Managing Subsidiary Integration During Corporate Expansion in Russia

Kansallisten rajojen yli laajentuvat yritykset kohtaavat kasvavia paineita yhtenäistää eri yksiköiden toimintatapoja, prosesseja ja järjestelmiä. Hyvin toteutettuna organisaation sisäinen integrointi voi johtaa tytäryritysten tuottavuuden parantumiseen ja strategisiin mittakaavaetuihin, kun taas huonosti toteutettuna integrointi voi johtaa lisääntyviin konflikteihin ja emoyhtiön kontrollin katoamiseen. Integroinnin kannalta Venäjälle perustettavat tytäryritykset asettavat suuria haasteita. Kasvava ja kehittyvä kansantalous on jatkuvassa muutoksessa kohti edistyneempiä ja tuottavampia toimintamalleja, mutta toisaalta yritystoiminnantaustalla vaikuttaa edelleenkin Neuvostoajan perinnöt, jotka muokkaavat yritysten johtamisrakenteita ja prosesseja. Nämä taustavaikuttajat vaikeuttavat kansainvälisen yrityksen yhtenäistämistä, mutta toisaalta tarjoavat suuria mahdollisuuksia yrityksille, jotka oppivat elämään Venäjän markkinoiden ehdoilla. Tämä tutkimus käyttää apunaan konstruktiivista tutkimustyötä ratkoakseenYIT:n Venäjälle perustettavien yritysten integrointiin liittyviä ongelmia ja mahdollisuuksia. Työn lopputuloksena syntyy oppimiseen pohjautuva integraatiostrategia ja tätä strategiaa tukeva integroinnin johtamisjärjestelmä.

Monte Carlo Methods in Parameter Estimation of Nonlinear Models

Yksi keskeisimmistä tehtävistä matemaattisten mallien tilastollisessa analyysissä on mallien tuntemattomien parametrien estimointi. Tässä diplomityössä ollaan kiinnostuneita tuntemattomien parametrien jakaumista ja niiden muodostamiseen sopivista numeerisista menetelmistä, etenkin tapauksissa, joissa malli on epälineaarinen parametrien suhteen. Erilaisten numeeristen menetelmien osalta pääpaino on Markovin ketju Monte Carlo -menetelmissä (MCMC). Nämä laskentaintensiiviset menetelmät ovat viime aikoina kasvattaneet suosiotaan lähinnä kasvaneen laskentatehon vuoksi. Sekä Markovin ketjujen että Monte Carlo -simuloinnin teoriaa on esitelty työssä siinä määrin, että menetelmien toimivuus saadaan perusteltua. Viime aikoina kehitetyistä menetelmistä tarkastellaan etenkin adaptiivisia MCMC menetelmiä. Työn lähestymistapa on käytännönläheinen ja erilaisia MCMC -menetelmien toteutukseen liittyviä asioita korostetaan. Työn empiirisessä osuudessa tarkastellaan viiden esimerkkimallin tuntemattomien parametrien jakaumaa käyttäen hyväksi teoriaosassa esitettyjä menetelmiä. Mallit kuvaavat kemiallisia reaktioita ja kuvataan tavallisina differentiaaliyhtälöryhminä. Mallit on kerätty kemisteiltä Lappeenrannan teknillisestä yliopistosta ja Åbo Akademista, Turusta.

