Hankinnan ja toimittajien suorituskyvyn kehittäminen

Tutkimuksen tavoitteena on luoda yksinkertaistettu malli, jota voidaan hyödyntää olemassa olevien toimittajien suorituskyvyn analysoinnissa ja sen perusteella tehtävässä kehitystyön pohjana. Tutkimuksen case-osuuden tavoitteena on testata mallin toimivuus ja käyttää sitä toimittajayhteistyön kehittämisessä. Tutkimuksen teoriaosuudessa esitellään ennustamiseen, hankintaan, hankintaprosessiin, toimittajahallintaan, suorituskykyyn ja toimittajayhteistyöhön liittyviä näkökohtia ja menetelmiä. Toimittajahallinnan tärkeänä näkökohtana on toimittajien analysointi ja segmentointi niiden tärkeyden ja kriittisyyden perusteella. Hankinnan suorituskyvyllä on tärkeä merkitys yrityksen tavoitteiden saavuttamisessa. Toimittajien suorituskyky vaikuttaa hankinnan suorituskykyyn ja luo tarpeen toimittajayhteistyön kehittämiselle. Kommunikointi ja sitoutuminen ovat tärkeät näkökohdat hankinnan ja toimittajan välisen yhteistyön kehittämisessä. Yhteistyötä voidaan kehittää tutkimuksessa luodun toimittajayhteistyön analysoinnin ja kehittämisen –mallin avulla. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että yritykselle on erittäin tärkeää tehdä yhteistyötä tärkeiden ja kriittisten toimittajien kanssa suorituskyvyn parantamiseksi. Hankinta voi saavuttaa omat tavoitteensa tekemällä yhteistyötä toimittajiensa kanssa ja tällöin se edesauttaa koko yritystä saavuttamaan tavoitteensa. Toimittajayhteistyön analysoinnin ja kehittämisen -mallin avulla kehitystyöstä tulee järjestelmällistä ja vaikuttavaa. Se auttaa hankintaa ja toimittajaa ymmärtämään kehitystyön tärkeys ja merkitys.

Competitive flexibility in systems supplier companies in mechanical engineering industry

Systems suppliers are focal actors in mechanical engineering supply chains, in between general contractors and component suppliers. This research concentrates on the systems suppliers’ competitive flexibility, as a competitive advantage that the systems supplier gains from independence from the competitive forces of the market. The aim is to study the roles that power, dependence relations, social capital, and interorganizational learning have on the competitive flexibility. Research on this particular theme is scarce thus far. The research method applied here is the inductive multiple case study. Interviews from four case companies were used as main source of the qualitative data. The literature review presents previous literature on subcontracting, supply chain flexibility, supply chain relationships, social capital and interorganizational learning. The result of this study are seven propositions and consequently a model on the effects that the dominance of sales of few customers, power of competitors, significance of the manufactured system in the end product, professionalism in procurement and the significance of brand products in the business have on the competitive flexibility. These relationships are moderated by either social capital or interorganizational learning. The main results obtained from this study revolve around social capital and interorganizational learning, which have beneficial effects on systems suppliers’ competitive flexibility, by moderating the effects of other constructs of the model. Further research on this topic should include quantitative research to provide the extent to which the results can be reliably generalized. Also each construct of the model gives possible focus for more thorough research.

Image Segmentation Using Information Bottleneck Method

In image processing, segmentation algorithms constitute one of the main focuses of research. In this paper, new image segmentation algorithms based on a hard version of the information bottleneck method are presented. The objective of this method is to extract a compact representation of a variable, considered the input, with minimal loss of mutual information with respect to another variable, considered the output. First, we introduce a split-and-merge algorithm based on the definition of an information channel between a set of regions (input) of the image and the intensity histogram bins (output). From this channel, the maximization of the mutual information gain is used to optimize the image partitioning. Then, the merging process of the regions obtained in the previous phase is carried out by minimizing the loss of mutual information. From the inversion of the above channel, we also present a new histogram clustering algorithm based on the minimization of the mutual information loss, where now the input variable represents the histogram bins and the output is given by the set of regions obtained from the above split-and-merge algorithm. Finally, we introduce two new clustering algorithms which show how the information bottleneck method can be applied to the registration channel obtained when two multimodal images are correctly aligned. Different experiments on 2-D and 3-D images show the behavior of the proposed algorithms

