Comparison of time measurement and recording tools with each other and stopwatch in terms of data sensitivity

Öz

The aim of the study is to compare the android-based “time measurement and recording tool" (ZÖKA) application which has been developed to be used in time studies in forestry works and the "time analysis" (TA) program, which is a Windows operating system-based time recording software, with each other and with a digital stopwatch in terms of data precision and usage characteristics. This study was carried out in order to eliminate the questions about the performance of ZÖKA and TA program developed for the purpose of time studies, their positive and negative aspects compared to the chronometer, and which one could be more effective. During the wood-based harvesting activities, the working times of the debarking work were recorded with real-time by video recorders. The recorded images were watched with the help of video player software and the actual times of the work elements (which were later used as control data) were determined by the indirect observation method. Time measurements were made on the same images with the same surveyor using a digital stopwatch, ZÖKA application and TA program. The obtained data were compared with the control data and with each other in terms of data sensitivity. A simple comparison was made by considering the usage features of the stopwatch, ZÖKA application and TA program, and the structural characteristics of these three tools. It has been determined that the ZÖKA application can measure and record more sensitive data and is more effective with eye-hand and ear-hand coordination in time measurements of jobs with short-term work periods (3 seconds and less). It has been revealed that the TA software is also more sensitive than the digital chronometer and has the advantage of recording data, especially in cases where the duration of the work slices exceeds 5 seconds and especially indirect observations are made. ZÖKA application can be used with precision in time studies, especially in measuring short-term work cycles.

Anahtar Kelimeler

• Time measurement tools
• Time measurement and recording tool
• Time analysis program
• Digital stopwatch
• Time studies

Zaman etütleri için geliştirilen ölçüm ve kayıt araçlarının veri hassasiyeti yönünden birbirleriyle ve kronometreyle karşılaştırılması

Öz

Bu çalışmanın amacı; ormancılık işlerinde zaman etütlerinde kullanılmak üzere son zamanlarda geliştirilmiş olan android tabanlı Zaman Ölçme ve Kaydetme (ZÖKA) uygulaması ile Windows işletim sistemi tabanlı zaman kayıt ve analiz yazılımı olan Time Analysis (TA) programını, veri hassasiyeti ve kullanım özellikleri bakımından birbirleriyle ve dijital kronometre ile karşılaştırmak ve uygulanabilirliklerini tartışmaktır. Zaman etütlerinin etkililiğini arttırmak amacıyla geliştirilmiş olan ZÖKA uygulaması ve TA programının zaman etütlerindeki performansları, kronometreye göre olumlu-olumsuz yönleri ve hangisinin daha kullanılabilir olabileceği konusundaki soruların giderilmesi için bu çalışma gerçekleştirilmiştir. Oduna dayalı orman ürünleri üretim faaliyetleri sırasında, kızılçam (Pinus brutia Ten.) ağaç türüne ait tomruk kabuklarının motorlu testereye montajlı kabuk soyma aleti ile soyulması işine ait çalışma süreleri, video kaydedicilerle iş yeri zamanı ölçeğinde kaydedilmiştir. Kaydedilen görüntüler video oynatıcı yazılımlar yardımıyla izlenerek dolaylı gözlem yöntemiyle iş dilimlerine ait gerçek süreler ölçülmüş ve bunlar kontrol verisi olarak kullanılmıştır. Aynı görüntüler üzerinden aynı etütçü ile dijital kronometre, ZÖKA uygulaması ve TA programı ile zaman ölçümleri yapılarak elde edilen veriler, kontrol verisiyle ve birbirleriyle veri hassasiyeti yönünden karşılaştırılmıştır. Kronometre, ZÖKA uygulaması ve TA programına yönelik kullanım özellikleri ile bu üç aracın yapısal nitelikleri de göz önünde bulundurularak basit bir kıyaslama yapılmıştır. Kısa süreli iş dilimlerinin (3 sn ve altı) yer aldığı işlere ait zaman ölçümlerinde göz-el ve kulak-el koordinasyonuyla ZÖKA uygulamasının daha hassas veri ölçüp kaydedebildiği ve daha etkili olduğu belirlenmiştir. İş dilimi sürelerinin 5 sn’ nin üzerine çıktığı ve özellikle dolaylı gözlemlerin yapıldığı durumlarda TA programının da dijital kronometreye göre daha hassas olduğu ve veri kaydedebilme üstünlüğüne sahip olduğu ortaya çıkarılmıştır. Zaman etütlerinde, özellikle kısa süreli iş dilimlerinin ölçülmesi ve kaydedilmesinde ZÖKA uygulaması hassasiyetle kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

• Zaman ölçme araçları
• Zaman ölçme ve kaydetme uygulaması
• Time analysis programı
• Dijital kronometre
• Zaman etüdü