Managing Business Processes in Corporate Expansion

Yrityksen laajentuessa kansainvälisesti, olemassa olevat rutiinit jäävät vanhoiksi ja liiketoimintaprosessien johtaminen muuttuu. Kyseisten prosessien täytyy olla läpinäkyviä ja tietovirtojen hyvin suunniteltuja. Prosessien harmonisointi aiheuttaa haasteita yrityksessä ja konsernin etu tulee ottaa huomioon. Ahlstrom konserni laajentuu merkittävästi kaikilla liiketoiminta-alueillaan ja kansainvälinen laajentuminen vie Ahlstrom Glassfibre Oy:n täysin uuteen tilanteeseen. Liiketoimintaprosessien johtamiseen vaikuttavat konsernin ohjaus, mahdollisuudet muutosten implementoimiseksi, toimintaympäristön tekijät ja järjestelmien muodostama arkkitehtuuri. Tässä tutkimuksessa keskitytään ydinprosessien tietovirtoihin ja työ on tehty Karhulan tehtaalla Suomessa. Johtamismallin luomiseksi vaaditaan yrityksessä ongelmia määrittelevää työskentelyä. Tämä ongelmanmääritys oli työn tärkein tavoite. Ongelma-alueiden tutkimuksen pohjalta muodostettiin ratkaisu, jossa käsiteltiin systemaattisen liiketoimintaprosessien johtamisen mahdollisuuksia ja vaatimuksia. Lopputuloksena voidaan todeta, että suurin painopiste löytyy informaatioteknologian ja liiketoiminnan rajapinnoista. Tähän työhön liittyvät myös prossien harmonisointi ja integrointi.

A long way to the rainbow country : understanding the foreign market expansion process of Finnish corporations into the Republic of South Africa between 1999 and 2005

De afrikanska ekonomierna växer med nära fyra procent per år och detta är en god indikation på kontinentens växande betydelse. Under kalla kriget hade afrikanska regeringar haft ett begränsat utrymme för opportunistisk köpslående, och därmed även en marginal att positionera sig strategiskt. Alltför ofta uppmuntrade och beskyddade stormakterna diktatorer och små lokala eliter som främst ville berika sig själv. I och med att globaliseringen tog fart och USA allt mera kom att dominera globalt, började en ny era i fråga om förändringar. Trots dessa förändringar på den globala arenan, har Afrika som kontinent hamnat i bakgrunden och jämfört med andra utvecklingsländer har Afrika attraherat ett fåtal utländska investeringar. Fortfarande, speciellt i Norden, finns det lite kunskap om hur utländska företag expanderar sin affärsverksamhet på den afrikanska kontinenten. Det råder brist på empiriska undersökningar om vilken inverkan afrikanska institutionella förändringar och lokala affärsmiljöer har på internationaliseringen och på de utländska företagens affärsutvecklingsstrategier på den afrikanska kontinenten. Med denna avhandling vill jag lyfta fram ett exempel på ett land (Sydafrika), som har lyckat dra nytta av de förändringar som 1990-talet förde med sig. I denna avhandling har jag intervjuat olika personer i ledande positioner inom olika finländska företag i Finland och i Sydafrika. Avhandlingen skapar en referensram för att öka förståelse och fördjupa analys av hur en kombination av olika interna och externa resurser ökar företagens konkurrenskraft och på det sättet bidrar till en framgångsrik affärsutveckling i Afrika. De politiska och sociala aktörerna samt aktörerna inom affärslivet besitter resurser som ambitiösa företag kan dra nytta av i sin strävan att erövra de nya framgångsrika marknaderna i Afrika. Gradvis ökar finländska företag sina insatser på den afrikanska kontinenten i strävan att skapa mervärde för sina kunder. Den värdeskapande processen gör att parterna måste närma sig varandra utgående från sina egna strategiska målsättningar. Hittills har finländska företag varit intresserad att sälja till Afrika men inte intresserad att köpa därifrån. Förutom de praktiska råden till olika företag, föreslår avhandlingen hur den finska staten och den sydafrikanska staten kunde agera tillsammans för att främja ömsesidigt handelsutbyte.

Test Campaign Parameter Editor for a Graphical TTCN-3 Development Environment

This paper presents the design for a graphical parameter editor for Testing and Test Control Notation 3 (TTCN-3) test suites. This work was done in the context of OpenTTCN IDE, a TTCN-3 development environment built on top of the Eclipse platform. The design presented relies on an additional parameter editing tab added to the launch configurations for test campaigns. This parameter editing tab shows the list of editable parameters and allows opening editing components for the different parameters. Each TTCN-3 primitive type will have a specific editing component providing tools to ease modification of values of that type.

