dem lämpliga för produkter som har krav på högsta kvalitet. Variationen i det totala volymutbytet var lågt mellan de tre olika stocktyperna inom varje sågklass och sågsätt. I allmänhet tenderade svartkviststockarna att ge ett något högre totalt volymutbyte än friskkviststockar och rotstockar. Detta torde bero på svartkviststockarnas form då de oftare har en lägre avsmalning än rotoch friskkviststockarna. Tabell 8: Genomsågning: Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Full stocklängd och 850mm komponentlängd. Tot ämnes- Stock- Medelvolym per kvalitet i procent av stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 36,1 frisk 32,1 2,4 1,2 0, klen 38,8 svart 3 3,2 3,2 2, klen 36,6 rot 10,9 14,3 8,6 2, grov 37,0 frisk 28,0 2,6 4,5 1, grov 37,6 svart 24,7 6,1 5,3 1, grov 36,3 rot 15,2 17,7 2,7 0,7 Slår vi ihop resultaten för de två timmerdimensionerna i tabellerna fås en enkel bild som åskådliggör sågsättets betydelse för volymsutbytet godkända komponenter, se figur kval1 kval2 kval3 kval4 kval1 kval2 kval3 kval4 rot svart frisk 2ex-sågning Genomsågning Figur 20: Medelvolym godkända komponenter (850mm) per kvalitet och stocktyp för de två sågsätten. Resultaten för klen och grov timmerdimension sammanslagna. 29

32 Volymutbyte: K.L. 850mm stocklängd 2.6m från rotsida Tabell 9 och 10 visar utbytet för fallet med 2.6m stock från rotsida och 850mm komponentlängd. Det innebär att de tre första komponenterna mätt från rotsidan bedömts. Precis som i fullängdsfallet resulterade genomsågningen i ett väsentligen högre utbyte (13,5%) än 2ex-sågningen även i fallet med fast stocklängd. Totalnivåerna ökade emellertid 2-3% jämfört med fullängdsfallet vilket innebär att väl avvägd fast stocklängd (här 2.6m långa stockar från rotsida) är lämpligt att såga för att få ett högre volymutbyte. Precis som i fullängdsfallet så gav friskkviststockarna den högsta andelen kvalitet 1 följt av svartkviststockarna. Också här gav rotstockarna hög andel kvalitet 2 och svartkviststockarna ett lite högre volymutbyte totalt än de andra stocktyperna. Tabell 9: 2ex-sågning. Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Bedömningen avser de tre första komponenterna mätt från rotsida. Stocklängd 2.6m. K.L. 850mm. Medelvolym per kvalitet i procent av Tot ämnes- Stock- stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 26,4 frisk 21,1 0,3 4,2 0, klen 28,3 svart 15,5 6,5 6, klen 24,2 rot 7,0 11,7 5,2 0, grov 26,1 frisk 20,7 1,5 3, grov 27,2 svart 15,7 5,0 6, grov 26,1 rot 5,7 17,5 3,0 Tabell 10: Genomsågning: Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Bedömningen avser de tre första komponenterna mätt från rotsida. Stocklängd 2.6m. K.L. 850mm. Medelvolym per kvalitet i procent av Tot ämnes- Stock- stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 39,3 frisk 34,1 3,3 1,7 0, klen 41,4 svart 31,3 4,2 3,6 2, klen 37,4 rot 5,8 16,2 11,8 3, grov 41,0 frisk 30,1 3,4 5,8 1, grov 41,8 svart 25,4 8,5 6,3 1, grov 38,7 rot 11,2 24,2 2,5 0,9 Volymutbyte: K.L. 850mm stocklängd 2.6m från toppsida På samma sätt som i fallet med 2.6 m stock mätt från rotsidan bedömdes tre stycken 850mm långa komponenter, men i det här fallet mätt från toppsidan på stockarna. På dessa korta stockar skiljer det i snitt 14.7 % vad det gäller det totala volymutbytet mellan genomsågat och 2ex sågat. Även för dessa korta stockar är det genomsågning som ger det högre utbytet. Tabell 12 och 13 visar att rotstockarna ger en lägre andel kvalitet 1 än frisk- och svartkviststock och en högre andel kvalitet 2. Friskkviststockarna gav även för dessa stockar den högsta andelen kvalitet 1. Jämfört med fullängdsfallet gav genomsågningen av 2.6m stock från toppsida ingen märkbar skillnad i totalt volymutbyte. 30

33 För 2ex-sågningen blev volymutbytet lägre än både fullängdsfallet och 2.6m stock från rotsidan. Förklaringen till att utbytet blir lägre vid 2.6m stock från toppsida än från rotsida beror på att timret var lite för klent för postningen och därmed bättre anpassat för de grövre diametrarna i fallet med 2.6m stock från rotsida. En onormalt hög andel komponenter längst ut på stocken vrakades p.g.a. för späd dimension. Tabell 11: 2ex-sågning. Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Bedömningen avser de tre första komponenterna mätt från toppsida. Stocklängd 2.6m. K.L. 850mm. Tot ämnes- Stock- Medelvolym per kvalitet i procent av stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 21,5 frisk 17,1 0,3 2,8 1, klen 23,7 svart 16,0 4,7 2,8 0, klen 23,3 rot 10,4 10,8 1,7 0, grov 23,5 frisk 19,6 1,1 0, grov 24,3 svart 16,7 5,1 2, grov 24,8 rot 4,9 15,2 4,7 Tabell 12: Genomsågning: Kvalitetsutfall och utbyte i volymprocent. Bedömningen avser de tre första komponenterna mätt från toppsida. Stocklängd 2.6m. K.L. 850mm. Tot ämnes- Stock- Medelvolym per kvalitet i procent av stockvolym Sågklass Grupp volym (%) typ Kval1 Kval2 Kval3 Kval klen 36,7 frisk 34,8 1,0 0,2 0, klen 40,5 svart 33,9 1,9 2,7 2, klen 39,6 rot 17,6 16,1 5,7 0, grov 36,5 frisk 30,7 1,2 3,3 1, grov 37,6 svart 27,3 3,4 5,6 1, grov 38,6 rot 24,6 10,2 2,9 0,8 Volymutbyte: K.L. 2500mm stocklängd 2.6m För att undersöka komponentlängdens betydelse vid genomsågning redovisas volymutbytesanalys för specialfallet 2500mm komponentlängd från 2.6m fast stocklängd från rot- och toppsida. Tabellerna 14 och 15 visar hur utbytet skulle bli vid sågning av 2.6m långa stockar från rot och topp om komponentlängden är 2500mm. Utbytet blev som väntat lägre än i fallet med 850mm komponentlängd. Orsaken är att en lång komponent påverkas mer av stockens avsmalning än en kort komponent då maximalt bleke sätter gräns. Maximalt tillåtet bleke hamnade oftast nära toppsidan vilket innebär att det blir lägre än vad som resten av brädan tillåter varvid volymutbytet sjunker. Likaså att vraka en lång komponent p.g.a. för litet bleke(undre gräns) påverkar mer än vrakning av en kort komponent. Den klena timmergruppen i Tabell 14 visar detta eftersom den gruppen hade lite för klen toppdiameter för vald postning. 31

34 Tabell 13: Utbyte i volymprocent för genomsågning med 2500mm komponentlängd. Stocklängd 2.6m från rotsida. Tot ämnes- Stock- Sågklass Grupp volym (%) typ klen 34,8 frisk klen 37,8 svart klen 34,8 rot grov 34,4 frisk grov 36,8 svart grov 34,6 rot Tabell 14: Utbyte i volymprocent för genomsågning med 2500mm komponentlängd. Stocklängd 2.6m från toppsida. Tot ämnes- Stock- Sågklass Grupp volym (%) typ klen 21,9 frisk klen 28,7 svart klen 29,4 rot grov 27,8 frisk grov 30,5 svart grov 32,2 rot Figur 21 illustrerar konsekvensen/skillnaden mellan att använda 2500mm komponentlängd jämfört med 850mm på genomsågade brädor. Korta komponenter utnyttjar materialet och koniciteten bättre långa. Skillnaden mellan klen och grov grupp beror på att den klena timmerdimensionen var aningen för späd och att oproportionerligt många ämnen vrakades pga för späd dimension (vid bedömning från toppsidan). En rättvis siffra på skillnaden är ca 3% om vi använt en optimal timmerdimension för båda postningarna. 16 Volymsprocent ROTBIT TOPPBIT Frisk Svart Rot Frisk Svart Rot Klen grupp 4x ( mm) Grov grupp 5x ( mm) Minsta skillnad 2.6% Största skillnad 14.6% I snitt: 7.1% Figur 21: Genomsågning. Skillnad i utbyte mellan K.L. 850mm och K.L. 2500mm 32

35 4.6 Automatisk sortering av stockar multivariat dataanalys Undersökningen angående möjligheter till automatisk sortering av stockar på timmerplan är uppdelad i två delar. Den första delen jämför hur väl olika skanningtekniker kan sortera fram stockar som ger hög andel kvalitet 1. Den andra delen undersöker med vilken precision den på sågverket befintliga tvådimensionella mätramen kan sortera ut rotstockar (eftersom dessa innehåller låg andel kvalitet 1). I båda fallen har multivariat statistik använts för att skapa prediktionsmodeller som använts som grund för analys av möjligheten för automatisk sortering av timret. Jämförelse mellan olika skanningtekniker Resultatet till jämförelsen mellan olika skanningtekniker kommer från Johan Oja vid SP Trätek i Skellefteå. Utgående från mätramsdatat och kvalitetsutfallet som samlats in i projektet har Oja tagit fram sorteringsmodeller med hjälp av multivariat statistik. Dessa sorteringsmodeller använder sig av respektive mätrams grunddata för att försöka prediktera om en stock har hög eller låg grad/andel kvalitet 1 efter sågning. Utvärderingen av respektive prediktionsmodell (metod) ses i Tabell 15. Tabellen anger andelen färdiga komponenter av kvalitet 1 ur försökets alla stockar. Man kan i tabellen utläsa att 62% av försökets totala komponentvolym blev limfog av kvalitet 1 (metod 1, ingen försortering av stockar). Denna siffra får utgöra referens då Norrfog idag inte kvalitetssorterar timret. I tabellen ses att de olika sorteringsmodellerna ökar andelen kvalitet 1 med 13-15% jämfört med att inte försortera timret. Sorteringsmetoderna 2-5 fungerar nästan lika bra. 3D ger lägst andel kvalitet 1 (i snitt 75 %) men inte så långt efter den bästa metoden som är röntgen (i snitt 77 %). Den befintliga 2D mätramen (i snitt 76 % kvalitet 1) placerar sig i mitten och en sortering med den skulle alltså fungera bra. Vi vet efter denna studie att rotstockar är associerade med låg andel kvalitet 1. Om alla rotstockar skulle ha sorterats ut enligt metod 5, och bara svartkvist- och friskkvist-stockarna sågats, skulle andel kvalitet 1 blivit 77%. Med röntgensortering av alla stockar kan vi praktiskt nå samma nivå utan att tappa framsorterad stockvolym. Notera att det är både teoretiskt och praktiskt möjligt att med hjälp av sorterings-modellerna sortera fram stockar som ger i det närmaste 100 % kvalitet 1, men då kommer antalet bortsorterade stockar att öka och den totala volymen med kvalitet 1 stockar som också att sjunka. Tabell 15: Andel kvalitet 1 bland de färdiga komponenterna, beroende på vilken sorteringsmetod som användes. Metod 1 innebär att ingen sortering utförts och alla stockar är med. Metod 5 visar andelen kvalitet 1 om alla rotstockar skulle sorterats bort. Nr: Sorteringsmetod: Andel kvalitet 1 1 (Ref 1) Utan sortering 62% 2 2D 76% 3 3D 75% 4 Röntgen 77% 5 (Ref 2) Inga rotstockar 77% 33