Supplier relationship management capability in the firm's global integration

Organizing is a general problem for global firms. Firms are seeking a balance between responsiveness at the local level and efficiency through worldwide integration. In this, supply management is the focal point where external commercial supply market relations are connected with the firm's internal functions. Here, effective supplier relationship management (SRM) is essential. Global supply integration processes create new challenges for supply management professionals and new capabilities are required. Previous research has developed several models and tools for managers to manage and categorize different supplier relationship types, but the role of the firm's internal capability of managing supplier relationships in their global integration has been a clearly neglected issue. Hence, the main objective of this dissertation is to clarify how the capability of SRM may influence the firm's global competitiveness. This objective is divided into four research questions aiming to identify the elements of SRM capability, the internal factors of integration, the effect of SRM capability on strategy and how SRM capability is linked with global integration. The dissertation has two parts. The first part presents the theoretical approaches and practical implications from previous research and draws a synthesis on them. The second part comprises four empirical research papers addressing the research questions. Both qualitative and quantitative methods are utilized in this dissertation. The main contribution of this dissertation is that it aggregates the theoretical and conceptual perspectives applied to SRM research. Furthermore, given the lack of valid scales to measure capability, this study aimed to provide a foundation for an SRM capability scale by showing that the construct of SRM capability is formed of five separate elements. Moreover, SRM capability was found to be the enabler in efforts toward value chain integration. Finally, it was found that the effect of capability on global competitiveness is twofold: it reduces conflicts between responsiveness and integration, and it creates efficiency. Thus, by identifying and developing the firm's capabilities it is possible to improve performance, and hence, global competitiveness.

Analysis of Satellite Data for Forest Segmentation

In this work we study the classification of forest types using mathematics based image analysis on satellite data. We are interested in improving classification of forest segments when a combination of information from two or more different satellites is used. The experimental part is based on real satellite data originating from Canada. This thesis gives summary of the mathematics basics of the image analysis and supervised learning , methods that are used in the classification algorithm. Three data sets and four feature sets were investigated in this thesis. The considered feature sets were 1) histograms (quantiles) 2) variance 3) skewness and 4) kurtosis. Good overall performances were achieved when a combination of ASTERBAND and RADARSAT2 data sets was used.

Success factors of customer and supplier master data system

Especially in global enterprises, key data is fragmented in multiple Enterprise Resource Planning (ERP) systems. Thus the data is inconsistent, fragmented and redundant across the various systems. Master Data Management (MDM) is a concept, which creates cross-references between customers, suppliers and business units, and enables corporate hierarchies and structures. The overall goal for MDM is the ability to create an enterprise-wide consistent data model, which enables analyzing and reporting customer and supplier data. The goal of the study was defining the properties and success factors of a master data system. The theoretical background was based on literature and the case consisted of enterprise specific needs and demands. The theoretical part presents the concept, background, and principles of MDM and then the phases of system planning and implementation project. Case consists of background, definition of as is situation, definition of project, evaluation criterions and concludes the key results of the thesis. In the end chapter Conclusions combines common principles with the results of the case. The case part ended up dividing important factors of the system in success factors, technical requirements and business benefits. To clarify the project and find funding for the project, business benefits have to be defined and the realization has to be monitored. The thesis found out six success factors for the MDM system: Well defined business case, data management and monitoring, data models and structures defined and maintained, customer and supplier data governance, delivery and quality, commitment, and continuous communication with business. Technical requirements emerged several times during the thesis and therefore those can’t be ignored in the project. Conclusions chapter goes through these factors on a general level. The success factors and technical requirements are related to the essentials of MDM: Governance, Action and Quality. This chapter could be used as guidance in a master data management project.

