Yrittäjämäisen markkinoinnin käsitteelliset elementit

Tällä hetkellä markkinoinnin yksi tuoreimmista tutkimusalueista on yrittäjämäinen markkinointi. Yrittäjämäinen markkinointi on suomennos englanninkielisistä sanoista entrepreneurial marketing. Yrittäjämäinen markkinointi yhdistää markkinoinnin ja yrittäjyyden. Yrittäjämäisellä markkinoinnilla tarkoitetaan yksilön tai organisaation käyttäytymistä tavalla, joka haastaa markkinoiden tavanomaiset toimintamallit. Se on proaktiivinen, innovatiivinen ja riskejä ottava markkinointimalli, joka tunnistaa ja hyödyntää mahdollisuuksia markkinoilla houkutellakseen asiakkaita ja luodakseen kannattavia asiakassuhteita. Vaikka tai ehkä juuri siksi, että yrittäjämäinen markkinointi eroaa markkinoinnin oppikirjoissa esitetyistä perinteisistä teorioista, tutkimukset ovat osoittaneet, että yritykset ovat onnistuneet luomaan menestyvää liiketoimintaa toimimalla yrittäjämäisesti. Tämän pro gradu -tutkielman tarkoituksena on tarkastella yrittäjämäisen markkinoinnin käsitettä. Tutkielma on teoreettinen, käsiteanalyyttinen työ. Tutkielmassa lähdetään liikkeelle tarkastelemalla markkinoinnin ja yrittäjyyden käsitteitä sekä näiden käsitteiden muodostamaa rajapintaa. Markkinoinnin uudelleen käsitteellistäminen, jossa yrittäjämäisessä markkinoinnissakin on kysymys, vaatii kuitenkin myös markkinoinnin ymmärtämistä kolmella tasolla ¿ kulttuurina,strategiana ja taktiikkana. Yrittäjämäinen markkinointi tarjoaa viitekehyksen markkinoinnin uusille vaatimuksille tulevaisuudessa vastauksena perinteiseen markkinointiin kohdistuneeseen kritiikkiin.

Paikallisuus ja alueellisuus osuustoimintayritysten liiketoiminnassa

Työn tarkoituksena on ymmärtää ja kuvata paikallisuuden ja alueellisuuden merkitystä osuustoimintayritysten liiketoiminnassa. Tavoitteena on ymmärtää, mitä ovat alueellisuus ja paikallisuus kohdeyritysten näkökulmasta katsottuna, kuinka ne ilmenevät yritysten toiminnassa ja mikäon niiden merkitys liiketoiminnassa. Tutkimus on luonteeltaan laadullinen tapaustutkimus. Tutkimuksen empiirisenä aineistona toimivat kohdeyritysten toimitusjohtajien sekä yhden OP-ryhmän ja osuustoiminnan asiantuntijan yksilöhaastattelut. Haastattelut tehtiin vuoden 2005 kesällä kohdeyritysten toimitiloissa. Tutkimustulokset osoittavat, että paikallisuudella ja alueellisuudella on merkittävä lisäarvo osuuskuntien liiketoiminnassa. Paikallisuus ja alueellisuus tarjoavat mahdollisuuden osuustoiminnan ominaispiirteiden hyödyntämiseen ja konkretisoimiseen asiakkaiden arvostamalla, ihmisläheisellä liiketoimintatavalla ja edesauttavatnäin ollen liiketoiminnassa menestymistä.

Kustannuslaskennan kehittäminen työkoneyrityksessä

Yrityksen tärkein taloudellinen tehtävä on sen omistajien voiton maksimointi. Oikea ja tarkoituksenmukainen laskentajärjestelmä voi osaltaan olla apuna tuon tavoitteen saavuttamisessa. Tässä tutkimuksessa pureuduttiin erään työkoneyrityksen laskentajärjestelmän uudistamiseen. Tutkimuksen päätavoitteena oli kehittää työkoneyrityksen kustannuslaskenta konekohtaiseksi toimintolaskentaa hyväksikäyttäen sekä alatavoitteena selvittää antaisivatko tulokset aihetta mallin kokonaisvaltaiseen käyttöönottoon yrityksessä. Teoriaosan alatavoitteena oli tarkastella eri laskentajärjestelmiä yleisesti sekä toimintolaskentaa syvällisemmin. Tutkimus toteutettiin päätöksentekometodologisella tutkimusotteella ja oli luonteeltaan tapaustutkimus. Tuloksina saatiin selville kahdelle erikokoiselle työkoneelle tarkka tuntikustannus. Kävi myös ilmi, että konetyön tilaajalle suoritettavan palvelun täysipainoiseen suorittamiseen vaadittavat, vaikkakin varsinaiseen konetyöhön kuulumattomat, lisätoiminnot voivat muodostua konetyön suorittajalle kuviteltua kalliimmiksi.