36 Att försortera timret efter kvalitet är en balansgång mellan att höja andelen kvalitet 1 bland den totala mängden utsågade sågade komponenter och att försöka få ut en hög total limfogsvolym på samma gång. Notera att de stockar som sorterats bort innehåller ändå en viss men dock lägre andel kvalitet 1. Tabell 17 visar hur stor andel kvalitet 1 i snitt som de bortsorterade stockarna innehåller för respektive metod. Alla sorteringsmetoderna ger ungefär lika stor andel bortsorterad kvalitet 1 vilket visar att för den här typen av sortering så räcker det med en 2D mätram för att utföra den automatiska sorteringen. Tabell 17: Sammanställning över hur stor andel kvalitet 1, i medeltal, för den färdiga limfogen som sorterades bort för varje sorteringsmetod. Nr: Sorteringsmetod: Andel bortsorterad kvalitet 1 2 2D 37% 3 3D 38% 4 Röntgen 34% 5 Ref 2. inga rotstockar 34% Mängden stockar per stocktyp som sorterats bort åskådliggörs i Tabell 18. Då det tidigare visats att rotstockar ger låg andel kvalitet 1 är resultatet från den automatiska sorteringen inte överraskande. Även här är det röntgensortering som ger det bästa utfallet då rotstockarna borde i högre grad sorteras bort. Tabell 18: Sammanställning över hur stor andel stockar av varje stocktyp som sorterades att inte ge kvalitet 1 beroende på sorteringsmetod. Andel bortsorterade stockar per stocktyp Sorteringsmetod: Rotstockar Svartkviststockar Friskkviststockar 2D 81% 17% 2% 3D 93% 2% 5% Röntgen 98% 2% 0% Inga rotstockar 100% 0% 0% Sortera bort rotstockar med befintlig 2D-mätram Kvalitetsanalysen och utvärderingen av olika skanningsmetoder visar att rotstockar bör sorteras bort för att öka andelen kvalitet 1. En ytterligare specialanpassad sorteringsalgoritm för Norrfogs 2D mätram togs fram för att se hur bra en sådan automatisk sorteringsalgoritm blir. Resultatet visas i tabell 19 som visar att modellen klarar av att sortera bort 84% av de riktiga rotstockarna men att samtidigt sortera bort 12% svartkviststockar och 3% friskkviststockar. Detta är en liten förbättring från sorteringen som skulle hitta stockar med kvalitet 1 (metod 2 i tabell 15) och inte bara sortera bort rotstockarna. Av alla 60 rotstockar i försöket skulle alltså 51 st korrekt sorteras bort medan 7 st skulle ha sorterats som svartkviststock och 2 st som friskkviststock. Noteras bör att 7 st stockar som inte var rotstockar sorterades såsom rotstockar av modellen. Alltså: Modellen klarar av att sortera bort 84% av rotstockarna men samtidigt sorterar den bort 6% från de två andra stocktyperna. 34

37 Tabell 19: Sammanställning över hur stor andel av varje stocktyp som sorterades bort då 2D-mätramen används för att sortera bort rotstockar. Längst ner i tabellen finns en sammanställning över antalet rotstockar i materialet hade samt hur många av rotstockarna som modellen sorterade som rotstockar. Rotstockssortering med 2D Rotstockar Svartkviststockar Friskkviststockar Bortsorterade stockarnas fördelning på typ 85% 12% 3% Andel rotstockar i försöket 60st Antal bortsorterade rotstockar 51st 4.7 Jämförelse mellan simulerade och uppmätta volymutbyten Inför studien genomfördes utbytessimuleringar för bestämning av bästa kombination av timmerdimension, postningsmönster och komponentlängder. Simuleringarna gjordes på de 200 träd som finns i Stambanken (Grönlund et al. 2004) och med hjälp av simuleringsprogramvaran Saw 2003 (Nordmark 2005). För att granska hur bra simuleringarna var jämfördes resultaten mot det verkliga utfallet i studien. Figur 20 visar att simuleringarna för den här typen av produkt efterliknade verkligheten mycket bra. Den största skillnaden mellan simulerat och uppmätt volymutbyte uppnås för fallet med 2.6m lång stock och 2500mm komponentlängd. I det fallet är det simulerade volymutbytet ungefär 2 % högre än för det verkligt uppmätta vilket fortfarande kan anses som en liten skillnad i detta sammanhang. Dessutom kan skillnaden förklaras med att den verkliga undersökningen oturligt hade ett antal stockar som var för klena jämfört med tänkt sågklass vilket inte simuleringarna hade. Jämförelse simulerade och uppmätta utbyten - Genomsågat Volymutbyte (%) KL=0,85; SL =SL; SIM KL=0,85;SL= SL; Mätt KL=0,85; SL=2,6; SIM KL=0,85;SL=2,6; Mätt KL=2,5; SL=2,6; SIM KL=2,5; SL=2,6; Mätt Figur 20: Jämförelse mellan simulerade och uppmätta utbyten för olika kombinationer av komponentlängder och stocklängder. KL = komponentlängd och SL = stocklängd. 35

38 5. DISKUSSION 5.1 Kvalitetsutfall beroende av stocktyp Friskkviststockar och svartkviststockar gav snarlika kvalitetsutfall med hög andel komponenter med kvalitet 1 och är därmed bäst lämpade för sågning som ska ge limfog av möbelkvalitet. Svartkviststockarna gav dock en lite lägre andel kvalitet 1 och lite mer kvalitet 2 och 3. Anledningen till att frisk- och svartkviststockarna gav så snarlika kvalitetsutfall beror på att i dessa klena timmerdimensioner så är svartkviststockarna i praktiken ofta friskkviststockar med ytliga svartkvistar som försvinner vid sågningen då de övergår till friska kvistar en liten bit innanför mantelytan. Timret till denna undersökning sorterades fram ur relativt klena sågklasser vilket också gjorde det svårt att särskilja svartkvist- och friskkviststockar då dessa liknar varandra i form och utseende. För rotstockar kunde däremot barktyp och rotavsmalning användas då den var mer utpräglad för dessa. Resultaten visar att rotstockarna inte är lämpade för tillverkning av komponenter med kvalitet 1 och då särskilt första 2.6m mätt från rotsidan. Den största orsaken till detta var att antalet svartkvistar i de första 2.6 m av rotstockarna var fler än vad som tillåts enligt gällande sorteringsregler för limfog. Om det hade varit möjligt skulle det vara av värde att kunna välja bort den första biten av rotstockarna redan i skogen, alternativt att använda rotstockarna till produkter med lägre kvalitetskrav. Det finns en viss osäkerhet kring de 2ex-sågade komponenternas kvalitetsbedömning som bör nämnas. Eftersom de 2ex-sågade komponenterna kvalitetsbedömdes på planknivå kan dessa ha innehållit inre defekter som kommit fram vid den efterföljande klyvningen (till limfogslameller). Kvalitetsbedömningan av det 2 ex-sågade är alltså inte lika säker som för det genomsågade (där de synliga limfogsytorna bedömdes). 5.2 Volymsutbyte Det viktigaste resultatet av studien är att de genomsågade stockarna fick i snitt 13 % högre utbyte än 2ex-sågade. Detta gäller då vid den bedömda komponentlängden på 850mm. Även när den bedömda komponentlängden för de genomsågade komponenterna var 2500mm blev utbytet högre än för 2ex-sågning med 850mm komponent. Anledningen till det förbättrade utbytet med genomsågning är att varje komponentlängd kan kantas individuellt och därmed så utnyttjas råvaran längre ut i periferin på stocken. Genomsågning har potential att vara ännu lite bättre än vad den här studien visar då det i försöket hade slunkit med ett antal stockar med för liten toppdiameter än det var planerat. Detta påverkade utbytet negativt liksom risken för att dubbskador och andra skador på mantelytan påverkade volyms- tillika kvalitetsutfallet. Å andra sidan kanske detta fall efterliknar verkligheten vid reell timmerhantering. Då utbytet för 2.6m mätt från rotsidan blev högre än för 2.6m mätt från toppsidan indikerar det på att valda postningar var bättre anpassade för en grövre toppdiameter än de som sågades i försöket. Denna skillnad illustrerar vikten av väl valda såglasser. Svartkviststockarna gav det högsta utbytet av färdig limfog. Anledningen är troligtvis att denna typ av stockar är rakare och har en jämnare avsmalning än rot och toppstockar vilket gör att fler komponenter kan tas ut närmare toppändan och eller mantelytan. 36

39 5.3 Automatisk sortering Alla de analyserade sorteringsmetoderna visade sig ge ungefär likvärdigt resultat vid sortering för att hitta stockar som ger hög andel kvalitet 1. Med automatisk sortering på stocknivå är det möjligt att öka andelen komponenter med kvalitet 1 från 62 % till %. Vad de olika sorteringsmetoderna i praktiken gjorde var att sortera bort rotstockarna och detta överrensstämmer bra med kvalitets- och utbytesanalyserna. Undersökningen visar också att det möjligt att ytterligen öka andelen kvalitet 1- komponenter genom att sortera bort de sämsta svartkvist- och friskkviststockarna. Detta ger emellertid inga stora ökningar i andelen kvalitet 1 och man riskerar samtidigt att bara de absolut finaste stockarna väljs ut och därmed förlorar i totalt producerad volym limfog. Var gränsen går för hur hårt man skall sortera kan vara lämpligt för framtida studier. I projektet var det av intresse att undersöka möjligheten för automatisk bortsortering av rotstockar med befintlig 2D-mätram. Vilket visats är det just rotstockarna som innehåller låg kvalitet och därmed sänker snittkvaliteten. Högre andel kvalitet 1 ger en bättre vinstmarginal och en utsortering av rotstockar höjer snittkvaliteten på limfogsämnena. En jämnare kvalitet underlättar också kvalitetsbedömningen som görs i ett senare skede. Den modell som togs fram i denna undersökning sorterade bort 84 % av alla i försöket ingående rotstockar. Även om inte riktigt alla rotstockar sorterades bort ökade andelen kvalitet 1 bland de sågade komponenterna. 5.4 Simulering Eftersom de simulerade volymutbytena överensstämde väldigt bra med de i försöket uppmätta visar det på simuleringars användbarhet. I stället för arbetskrävande försök och provsågningar kan man i framtiden ersätta dessa med simuleringar för att ge svar på verkliga frågeställningar. 5.5 Slutsatser Genomsågning ger i snitt 13 % högre volymutbyte än traditionell 2ex-sågning. Korta stockar med en längd av 2.6m ger ett högre volymutbyte än fullängdsstockar. Rotstockar är inte lämpliga för sågning till möbelfog som ska innehålla kvalitet 1. Första 2.6m på rotstockarna är mest behäftade med defekter som orsakar nedklassning. De innehåller däremot en hög andel kvalitet 2 vilket är användbart till alternativa produkter. Svartkviststockar ger det högsta volymutbytet och en mycket bra snittkvalitet. Friskkviststockar ger den högsta kvaliteten. Skillnaderna mellan 2D, 3D och röntgen är inte stora vid sortering för att hitta kvalitet 1-stock. Det är möjligt att med befintlig 2D-mätram sortera ut rotstockar för att på så vis skapa en sågklass med lägre snittkvalitet vilken är lämplig till Ivarhyllan och GDS-limfog samt en sågklass med bra snittkvalitet för möbelfog. Simulerade volymutbyten var jämförbara med verkligt uppmätta volymutbyten vilket påvisar användbarheten för studier av alternativa framtida produktionssätt. 37

40 REFERENSER Anon (2000). Kompendium i virkesmätning Del VIII Automatmätning. Virkesmätningsrådet (VMR) Anon (2006). Solid pine Quality standard for glued wood panels. Sorteringsregler, IKEA standard IOS-MAT Eriksson L., Johansson E., Kettaneh-Wold N., Wold S. (2001). Multi- and Megavariate Data Analysis Principles and Applications. Umetrics Academy, Umeå 2001, ISBN X. Grönlund, A., Grundberg, S., Oja, J. (2004). Stem bank database: a tool for analysis in the forestry wood chain. The forestry wood chain conference. Edinburgh, Scottland, September Liljegren, Erik (2009). Adaptive sawing - Yield of a concept in reality. Examensarbete, Linköpings universitet. LIU-IEI-TEK-A--09/ SE Nordmark, U. (2005) Value Recovery and Production Control in the Forestry-Wood Chain using Simulation Technique. Division of Wood Technology, Luleå University of Technology, Skellefteå, Doktorsavhandling 2005:21. ISSN Oja Johan, Grundberg Stig, Grönlund Anders (1998). Measuring the Outer Shape of Pinus sylvestris Saw Logs with an X-ray LogScanner. Scand. J. For. Res. 13: Oja Johan, Wallbäcks Lars, Grundberg Stig, Hägerdal Erik, Grönlund Anders (2003). Automatic grading of Scots pine (Pinus sylvestris L.) sawlogs using an industrial X-ray log scanner. Computers and Electronics in Agriculture 41 (2003) p.63-/75 Oja Johan, Grundberg Stig, Fredriksson Johan, Berg Per (2004). Automatic Grading of Sawlogs: A Comparison Between X-ray Scanning, Optical Three-dimensional Scanning and Combinations of Both Methods. Scand. J. For. Res. 19: 89-/95. Ryno Oskar (2010). Investeringskalkyl för förbättrat värdeutbyte av furu vid Krylbo sågverk. Examensarbete, Sveriges lantbruksuniversitet. ISSN Muntliga referenser Lars Eriksson och Mikael Eriksson, Norrfog AB. Tekniska detaljer kring produktionen. 38