Kaynakça

1. Acar, H.H., Aykut T., Şentürk, N., 1997. Artvin yöresinde bölmeden çıkarmada kullanılan Koller K 300, Urus M III ve Gantner Tipi hava hatlarının karşılaştırılması üzerine bir araştırma. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 47(2): 29-58.
2. Acar, H.H., Eroğlu, H., 2015. Ormancılık İş Bilgisi ve İş Güvenliği, KTÜ Orman Fakültesi, Yayın No: 235/41, Trabzon.
3. Aykut, T., 1972. Zaman etütlerini yapılmasında kullanılan aletler ve metotlar. İ.Ü. Orman Fakültesi Dergisi, 1(B): 17-32.
4. Barnes, M.R., 1963. Motion and Time Study: Measurement of Work, John Wiley and Sons, INC, Fifth Edition, New York, London, Sydney.
5. Berkel, A., 1976. Ormancılıkta İş Bilgisi, İ.Ü. Orman Fakültesi Yayın No: 220, İstanbul.
6. Björheden, R., 1991. Basic time concepts for international comparisons of time study reports. Journal of Forest Engineering, 2(2): 33–39.
7. Borz, SA, Ignea, G, Popa, B, Spârchez, G, Iordache, E., 2015. Estimating time consumption and productivity of roundwood skidding in group shelterwood system—a case study in a broadleaved mixed stand located in reduced accessibility conditions. Croatian Journal of Forest Engineering, 1:137–146.
8. Doğan, A., 1998. Yönetebilmenin en önemli aracı: İş etüdü. Anahtar Dergisi, 10(117):8-21.

