Logistica della biomassa

La logistica è quella parte della filiera che pianifica, implementa e controlla l'efficienza e il flusso effettivo e lo stoccaggio dei beni, servizi e relative informazioni dal punto di origine al punto di consumo al fine di soddisfare le richieste del consumatore (Ricks et al., 2002)

La logistica analizza gli aspetti relativi ai trasporti, allo stoccaggio di materiali ed all’uso efficiente delle informazioni. Qui viene utilizzata per investigare il costo delle operazioni di trasporto.

La logistica della biomassa è composta da raccolta, stoccaggio, pre-lavorazioni ed operazioni di trasporto. L'intera rete opera in coordinate spaziali e temporali. Progettare la logistica e stimare i costi è un compito complesso, perché i processi di raccolta e trasporto sono intensamente interconnessi (Busato and Berruto, 2007).

Un sistema di raccolta dell’insilato efficiente richiede una capacità di trasporto tale da mantenere la macchina di raccolta (trinciatrice) in movimento. Il numero necessario delle macchine per il trasporto dipende dalla distanza da coprire e dalla velocità a cui esse possono muoversi, ma risulta egualmente importante anche la capacità dei rimorchi ed il tempo necessario allo scarico del materiale raccolto (Harrigan, 2003).

Un sistema ben assortito può ridurre drasticamente il costo di produzione di foraggi. Infatti le macchine per la raccolta ed il costo del lavoro ad esse associato sono spesso il più grande contributore al costo della produzione e fornitura di foraggi. Per questo motivo risulta fondamentale una selezione accurata ed un corretto dimensionamento delle macchine.

Gli strumenti di simulazione sono applicati con successo alla produzione, al trasporto ed alla gestione della catena logistica di molti beni e servizi. La simulazione ha dimostrato l'utilità di analisi del sistema nel predire la quantità e il costo di approvvigionamento di biomassa nella allocazione ottimale delle risorse per ridurre al minimo i colli di bottiglia (Sokhansanj et al., 2006).

Basandosi sugli inputs, la simulazione predice la prestazioni complessive del sistema, aiutando a trovare i fattori limitanti nel sistema. In questo modo è possibile migliorare la progettazione logistica attraverso cambiamenti negli input e verificare le prestazioni del sistema con una nuova simulazione (Busato et al., 2007).

Gli output del modello sono la capacità di campo, l’efficienza di campo, i requisiti del lavoro ed i costi di esercizio. In Figura 1 è illustrata la capacità di lavoro espressa in ha/h in funzione della distanza dei campi per la raccolta e le operazioni di trasporto dell’insilato con un diverso numero di rimorchi disponibili.

Caso si studio

Considerando un campo di 20 ettari ed una resa della biomassa (insilato di mais) di 18 tonnellate di sostanza secca per ettaro la capacità massima ottenibile è di circa 1,6 ettari all’ora. La capacità di campo rimane costante all'aumentare della distanza fino a quando la catena di trasporto non è un fattore limitante. Ciò si verifica per 4 rimorchi fino a 3 km, 5 rimorchi fino a 4 km e 6 rimorchi fino a 7 km.

figura 1 - Capacità di campo

In Tabella 1 sono illustrati i costi delle operazioni per tonnellata di sostanza secca considerando un resa di produzione della biomassa con gli stessi parametri di riferimento della figura 1.

Saremo tentati di dire che quanto più ci sono rimorchi utilizzati tanto più sarà cara l’operazione e invece non è cosi. All’aumentare della distanza aumentare i rimorchi disponibili permette di risparmiare fino a 2 € per tonnellata di sostanza secca.

In grassetto è possibile notare la scelta più conveniente considerando il numero di rimorchi da impiegare per ogni caso di distanza. Questo dato è essenziale per valutare i costi della biomassa e di conseguenza calcolarne il prezzo per un eventuale utilizzo in azienda o per la vendita all’esterno.

Tabella 1: Costi logistici per insilato (euro per tonnellata di sostanza secca) in funzione del numero di rimorchi disponibili e della distanza dei campi dall'impianto

Distanza appezzamento (km)

Numero di rimorchi disponiblili

 

2

3

4

5

6

1

12.99

12.99

13.61

14.18

14.44

2

14.09

13.91

14.57

14.84

15.56

3

14.62

14.50

15.04

15.41

16.07

4

15.94

15.75

15.83

16.40

17.01

5

17.05

16.80

17.03

17.25

17.54

6

18.83

17.87

17.63

17.90

18.55

7

19.51

19.07

18.91

18.80

19.08

8

20.68

20.36

20.33

20.09

20.14

9

22.05

21.32

21.20

21.26

21.00

10

23.71

22.96

22.34

21.89

21.81

11

24.31

23.59

23.81

23.44

23.12

12

25.58

24.74

24.47

24.28

24.34

13

27.04

26.97

25.66

25.50

25.64

14

28.05

27.03

26.68

26.76

26.45

15

29.07

28.28

28.25

27.90

27.65

16

30.39

29.68

29.27

29.12

28.90

17

31.51

30.62

30.19

30.12

29.76

18

32.82

31.86

31.24

31.45

30.89

19

33.93

32.89

32.52

32.52

32.04

20

35.40

34.25

34.40

33.67

33.24

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Impatto dei sistemi agricoli: Life Cycle Assessment (LCA) e la Carbon footprint
Energia rinnovabile dalle foreste
Energia dal legame chimico
Il metabolismo negli organismi viventi: vie di sintesi e di idrolisi
La fotosintesi: piante C3 e C4
Le molecole di riserva come fonte di energia
Energia dall'acqua: dighe e sbarramenti
Le dighe cinesi

Capacità di campo

Capacità di campo per la raccolta e le operazioni di trasporto in funzione della distanza dei campi

Capacità di campo

La simulazione predice in dettaglio i tempi di lavoro delle macchine ed i costi delle operazioni logistiche complesse e permette di farlo per la singola azienda.

Nell’esempio illustrato i costi economici per la raccolta ed il trasporto variano da 12,9  € a 33,2 € per tonnellata di sostanza secca passando da una distanza di trasporto da 5 km a 20 km. Questo da un’indicazione di quanto i costi logistici di raccolta e trasporto incidano in modo significativo in uno studio di fattibilità per la produzione di biomassa.

Sono disponibili simulazioni orientate agli eventi per supportare il processo di progettazione logistica. È importante valutare le operazioni logistiche per gli studi di fattibilità ed è utile in questo senso provare a simulare vari scenari al fine di testare le prestazioni della progettazione logistica per minimizzare i costi delle operazioni.

Busato, P., and R., Berruto. 2007. Advanced logistic design and management of biomass supply chain by simulation toolbox. 15th Biomass Conference, Berlino, 8-11 Maj, pp. 597-603.

Harrigan, T. M. 2003.  Time–motion analysis of corn silage harvest systems. Applied Engineering in Agriculture. Vol. 19(4): 389–395.

Sokhansanj, S., Kumar, A., and Turhollw, F. 2006. Development and implementation of integrated supply analysis and logistic model (IBSAL). Biomass & Bioenergy, 30, pp. 838-847.