41 2ex K.L 850 Bilaga 1 Kvalitetsfördelning 2ex sågat fullängd Kvalitet 1 Klen stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och 2ex sågning. Kvalitet 2 Klen stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och 2ex sågning. 39

42 2ex K.L 850 Bilaga 1 Kvalitet 3 Klen stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och 2ex sågning. Kvalitet 4 Klen stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och 2ex sågning. 40

43 2ex K.L 850 Bilaga 1 Kvalitet 1 Grov stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och 2ex sågning. Kvalitet 2 Grov stock - 2 ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och 2ex sågning. 41

44 2ex K.L 850 Bilaga 1 Kvalitet 3 Grov stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och 2ex sågning. Kvalitet 4 Grov stock - 2ex sågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 1h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och 2ex sågning. 42

45 2ex K.L 850 Bilaga 2 Kvalitetsfördelning 2ex sågat 2.6m från rot Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och 2ex sågning. Kvalitet 2 Klen stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och 2ex sågning. 43

46 2ex K.L 850 Bilaga 2 Kvalitet 3 Klen stock 2.6m Rot - 2ex sågat Utbyte komponentvolym (%) 16,0 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och 2ex sågning. Kvalitet 4 Klen stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och 2ex sågning. 44

47 2ex K.L 850 Bilaga 2 Kvalitet 1 Grov stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och 2ex sågning. Kvalitet 2 Grov stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och 2ex sågning. 45

48 2ex K.L 850 Bilaga 2 Kvalitet 3 Grov stock 2.6m Rot - 2ex sågat Utbyte komponentvolym (%) 16,0 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och 2ex sågning. Kvalitet 4 Grov stock 2.6m Rot - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 2h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och 2ex sågning. 46

49 2ex K.L 850 Bilaga 3 Kvalitetsfördelning 2ex sågat 2.6m från topp Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och 2ex sågning. Kvalitet 2 Klen stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och 2ex sågning. 47

50 2ex K.L 850 Bilaga 3 Kvalitet 3 Klen stock 2.6m Topp - 2ex sågat Utbyte komponentvolym (%) 16,0 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och 2ex sågning. Kvalitet 4 Klen stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och 2ex sågning. 48

51 2ex K.L 850 Bilaga 3 Kvalitet 1 Grov stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och 2ex sågning. Kvalitet 2 Grov stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och 2ex sågning. 49

52 2ex Bilaga 3 K.L 850 Kvalitet 3 Grov stock 2.6m Topp - 2ex sågat Utbyte komponentvolym (%) 16,0 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och 2ex sågning. Kvalitet 4 Grov stock 2.6m Topp - 2ex sågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 3h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och 2ex sågning. 50

53 GS K.L 850 Bilaga 4 Kvalitetsfördelning Genomsågat fullängd Kvalitet 1 Klen stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och genomsågning. Kvalitet 2 Klen stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och genomsågning. 51

54 GS K.L 850 Bilaga 4 Kvalitet 3 Klen stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och genomsågning. Kvalitet 4 Klen stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från klen stock och genomsågning. 52

55 GS K.L 850 Bilaga 4 Kvalitet 1 Grov stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och genomsågning. Kvalitet 2 Grov stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och genomsågning. 53

56 GS K.L 850 Bilaga 4 Kvalitet 3 Grov stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och genomsågning. Kvalitet 4 Grov stock - Genomsågat 1 Utbyte komponentvolym (%) 8,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 L4 L5 L6 Figur 4h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från grov stock och genomsågning. 54

57 GS K.L 850 Bilaga 5 Kvalitetsfördelning Genomsågat 2.6m från rot Kvalitet 1 Klen stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och genomsågning. Kvalitet 2 Klen stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och genomsågning. 55

58 GS K.L 850 Bilaga 5 Kvalitet 3 Klen stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och genomsågning. Kvalitet 4 Klen stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från rot och genomsågning. 56

59 GS K.L 850 Bilaga 5 Kvalitet 1 Grov stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och genomsågning. Kvalitet 2 Grov stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och genomsågning. 57

60 GS K.L 850 Bilaga 5 Kvalitet 3 Grov stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och genomsågning. Kvalitet 4 Grov stock 2.6m Rot - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 5h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från rot och genomsågning. 58

61 GS K.L 850 Bilaga 6 Kvalitetsfördelning Genomsågat 2.6m från topp Kvalitet 1 Klen stock 2,6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6a: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och genomsågning. Kvalitet 2 Klen stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6b: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och genomsågning. 59

62 GS K.L 850 Bilaga 6 Kvalitet 3 Klen stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6c: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och genomsågning. Kvalitet 4 Klen stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6d: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m klen stock mätt från topp och genomsågning. 60

63 GS K.L 850 Bilaga 6 Kvalitet 1 Grov stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6e: Volymprocent kvalitet 1 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och genomsågning. Kvalitet 2 Grov stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6f: Volymprocent kvalitet 2 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och genomsågning. 61

64 GS K.L 850 Bilaga 6 Kvalitet 3 Grov stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6g: Volymprocent kvalitet 3 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och genomsågning. Kvalitet 4 Grov stock 2.6m Topp - Genomsågat 16,0 Utbyte komponentvolym (%) 14, ,0 6,0 4,0 Rotstock Svartkviststock Friskkviststock L1 L2 L3 Figur 6h: Volymprocent kvalitet 4 i medeltal för alla 850mm komponentlängder från 2.6m grov stock mätt från topp och genomsågning. 62

65 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassningsorsaker 2ex sågat Nedklassning klen rotstock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7a: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena rotstockar. Nedklassning klen rotstock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7b: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena rotstockar. 63

66 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassning klen svartkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7c: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena svartkviststockar. Nedklassning klen svartkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7d: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena svartkviststockar. 64

67 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassning klen friskkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7e: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena friskkviststockar. Nedklassning klen friskkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7f: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade klena friskkviststockar. 65

68 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassning grov rotstock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7g: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova rotstockar. Nedklassning grov rotstock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7h: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova rotstockar. 66

69 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassning grov svartkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7i: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova svartkviststockar. Nedklassning grov svartkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7j: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova svartkviststockar. 67

70 2ex K.L 850 Bilaga 7 Nedklassning grov friskkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 7k: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova friskkviststockar. Nedklassning grov friskkviststock - 2ex sågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 7l: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för 2ex sågade grova friskkviststockar. 68

71 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassningsorsaker Genomsågat Nedklassning klen rotstock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8a: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena rotstockar. Nedklassning klen rotstock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8b: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena rotstockar. 69

72 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassning klen svartkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8c: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena svartkviststockar. Nedklassning klen svartkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8d: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena svartkviststockar. 70

73 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassning klen friskkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8e: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena friskkviststockar. Nedklassning klen friskkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8f: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade klena friskkviststockar. 71

74 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassning grov rotstock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8g: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova rotstockar. Nedklassning grov rotstock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8h: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova rotstockar. 72

75 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassning grov svartkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8i: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova svartkviststockar. Nedklassning grov svartkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8j: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova svartkviststockar. 73

76 GS K.L 850 Bilaga 8 Nedklassning grov friskkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) 3,5 3,0 2,5 1,5 1,0 0,5 L1 L2 L3 L4 L5 Toppbrott Sprötkvist Lyra Fetved Kådlåpa Figur 8k: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova friskkviststockar. Nedklassning grov friskkviststock - Genomsågat Nedklassningar av totala antalet komponenter (%) L1 L2 L3 L4 L5 Barkdrag Stor svartkvist Många svartkvist Figur 8l: Antal nedklassningar i procent av det totala antalet komponenter för genomsågade grova friskkviststockar. 74

77 Bilaga 9 Sorteringsmodeller Läsning för den riktigt intresserade: PLS-modeller för att sortera fram stockar med hög andel kvalitet 1. Koefficienterna är de som användes för respektive mätmetod. De är oskalade vilket gör att någon tolkning av x-variablernas vikt ej är möjlig. Röntgen: Var ID (Primary) X-ray Coeff[1](AndelKval1) $constant JO_n_kvistvarvsdist JO_medelkvistvol JO_kvistvol_c JO_kvistdist_c1-0, JO_kvistdist_c JO_kvistdist_diff_std JO_Heart_hela_c1-0, JO_HdivY_hela_c1-1,07801 JO_HdivY_hela_std JO_Ytter_rot_c1 0, JO_HdivY_rot_c1-0, JO_Ytter_topp_c1-0, JO_HdivY_topp_c PredAllaTyd PredRotToppTyd medavsmal MedelDens meddensavsmal antkvistvarv volymdif[1] volymdif[8] RotAvsmalning ToppAvsmalning forts. 75

78 2D-mätram: Var ID (Primary) 2D Coeff[1](AndelKval1) $constant rikt1_filtfasttröskel_bul rikt1_filtfasttröskel_bul rikt2_filtfasttröskel_bul rikt2_filtfasttröskel_bul toppavsm1-0, rotavsm bul toppavsm AvsmTop RotAvs Bilaga 9 3D-mätram: Var ID (Primary) 3D Coeff[1](AndelKval1) $constant 0, Taper_3D TopTaper_3D ButtTaper_3D NOB1_3D NOBL1_3D Var ID (Primary) 3D Coeff[2](AndelKval1) $constant 0, Taper_3D TopTaper_3D ButtTaper_3D NOB1_3D NOBL1_3D

79 Bilaga 9 Modell för att sortera bort rotstockar med befintlig 2D-mätram: Var ID (Primary) 2D-Coeff[1](Rot) $constant 1,34107 rikt1_filtfasttröskel_bul rikt1_filtfasttröskel_bul toppavsm1 0, rotavsm1-0, AvsmTop

80

81 BILAGA 10 Projektrapport Träkommunikation Marknadsundersökning angående fingerskarvars betydelse för limfogskivors utseende En studie utförd på uppdrag av Norrfog AB Av: Niclas Björngrim Johanna Brehmer David Wixe Handledare: Christer Peterson Olof Broman

82 BILAGA 10 Sammanfattning Norrfog AB i Malå tillverkar limfogskivor som säljs som hobbyskivor i fackhandeln. Att kunna fingerskarva skulle hjälpa Norrfog att höja utbytet och tillverka fler långa skivor. Byggvaruhusens inköpare vill ej köpa in fingerskarvade limfogskivor för att de tror att konsumenterna inte vill köpa fingerskarvat, men finns det någon grund till motviljan hos inköparna? För att ta reda på konsumenternas inställning genomfördes ett antal intervjuer under Vårmässan i Skellefteå I intervjuerna fick respondenterna rangordna och svara på frågor angående nio olika limfogskivor. Dessa limfogskivor var valda med omsorg för att visa upp olika egenskaper hos furu; varje egenskap skulle visas både med och utan fingerskarvade skivor, för att se om konsumenterna lägger vikt vid fingerskarvar. Det gjordes två olika intervjuer, en med träskivor och en dator undersökning med de nio skivorna fotade och inlagd i ett program. Av 123 intervjuer var 41 datorintervjuer och resterande intervjuer var med verkliga träskivor. Svaranden fick rangordna skivorna och sedan svara på frågor angående utseendet på skivorna. Rangordningen och kommentarerna angående skivorna visar på att fingerskarvade limfogskivor är något konsumenten kan tänka sig, så länge färgskiftningarna mellan lamellerna är små. Stora färgskiftningar och små svarta kvistar var det som respondenterna rankade som minst tilltalande. 79