9. Doğan, A., 2015. İş Etüdü Yöntem Bilgisi. Türkiye Cumhuriyeti Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Verimlilik Genel Müdürlüğü, Ankara.
10. Eker, M., 2015. Asli Orman Ürünlerinin Üretim İşlerinde İş-Zaman Analizlerinin Yapılması ve Standart Zamanların Hesaplanması. Orman Genel Müdürlüğü Üretim İşlerinde İş-Zaman Analizleri Projesi (Yayınlanmamış), Isparta.
11. Eker, M., Özer, D., 2015. Üretim işlerinde hassas ormancılık yaklaşımı. Türkiye Ormancılık Dergisi, 16 (2): 183-194.
12. Eker, M., Kurt, Y., 2019. Ormancılık işlerine yönelik bir zaman ölçme ve kaydetme aracının geliştirilmesi. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20(3): 157-167.
13. Eker, M., Şefik, M., 2019. Motorlu tırpana montajlı kabuk soyma aracının (motosoyar) geliştirilmesi ve denenmesi. Türkiye Ormancılık Dergisi, 20(4): 411–420.
14. Eliasson, L, Hofsten, H, Johanesson, T, Spinelli, R, Thierfelder, T., 2015. Effects of sieve size on chipper productivity, fuel consumption and chip size distribution for open drum chippers. Croatian Journal of Forest Engineering, 1:11–18.
15. Gülci, N., Erdaş, O., Akay, A.E., 2015. Üretim işlerinde hassas ormancılık yaklaşımı. Üretim İşlerinde Hassas Ormancılık Sempozyumu, 4-6 Haziran, Ilgaz, s. 238-256.
16. Harstela, P., 1988. Principle of comparative time studies in mechanized forest work. Scand. J. For. Res. 3: 253–257.
17. Harstela, P., 1991. Work studies in forestry. Silva Carelica, 18:41.
18. ILO, 1981. Introduction to work study. International Labour Office, Geneva, Switzerland.
19. Kanawaty, G., 2004. İş Etüdü. MPM Yayınları, No:29, Ankara.
20. Kariniemi, A., 2006. Kuljettajakeskeinen hakkuukonetyön malli – työn suorituksen kognitiivinen tarkastelu. Helsingin yliopiston metsävarojen käytön laitoksen julkaisuja 38:126 p. Kellog L., Davis, C., Bolding, C., 2004. Measuring machine productivity with a multi_dat data logger; a demonstration on three forest machines. Oregon State University, Department of Forest Engineering, USA, http://www.cof.orst.edu/cof/ferm/ research/krg/WR-COFE-%2005.pdf, Accessed :18.06.2019.
21. Koŝir, B., Magagnotti, N., Spinelli, R., 2015. The role of work studies in forest engineering: status and perspectives, International Journal of Forest Engineering, 26(3):160-170.
22. Kurt, Y., 2019. Odun üretim işlerinde kullanılan zaman ölçüm metotları ve araçlarının değerlendirilmesi. Yüksek lisans tezi, Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Isparta.
23. Laforest, S.M., Pulkki, R., 2011. Case study of integrating on-board computers in northern Ontario’s forest supply chains. Proceedings of 34th Council on Forest Engineering, 12-15 June, Quebec City, 13 p.
24. Leech, J.W., Sutton, M.W., Archer, G.R., 1989. Recording field measurements on Husky Hunter microcomputers. Australian Forestry, 52(2): 68-73.
25. Magagnotti, N., Spinelli, R., 2012. Good practice guidelines for biomass production studies, european cooperation in science and technology, COST Action FP-0902, 50 p., Italy.
26. McDonald ,T., Fulton, J., 2005. Automated time study of skidders using global positioning system data. Computers and Electronics in Agriculture, 48:19-37.
27. MPM, 1991. İşletmelerde Verimlilik Denetimi, Ölçme ve Değerlendirme Modelleri. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, No: 435, Ankara.
28. MPM, 1997. İş Etüdü. Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, Yayın No:29, Ankara.
29. Nakagawa, M., Hamatsu, J., Saitou, T., Ishida, H., 2007. Effect of tree size on productivity and time required for work phases in selective thinning by a harvester. Int. J. For. Eng., 18(2):24–28.
30. Nordén B., Granlund, P., 2003. Horisontering av förarstolen ökar skördarens prestation – även I relativt flack terräng. Skogforsk 1, 63 p.
31. Nurminen, T., Korpunen, H., Uusitalo, J., 2006. Time consumption analysis of the mechanized cut-to-length harvesting system. Silva Fennica, 40(2):335–363.
32. Nuutinen, Y., Väätäinen, K., Heinonen, J., Asikainen, A., Röser, D., 2008. The accuracy of manually recorded time study data for harvester operation shown via simulator screen. Silva Fennica, 42(1): 63–72.
33. Ovaskainen, H., Uusitalo, J., Väätäinen, K., 2004. Characteristics and significance of a harvester operators’ working technique in thinnings. International Journal of Forest Engineering, 15(2):67-77.
34. Ovaskainen, H., 2009. Timber harvester operators’ working technique in first thinning and the importance of cognitive abilities on work productivity. Ph.D. thesis, University of Eastern Finland, Joensuu, Finland.
35. Palander, T., Nuutinen, Y., Kariniemi, A., Vaatinen, K., 2013. Automatic time study method for recording work phase times of timber harvesting. Forest Science, 59(4):472-483.
36. Pehkonen, A., 1978. Accuracy of timing in some time study methods. Journal of the Scientific Agricultural Society of Finland, 50(1): 66.
37. Peltola, A., 2003. IT-time for mechanised forest work study. Proceedings of 2nd Forest Engineering Conference, 12–15 May, Växjö, Sweden, pp.107–112.
38. Pukkila, A., 1959. Työntutkimus (Job Researches). Otava, Helsinki.
39. Purfürst, FT, Erler, J., 2011. The human influence on productivity in harvester operations. International Journal of Forest Engineering, 2:15–22.
40. REFA, 1988. İş Etüdü Yöntem Bilgisi: İş Etüdünün Temelleri. MPM Yayınları, Yayın No:544, Ankara.
41. Smidt, M.F., McDaniel, J., 2012. Utilization, cost, and landowner return from whole-tree chipping young loblolly pine thinnings. Croatian Journal of Forest Engineering, 2: 211–223.
42. Sowa J.M., 2009. Współczesne pożytki z lasu. In: Starzyk R.J. (ed.). Leśnictwo w górach iregionach przemysłowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Kraków. pp. 129–152.
43. Sowa J.M., Szewczyk G., 2013. Time consumption of skidding in mature stands performed by winches powered by farm traktor. Croatian Journal of Forest Engineering, 2: 255–265.
44. Spinelli, R., Visser, R., 2008. Analyzing and estimating delays in harvester operations. Int. J For. Eng., 19(1):36–41.
45. Spinelli, R., Laina-Relaño, R., Magagnotti, N., Tolosana, E., 2013. Determining observer and method effects on the accuracy of elemental time studies in forest operations. Baltic Forestry, 19(2):301-306.
46. Szewczyk G., Sowa J. M., Grzebieniowski W., Kormanek M., Kulak D., Stańczykiewicz A., 2014. Sequencing of harvester work during standard cuttings and in areas with windbreaks. Silva Fennica, 48 (4):1-16.
47. Szewczyk, G., Sowa, J.M., 2017. The accuracy of measurements in a time study of harvester operations. N.Z. j. of For. Sci., 47: 24.
48. Üçüncü, K., 2005. Ergonomi ve İş Etüdü. Orman Fakültesi, Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü Ders Notları, No:77, K.T.Ü. Basımevi, Trabzon.
49. Üçüncü, K., Acar, H.H., 2020. Ergonomi. Nobel Akademik Yayıncılık, İstanbul.
50. Vaatainen, K., Ovaskainen, H., Asikainen, A., Sikanen, L. 2003. Chasing the tacit knowledge – automated data collection to find the characteristics of a skillful harvester operator. Proceedings of 2nd Forest Engineering Conference 12–15 May, Växjö, Sweden, pp. 3–10.
51. Walczyk, J, Kormanek, M, Walczykova, M., 2009. Video-computer technique in determining of the skidding tractors soil-wheel contact area. In A Skoupy (Ed.), Krajina, les a lesni hospodáŕstvi [Landscape, forests and forestry], Prague: Česká Zemědělská Univerzita v Praze, pp. 292–299.
52. Yıldırım, M., 1989. Ormancılık İş Bilgisi. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Yayınları, İstanbul.
53. Yılmaz, K., 2015. Zaman analizlerine yönelik zaman etüdü kayıt programının oluşturulması. Lisans Bitirme Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Orman Fakültesi Orman Mühendisliği Bölümü, Isparta.