Teollisuuden palveluliiketoiminnan vaativien toimitusprosessien kehittäminen arvovirtakartoituksen avulla

Työssä kartoitettiin teollisuuden palveluliiketoiminnan vaativien toimitusprosessien kehittämistä Lean -ajattelu yritysympäristössä. Tavoitteena oli vaativien toimituspro-sessien ongelmien selvittäminen ja kehittämiskohteiden määrittäminen palveluliike-toiminnan tuottavuuden kehittämisen näkökulmasta. Lisäksi tutkittiin arvovirtakuvauksen soveltuvuutta teollisuuden palveluliiketoiminnan prosessien kehittämiseen. Kirjallisuusosuudessa selvitettiin teollisuuden palveluliiketoiminnan prosessien kehit-tämisen erityispiirteitä ja Lean -ajattelun periaatteita. Tavoitteena on löytää teollisuuden palveluliiketoiminnan kehittämisen erityispiirteet tuottavuuden kannalta ja arvioida niiden soveltuvuutta Lean -ajatteluun. Työn empiirisessä osuudessa kartoitettiin yrityksen vaativat prosessit. Menetelminä työssä käytettiin puolistrukturoitua kyselyä, ryhmähaastattelua, ja osallistuvaa ha-vainnointia. Tutkimuksen tulosten perusteella laadittiin kehityssuunnitelma. Diplomityö käynnisti kohdeorganisaatiossa prosessien päivitysprosessin, ja loi puitteet vaativien toimitusten kehityssuunnitelman toteuttamiselle.

Haihdutusnopeuksien määritys glysiinin alipainekiteytyksessä

Alipainekiteytyksessä tasalaatuisen lopputuotteen valmistamiseksi kiteytysolosuhteiden vaikutus liuottimen haihtumisvuohon ja kiteiden ominaisuuksiin on huomioitava. Kandidaatin työn tavoitteena oli selvittää, miten glysiinin alipainekiteytyksessä vesiliuoksesta kiteytysolosuhteet (lämpötila ja paine) vaikuttavat liuottimen haihtumisvuohon ja syntyvien kiteiden polymorfiaan. Haihdutuskokeet suoritettiin puhtaalle vedelle ja alipainekiteytyskokeet glysiinin 95 % kylläiselle vesiliuokselle lämpötiloissa 40 °C, 50 °C ja 60 °C ja paineissa 40 mbar, 60 mbar ja 80 mbar. Kiteyttimenä käytettiin suljettua, virtaushaitoilla, sekoittimella ja ohjausputkella varustettua reaktoria johon oli kytketty alipainepumppu ja termostaatti paineen ja lämpötilan ohjaamiseksi. Nesteen määrä haihdutuskokeissa oli 2 kg ja alipainekiteytyskokeissa 1,2 kg. Osa alipainekiteytyskokeista saaduista kiteistä analysoitiin jauheröntgendiffraktioanalysaattorin (PXRD, engl. powder x-ray diffraction) avulla. Kaikki PXRD-laitteella analysoidut alipainekiteytyskokeissa saadut kiteet osoittautuivat glysiinin γ-polymorfiksi. Kiteytysolosuhteilla oli selkeä vaikutus haihtumisvuohon, mutta vaikutusta glysiinikiteiden polymorfiaan ei havaittu koealueella.