83 BILAGA BAKGRUND OCH ARBETSUPPGIFTER SYFTE OCH INDUSTRIELL RELEVANS AVGRÄNSNINGAR VÅRT TILLVÄGAGÅNGSSÄTT TA FRAM FRÅGEFORMULÄR FRAMSTÄLLNING AV SKIVOR TA BILDER DATORUNDERSÖKNING MONTER SVARSANALYS TEORETISKA UTGÅNGSPUNKTER MARKNADSUNDERSÖKNINGAR HUR SKA INFORMATIONEN SAMLAS IN Intervjutekniker KUNDPREFERENSERS VIKT VISUELLA INTRYCK ANALYS OCH RESULTAT RESPONDENTERNA Åldersfördelning Erfarenhetsgrad Könsfördelning SKIVORNAS PLACERINGAR Åldersgruppernas preferenser Genusrelaterade preferenser Preferenser beroende av tidigare erfarenhet av limfogskiva Preferenser beroende av inställning till fingerskarv Skillnader mellan datorundersökning och verklig undersökning Skillnad mellan bästa och sämsta skiva i snitt PREFERENSER KRING FINGERSKARVADE LAMELLER SAMT KOMMENTARER TILL SKIVORNA DISKUSSION OM RESULTAT OCH TOLKNINGAR SKIVORNAS PLACERING ANVÄNDARE AV LIMFOGSKIVOR FINGERSKARV OCH LAMELLER OLIKA UNDERSÖKNINGSMETODER VAD BETYDER BÄST OCH SÄMST? ETT MILJÖVÄNLIGT ALTERNATIV VÅRA SLUTSATSER REFERENSER BILAGOR BILAGA 1. INTERVJUMANUS MED PLATS FÖR ANTECKNINGAR BILAGA 2. LIMFOGSKIVORNA

84 BILAGA Bakgrund och arbetsuppgifter Norrfog AB tillverkar limfogskivor som säljs både som hyllplan till IKEA och hobbyskivor. Alla skivorna tillverkas i stavlimmad furu. Det här projektet utfördes på uppdrag av Norrfog AB som vill förbättra sin tillverkningsprocess genom att tillverka limträskivor med fingerskarvade lameller. Anledningen att fingerskarva är dels att höja utbytet av råvaran, dels att få en jämnare kvalitet på skivorna samt att kunna göra större och längre skivor. I dagsläget är det svårt att sälja in fingerskarvat till återförsäljare. En förklaring som anses trolig för detta är att inköpare ligger kvar i gamla mönster från när fingerskarv var förbjudet i limfogskivor. Många inköpare påstår även att konsumenten inte vill köpa limfog med fingerskarv. Samtidigt som attityden till fingerskarv undersöks så är det lämpligt att ta tillfället i akt att undersöka slutkonsumentens preferenser angående limfogskivors utseende i allmänhet för att på så sätt kunna förbättra skivornas konkurrenskraft på marknaden. De frågeställningar som projektet arbetat för att besvara är: Vad är viktigt för slutkonsumenten angående utseendet på en limfogskiva beträffande kvistar, fingerskarv och färgskiftningar? Går det att klassificera limfogskivors utseende med avseende på estetiska egenskaper som exempelvis kvistar och harmoni på ytan? Finns ett motstånd mot fingerskarvade skivor hos slutkonsumenten av någon anledning eller är det bara gamla normer som finns kvar hos inköpare? Undersökningen är en mindre del av ett Mål 2-projekt som genomförs i samarbete mellan Luleå tekniska universitet och flertalet mindre företag i Västerbotten. 81

85 BILAGA 10 Limfogskiva utan fingerskarv sedd uppifrån Limfogskiva utan fingerskarv sedd från sidan Limfogskiva med fingerskarv sedd uppifrån Limfogskiva med fingerskarv sedd från sidan Figur 1: Limfogskivor tillverkas av lameller; lamellerna kan antingen vara fingerskarvade eller hela ämnen. 82

86 BILAGA 10 Figur 1 visar skillnaden mellan en limfogskiva med hela lameller och en skiva där lamellerna är fingerskarvade. 1.1 Syfte och industriell relevans Projektet genomförs för att ta reda på vikten av en limfogskivas utseende, hur stor roll detta spelar för slutkonsumenten samt vilka parametrar som har störst påverkan. Norrfog är framförallt intresserad av om slutkonsumenten kan tänka sig en skiva med fingerskarv eftersom detta skulle kunna användas som argument mot inköpare att även köpa fingerskarvade limfogskivor. Ett positivt resultat för fingerskarvade lameller skulle kunna leda till en effektivare produktion och större utbyte för Norrfog AB. 1.2 Avgränsningar Det som undersöks är slutkonsumenternas preferenser vad gäller limfogskivors utseende. Inköpare och kundansvarigas attityd till fingerskarvade limfogskivor har ej tagits i beaktande. 83

87 BILAGA Vårt tillvägagångssätt Projektets genomförande kan delas upp i flera olika delmoment. Två olika metoder användes för att ta reda på människors preferenser angående träytors utseende; rangordning av verkliga träytor med efterföljande intervju samt rangordning av fotografier av samma träytor i en datorstödd undersökning. Intervjuerna genomfördes på Vårmässan i Skellefteå Ta fram frågeformulär Arbetet med rapporten inleddes med teoristudier kring marknadsundersökningar och intervjuteknik. Slutsatsen drogs snabbt att det var viktigt att hitta motiveringarna bakom de åsikter som framkom. Ett manus med hög standardiseringsgrad och låg struktureringsgrad togs fram för att säkerställa att svar på samma frågor framkom samtidigt som en motivering till rangordning och åsikter kom med i enlighet med Patel och Tebelius (1987). För att ta reda på vad som var tilltalande med en skiva eller vad som gjorde att den hamnade på sista plats i rangordningen användes brännpunktsintervjumetoden och kontrollfrågan Varför är denna bäst/sämst? användes. Kontrollfrågan är en öppen fråga och kräver en förklaring eller utveckling av varför rangordningen ser ut som den gör. På så sätt kan intervjuaren vara säker på att rangordningen som gjorts verkligen representerar hur den intervjuade tycker och på samma gång få veta varför det är så. Eftersom orsaken bakom hela undersökningen är att ta reda på vilka egenskaper hos trä som tilltalar eller inte, så är denna fråga den viktigaste. Manuset testades på flertalet personer vid flera tillfällen och förändrades efter vad dessa tester visade. Det visade sig exempelvis att personer som har tidigare erfarenhet av limfogskivor ser andra detaljer i skivorna. Detta ledde till ett större manus för tidigare användare av limfog. De slutgiltiga versionerna av manusen finns i bilaga 1. Frågor kring fingerskarvar togs upp i slutet av intervjun så att intervjupersonen inte skulle ha skarvarna i åtanke vid rangordningen eller motivering av andra åsikter. Tanken var att genom att fråga om fingerskarv absolut sist, kan inte tidigare fördomar om fingerskarv färga övriga åsikter. Detta förutsatt att respondenten inte redan lagt märke till fingerskarvarna. 2.2 Framställning av skivor Limfogskivorna utan fingerskarv levererades av Norrfog i form av hyllplan till IKEA-hyllan Ivar. Hyllplanen kapades ner till 50x82cm och putsades för att få en fräsch yta som inte hade färgförändringar på grund av solljus. De fingerskarvade ytorna byggdes ihop av färdiga lameller från Norrfog. Ytor valdes ut med olika egenskaper i åtanke. De egenskaper som togs fram utsågs med Olof Bromans (2000) resultat kring träestetik. Alla skivor namngavs med en bokstav; detta för att respondenterna inte skulle lägga vikt i vilket nummer skivan var tilldelad. Då en låg siffra kanske skulle påverka respondenten att rangordna den skivan lågt för att den redan verkar vara lägre rangordnad. För att lättare kunna jämföra resultaten mellan de fingerskarvade och de vanliga skivorna valdes träytor till skivpar. Skivparen består av skivor med liknande utseende, där den ena skivan innehåller fingerskarvade lameller och den andra inte gör det. Skiva N och F är ett skivpar som båda är nästan kvistfria. J och I har båda friska kvistar och en jämn fördelning. G och L har mycket svartkvist och slutligen B och E som hade stora färgskillnader. Utöver skivparen finns även D, en skiva med märgstråk. Nio skivor ansågs 84

88 BILAGA 10 vara en bra kompromiss mellan många skivor och överskådlighet för den som blir intervjuad. Av de nio ytorna innehöll fyra fingerskarvade lameller. Figur 2: Skiva B, fingerskarvad Skiva B (figur 2) representerar en fingerskarvad skiva med stora färgskiftningar mellan de fingerskarvade lamellerna, ojämn kvistfördelning och en blandning mellan stora och små kvistar. Denna skiva är tänkt att kunna avgöra vad som är mest störande eller tilltalande av dessa egenskaper. Figur 3: Skiva D, ej fingerskarvad Skiva D (figur 3) innehåller inga fingerskarvar. Den innehåller ett märgstråk i övre högra delen av skivan. I övrigt är kvistfördelningen något ojämn, men färgen och kvistarna jämnas ut av det mörka märgstråket som balanserar upp ytan. D valdes ut för att undersöka hur märgstråk uppfattas av konsumenten. 85

89 BILAGA 10 Figur 4: Skiva E, ej fingerskarvad Skiva E (figur 4) innehåller inga fingerskarvar. Lamellerna har stora skillnader i färg och skapar ett randigt intryck. Det finns inslag av gråa partier i de mörka lamellerna. Detta hör inte till de vanliga färgerna på furu. Mittenlamellen har horisontala svartkvistar som syns tydligt och skapar ett annorlunda intryck. Figur 5: Skiva F, ej fingerskarvad Skiva F (figur 5) är ytterligare en skiva som inte innehåller fingerskarvar. Antalet kvistar är få och de som finns är små men med en något ojämn fördelning. Skivan ger ett färgstarkare och lite randigare intryck än många andra eftersom den innehåller mer kärnved som har en mörkare färg. 86

90 BILAGA 10 Figur 6: Skiva G, fingerskarvad Skiva G (figur 6) innehåller fingerskarvade lameller. Fingerskarven syns mindre tydligt. Kvistfördelningen är ganska jämn över hela ytan med ganska små och mörka kvistar. Figur 7: Skiva I, fingerskarvad Skiva I (figur 7) sattes ihop för att vara en fingerskarvad skiva med medelstora färska kvistar med en jämn fördelning över hela ytan och normalsynliga fingerskarvar. 87

91 BILAGA 10 Figur 8: Skiva J, ej fingerskarvad Skiva J (figur 8) valdes från de färdiga skivorna. Den representerar en skiva utan fingerskarv med medelstora gröna kvistar som har en jämn fördelning över hela ytan. Figur 9: Skiva L, ej fingerkarvad Skiva L (figur 9) innehåller inga fingerskarvar. Kvistfördelningen är ojämn med en grupp av små svarta kvistar uppe till höger på ytan. Träet uppfattas även som ojämnt och randigt i färgen. 88

92 BILAGA 10 Figur 10: Skiva N, fingerskarvad Skiva N (figur 10) är en fingerskarvad skiva som är nästan kvistfri. Den innehåller inga stora kontraster. Strukturen är väldigt rak utan några störande inlägg i varken färg eller kvistar. Större bilder av skivorna finns att se i bilaga Ta bilder En av författarna är professionell och intresserad fotograf och följande avsnitt bygger på dennes kunskaper inom ämnet. De nio ytor som utsetts som mest representativa för de olika träegenskaper som önskats testas fotograferades med digitalkamera. Kameran som användes var en Pentax K10d med 10.2 megapixlars upplösning, 20 mm brännvidd, bländare f 11, slutartid på 1/40 sekund och en ljuskänslighet på ISO 200. Bländaröppning f 11 valdes därför att det använda objektivet når sin bästa skärpa över hela bildsensorn där. Slutartid på 1/40 sekund är något godtycklig men vid slutartid snabbare än 1/50 sekund finns risk för interferensmönster på grund av frekvensen 50 Hz som råder i det svenska elnätet. Ljuskänsligheten valdes där kameran når sitt bästa dynamiska omfång, det vill säga vid ISO 200. Kameran hängdes upp med ett avstånd på ca 1.1m från skivorna som placerades plant på golvet nedanför. Belysningen bestod av 4 stycken lysrörsarmaturer, med två lysrör i varje, placerade i en fyrkant runt skivorna. Armaturerna riggades upp 5 dm från golvet med en liten vinkel ner mot golvet för att få en så jämn belysning som möjligt. All efterbehandling gjordes i bildbehandlingsprogrammet Adobe Photoshop Lightroom 2.2. För att efterlikna synintrycket som ges i verkligheten ägnades mycket tid åt att justera nyanser och vitbalans i bilderna. En slags kompromiss nåddes tillslut där kontrasten mellan svarta kvistar och träet inte blir allt för stor, men där de lätt rosa nyanserna från ådringen ändå framstår. 89