Kalenterianomaliat pohjoismaisilla sähkömarkkinoilla

Osakemarkkinoilta on jo useiden vuosien ajan julkaistu lukuisia tutkimuksia, joissa on esitetty havaintoja ajallisesta säännönmukaisuudesta osakkeiden hinnoissa, joita ei pystytä selittämään markkinakohtaisilla fundamenteilla. Nämä niin kutsutut kalenterianomaliat esiintyvät tyypillisesti ajallisissa käännepisteissä, kuten vuoden, kuukauden tai viikon vaihtuessa seuraavaksi. Myös erilaisten katkosten, kuten juhlapyhien, kaupankäyntirutiineissa on havaittu aiheuttavan anomalioita. Tutkimuksen tavoitteena oli tutkia osakemarkkinoilla havaittujen kalenterianomalioiden esiintymistä pohjoismaisilla sähkömarkkinoilla. Tutkitut anomaliat olivat viikonpäivä- kuukausi-, kuunvaihde- ja juhlapyhäanomalia. Näiden lisäksi tutkittiin tuottojen käyttäytymistä optioiden erääntymispäivien läheisyydessä. Yksittäisten tuotteiden sijasta tarkastelut suoritettiin sesonki- ja kvartaalituotteista muodostetuilla vuosituotteilla. Testauksessa käytettiin pienimmän neliösumman menetelmää, huomioidenheteroskedastisuuden, autokorrelaation ja multikollineaarisuuden vaikutukset. Pelkkien kalenterimuuttujien lisäksi testit suoritettiin regressiomalleilla, joissa lisäselittäjinä käytettiin spot-hintaa, päästöoikeuden hintaa ja/tai sade-ennusteita. Tarkastelujakso koostui vuosista 1998-2006.

Value added logistical support service. Part 1 : Trends and new concept model

The aim of `Valssi' study was to find out the service requirements in `business-to-business' (B2B) markets and to present a new logistics service concept, where the traditional logistics service is expanded with significant manufacturing and value addedfacilities. The traditional third-party logistics service providers are not necessarily able to offer services, which cover widely the needs of potential customers. The study has been outlined to spare part markets in metal industry. In the second phase of the Valssi-project the aim is to examine the economical conditions and potentiality of the new logistics business concept. This research report (Part 1) concentrates on examining current trends in global and domestic logistics markets. Based on detailed survey among the participating companies, the study presents basis for a new logistics business concept model. The developed concept consists of 12 different service modules, which are split into deeper details of processes. The integration of worldwide supplier and service provider network together with customer companies systems is a challenge. The report focuses on evaluating the requirements for the new business concept from the customer-companies point of view. The study paints an overall picture of distribution and service provider network including an abstract about the software and system integration possibilities. As a result of the survey, it can be concluded that thereis need for the new business concept among the participating companies, and a modular service concept meets the requirements of them, because the new sophisticated concept considers the specialities involved in spare part logistics in metal industry.

Minimum error contrast enhancement

Contrast enhancement is an image processing technique where the objective is to preprocess the image so that relevant information can be either seen or further processed more reliably. These techniques are typically applied when the image itself or the device used for image reproduction provides poor visibility and distinguishability of different regions of interest inthe image. In most studies, the emphasis is on the visualization of image data,but this human observer biased goal often results to images which are not optimal for automated processing. The main contribution of this study is to express the contrast enhancement as a mapping from N-channel image data to 1-channel gray-level image, and to devise a projection method which results to an image with minimal error to the correct contrast image. The projection, the minimum-error contrast image, possess the optimal contrast between the regions of interest in the image. The method is based on estimation of the probability density distributions of the region values, and it employs Bayesian inference to establish the minimum error projection.