Sentence Compression with Supervised Machine Learning

The subject of the thesis is automatic sentence compression with machine learning, so that the compressed sentences remain both grammatical and retain their essential meaning. There are multiple possible uses for the compression of natural language sentences. In this thesis the focus is generation of television program subtitles, which often are compressed version of the original script of the program. The main part of the thesis consists of machine learning experiments for automatic sentence compression using different approaches to the problem. The machine learning methods used for this work are linear-chain conditional random fields and support vector machines. Also we take a look which automatic text analysis methods provide useful features for the task. The data used for machine learning is supplied by Lingsoft Inc. and consists of subtitles in both compressed an uncompressed form. The models are compared to a baseline system and comparisons are made both automatically and also using human evaluation, because of the potentially subjective nature of the output. The best result is achieved using a CRF - sequence classification using a rich feature set. All text analysis methods help classification and most useful method is morphological analysis. Tutkielman aihe on suomenkielisten lauseiden automaattinen tiivistäminen koneellisesti, niin että lyhennetyt lauseet säilyttävät olennaisen informaationsa ja pysyvät kieliopillisina. Luonnollisen kielen lauseiden tiivistämiselle on monta käyttötarkoitusta, mutta tässä tutkielmassa aihetta lähestytään television ohjelmien tekstittämisen kautta, johon käytännössä kuuluu alkuperäisen tekstin lyhentäminen televisioruudulle paremmin sopivaksi. Tutkielmassa kokeillaan erilaisia koneoppimismenetelmiä tekstin automaatiseen lyhentämiseen ja tarkastellaan miten hyvin erilaiset luonnollisen kielen analyysimenetelmät tuottavat informaatiota, joka auttaa näitä menetelmiä lyhentämään lauseita. Lisäksi tarkastellaan minkälainen lähestymistapa tuottaa parhaan lopputuloksen. Käytetyt koneoppimismenetelmät ovat tukivektorikone ja lineaarisen sekvenssin mallinen CRF. Koneoppimisen tukena käytetään tekstityksiä niiden eri käsittelyvaiheissa, jotka on saatu Lingsoft OY:ltä. Luotuja malleja vertaillaan Lopulta mallien lopputuloksia evaluoidaan automaattisesti ja koska teksti lopputuksena on jossain määrin subjektiivinen myös ihmisarviointiin perustuen. Vertailukohtana toimii kirjallisuudesta poimittu menetelmä. Tutkielman tuloksena paras lopputulos saadaan aikaan käyttäen CRF sekvenssi-luokittelijaa laajalla piirrejoukolla. Kaikki kokeillut teksin analyysimenetelmät auttavat luokittelussa, joista tärkeimmän panoksen antaa morfologinen analyysi.

Metrics for Predicting User Behavior and Experience in an Interactive Storytelling System

In much of the previous research into the field of interactive storytelling, the focus has been on the creation of complete systems, then evaluating the performance of those systems based on user experience. Less focus has been placed on finding general solutions to problems that manifest in many different types of interactive storytelling systems. The goal of this thesis was to identify potential candidates for metrics that a system could use to predict player behavior or how players experience the story they are presented with, and to put these metrics to an empirical test. The three metrics that were used were morality, relationships and conflict. The game used for user testing of the metrics, Regicide is an interactive storytelling experience that was created in conjunction with Eero Itkonen. Data, in the forms of internal system data and survey answers, collected through user testing, was used to evaluate hypotheses for each metric. Out of the three chosen metrics, morality performed the best in this study. Though further research and refinement may be required, the results were promising, and point to the conclusion that user responses to questions of morality are a strong predictor for their choices in similar situations later on in the course of an interactive story. A similar examination for user relationships with other characters in the story did not produce promising results, but several problems were recognized in terms of methodology and further research with a better optimized system may yield different results. On the subject of conflict, several aspects, proposed by Ware et al. (2012), were evaluated separately. Results were inconclusive, with the aspect of directness showing the most promise.

Arvostelut / Recensioner

Mika Hallila: Puolikuvassa suomalainen romaani (Vesa Haapala & Juhani Sipilä (toim.): Kiviaholinna. Suomalainen romaani.) - Outi Oja: Uusi perusjohdatus kirjallisuuden analyysiin (Aino Mäkikalli ja Liisa Steinby (toim.): Johdatus kirjallisuusanalyysiin.) - Siru Kainulainen: Modernismin runsaudensarvi (Tuula Hökkä: Tuoksuville vuorille. Naisrunoilijoiden poetiikkaa, modernismeja.) - Åsa Arping: Spännande metaberättelse om seglivade myter inom Södergran-forskningen (Agneta Rahikainen: Poeten och hennes apostlar. En biomytografisk analys av Edith Södergranbilden.) - Elina Arminen: Maanaisen tanssi (Toni Lahtinen: Maan höyryävässä sylissä. Luonto, ihminen ja yhteiskunta Timo K. Mukan tuotannossa.) - Anne-Marie Londen: Litterär flerspråkighet i fokus (Julia Tidigs: Att skriva sig över språkgränserna. Flerspråkighet i Jac. Ahrenbergs och Elmer Diktonius prosa.) - Sanna Karkulehto: Miten olla queer? (Mikko Carlson: Paikantuneita haluja. Seksuaalisuus ja tila Christer Kihlmanin tuotannossa.)