93 BILAGA Datorundersökning Sedan tidigare undersökningar (Broman 2007) finns det ett MATLAB program där man jämför bilder. Programmet (se figur 11) gör en hierarkisk jämförelse mellan bilderna i programmet; detta för att avsevärt korta ned tiden för jämförelsen mellan alla bilder. De fotograferade ytorna lades in i programmet för att kunna jämföras. När man startar programmet börjar man jämföra två bilder med varandra, och klickar på den man tycker ser bäst ut. Efter ungefär ett dussin val får man upp alla ytorna sorterad från bästa till sämsta, här kan man ändra ordningen om man vill. Slutligen kommer den bästa och sämsta ytan att visas på skärmen. Figur 11: Skärmdump av programmet för rangordning av skivor. 90

94 BILAGA Monter Montern (se figur 12) var 2x6 meter stor och centralt belägen på mässan. För att få så många intervjuer som möjligt så var monterns utseende ytterst viktigt. Ett professionellt intryck ges med kopplingen till universitet och skyltarna om Forskning pågår! fick folk att stanna till. Utöver detta så lockar nyfikenhet kring alla de uppställda skivorna många besökare till montern. Figur 12: Projektets monter på Vårmässan i Skellefteå Svarsanalys Svarsanalysen sker till stora delar i Excel vad gäller den kvantitativa data som samlats, exempelvis skivornas placering. Analysen av den kvalitativa delen av undersökningen görs i form av muntlig diskussion och skriftlig sammanställning. Totalt intervjuades 123 individer varav 41 stycken deltog i den datorstödda undersökningen. De resterande deltog i undersökningen med de verkliga träskivorna. 91

95 BILAGA Teoretiska utgångspunkter För att projektet ska nå sitt mål att få fram en pålitlig bild av konsumenternas preferenser angående furulimfogskivors utseende krävs att alla undersökningar byggs på beprövade metoder och noggrann insamling av data på ett riktigt vis. För att göra detta möjligt har en hel del teori studerats som stöd för de metoder som valts. Det första steget var att finna en pålitlig metod för att samla in data så att konsumentpreferenserna representeras på ett korrekt sätt. Här studerades teori kring informationssamlande, datainsamling och olika intervjutekniker. 3.1 Marknadsundersökningar Det som skiljer informationen från en marknadsundersökning från annan information är enligt Christensen m.fl. (2001) hur den har samlats in, att den analyserats från en specifik utgångspunkt och att den tolkats från ett definierbart marknadsföringsproblem. En marknadsundersökning kan inte svara på alla frågor kring ett problem men är ett stöd vid beslutsfattande och kan sägas vara ett styr- och planeringsinstrument. En marknadsundersökning kopplar samman marknadens aktörer med marknadsföraren genom information information som används för att identifiera och definiera marknadsföringsproblem och möjligheter; generera, förbättra och utvärdera marknadsföringsåtgärder; studera marknadsföringsresultatet och förbättra förståelsen för marknadsföring som process. Detta uppnås genom att en eller flera marknadsundersökare med utgångspunkt i ett marknadsföringsproblem, samlar in, analyserar och tolkar relevant information, för att sedan kommunicera resultaten och deras implikationer till uppdragsgivaren. American Marketing Association, 1987 (översatt till svenska av författarna) När en marknadsundersökning sker måste det först avgöras om informationen som söks alls finns på marknaden. Efter att slutsatsen dragits att så är fallet måste ett urval göras av vilka som ska undersökas. En metod för hur datainsamlingen ska ske måste väljas med typen av information i åtanke; sedan analyseras och tolkas informationen och denna nya information förmedlas vidare. När en marknadsundersökning genomförs är det viktigt att allt förarbete genomförs noggrant och med rätt fokus. Om exempelvis frågan ställs fel kommer den information som samlats in inte vara riktig vilket leder till att alla slutsatser som dras inte kommer att stämma med verkligheten vad gäller grundproblemet. Den stora svårigheten vid marknadsundersökningar är att analysera och dra rätt slutsatser utifrån den insamlade datamängd som finns. Att lära sig att samla in data på ett bra sätt är relativt enkelt, medan att dra rätt slutsatser är betydligt svårare. (Christensen m.fl., 2001) Urvalet av personer som undersöks i en marknadsundersökning har en mängd olika egenskaper som författarna delat upp i nio olika undersökningsegenskaper: 1. Demografiska och socioekonomiska karaktäristiska: Egenskaper som ålder, kön, utbildning, yrke, civilstånd. Dessa egenskaper används ofta för att dela in urvalet i olika segment för att undersöka preferenser noggrannare. 92

96 BILAGA Förväntningar: Konsumentens förväntningar på varan eller tjänsten påverkar ofta hur dess kvalitet upplevs, förväntningarna blir en jämförelsestandard som avgör om konsumenten är nöjd eller ej. 3. Medvetenhet: Hur mycket vet konsumenten? Här undersöker man hur stor kännedom marknadsaktören har om exempelvis olika märken. 4. Kunskap: Hur mycket en konsument vet eller kan om en vara eller tjänst. Denna egenskap studeras oftast i samband med medvetenhet. 5. Attityder: Konsumentens känslomässiga inställning till varan eller tjänsten eller egenskaper hos varan eller tjänsten. Attityden undersöks ofta eftersom den tros styra beteendet. En positiv känsla för en vara innebär att det är troligare att den inhandlas. 6. Motivation: Att undersöka konsumentens motivation innebär att ta reda på varför konsumenten beter sig som han/hon gör. I förlängningen innebär kunskap om kundens motivation att det går att förutsäga hur denne kommer att bete sig i framtiden, vilket förenklar anpassandet av varor och erbjudanden. 7. Intentioner: Handlar om individens planerade eller förväntade framtida beteende, kan visa på vad som kommer att hända på marknaden i framtiden. 8. Personlighetskaraktäristiska: Kallas ofta livsstilsvariabler och beskriver en individs personlighet. Här finns information om intressen, aktiviteter och värderingar. Många av de andra undersökningsegenskaperna finns representerade här. 9. Beteende: Alla de andra undersökningsegenskaperna används för att förutsäga hur konsumenten kommer att bete sig eller hur han/hon beter sig nu. Här studeras hur konsumenten handlar, varför och vad. En mycket viktig del av en marknadsundersökning är analysdelen. Det är här informationen som samlats in vrids och vänds och tolkas och på så sätt kontrolleras och analyseras till att svara på de frågor man vill ha svar på. Det är viktigt att ta ordentlig tid på sig och analysera informationen mycket noga, även om det kan vara svårt att motivera för en uppdragsgivare. Det finns inte något som är en perfekt marknadsundersökning (ibid. s 14). Undersökningen är alltid en kompromiss som i bästa fall ger en rimlig bild av den studerade verkligheten. För att göra en så lyckad marknadsundersökning som möjligt är stegen som följer (sammanfattat av författarna): 1. Problemanalys: Vad är egentligen frågan/problemet man vill ha svar på? 2. Avgränsa marknadsföringsproblemet till ett undersökningsproblem: Minska ner och renodla vad som behövs för att hitta en lösning 3. Formulera ett syfte: Vad är man ute efter? a) Explorativt syfte: Vad-frågor, används ofta för att få en övergripande bild. b) Beskrivande syfte: Hur-frågor, används ofta när det finns en tydlig bild av själva problemet. c) Förklarande syfte: Varför-frågor, identifierar anledningen till att något sker. 4. Teoretisk referensram: Den teori som används för att avgöra hur informationen ska tolkas. 5. Samla data: Kvalitativ eller kvantitativ data, hur ska den samlas in. Intervjuer är den metod som valts i denna undersökning. 6. Urval: Vilken är målpopulationen, gör ett urval från denna. Urvalsmetoden som använts i projektet är påstant urval. 7. Analysera data: kvantitativ data analyseras med hjälp av statistik, medan kvalitativ data analyseras med tyngdpunkt på sammanhanget och helheten. 8. Dra slutsatser: Sammanställ materialet och dra slutsatser. 93

97 BILAGA 10 För att undersökningen ska vara etiskt och moraliskt riktig finns det vidare (ibid. s.14) tre saker att tänka på: 1. Sätt dig in i den intervjuades situation. 2. Fundera vem som blir uthängd ifall undersökningen kommer till kvällstidningarnas kännedom. 3. Vad säger den nationella lagstiftningen? Lagar kring etik kan skilja länder emellan. 3.2 Hur ska informationen samlas in När data samlas in kan olika typer av mätningar göras för att samla kvantitativ data. För att få en tydlig bild av hur situationen verkligen ser ut är intervjuer och enkäter av olika slag bra metoder, och är i många fall det enda sätt att samla data som finns. För att säkerställa att all information tas i beaktande är det säkraste sättet att få in data att intervjua urvalsgruppen. Vid genomförandet av intervjuer bör flera saker tas i beaktande enligt Patel och Tebelius (1987) som är huvudreferens till följande kapitel. Först måste intervjuaren avgöra vilken typ av intervju som passar bäst i sammanhanget och kanske även anpassa intervjutekniken efter den som intervjuas för att få en så riktig bild som möjligt Intervjutekniker De intervjutekniker som finns är många och ett exempel är fokuserade intervjuer, vilka även kallas brännpunktsintervjuer. Denna typ av intervju går ut på att intervjuaren närmar sig samma ämne från olika vinklar och anpassar följdfrågor efter de svar som erhålls. Ett manus för intervjuaren innehåller då först och främst de saker som man vill få besvarade, inte exakta frågor. En intervju har två dimensioner: grad av standardisering och grad av strukturering. Med standardiseringsgrad menas hur mycket ansvar som lämnas till intervjuaren när det gäller frågors utformning och inbördes ordning. Graden av strukturering visar på hur fria frågorna är att tolkas av intervjupersonen efter dennes egen inställning, erfarenheter med mera. Låg grad av standardisering innebär att intervjuaren själv formulerar frågorna under intervjuns gång samt anpassar ordningen efter intervjupersonen. Motsatsen blir då när intervjuaren ställer exakt samma frågor i exakt samma ordning till alla intervjupersoner efter ett manus. Helt standardiserade intervjuer används därför när syftet är att kunna jämföra svaren och generalisera. En helt standardiserad intervju är även grunden till en enkät. Ett exempel på en intervju med total avsaknad av standardisering är när en fråga ställs och svaret leder till nästa fråga: Vad arbetar du med? Jag är kock. Har du alltid tyckt om att laga mat? När det gäller graden av strukturering som en intervju har handlar det istället om det svarsutrymme som den intervjuade får. En väldigt strukturerad intervju strävar efter en mycket hög precision på svaren. Frågorna är tydligt avgränsade, lämnar litet utrymme för egen tolkning. Ett exempel är ja- och nej-frågor. Beroende av hur graden av standardisering och strukturering kombineras fås olika typer av intervjuer som passar olika bra för olika tillfällen, vilket illustreras i figur