Segmentation of Industrial Customers – Case: Finnish Mechanical Engineering Companies

Segmentointi on perinteisesti ollut erityisesti kuluttajamarkkinoinnin työkalu, mutta siirtymä tuotteista palveluihin on lisännyt segmentointitarvetta myös teollisilla markkinoilla. Tämän tutkimuksen tavoite on löytää selkeästi toisistaan erottuvia asiakasryhmiä suomalaisen liikkeenjohdon konsultointiyritys Synocus Groupin tarjoaman case-materiaalin pohjalta. K-means-klusteroinnin avulla löydetään kolme potentiaalista markkinasegmenttiä perustuen siihen, mitkä tarjoamaelementit 105 valikoitua suomalaisen kone- ja metallituoteteollisuuden asiakasta ovat maininneet tärkeimmiksi. Ensimmäinen klusteri on hintatietoiset asiakkaat, jotka laskevat yksikkökohtaisia hintoja. Toinen klusteri koostuu huolto-orientoituneista asiakkaista, jotka laskevat tuntikustannuksia ja maksimoivat konekannan käyttötunteja. Tälle kohderyhmälle kannattaisi ehkä markkinoida teknisiä palveluja ja huoltosopimuksia. Kolmas klusteri on tuottavuussuuntautuneet asiakkaat, jotka ovat kiinnostuneita suorituskyvyn kehittämisestä ja laskevat tonnikohtaisia kustannuksia. He tavoittelevat alempia kokonaiskustannuksia lisääntyneen suorituskyvyn, pidemmän käyttöiän ja alempien huoltokustannusten kautta.

Key performance indicators for supplier and assortement evaluation

Tutkimuksen tavoite oli selvittää suorituskyvyn mittaamista, mittareita ja niiden suunnittelua tukku- ja jakeluliiketoiminnassa. Kriittisten menestystekijöiden mittarit auttavat yritystä kohti yhteistä päämäärää. Kriittisten menestystekijöiden mittarit ovat usein yhdistetty strategiseen suunnitteluun ja implementointiin ja niillä on yhtäläisyyksiä monien strategisten työkalujen kun Balanced scorecardin kanssa. Tutkimus ongelma voidaan esittää kysymyksen muodossa. •Mitkä ovat Oriola KD:n pitkänaikavälin tavoitteita tukevat kriittisten menestystekijöiden mittarit (KPIs) toimittajan ja tuotevalikoiman mittaamisessa? Tutkimus on jaettu kirjalliseen ja empiiriseen osaan. Kirjallisuus katsaus käsittelee aikaisempaa tutkimusta strategian, toimitusketjun hallinnan, toimittajan arvioinnin ja erilaisten suorituskyvyn mittaamisjärjestelmien osalta. Empiirinen osuus etenee nykytila-analyysista ehdotettuihin kriittisten menestystekijöiden mittareihin, jotka ovat kehitetty kirjallisuudesta löydetyn mallin avulla. Tutkimuksen lopputuloksena ovat case yrityksen tarpeisiin kehitetyt kriittisten menestystekijöiden mittarit toimittajan ja tuotevalikoiman arvioinnissa.

Speaker diarization: Segmentation and clustering of speeches

Speaker diarization is the process of sorting speeches according to the speaker. Diarization helps to search and retrieve what a certain speaker uttered in a meeting. Applications of diarization systemsextend to other domains than meetings, for example, lectures, telephone, television, and radio. Besides, diarization enhances the performance of several speech technologies such as speaker recognition, automatic transcription, and speaker tracking. Methodologies previously used in developing diarization systems are discussed. Prior results and techniques are studied and compared. Methods such as Hidden Markov Models and Gaussian Mixture Models that are used in speaker recognition and other speech technologies are also used in speaker diarization. The objective of this thesis is to develop a speaker diarization system in meeting domain. Experimental part of this work indicates that zero-crossing rate can be used effectively in breaking down the audio stream into segments, and adaptive Gaussian Models fit adequately short audio segments. Results show that 35 Gaussian Models and one second as average length of each segment are optimum values to build a diarization system for the tested data. Uniting the segments which are uttered by same speaker is done in a bottom-up clustering by a newapproach of categorizing the mixture weights.