Value added logistical support service: logistics cost structure and performance in the new concept. Part 3

The aim of this study is to present an Activity-Based Costing spreadsheet tool for analyzing the logistics costs. The tool can be used both by customer-companies and logistics service providers. The study discusses the influence of different activity models on costs. Additionally this paper discusses about the logistical performance across the total supply chain This study is carried out using ananalytical research approach and literature material has been used for supplementing the concerned research approach. Cost structure analysis was based on the theory of activity-based management. This study was outlined to spare part logistics in machine-shop industry. The outlines of logistics services and logisticalperformance discussed in this report are based on the new logistics business concept (LMS-concept), which has been presented earlier in the Valssi-project. Oneof the aims of this study is to increase awareness of different activity modelson logistics costs. The report paints an overall picture about the business environment and requirements for the new logistics concept.

Teknologiaohjelma DENSY -Hajautetun energiantuotannon tulevaisuusskenaariot ja vaikutukset liiketoimintamalleihin

Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää miten hajautettu energiantuotanto ja siihen liittyvä liiketoiminta tulee muuttumaan tulevaisuudessaja mitä mahdollisuuksia se voisi tarjota suomalaiselle osaamiselle. Työssä käydään läpi lyhyesti hajautetun energiantuotannon teknologian nykytilaa ja tehdään teknis-taloudellista vertailua eri tuotantoteknologioiden välillä. Tämän jälkeenon muodostettu asiantuntijoiden ja aktoreiden kanssa liiketoimin-taympäristöskenaarioita, jotka kuvaavat tulevaisuuden muutossuuntia hajautetun energian-tuotannon liiketoiminnassa. Skenaarioistunnoissa löydettiin muutosta ajavat voimat ja pohdittiin niiden vaikutusta alan kehitykseen. Työn tuloksena määriteltiin skenaarioiden kehitystä vahvimmin ohjaaviksi tekijöiksi infrastruktuurin kehittyneisyys ja toisaalta myös yhteiskunnan ohjaustoimet. Niiden pohjalta luotiin lopulliset neljä skenaariota ja niille kaikille liiketoimintakuvaukset. Skenaarioiden avulla suomalaisen toimijan näkökulmasta arvioitiin houkuttelevimmiksi markkina-alueiksi EU-15, Venäjä, Intia ja Kiina. Moninaisista liiketoimintaa estävistä te-kijöistä huolimatta markkinoilta löytyi suuri potentiaali hajautetun energiantuotannon jär-jestelmille. Potentiaalisimmiksi teknologioiksi suomalaisten yritysten kannalta nähtiin puolestaan diesel- ja kaasumoottorit, tuulivoima, pienvesivoima sekä bioenergia. Yhdessä markkina- ja teknologiatutkimuksien sekä skenaariotyön avulla luotiin uusia liiketoimin-takonseptikuvauksia tulevaisuuden hajautetun energiantuotannon markkinoille suomalai-sen toimijan näkökulmasta.

Value added logistical support service Part 2. Outsourcing process of spare part logistics in metal industry

The aim of this research study was to find out guidelines for outsourcing of logistics processes. The study was outlined to spare parts and `business-to-business' (B2B) markets in metal industry. This study can be applied as a manual for outsourcing especially warehousing and transportation activities. The study also touches other important areas of spare part logistics like manufacturing, customer service, procurement, quality control, reverse and recycling logistics, logistics technologies and valueadded services. The method of study consisted of three areas. Firstly exchanging views with logistics experts in participating companies, and secondly compiling material based on author's practical experience in logistics business with several international and domestic logistics service providers and vendors. Thirdlythe study includes also references to literature material. Due to the fact thatthe outsourcing of logistics functions can be handled widely and from differentpoint of views, in this study it is concentrated mainly on giving general levelguidelines for defining logistics strategy, hints both for tendering process and implementation project, and not forgetting the aftercare of business partnership.

Isentropic Exergy and Pressure of the Shock Wave Caused by the Explosion of a Pressure Vessel