98 BILAGA 10 Strukturerad Ostrukturerad Standardiserad Ostandardiserad Enkät med fasta svarsalternativ Intervjuer där man önskar kvantifiera resultaten Läkarens upptagning av tidigare sjukdomshistoria Enkät eller intervju med öppna frågor Projektiva metoder Intervjuer där man önskar göra en kvalitativ analys av resultaten Fokuserade intervjuer journalist -intervjuer Figur 13: Exempel på olika grader av strukturering och standardisering av intervjuer, Patel och Tebelius (s 103). Ännu en viktig sak att ta i beaktande vid intervjuer är att eftersom de bygger på frågor är resultatet helt beroende av intervjupersonens villighet att svara på dessa frågor. I många situationer finns ett inbyggt incitament för intervjupersonen att svara på frågorna, som att en patient som vill få rätt behandling svarar sanningsenligt på läkarens frågor, medan vid en arbetsintervju tas goda sidor fram medan frågor kring dåliga sidor gärna förminskas av respondenten. Det är viktigt att den intervjuade ser en anledning att svara på frågorna, att denne kan se nyttan med intervjun. Det är därför en viktig egenskap hos en intervjuare att kunna motivera respondenten så att denne vill svara. Saker att tänka på inför frågeformulering enligt Patel och Tebelius (s 109): Undvik långa frågor Undvik ledande frågor Undvik dubbelfrågor av typen: Brukar ni stanna hemma på semestern eller brukar ni åka utomlands? Undvik förutsättande frågor av typen: Har ni slutat dricka alkohol? Var försiktig med varför -frågan. Vid öppna svar kan den ge kategoriseringsproblem och på så sätt förlorad information. Varför är dock mycket bra som kontrollfråga. Undvik svåra och främmande ord och formuleringar, intervjupersonen måste förstå frågan utan problem Undvik värdeladdade ord och uttryck där dina åsikter kan framkomma Undvik oklara och tvetydiga ord Undvik oklara frekvensord (ex ibland, ofta, endast, regelbundet, brukar osv.) Innan data samlas in, oavsett om den är kvantitativ eller kvalitativ, är det viktigt att testa och analysera metoden för insamlandet noga så att den datamängd som insamlas faktiskt svarar på de frågor man vill ha svar på. Det är mycket viktigt att inse att det är kvaliteten på dataobservationerna som samlas som avgör projektets framgång. (Sörqvist, 2004) För att kontrollera och säkerställa intervjusvar är det hjälpsamt med öppna frågor där den intervjuade måste motivera och utveckla varför svaren ser ut som de gör. Exempel på öppna frågor är frågeställningar som börjar: Varför? Hur? Vad? (Häger, 2007) Till sist är det mycket viktigt att komma ihåg att all vår kunskap färgas av våra tidigare erfarenheter, våra inställningar, hur mycket information vi fått, kvaliteten på informationen och hur vi lyckats förstå och lägga ihop informationen med tidigare information och andra 95

99 BILAGA 10 erfarenheter. Detta innebär att det är lätt att hamna snett och missförstå både kvalitativ och kvantitativ data. Vi lever och gör erfarenheter som får oss att veta, känna och kunna där respektive begrepp ges följande innebörder: Veta ha insikt, känna till Känna tro, förstå, förnimma Kunna utföra, tillämpa, använda Runa Patel & Ulla Tebelius, Kundpreferensers vikt Juslin och Hansen (2003) påtalar vikten av att följa upp produkten från skogen till slutkund. Det är viktigt att få till det som kunden faktiskt vill ha från början och därför är det så viktigt att ta reda på konsumentens preferenser angående utseendet på slutvaran. Genom att lägga vikten här lägger man inte resurser på något som slutkonsumenten inte vill ha. Produkter kan placeras längs en skala där ändarna består av nischade produkter på ena änden och allmänna produkter i andra änden. De produkter som klassas som helt allmänna är standardiserade och skiljer sig inte mellan olika tillverkare. Exempel på sådant är olja, guld, kött osv. Konkurrens inom området för allmänna varor sker enbart med prisfördelar. Nischade produkter däremot är helt unika för varje tillverkare och det är produktens egenskaper som skapar marknadsfördelar. Många träprodukter som tillverkas i stora volymer hamnar nära allmänna produkter då små skillnader finns mellan varje tillverkare. Stora företag har möjlighet att konkurrera med prisfördelar då de kan pressa priset på råvaran. På det viset skaffar de många marknadsandelar och tjänar pengar på det snarare än att ha en hög vinstmarginal på varje såld enhet. Små företag har svårt att slå sig in där storföretagen finns. Därför är det enklare att antingen inrikta sig på nya marknader eller att nischa produkterna. Trä är ett biologiskt material och har naturligt en mängd estetiska egenskaper som kan ge slutprodukten en konkurrenskraft som andra material saknar. Industrin behöver därför lära sig att nyttja dessa egenskaper till sin fördel och på så sätt vinna marknadsandelar. Det som styr marknaden och hela tillverkningsprocessen är trots allt slutkundens villighet att köpa den vara som tillverkats. Broman (2000) påpekar vikten av att veta vilka estetiska egenskaper hos träytor konsumenten föredrar för att i framtiden veta vilka egenskaper som borde mätas och kontrolleras. Tidigare har träets estetiska egenskaper nyttjats till fullo när skickliga hantverkare har stått för bearbetningen, men dessa egenskaper förloras till större del nu när träet behandlas i moderna processer som framförallt är inriktade på snabb processhastighet, effektivitet och teknisk kvalitet. Även fast dessa delar självklart spelar stor roll så är det viktigaste hur varan presterar jämfört med vad kunden förväntar sig, och dessa förväntningar finns inte bara på teknisk kvalitet utan även vad gäller en varas utseende och den känsla kunden får av att köpa varan. Det är därför viktigt att veta och framförallt kunna kommunicera vilka estetiska egenskaper som är önskvärda och vilka som gör varan mindre åtråvärd. I dagsläget saknas både kunskapen om vilka dessa egenskaper är och ett sätt att kommunicera ut dessa önskemål. 3.4 Visuella intryck Det är fem egenskaper hos en träyta som människor ser (Ibid. s 18). Dessa egenskaper är; kvistar, kontraster, färg, ytstruktur och avvikande egenskaper. Alla träytor har en blandning 96

100 BILAGA 10 av alla dessa egenskaper och det påverkar varje persons uppfattning. Följande slutsatser finns för varje enskild egenskap (sammanfattat av författarna): Kvistar: Mängden kvistar uppfattas på två olika sätt. Är antalet kvistar för många märks det tydligt. Detsamma gäller om antalet kvistar är få och de är för stora. Kvistarna skapar en kvistfördelning som bör vara jämn över hela ytan för att inte skapa obalans. Kontraster: Beroende på vilka olika kontrastgivande egenskaper som en träyta har kan den sägas ha hög eller låg kontrast. Det finns tre olika kontraster som uppmärksammas av det mänskliga ögat. Skillnad mellan kvistar och trä, skillnad mellan vårved och sommarved dvs. ådringen och skillnad mellan kärnved och splintved. Färg: Hur ljus en yta uppfattas beror på vilka färger den innehar samt om det skapats nyanser och mönster som beror på blandningen av kärnved och splintved. Ytstruktur: Ådring skapar livfullhet och riktning. Däremot är dessa två strukturer till viss del motsatserna till varandra då en livfull yta generellt sett inte innehåller så mycket riktad ådring. Lyster och variation är två ytterligare adjektiv som kan användas för att beskriva strukturen. Avvikande egenskaper: Här hamnar sådana egenskaper som kådved, kådlåpor, barkdragande kvistar, urslag och så vidare. Ofta sticker dessa egenskaper i ögonen hos en bedömare. Det finns två viktiga delar i hur en individ uppfattar träytor utifrån dessa fem karaktärsdrag. Nämligen hur alla egenskaper kombineras tillsammans och om det finns någon avvikande egenskap som sticker ut från helheten. De avvikande egenskaperna kan delas in i naturliga avvikelser och tillverkningsskador. Det är framförallt dessa avvikande egenskaper som påverkar det totala intrycket. Det är lättare att hitta egenskaper i träets utseende som påverkar människor negativt än att hitta det som påverkar positivt (Ibid. s 18) 97

101 BILAGA Analys och resultat 4.1 Respondenterna I undersökningarna deltog sammanlagt 123 personer. Av dessa deltog 82 personer i undersökningen med de verkliga skivorna, medan resten deltog i datorundersökningen Åldersfördelning Åldersfördelning på respondenter till till till till till till till till 90 Figur 14: De som deltog i undersökningen uppdelade i åldersgrupper. De flesta som intervjuades var mellan 51 till 70 år. De 123 respondenterna var mellan 14 och 87 år gamla (se figur 14). 46 % av dem var mellan 51 och 70 år gamla. Genomsnittsåldern på respondenterna var 49 år och medianåldern var 52 år. 98

102 BILAGA Erfarenhetsgrad Erfarenhetsgraden på respondenterna Antal resondenter Ej använt hobbyskiva Tidigare använt hobbyskiva Figur 15: Mer än hälften av dem som deltagit i undersökningarna har någon gång använt sig av limfogskivor. Av dem som deltagit i undersökningen var 52 % (eller 64 personer) erfarna användare, det vill säga de har tidigare använt hobbyskivor (se figur 15) Könsfördelning Könsfördelningen bland respondenterna Antal Män Kvinnor Figur 16: Tre femtedelar av respondenterna var män. Av dem som deltagit i undersökningen var 46 kvinnor och 77 män (se figur 16). Detta innebär att 63 % av dem som deltagit i undersökningarna är män. 99

103 BILAGA Skivornas placeringar Skiva N, J & F. Skiva I, D & L. Skiva B, G & E. Figur 17: Fotografier av de nio skivor som använts i undersökningarna som utförts, från genomsnittligt bästa (N) till genomsnittligt sämsta (E). 100

104 BILAGA 10 Figur 17 på föregående sida visar hur träytorna i genomsnitt rangordnats i undersökningen. Totalplacering för skivorna Placering N J F I D L B G E Figur 18: Varje skivas genomsnittliga placering i rangordningen, där skiva N är den skiva som oftast fått högst placering. N J F I D L B G E 3,3 3,4 3,8 3,9 4,4 6,3 6,3 6,7 6,9 Tabell 1: Skivornas genomsnittliga placering. I diagrammet i figur 18 är skivorna ordnade efter deras totala genomsnittliga placering, där lägst värde innebär bäst placering, i intervjuundersökningarna. Tabell 1 visar de exakta placeringarna. Ytorna N, I, B & G är de fingerskarvade ytorna. Snittplaceringarna förklaras enligt följande: Om en skiva hade fått 100 % niondeplaceringar skulle snittplaceringen för den skivan bli 9.0. Analogt får en skiva med 100 % förstaplaceringen 1.0. Skalan 1.0 till 9.0 kommer från skivantalet som var nio stycken. Skiva N som fått snittplacering 3.3 hamnade på första plats 56 gånger, andra plats 17 gånger, tredjeplats 10 gånger, fjärdeplats 4 gånger, femteplats 5 gånger, sjätteplats 5 gånger, sjundeplats 4 gånger, åttondeplats 5 gånger och niondeplats 16 gånger. 101

105 BILAGA Åldersgruppernas preferenser Åldersgruppernas preferenser Placering 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 1,0 N J F I D L B G E Skiva Över genomsnittsåldern Under genomsnittsåldern Figur 19: De två åldersgruppernas rangordning skiljer sig bara stort vad gäller skiva L och B. N J F I D B G E L 3,3 3,8 3,8 3,8 4,2 5,5 6,6 6,8 7,2 Tabell 2: Genomsnittsplacering av skivorna för grupp ett (14-49 år.) J N F I D L G B E 3,1 3,3 3,7 4,0 4,5 5,6 6,8 6,9 7,0 Tabell 3: Genomsnittsplacering av skivorna för grupp två (50-87 år). För att undersöka eventuella skillnader i preferenser kring träets utseendemässiga egenskaper mellan olika åldersgrupper delades respondenternas svar in i två grupper. Grupp ett är respondenter av en ålder som är under genomsnittsåldern (49 år) och grupp två är respondenter av en ålder som överstiger genomsnittet. Diagrammet i figur 19 visar skivornas placeringar beroende på åldersgrupp. I tabell 2 ser vi det exakta resultatet för grupp ett och tabell 3 visar det exakta resultatet för grupp två. Grupperna skiljer sig åt då den yngre gruppen föredrog skiva N framför J och hade skiva L på 9:e plats jämfört med den äldre gruppens 6:e plats. 102

106 BILAGA Genusrelaterade preferenser Genusrelaterade preferenser Placering Män Kvinnor 1 0 N J F I D L B G E Skiva Figur 20: Det är en viss skillnad i hur män och kvinnor rangordnar sina skivor. Män J N F D I B L G E Genomsnitt 3,1 3,4 3,9 4,1 4,2 6,1 6,6 6,7 6,9 Träytor 2,9 3,3 3,7 4,1 4,1 6,2 6,9 6,8 6,9 Dator 3,4 3,9 4,5 4,2 4,2 5,8 5,8 6,4 6,9 Tabell 4: Genomsnitts placeringar för män. Kvinnor N I F J D L B G E Genomsnitt 3,1 3,5 3,6 3,9 4,9 5,8 6,6 6,7 6,8 Träytor 2,8 3,8 3,7 3,8 4,7 6,7 5,4 6,9 7,0 Dator 3,4 3,2 3,5 4,2 5,1 4,8 8,1 6,4 6,6 Tabell 5: Genomsnitts placeringar för kvinnor. Undersökning om det finns en tydlig divergens vad gäller preferenser för träytors utseende mellan män och kvinnor gav resultatet att skillnaderna är mycket små. I diagrammet i figur 20 finns detta åskådliggjort. De exakta resultaten finns i tabell 4 och 5. I jämförelsen mellan kvinnor och män föredrar kvinnor yta N, medan männen sätter skiva J på första plats. 103