Kohti parempaa suorituskykyä – Työkalupakki innovaatiokyvykkyyden mittaamiseen ja johtamiseen

Yrityksen kilpailukyvyn ylläpitämiseen, selviytymiseen ja kasvuun tarvitaan innovaatiotoimintaa – kykyä luoda innovaatioita ja kykyä kehittää niitä ominaisuuksia, joita innovaatioiden luomiseen vaaditaan. Innovaatiokyvykkyyden kehittäminen vaatii yritykseltä kykyä oppia menneestä ja virheistä sekä hyödyntää tätä oppia uusien innovaatioiden tuottamiseksi. Innovaatiokyvykkyyden kohdalla pätee monissa tilanteissa toimivaksi osoitettu lausahdus – mitä et mittaa, sitä et voi johtaa. Pk-yrityksille on kuitenkin tarjolla vähän ohjeita ja työkaluja, joita ne voivat hyödyntää innovaatiokyvykkyyden mittaamisessa ja sitä kautta sekä tuottavuuden että suorituskyvyn kehittämisessä ja johtamisessa. Loppuraportti on koottu Työsuojelurahaston ja Lappeenrannan teknillisen yliopiston rahoittaman hankkeen ”Innovaatiokyvykkyyden mittaaminen ja johtaminen – Kohti parempaa tuottavuutta ja suorituskykyä” tulosten pohjalta. Hankkeen tavoitteena oli tutkia miten innovaatiokyvykkyyttä ja sen vaikutuksia tulisi mitata pk-yrityksissä. Hankkeen tulokset pohjautuvat monipuoliseen tutkimusaineistoon. Innovaatiokyvykkyyden mittaamista käsittelevään kyselyyn vastasi lähes 300 pk-yritysten johdon ja henkilöstön edustajaa. Sekundäärisenä datana hyödynnettiin ainestoa, jossa lähes 200 HR-ammattilaista tarjosi näkemyksensä edustamansa organisaation suorituskyvyn eri osa-alueista. Lisäksi teemahaastatteluiden avulla kerättiin kyselyiden tuloksia syventävää aineistoa viidestä eri yrityksestä. Innovaatiokyvykkyyden mittareita testattiin kolmessa yrityksessä minkä lisäksi hyödynnettiin laaja-alaisesti jo olemassa olevaa kirjallisuutta innovaatiokyvykkyyden mittaamisesta ja mittaristoista. Eri aineistoista saadut tulokset taustoinen ja perusteluineen on esitetty loppuraportissa, jonka lopputulemana esitetään malli innovaatiokyvykkyyden mittaamiseen ja johtamiseen pk-yrityksissä. Kehitetyssä mallissa on tehty ehdotuksia siitä, millaisia mittareita minkäkin tyyppisten pk-yritysten kannattaa hyödyntää. Tällä tavoin pk-yritysten on helpompi tehdä päätöksiä siitä, mitkä mittarit valita omaan käyttöönsä. Malli myös lisää ymmärrystä siitä, että tarvittava mittaamisen taso vaihtelee eri typpisissä pk-yrityksissä. Joillekin riittää yksi mittari ja toiset voivat hyödyntää useita monipuolisia mittauskäytänteitä. Loppuraportissa määritellään myös innovaattorityypit pk-yritysten keskuudessa, mikä auttaa pk-yritysten edustajia ymmärtämään, että innovaatiokyvykkyyden kehittäminen voi keskittyä vain tiettyihin innovaatiokyvykkyyden osa-alueisiin. Eri tyyppisillä pk-yrityksillä on erilaisia vahvuuksia, joihin myös innovaatiokyvykkyyden kehittämisen ja mittaamisen tulisi kohdistua. Lisäksi loppuraportissa on luokiteltu erityyppisiä mittareita innovaatiokyvykkyyden mittaamiseen. Tämä helpottaa mittareiden valintaa, kun pk-yritykset voivat valita omaan tilanteeseen sopivat mittarit.