Differential Evolution approach and parameter estimation of chaotic

Parameter estimation still remains a challenge in many important applications. There is a need to develop methods that utilize achievements in modern computational systems with growing capabilities. Owing to this fact different kinds of Evolutionary Algorithms are becoming an especially perspective field of research. The main aim of this thesis is to explore theoretical aspects of a specific type of Evolutionary Algorithms class, the Differential Evolution (DE) method, and implement this algorithm as codes capable to solve a large range of problems. Matlab, a numerical computing environment provided by MathWorks inc., has been utilized for this purpose. Our implementation empirically demonstrates the benefits of a stochastic optimizers with respect to deterministic optimizers in case of stochastic and chaotic problems. Furthermore, the advanced features of Differential Evolution are discussed as well as taken into account in the Matlab realization. Test "toycase" examples are presented in order to show advantages and disadvantages caused by additional aspects involved in extensions of the basic algorithm. Another aim of this paper is to apply the DE approach to the parameter estimation problem of the system exhibiting chaotic behavior, where the well-known Lorenz system with specific set of parameter values is taken as an example. Finally, the DE approach for estimation of chaotic dynamics is compared to the Ensemble prediction and parameter estimation system (EPPES) approach which was recently proposed as a possible solution for similar problems.

Novel Methods for Error Modeling and Parameter Identification of a Redundant Serial-Parallel Hybrid Robot

To obtain the desirable accuracy of a robot, there are two techniques available. The first option would be to make the robot match the nominal mathematic model. In other words, the manufacturing and assembling tolerances of every part would be extremely tight so that all of the various parameters would match the “design” or “nominal” values as closely as possible. This method can satisfy most of the accuracy requirements， but the cost would increase dramatically as the accuracy requirement increases. Alternatively, a more cost-effective solution is to build a manipulator with relaxed manufacturing and assembling tolerances. By modifying the mathematical model in the controller, the actual errors of the robot can be compensated. This is the essence of robot calibration. Simply put, robot calibration is the process of defining an appropriate error model and then identifying the various parameter errors that make the error model match the robot as closely as possible. This work focuses on kinematic calibration of a 10 degree-of-freedom (DOF) redundant serial-parallel hybrid robot. The robot consists of a 4-DOF serial mechanism and a 6-DOF hexapod parallel manipulator. The redundant 4-DOF serial structure is used to enlarge workspace and the 6-DOF hexapod manipulator is used to provide high load capabilities and stiffness for the whole structure. The main objective of the study is to develop a suitable calibration method to improve the accuracy of the redundant serial-parallel hybrid robot. To this end, a Denavit–Hartenberg (DH) hybrid error model and a Product-of-Exponential (POE) error model are developed for error modeling of the proposed robot. Furthermore, two kinds of global optimization methods, i.e. the differential-evolution (DE) algorithm and the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm, are employed to identify the parameter errors of the derived error model. A measurement method based on a 3-2-1 wire-based pose estimation system is proposed and implemented in a Solidworks environment to simulate the real experimental validations. Numerical simulations and Solidworks prototype-model validations are carried out on the hybrid robot to verify the effectiveness, accuracy and robustness of the calibration algorithms.

Entrepreneurship, Service Innovation, International Expansion and Performance in SMEs: Empirical Evidence from Finnish ICT Industry

The thesis aims to clarify the mixed results of prior literature regarding the performance impacts of entrepreneurship and human capital through service innovation and international expansion. The thesis examines the factors affecting degree of internationalization (DOI) and performance in ICT SMEs. These factors are entrepreneurial orientation (EO), human capital and service innovation (SI). The data was collected via questionnaire from Finnish ICT SMEs. The results suggest that EO consist of three dimensions that have different impact in DOI and SI. Also DOI has inverted U-shaped relationship with international performance, whereas DOI-profitability relationship is linear. The results of the study suggest that SMEs should not blindly increase their DOI, and that strategic focus is important.