An accidental burst of a pressure vessel is an uncontrollable and explosion-like batch process. In this study it is called an explosion. The destructive effectof a pressure vessel explosion is relative to the amount of energy released in it. However, in the field of pressure vessel safety, a mutual understanding concerning the definition of explosion energy has not yet been achieved. In this study the definition of isentropic exergy is presented. Isentropic exergy is the greatest possible destructive energy which can be obtained from a pressure vessel explosion when its state changes in an isentropic way from the initial to the final state. Finally, after the change process, the gas has similar pressure and flow velocity as the environment. Isentropic exergy differs from common exergy inthat the process is assumed to be isentropic and the final gas temperature usually differs from the ambient temperature. The explosion process is so fast that there is no time for the significant heat exchange needed for the common exergy.Therefore an explosion is better characterized by isentropic exergy. Isentropicexergy is a characteristic of a pressure vessel and it is simple to calculate. Isentropic exergy can be defined also for any thermodynamic system, such as the shock wave system developing around an exploding pressure vessel. At the beginning of the explosion process the shock wave system has the same isentropic exergyas the pressure vessel. When the system expands to the environment, its isentropic exergy decreases because of the increase of entropy in the shock wave. The shock wave system contains the pressure vessel gas and a growing amount of ambient gas. The destructive effect of the shock wave on the ambient structures decreases when its distance from the starting point increases. This arises firstly from the fact that the shock wave system is distributed to a larger space. Secondly, the increase of entropy in the shock waves reduces the amount of isentropic exergy. Equations concerning the change of isentropic exergy in shock waves are derived. By means of isentropic exergy and the known flow theories, equations illustrating the pressure of the shock wave as a function of distance are derived. Amethod is proposed as an application of the equations. The method is applicablefor all shapes of pressure vessels in general use, such as spheres, cylinders and tubes. The results of this method are compared to measurements made by various researchers and to accident reports on pressure vessel explosions. The test measurements are found to be analogous with the proposed method and the findings in the accident reports are not controversial to it.

Artificially Intelligent and Adaptive Methods for Prediction and Analysis of Superheater Fireside Corrosion in Fluidized Bed Boilers

Superheater corrosion causes vast annual losses for the power companies. With a reliable corrosion prediction method, the plants can be designed accordingly, and knowledge of fuel selection and determination of process conditions may be utilized to minimize superheater corrosion. Growing interest to use recycled fuels creates additional demands for the prediction of corrosion potential. Models depending on corrosion theories will fail, if relations between the inputs and the output are poorly known. A prediction model based on fuzzy logic and an artificial neural network is able to improve its performance as the amount of data increases. The corrosion rate of a superheater material can most reliably be detected with a test done in a test combustor or in a commercial boiler. The steel samples can be located in a special, temperature-controlled probe, and exposed to the corrosive environment for a desired time. These tests give information about the average corrosion potential in that environment. Samples may also be cut from superheaters during shutdowns. The analysis ofsamples taken from probes or superheaters after exposure to corrosive environment is a demanding task: if the corrosive contaminants can be reliably analyzed, the corrosion chemistry can be determined, and an estimate of the material lifetime can be given. In cases where the reason for corrosion is not clear, the determination of the corrosion chemistry and the lifetime estimation is more demanding. In order to provide a laboratory tool for the analysis and prediction, a newapproach was chosen. During this study, the following tools were generated: · Amodel for the prediction of superheater fireside corrosion, based on fuzzy logic and an artificial neural network, build upon a corrosion database developed offuel and bed material analyses, and measured corrosion data. The developed model predicts superheater corrosion with high accuracy at the early stages of a project. · An adaptive corrosion analysis tool based on image analysis, constructedas an expert system. This system utilizes implementation of user-defined algorithms, which allows the development of an artificially intelligent system for thetask. According to the results of the analyses, several new rules were developed for the determination of the degree and type of corrosion. By combining these two tools, a user-friendly expert system for the prediction and analyses of superheater fireside corrosion was developed. This tool may also be used for the minimization of corrosion risks by the design of fluidized bed boilers.

Measuring irregularities and surface defects from printed patterns

Quality inspection and assurance is a veryimportant step when today's products are sold to markets. As products are produced in vast quantities, the interest to automate quality inspection tasks has increased correspondingly. Quality inspection tasks usuallyrequire the detection of deficiencies, defined as irregularities in this thesis. Objects containing regular patterns appear quite frequently on certain industries and science, e.g. half-tone raster patterns in the printing industry, crystal lattice structures in solid state physics and solder joints and components in the electronics industry. In this thesis, the problem of regular patterns and irregularities is described in analytical form and three different detection methods are proposed. All the methods are based on characteristics of Fourier transform to represent regular information compactly. Fourier transform enables the separation of regular and irregular parts of an image but the three methods presented are shown to differ in generality and computational complexity. Need to detect fine and sparse details is common in quality inspection tasks, e.g., locating smallfractures in components in the electronics industry or detecting tearing from paper samples in the printing industry. In this thesis, a general definition of such details is given by defining sufficient statistical properties in the histogram domain. The analytical definition allowsa quantitative comparison of methods designed for detail detection. Based on the definition, the utilisation of existing thresholding methodsis shown to be well motivated. Comparison of thresholding methods shows that minimum error thresholding outperforms other standard methods. The results are successfully applied to a paper printability and runnability inspection setup. Missing dots from a repeating raster pattern are detected from Heliotest strips and small surface defects from IGT picking papers.