Designing the transformation from a boiler supplier into a solution seller

Competition for customers in business-to-business markets is rough, and in order to survive a seller has to be able to deliver more value to its customers than its competitors. This thesis is done for the sales department of an energy technology company operating in business-to-business markets. The company is a relatively small in its field, and it aims to expand internationally and differ itself from its competitors by providing better service for its customers and selling solutions. This study aims to design the transformation from a product seller into a solution seller by defining what is a solution and how solutions are sold, and creating an action plan for sales. Data for the study is collected in ten theme interviews, and analyzed with thematic and content analysis. The action plan is constructed based both on the data and theory. According to the findings of the study, solution is defined as a specially designed unique combination of elements – such as products, services, knowledge, experience and thinking – that work with and complement each other, and bring value to a particular customer. Solution sales requires capabilities to anticipate; build relationships with customers; identify needs and define requirements; cocreate solutions by customizing and integrating elements; and provide postdeployment support. Vision for the change is to sell solution through sensing customers’ needs and responding to them, and the steps of the action plan are to (1) cascade customer-focus, (2) involve other departments in solution sales, (3) develop customer relationship management, and (4) involve the whole organization in solution business.

Customer Segmentation in Industrial Markets - CASE: Labelstock Company

The aim of this thesis is to study segmentation in industrial markets and develop a segmenting method proposal and criteria case study for a labelstock manufacturing company. An industrial company is facing many different customers with varying needs. Market segmentation is a process for dividing a market into smaller groups in which customers have the same or similar needs. Segmentation gives tools to the marketer to better match the product or service more closely to the needs of the target market. In this thesis a segmentation tool proposal and segmenting criteria is case studied for labelstock company’s Europe, Middle East and Africa business area customers and market. In the developed matrix tool different customers are planned to be evaluated based on customer characteristic variables. The criteria for the evaluating matrix are based on the customer’s buying organizations characteristics and buying behaviour. There are altogether 13 variables in the evaluating matrix. As an example of variables there are loyalty, size of the customer, estimated growth of the customer purchases and customer’s decision-making and buying behaviour. These characteristic variables will help to identify market segments to target and the customers belonging to those segments.

Purchasing portfolio analysis and supplier classification

The purpose of the thesis is to classify suppliers and to enhance strategic purchasing in the case company. Supplier classification is conducted to fulfill the requirements of the company quality manual and international quality standards. To gain more benefit, a strategic purchasing tool, Kraljic’s purchasing portfolio and analytical hierarchy process are utilized for the base of supplier classification. Purchasing portfolio is used to give quick and easy visual insight on product group management form the viewpoint of purchasing. From the base on purchasing portfolio alternative purchasing and supplier strategies can be formed that enhance the strategic orientation of purchasing. Thus purchasing portfolio forces the company to orient on proactive and strategic purchasing. As a result a survey method for implementing purchasing portfolio in the company is developed that exploits analytical hierarchy process. Experts from the company appoint the categorization criteria and in addition, participate in the survey to categorize product groups on the portfolio. Alternative purchasing strategies are formed. Suppliers are classified depending on the importance and characteristics of the product groups supplied.