On state and parameter estimation in chaotic systems

State-of-the-art predictions of atmospheric states rely on large-scale numerical models of chaotic systems. This dissertation studies numerical methods for state and parameter estimation in such systems. The motivation comes from weather and climate models and a methodological perspective is adopted. The dissertation comprises three sections: state estimation, parameter estimation and chemical data assimilation with real atmospheric satellite data. In the state estimation part of this dissertation, a new filtering technique based on a combination of ensemble and variational Kalman filtering approaches, is presented, experimented and discussed. This new filter is developed for large-scale Kalman filtering applications. In the parameter estimation part, three different techniques for parameter estimation in chaotic systems are considered. The methods are studied using the parameterized Lorenz 95 system, which is a benchmark model for data assimilation. In addition, a dilemma related to the uniqueness of weather and climate model closure parameters is discussed. In the data-oriented part of this dissertation, data from the Global Ozone Monitoring by Occultation of Stars (GOMOS) satellite instrument are considered and an alternative algorithm to retrieve atmospheric parameters from the measurements is presented. The validation study presents first global comparisons between two unique satellite-borne datasets of vertical profiles of nitrogen trioxide (NO3), retrieved using GOMOS and Stratospheric Aerosol and Gas Experiment III (SAGE III) satellite instruments. The GOMOS NO3 observations are also considered in a chemical state estimation study in order to retrieve stratospheric temperature profiles. The main result of this dissertation is the consideration of likelihood calculations via Kalman filtering outputs. The concept has previously been used together with stochastic differential equations and in time series analysis. In this work, the concept is applied to chaotic dynamical systems and used together with Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods for statistical analysis. In particular, this methodology is advocated for use in numerical weather prediction (NWP) and climate model applications. In addition, the concept is shown to be useful in estimating the filter-specific parameters related, e.g., to model error covariance matrix parameters.

Modeling and Parameter Estimation of Double-Star Permanent Magnet Synchronous Machines

The power rating of wind turbines is constantly increasing; however, keeping the voltage rating at the low-voltage level results in high kilo-ampere currents. An alternative for increasing the power levels without raising the voltage level is provided by multiphase machines. Multiphase machines are used for instance in ship propulsion systems, aerospace applications, electric vehicles, and in other high-power applications including wind energy conversion systems. A machine model in an appropriate reference frame is required in order to design an efficient control for the electric drive. Modeling of multiphase machines poses a challenge because of the mutual couplings between the phases. Mutual couplings degrade the drive performance unless they are properly considered. In certain multiphase machines there is also a problem of high current harmonics, which are easily generated because of the small current path impedance of the harmonic components. However, multiphase machines provide special characteristics compared with the three-phase counterparts: Multiphase machines have a better fault tolerance, and are thus more robust. In addition, the controlled power can be divided among more inverter legs by increasing the number of phases. Moreover, the torque pulsation can be decreased and the harmonic frequency of the torque ripple increased by an appropriate multiphase configuration. By increasing the number of phases it is also possible to obtain more torque per RMS ampere for the same volume, and thus, increase the power density. In this doctoral thesis, a decoupled d–q model of double-star permanent-magnet (PM) synchronous machines is derived based on the inductance matrix diagonalization. The double-star machine is a special type of multiphase machines. Its armature consists of two three-phase winding sets, which are commonly displaced by 30 electrical degrees. In this study, the displacement angle between the sets is considered a parameter. The diagonalization of the inductance matrix results in a simplified model structure, in which the mutual couplings between the reference frames are eliminated. Moreover, the current harmonics are mapped into a reference frame, in which they can be easily controlled. The work also presents methods to determine the machine inductances by a finite-element analysis and by voltage-source inverters on-site. The derived model is validated by experimental results obtained with an example double-star interior PM (IPM) synchronous machine having the sets displaced by 30 electrical degrees. The derived transformation, and consequently, the decoupled d–q machine model, are shown to model the behavior of an actual machine with an acceptable accuracy. Thus, the proposed model is suitable to be used for the model-based control design of electric drives consisting of double-star IPM synchronous machines.