107 BILAGA Preferenser beroende av tidigare erfarenhet av limfogskiva Limfoganvändare och icke limfoganvändares preferenser Placering 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 1,0 N J F I D L B G E Skiva Limfoganvändare Icke Limfoganvändare Figur 21: Det är en viss skillnad i vad de som faktiskt använder limfogskivor anser attraktivt jämfört med dem som inte använder det. Skiva N J F I D L B G E Icke limfoganvändare 3,4 3,8 3,9 4,0 4,2 6,5 5,9 6,6 6,6 Limfoganvändare 3,3 3,0 3,6 3,9 4,6 6,0 6,7 6,8 7,1 Tabell 6: Icke erfarna och erfarna användares rangordning. Under intervjuerna tillfrågades respondenterna om de tidigare hade använt sig av limträskivor. Då det är av intresse att veta om de som faktiskt inhandlar hobbyskivor har en annan åsikt än de som ej använder sådana skivor har respondenterna delats upp i två grupper med detta i åtanke; användare och icke användare. I tabell 6 finns de exakta resultaten. De användare som faktiskt själva köper och använder limfogskivor föredrar skiva J framför skiva N; skiva N är dock totalt sett den populäraste. 104

108 BILAGA Preferenser beroende av inställning till fingerskarv Snittplacering beroende på inställning till fingerskarv 8,0 7,0 6,0 Placering 5,0 4,0 3,0 Positiva Negativa Neutrala 1,0 N J F I D L B G E Skiva Figur 22: De tre olika inställningarna till fingerskarv och vilken snittpoäng varje skiva har fått utifrån varje inställning. Skiva F N I J D G B E L Positiva 2,8 3,2 3,9 4,5 5,1 5,9 6,0 6,7 6,9 Tabell 7: Snittplacering för de med positiv inställning till fingerskarv. Skiva J N D F L I E G B Negativa 2,6 3,4 3,7 3,8 5,0 5,0 6,9 7,1 7,4 Tabell 8: Snittplacering för de med negativ inställning till fingerskarv. Skiva N I J F D L B G E Neutrala 3,2 3,5 3,5 3,9 4,4 6,3 6,4 6,8 7,0 Tabell 9: Snittplacering för de med neutral inställning till fingerskarv. Alla respondenter fick frågan om deras inställning till fingerskarv för att kontrollera om det finns någon skillnad mellan de tre olika inställningarna. En del av dem som gjorde datorundersökningen kunde inte svara på denna fråga, då det i vissa fall enbart visades två skivor utan fingerskarv när slutresultatet visades. I figur 22 visas snittplacering för varje skiva beroende på vilken inställning till fingerskarv respondenterna har. De exakta placeringarna finns i tabell 7, 8 och 9. Som synes är det ingen stor skillnad på hur de placerar den fingerskarvade skivan N beroende på inställning till fingerskarv. Skiva J som inte innehåller fingerskarvade lameller hamnar nästan två placeringar sämre (4,5 jämfört med 2,6) hos de som är positiva till fingerskarv jämfört med de som är negativa. 105

109 BILAGA Skillnader mellan datorundersökning och verklig undersökning Skillnad mellan undersökningarna Placering Verkliga undersökningen Datorundersökningen N J F I D L B G E Figur 23: För att åskådliggöra skillnaden mellan undersökningar gjorda med hjälp av dator och de som är gjorda med de verkliga skivorna så har detta diagram gjorts. Här kan slutsatsen dras att skillnaderna är små. N J F I D B L G E 3,1 3,2 3,7 4,0 4,3 5,9 6,9 6,9 7,0 Tabell 10: Genomsnittsplaceringar av skivorna vid undersökningen av de verkliga skivorna. N I J F D L G E B 3,6 3,7 3,8 4,0 4,6 5,3 6,4 6,7 6,9 Tabell 11: Genomsnittsplaceringar av skivorna vid datorundersökningen. N J F I D L B G E 0,5 0,6 0,3-0,3 0,3-1,6 1,0-0,5-0,3 Tabell12: Skillnaderna mellan de olika undersökningarna, positivt värde betyder en sämre placering jämfört med de verkliga träytorna. För att kontrollera att den datorstödda undersökningen gav ett riktigt resultat trots att bilderna är små vilket ger mindre detaljrikedom har jämförelsen i diagrammet i figur 23 genomförts. Tabellerna 10, 11 och 12 nedan visar skivornas placering i undersökningen av de verkliga skivorna, datorundersökningen samt skillnaden dem emellan. Skillnaderna mellan de olika undersökningarna är störst då man tittar på yta B och L, där L får en sämre placering och B får en bättre placering vid undersökningen med de riktiga skivorna. 106

110 BILAGA Skillnad mellan bästa och sämsta skiva i snitt Antal på varje poäng Antal Poäng Figur 24: Den poäng som den sämsta skivan fick på en skala från 1-10 av respondenten när bästa skivan fick 10 poäng. För att kontrollera hur stor skillnad respondenterna verkligen tyckte att det var mellan den bästa och den sämsta skivan fick de sätta poäng på den sämsta skivan på en skala från Den bästa skivan fastställdes alltid till 10 poäng. De skivor som fick lägst placering (nionde plats) vid rangordningen fick då i snitt 3.5 poäng. Detta innebär att de sämsta skivorna i snitt inte ens är hälften så bra som de bästa. 4.3 Preferenser kring fingerskarvade lameller samt kommentarer till skivorna Fördelning över inställning till fingerskarv: Intervjuer med verkliga skivor Positiv Negativ Neutral Figur 25: Fördelning över de 82st som deltog i intervjun med riktiga skivor. 107

111 BILAGA 10 Fördelning över inställning till fingerskarv: Intervjuer med skivbilder på dator Positiv Negativ Neutral Figur 26: Fördelning över de 41st som deltog i datorintervjun. Sammanställningen av intervjusvaren visar att 71 % av de som gjorde undersökningen med de riktiga ytorna och 43 % av de som gjorde datorintervjun sa att de upptäckte fingerskarvarna. Av dem som såg fingerskarvarna på de verkliga skivorna var 45 % negativt inställda till fingerskarvar, medan ingen av de som upptäckte fingerskarvarna i datorundersökningen ansåg att det var negativt med fingerskarv. Efter att fingerskarvarna påtalats i intervjuerna såg siffrorna ut på följande sätt: I intervjun med de verkliga ytorna var 56 % neutralt, 34 % negativt och 10 % positivt inställda (figur 24). I datorundersökningen blir motsvarande siffror 79 % neutrala, 7 % negativa & 14 % positiva (figur 25). Ett moment i intervjun var att den intervjuade skulle beskriva varför den yta denne ansåg vara bäst respektive sämst fått den placeringen. Totalt blev det 445 kommentarer, både positiva och negativa, av dessa var det 26 stycken som kan associeras med fingerskarv, det vill säga 6 % av kommentarerna. Av dessa 26 kommentarer om fingerskarvar var bara 2 positiva. Om man betraktar kommentarerna överlag så var de vanligaste positiva åsikterna: kvistren, kvistfritt, livfull, harmonisk och vackert ådrad. Negativa kommentarer var bland annat: död, kluvna kvistar, svarta kvistar, färgskiftningar och orolig. 108

112 BILAGA 10 Skiva: Placering: Positiva kommentarer: Negativa kommentarer: N 3,3 Ljus, harmonisk, kvistfri, lugn Onaturlig, död J 3,4 Kvistar jämnt placerade och fina, Inga negativa kommentarer levande intryck F 3,8 Kvistarna tilltalande, livfullt Ingen ådring intryck I 3,9 Kvistars placering bra, livfull, ljus Onaturlig i färgen D 4,4 Kvistarna bra placerade och få Märgstråk B 6,3 Kvistarna ger liv Fula kvistar, fula skarvar, ser billig ut (mest kommentarer om fula skarvar) L 6,3 Livfull Kvistarnas placering, färg och antal är fult/dåligt G 6,7 Symetrisk Mörka kvistar, fula skarvar E 6,9 Livfull Kvistarnas antal, färg och placering Tabell 13: De vanligaste åsikterna kring varje skiva, både positiva och negativa. Ovanstående tabell är en sammanfattning över de vanligaste kommentarer varje skiva fått. Skivorna har bara fått kommentarer då de hamnat på bästa eller sämsta plats. Vilket är förklaringen till att skiva J inte har fått några negativa kommentarer, eftersom den aldrig hamnat på sämsta plats. 109

113 BILAGA Diskussion om resultat och tolkningar 5.1 Skivornas placering Om man betraktar rangordningen av skivorna hamnar N, J, F och I oftast på de fyra första platserna. Dessa ytor har en jämn fördelning av kvist eller är kvistfria. Det går då att dra slutsatsen att det verkar vara av underordnad betydelse om skivorna är fingerskarvade eller inte, så länge den övriga estetiken stämmer. De absolut flesta kommentarerna som framkommit rör kvistar, både negativt och positivt. Kvistarnas placering, färg och antal är det som kommenterats, och då framförallt kvistarnas färg. Det tycks vara så att harmonin i ytan störs för de flesta om kvistarnas färg avviker för mycket från resten av skivans färg. Dock finns det ett mindre antal respondenter som tycker om de mörka kvistarna och även en ojämn placering då de anser att det ser mer verkligt ut, och på så sätt ger ett mer livfullt intryck. Analogt har de fyra sista skivorna (E, G, B och L) snarlika poäng. Då de fyra sämsta skivorna hamnar så nära varandra och endast två av dem har fingerskarvade lameller kan inte fingerskarvarna anses vara den enda orsaken, inte ens den främsta, till de sämre placeringarna. De flesta kommentarer kring dessa fyra skivor var nämligen angående kvistarna. En annan kommentar som återkom var att skivorna är ojämna i färgen. Detta beror på lamelläggningen, fingerskarvningen och träets natur, det kan därför inte enbart belastas på fingerskarvarna. Oavsett kön, ålder och tidigare erfarenhet blir resultatet ungefär det samma. Det är skivornas totala harmoni som påverkar resultatet och inte fingerskarvade lameller eller inte. Men det kommer alltid att finnas de som aldrig kommer att förlika sig med tanken på att köpa en fingerskarvad limfogskiva. När det gäller skillnaden mellan de som är positiva, negativa eller neutrala till fingerskarvade skivor är skillnaden den att de som gillar fingerskarv och de som inte gillar fingerskarv byter plats på I och J i sina placeringar. Märkbart är att de som är uttalat positiva till fingerskarv inte har en fingerskarvad skiva på den bästa snittplaceringen. Möjligen beror detta på att skiva F som de anser vara bäst är en mer livfull yta än skiva N som är den fingerskarvade motsvarigheten. En annan observation gäller den fingerskarvade skivan N och dess snittplacering hos dem som var uttalat negativa till fingerskarv. Trots det påstådda negativa förhållandet till fingerskarv så placeras skiva N som näst bästa. Detta harmonierar med Bromans (2000) slutsatser om färgvariationer. Det är först vid stora färgvariationer som en fingerskarvad skiva kan komma att bli bortvald ute i butik. De intervjuade fick även avgöra skillnaden mellan den bästa och sämsta skivan, och den genomsnittliga skillnaden är 10:3,5 vilket innebär att skillnaden mellan bästa och sämsta skiva är ganska stor. Resultatet är inte heller överraskande då en del av skivorna var avsiktligt hopsatta och utvalda för att åstadkomma ett spann från kvistfri till ojämnt utplacerade svartkvistar. 5.2 Användare av limfogskivor De allra flesta, och framförallt de som faktiskt köper och använder limfogskivor, tycker dock att friska kvistar som är jämt placerade eller kvistrena ytor är det bästa. Ofta tycks dock detta bero på att de har ett intryck av att alla mörka kvistar är dåliga, samt att det är svårare när man vill måla om det är mycket kvist. Frågan blir, när det gäller de mer erfarna användarna, om de faktiskt bara tittat på utseendet, eftersom de flesta kommentarer de kommit med är angående kvalitet. Samtidigt ger detta ett bättre resultat vad gäller vad som faktiskt skulle sälja inom denna kundgrupp. 110