Visual customer segmentation and behavior analysis : a SOM-based approach

Ett ämne som väckt intresse både inom industrin och forskningen är hantering av kundförhållanden (CRM, eng. Customer Relationship Management), dvs. en kundorienterad affärsstrategi där företagen från att ha varit produktorienterade väljer att bli mera kundcentrerade. Numera kan kundernas beteende och aktiviteter lätt registreras och sparas med hjälp av integrerade affärssystem (ERP, eng. Enterprise Resource Planning) och datalager (DW, eng. Data Warehousing). Kunder med olika preferenser och köpbeteende skapar sin egen ”signatur” i synnerhet via användningen av kundkort, vilket möjliggör mångsidig modellering av kundernas köpbeteende. För att få en översikt av kundernas köpbeteende och deras lönsamhet, används ofta kundsegmentering som en metod för att indela kunderna i grupper utgående från deras likheter. De mest använda metoderna för kundsegmentering är analytiska modeller konstruerade för en viss tidsperiod. Dessa modeller beaktar inte att kundernas beteende kan förändras med tiden. I föreliggande avhandling skapas en holistisk översikt av kundernas karaktär och köpbeteende som utöver de konventionella segmenteringsmodellerna även beaktar dynamiken i köpbeteendet. Dynamiken i en kundsegmenteringsmodell innefattar förändringar i segmentens struktur och innehåll, samt förändringen av individuella kunders tillhörighet i ett segment (s.k migrationsanalyser). Vardera förändringen modelleras, analyseras och exemplifieras med visuella datautvinningstekniker, främst med självorganiserande kartor (SOM, eng. Self-Organizing Maps) och självorganiserande tidskartor (SOTM), en vidareutveckling av SOM. Visualiseringen anteciperas underlätta tolkningen av identifierade mönster och göra processen med kunskapsöverföring mellan den som gör analysen och beslutsfattaren smidigare. Asiakkuudenhallinta (CRM) eli organisaation muuttaminen tuotepainotteisesta asiakaskeskeiseksi on herättänyt mielenkiintoa niin yliopisto- kuin yritysmaailmassakin. Asiakkaiden käyttäytymistä ja toimintaa pystytään nykyään helposti tallentamaan ja varastoimaan toiminnanohjausjärjestelmien ja tietovarastojen avulla; asiakkaat jättävät jatkuvasti piirteistään ja ostokäyttäytymisestään kertovia tietojälkiä, joita voidaan analysoida. On tavallista, että asiakkaat poikkeavat toisistaan eri tavoin, ja heidän mieltymyksensä kuten myös ostokäyttäytymisensä saattavat olla hyvinkin erilaisia. Asiakaskäyttäytymisen monimuotoisuuteen ja tuottavuuteen paneuduttaessa käytetäänkin laajalti asiakassegmentointia eli asiakkaiden jakamista ryhmiin samankaltaisuuden perusteella. Perinteiset asiakassegmentoinnin ratkaisut ovat usein yksittäisiä analyyttisia malleja, jotka on tehty tietyn aikajakson perusteella. Tämän vuoksi ne monesti jättävät huomioimatta sen, että asiakkaiden käyttäytyminen saattaa ajan kuluessa muuttua. Tässä väitöskirjassa pyritäänkin tarjoamaan holistinen kuva asiakkaiden ominaisuuksista ja ostokäyttäytymisestä tarkastelemalla kahta muutosvoimaa tiettyyn aikarajaukseen perustuvien perinteisten segmentointimallien lisäksi. Nämä kaksi asiakassegmentointimallin dynamiikkaa ovat muutokset segmenttien rakenteessa ja muutokset yksittäisten asiakkaiden kuulumisessa ryhmään. Ensimmäistä dynamiikkaa lähestytään ajallisen asiakassegmentoinnin avulla, jossa visualisoidaan ajan kuluessa tapahtuvat muutokset segmenttien rakenteissa ja profiileissa. Toista dynamiikkaa taas lähestytään käyttäen nk. segmenttisiirtymien analyysia, jossa visuaalisin keinoin tunnistetaan samantyyppisesti segmentistä toiseen vaihtavat asiakkaat. Visualisoinnin tehtävänä on tukea havaittujen kaavojen tulkitsemista sekä helpottaa tiedonsiirtoa analysoijan ja päättäjien välillä. Visuaalisia tiedonlouhintamenetelmiä, kuten itseorganisoivia karttoja ja niiden laajennuksia, käytetään osoittamaan näiden menetelmien hyödyllisyys sekä asiakkuudenhallinnassa yleisesti että erityisesti asiakassegmentoinnissa.