Distance Transforms on Gray-Level Surfaces

This thesis studies gray-level distance transforms, particularly the Distance Transform on Curved Space (DTOCS). The transform is produced by calculating distances on a gray-level surface. The DTOCS is improved by definingmore accurate local distances, and developing a faster transformation algorithm. The Optimal DTOCS enhances the locally Euclidean Weighted DTOCS (WDTOCS) with local distance coefficients, which minimize the maximum error from the Euclideandistance in the image plane, and produce more accurate global distance values.Convergence properties of the traditional mask operation, or sequential localtransformation, and the ordered propagation approach are analyzed, and compared to the new efficient priority pixel queue algorithm. The Route DTOCS algorithmdeveloped in this work can be used to find and visualize shortest routes between two points, or two point sets, along a varying height surface. In a digital image, there can be several paths sharing the same minimal length, and the Route DTOCS visualizes them all. A single optimal path can be extracted from the route set using a simple backtracking algorithm. A new extension of the priority pixel queue algorithm produces the nearest neighbor transform, or Voronoi or Dirichlet tessellation, simultaneously with the distance map. The transformation divides the image into regions so that each pixel belongs to the region surrounding the reference point, which is nearest according to the distance definition used. Applications and application ideas for the DTOCS and its extensions are presented, including obstacle avoidance, image compression and surface roughness evaluation.

Similarity measure based classification

Luokittelujärjestelmää suunniteltaessa tarkoituksena on rakentaa systeemi, joka pystyy ratkaisemaan mahdollisimman tarkasti tutkittavan ongelma-alueen. Hahmontunnistuksessa tunnistusjärjestelmän ydin on luokitin. Luokittelun sovellusaluekenttä on varsin laaja. Luokitinta tarvitaan mm. hahmontunnistusjärjestelmissä, joista kuvankäsittely toimii hyvänä esimerkkinä. Myös lääketieteen parissa tarkkaa luokittelua tarvitaan paljon. Esimerkiksi potilaan oireiden diagnosointiin tarvitaan luokitin, joka pystyy mittaustuloksista päättelemään mahdollisimman tarkasti, onko potilaalla kyseinen oire vai ei. Väitöskirjassa on tehty similaarisuusmittoihin perustuva luokitin ja sen toimintaa on tarkasteltu mm. lääketieteen paristatulevilla data-aineistoilla, joissa luokittelutehtävänä on tunnistaa potilaan oireen laatu. Väitöskirjassa esitetyn luokittimen etuna on sen yksinkertainen rakenne, josta johtuen se on helppo tehdä sekä ymmärtää. Toinen etu on luokittimentarkkuus. Luokitin saadaan luokittelemaan useita eri ongelmia hyvin tarkasti. Tämä on tärkeää varsinkin lääketieteen parissa, missä jo pieni tarkkuuden parannus luokittelutuloksessa on erittäin tärkeää. Väitöskirjassa ontutkittu useita eri mittoja, joilla voidaan mitata samankaltaisuutta. Mitoille löytyy myös useita parametreja, joille voidaan etsiä juuri kyseiseen luokitteluongelmaan sopivat arvot. Tämä parametrien optimointi ongelma-alueeseen sopivaksi voidaan suorittaa mm. evoluutionääri- algoritmeja käyttäen. Kyseisessä työssä tähän on käytetty geneettistä algoritmia ja differentiaali-evoluutioalgoritmia. Luokittimen etuna on sen joustavuus. Ongelma-alueelle on helppo vaihtaa similaarisuusmitta, jos kyseinen mitta ei ole sopiva tutkittavaan ongelma-alueeseen. Myös eri mittojen parametrien optimointi voi parantaa tuloksia huomattavasti. Kun käytetään eri esikäsittelymenetelmiä ennen luokittelua, tuloksia pystytään parantamaan.