114 BILAGA Fingerskarv och lameller Nyansskillnader var något som ofta återkom då man diskuterade fingerskarvar med respondenten. Så länge nyansskillnaderna är små är det något som kunden kommer att acceptera eller inte lägga märke till. Kluvna kvistar påpekades många gånger som något negativt, oavsett om de är kluvna mellan lamellerna eller i fingerskarven. Detta är något som bör tas i beaktande från Norrfogs sida. En mer kontrollerad tillverkning av fingerskarvade furuskivor, där färgskiftningarna inte är påtagliga, kan skapa en nischad produkt. Enligt Juslin och Hansen (2003) kan nischade produkter prissättas friare än massproducerade allmänna produkter. Norrfog skulle därför kunna vinna nya marknadsandelar med högkvalitativa fingerskarvade furuskivor. 5.4 Olika undersökningsmetoder Undersökningsmetoderna valdes och utvärderades efter de olika variablerna som finns vad gäller vilken typ av data som är intressant i enlighet med både Patel och Tebelius (1987) och Häger (2007). Efter att ha testat att använda digitala fotografier i en datorstödd undersökning samt att ha gjort en undersökning med de verkliga skivor som fotograferats visade det sig att båda metoderna gav liknande resultat vilket kan visa på att båda metoderna ger ett lika korrekt resultat. I tabell 12 ser vi skillnaden mellan datorundersökningen och den vanliga undersökningen. Det är inga stora skillnader förutom skiva L och skiva B. Skiva L får en genomsnittsplacering på 1,6 steg sämre i den verkliga undersökningen jämfört med datorundersökningen. Skiva B visar också på en stor skillnad, då den har blivit ett steg sämre i datorundersökningen än vad den blivit rankad med de verkliga skivorna. Vi gör bedömningen att anledningarna till dessa skillnader främst är de små bilderna på datorskärmen, men åldersgrupp och kön påverkar eventuellt också. Snittåldern på dem som gjorde datorintervjun är 44,7 år medan de som fick rangordna de verkliga ytorna har en snitt ålder på 52,2 år. 68 % var män vid intervjuerna med träytorna medan 51 % var män vid datorundersökningen vilket också kan påverka resultatet. Antalet respondenter vid datorundersökningen är 41 stycken vilket också är en osäkerhet. Ingen av dem som deltog i datorundersökningen var negativt inställda till att vissa skivor innehöll fingerskarvade lameller. Att ingen av dem som hade sett fingerskarvarna i datorintervjun ställde sig negativ till skarvarna beror eventuellt på att bara 33 % hade svarat på frågan. I och med att man bara ser sin bästa och sämsta skiva i slutet på datorundersökningen, då själva intervjun tog vid, måste någon av dem innehålla fingerskarv för att man ska kunna fråga om de märkt av fingerskarvarna. En annan möjlig förklaring är de små bilderna och det jämna ljuset på bilderna i datorundersökningen. På de små bilderna är det betydligt svårare att se skarvarna eftersom de oftast syns eftersom ådringen blir annorlunda och ådringen syntes mycket lite på bilderna. Dock tycks detta inte påverkat undersökningen i sin helhet särskilt mycket, eftersom det var framförallt kvistarnas egenskaper som påverkade respondenterna. 5.5 Vad betyder bäst och sämst? Det faktum att det vid flera tillfällen visade det sig att de som är kunniga om trä har svårt att bortse från kvalitetsfrågor och tankar om vad som kommer att hända senare med träet gjorde att vi började fundera på giltigheten i vår studie. Flertalet intervjuade påtalade att även fast de tyckte att en skiva var snyggare än en annan så valde de att sätta en annan som bättre på grund 111

115 BILAGA 10 av teknisk kvalitet. Detta ger viss missvisning i resultaten, trots att det samtidigt innebär att det ger ett bättre resultat vad gäller vad konsumenten faktiskt skulle köpa. Det som ställde till störst problem med detta var valet av orden bäst/sämst. De som har insikt i hur trä fungerar och vad som spelar in i framtiden och hur man kan behandla skivan tolkar orden bäst/sämst på ett annat sätt än de som inte har någon tidigare erfarenhet av trä som material att bygga eller tillverka i. En erfaren hantverkare väljer mer efter teknisk kvalitet än efter utseende och kan inte bortse från detta när han/hon betraktar utseendet. Erfarenheten gör även att saker som påverkar kvaliteten eller gör det svårare att exempelvis måla en yta anses som fula eftersom de är oönskade. En person som saknar tidigare erfarenhet av hur en träyta beter sig, hur kvistar kan komma att bete sig och så vidare, kan komma att uppfatta helt andra saker som vackra, som exempelvis svartkvist. Svartkvist ses som fult och negativt av erfarna användare eftersom de ser problem att måla ytan och även risken att kvisten ska lossna, medan en oerfaren person kan tycka att svartkvisten ger ytan mer liv och rörelse. För att minska andelen personer som bedömer teknisk kvalitet (eller vad de tror påverkar den tekniska kvaliteten) istället för faktiskt utseende så skulle man kunna byta ut benämningarna Bäst och Sämst till ord som tydligare förknippas med utseende, så som Finast/Fulast, Vackrast/Hemskast eller Mest/Minst tilltalande. De alternativa benämningarna ovan är även de värdeladdade men de tillåter inte en tvetydig tolkning där både den tekniska och estetiska aspekten ingår. Samtidigt kan slutsatsen dras att användandet av orden Bäst och Sämst har lett till en bättre uppskattning av vad konsumenten faktiskt skulle köpa. Giltigheten i vår studie är på så vis bättre på grund av användandet av orden Bäst och Sämst. Ett problem som uppstod vid intervjuerna var frågan kring värdet av skivor innehållande fingerskarvade lameller jämfört med skivor med hela lameller. Tanken med denna fråga var att två skivor togs fram från rangordningen som stod bredvid varandra, där den ena innehöll fingerskarv och den andra inte. Det problematiska uppstod i att när två skivor togs fram var de redan rangordnade, och även om de stod bredvid varandra så var den ena högre placerad än den andra och uppfattades därför som bättre. En bättre skiva uppfattades därför som dyrare, även om respondenten inte ansåg att det fanns någon större skillnad dessa två skivor emellan. Eftersom detta var ett problem som uppstod i fyra femtedelar av fallen kan denna fråga anses som misslyckad och resultaten kan inte anses tillförlitliga. 5.6 Ett miljövänligt alternativ Juslin och Hansen (2003) påpekar vikten av att ta vara på råvaran, att inte slösa med naturens resurser för att nå en hållbar utveckling där effektivitet och ekologiskt tänkande är nyckelord. Världens skogar hjälper mänskligheten på en mängd vis; klimathotet (tar hand om koldioxid), rekreation (vandring, jakt, fiske osv.) samt skydd för en mängd saker så som vattendrag, biologisk mångfald och jorderosion. Det är därför det är så viktigt att skydda skogen och använda dess resurser klokt. Att kunna använda fingerskarvade lameller i limfogskivor skulle ge skivor som har en bättre formstabilitet och även ett bättre nyttjande av råvaran vid tillverkning. En marknadsföringsstrategi av limfogskivor med fingerskarv som ett miljövänligt alternativ med god teknisk kvalitet skulle kunna övervinna de estetiska problem som vissa slutkunder i dagsläget ser med fingerskarvade lameller. 112

116 BILAGA Våra slutsatser De slutsatser som kan dras av de undersökningar som genomförts i projektet är att den estetiska egenskap hos träet som påverkar människors uppfattning allra mest är kvistarnas utseende och placering. Efter det kommer färgskiftningar i träet och ytans ljushet, dessa kan påverkas av både vilka lameller man väljer samt hur man sätter ihop sina fingerskarvar. Det tycks inte finnas något stort motstånd mot limfogskivor med fingerskarvade lameller. Detta innebär att en produktion av fingerskarvade hobbyskivor av furu är fullt möjlig för Norrfog även om det självfallet finns de som aldrig kan tänka sig att köpa skivor som har fingerskarvade lameller med synliga skarvar. Om skivorna är kvistfria och fingerskarvade utan tydliga skarvar finns det i princip inget motstånd alls bland konsumenterna. Ett annat argument för att börja fingerskarva är ett högre utbyte. Högt utbyte innebär mindre spill och bättre ekonomi för Norrfog AB. Fingerskarvar i sig är oftast inget problem, men kan ställa till det om det ger stora färgskiftningar eller om kvistar delas. Många som köper limfogskivor målar det de byggt och dessa personer bryr sig inte alls om skivan innehåller fingerskarvade lameller. Eftersom trä är ett så varierande material kan såklart inte alla egenskaper som kan tänkas uppvisas vara med på de nio olika skivor som presenterades. Därför ska skivornas rangordning enbart ses som en indikation över vilka egenskaper som har störst påverkan när kunden gör sitt val. Respondenternas genus, ålder och tidigare erfarenhet av limfogskivor ger skillnader men studiens övergripande resultat innebär fortfarande att svarta kvistar, ojämn fördelning av kvistar samt färgskiftningar hamnar på sämre placeringar. Motsatsen gäller skivor med friska kvistar, jämn fördelning av kvistar och ett livfullt intryck som hamnar högt upp på skalan. 113

117 BILAGA 10 Referenser Grundbok i forskningsmetodik Runa Patel och Ulla Tebelius (Red.) Studentlitteratur, Lund 1987 ISBN Means to Measure the Aesthetic Properties of Wood N. Olof Broman Division of Wood Technology, Skellefteå Campus, Skellefteå 2000 Luleå University of Technology 2000:26 ISSN: ISRL: LTU DT / SE Strategic Marketing in the Global Forest Industries Heikki Juslin och Eric Hansen Authors Academic Press, USA 2003 ISBN Effektiv produktion av golvprodukter med krav på estetiska egenskaper Olof Broman, Jan Nyström och Johan Oja Teknisk rapport, LTU Skellefteå, Avdelningen för Träteknologi, Skellefteå 2007 Luleå Tekniska Universitet 2007:09 ISSN: ISRN: LTU-TR 07/09 SE Ständiga förbättringar L Sörqvist Studentlitteratur, Lund 2004 ISBN Intervjuteknik Björn Häger Liber, Stockholm 2007 ISBN Marknadsundersökning en handbok Lars Christensen, Nina Anderson, Carin Carlsson och Lars Haglund Studentlitteratur, Lund 2001 ISBN

118 BILAGA 10 Bilagor Bilaga 1. Intervjumanus med plats för anteckningar Limfogenkät Vet du vad en limfogskiva är? Ja / Nej Har du någon gång använt dig av en limfogskiva? Ja / Nej Rangordning av skivor irl Ja-/Nejnej (Note to self) I vilken ev. miljö kan konsumenten tänkas använda limfogskivan? Varför tycker du att den här skivan tilltalar dig mest? Varför tycker du sämst om den här ytan? Hur stor skillnad tycker du att det är på den bästa och den sämsta? (skala 1-10) Skulle du kunna tänka dig att betala mer/mindre/lika mycket (fingerskarvat)? Har du lagt märke till att vissa av skivorna är fingerskarvade? Ja / Nej Känsla/upplevelse: Kön: Man / Kvinna Ålder: 115

119 BILAGA 10 Jaja Varför tycker du bäst om den här ytan? Varför tilltalar den här ytan dig minst? Hur stor skillnad tycker du att det är på den bästa och den sämsta? (skala 1-10) Vad brukar du göra/har du gjort/tänker du göra med limfogskiva? Brukar du måla dina limfogskivor? Påverkar det vad du tittar på vad gäller limfogskivan? Skulle du kunna tänka dig att betala mer/mindre/lika mycket? Har du lagt märke till att vissa av skivorna är fingerskarvade? Ja / Nej Känsla/upplevelse: Kön: Man / Kvinna Ålder: 116

120 BILAGA 10 Bilaga 2. Limfogskivorna Skiva B 117

121 BILAGA 10 Skiva D 118

122 BILAGA 10 Skiva E 119

123 BILAGA 10 Skiva F 120

124 BILAGA 10 Skiva G 121

125 BILAGA 10 Skiva I 122

126 BILAGA 10 Skiva J 123

127 BILAGA 10 Skiva L 124

128 BILAGA 10 Skiva N 125