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El proyecto TIMBERTRACK da un importante paso con la colaboración de MONRA FORESTAL

Permitirá avanzar en el diseño del sistema de marcado automatizado.

El Grupo Operativo TIMBERTRACK avanza a pasos agigantados para alcanzar la solución innovadora de un sistema de etiquetado para el seguimiento de la madera desde el monte a la industria. De este modo, se pondrán en valor unos datos que hasta el momento resultaba técnicamente complejo implementar en la industria y que, sin embargo, en los últimos años ha cambiado radicalmente, como es el caso de la tecnología Blockchain.

Un avance significativo en la etapa final del proyecto es la colaboración alcanzada con Talleres Ramón Castro, fabricante español de cabezales procesadores, con amplia presencia de sus productos forestales en toda la península ibérica, siendo el cabezal MONRA 600PS el modelo disponible. Ofrece un servicio completo que incluye el diseño, fabricación, montaje, comercialización, servicios y recambios de los productos MONRA FORESTAL como cosechadoras forestales, procesadoras y taladoras, compactadoras de biomasa, protecciones y equipamientos.

Algunos de los productos fabricados por MONRA FORESTAL.

Gracias a esta colaboración, el proyecto va a avanzar con el diseño del sistema de marcado automatizado que irá integrado en un cabezal procesador forestal, ya que éste solo estaba diseñado sobre un cabezal teórico no comercial. Monra proporcionará el diseño del cabezal procesador que tiene actualmente en el mercado y que está ampliamente utilizado en todo el sector forestal español.

La importancia de este apoyo es que, además, ofrecerán asistencia y asesoramiento técnico para que el proyecto pueda continuar avanzando, como es la integración del software desarrollado por EMERGYA con el software de los cabezales, con el fin de recoger la información generada por estos sobre la madera con la identificación unívoca que se pretende realizar a nivel de tronco o, el caso del soporte del sistema de marcado al propio cabezal para conoce la factibilidad de éste en los trabajos forestales.

Inicio de las pruebas piloto

Próximamente, se iniciarán las pruebas piloto del proyecto en Galicia y Castilla León para comprobar, en el terreno, los resultados de las soluciones desarrolladas.

La solución Timbertrack permitirá, por primera vez en todo el sector forestal español, el fácil acceso a los datos disponibles de cualquier tipo de madera de las diferentes industrias (aserrado, tableros, desenrollo, pasta…), traduciéndose en una mejora considerable de la información disponible para la toma de decisiones en un gran número de procesos.

Además, va a permitir conocer con exactitud cuál es la procedencia geográfica de una madera, de qué parte del árbol procede, a qué tratamientos ha estado sometida en su ciclo de producción, quién fue su productor… facilitando a la industria determinar qué producto se adecúa mejor a sus necesidades o a una empresa de aprovechamiento planificar mejor sus operaciones. Esto es gracias a tecnologías muy avanzadas de extracción de información de alto valor que proporcionan a un productor conocimiento sobre qué ha producido exactamente.

Además, mejorar la trazabilidad de la materia prima desde el inicio de la cadena de suministro hasta el producto elaborado final es una demanda creciente de la sociedad. Disponer de una solución de etiquetado/marcado supone una accesibilidad a la información de la materia prima y su estado en tiempo real para la mejora y evolución de los procesos que integran la cadena.

El Proyecto Timbertrack

El proyecto Timbertrack ha sido aprobado por la Asociación Europea de la Innovación (AEI) y cuenta con financiación en el marco del Programa Nacional del Desarrollo Rural 2014-2020 por el Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural-FEADER y el Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente.

El Grupo Operativo está formado por fmC Consultoría forestal y medioambiental, Centro Tecnológico Metalmecánico y del Transporte (Cetemet), Cluster da Madeira e o Deseño de Galicia (CMD), Tag Ingenieros, Emergya, Finsa y Dingoma.