Aineettomien riskien hallinta – case Itä-Suomen Biopankki

Aineeton pääoma nähdään organisaation keskeisenä kilpailutekijänä ja voimavarana. Se voi kuitenkin joissain tilanteissa olla organisaatiolle myös rasite tai jopa menestymistä heikentävä tekijä. Tutkimuksen tavoitteena oli laatia biopankin riskienhallinnalle malli, joka huomioi toimintaan vaikuttavat aineettomat riskitekijät ja toimii strategisena johtamisen ja toiminnan kehittämisen työvälineenä. Tutkimus toteutettiin tapaustutkimuksena, jossa käytettiin konstruktiivista tutkimusotetta. Biopankille luotiin konstruktio, riskienhallintamalli, jolla pyrittiin ratkaisemaan reaalimaailman ongelma ja samalla luomaan kontribuutiota tieteenalalle. Biopankki on uudentyyppinen organisaatio, joka kerää, hallinnoi ja säilyttää biologisia ihmisperäisiä näytteitä ja niihin liittyviä tietoja tulevaa tutkimusta varten. Toiminnan riskien taustasyyt ovat usein aineettomia, kuten toimintakulttuuri, asenne, osaaminen tai motivaatio. Tutkimuksessa löydettiin uusia biopankin toimintaan kytkeytyviä aineettomia riskejä koko aineettoman pääoman alueelta ja määriteltiin riskitasoihin perustuva lähestymistapa riskien hallintaan. Konstruktio aineettomien riskien hallintamalliksi sai selkeää vahvistusta tutkimuksen aineistosta, ja se voi toimia organisaation kehittämisen pohjana. Riskikartan luominen ja riskien arviointi ovat tekohetken poikkileikkauksia tilanteesta. Organisaation toiminta ja siihen kohdistuvat riskit ja mahdollisuudet muuttuvat ja kehittyvät. Riskien tunnistaminen lisää tietoa organisaatiosta ja sen toimintaympäristöstä, mikä luo puitteet myös uusien mahdollisuuksien tunnistamiselle. Sopivan riskienhallintamallin avulla voidaan löytää kilpailuetua suhteessa muihin organisaatioihin. Kilpailuetuna voi toimia myös muita parempi riskinkantokyky esimerkiksi toiminnan joustavuuden kautta.

Map matching by using inertial sensors: literature review

This literature review aims to clarify what is known about map matching by using inertial sensors and what are the requirements for map matching, inertial sensors, placement and possible complementary position technology. The target is to develop a wearable location system that can position itself within a complex construction environment automatically with the aid of an accurate building model. The wearable location system should work on a tablet computer which is running an augmented reality (AR) solution and is capable of track and visualize 3D-CAD models in real environment. The wearable location system is needed to support the system in initialization of the accurate camera pose calculation and automatically finding the right location in the 3D-CAD model. One type of sensor which does seem applicable to people tracking is inertial measurement unit (IMU). The IMU sensors in aerospace applications, based on laser based gyroscopes, are big but provide a very accurate position estimation with a limited drift. Small and light units such as those based on Micro-Electro-Mechanical (MEMS) sensors are becoming very popular, but they have a significant bias and therefore suffer from large drifts and require method for calibration like map matching. The system requires very little fixed infrastructure, the monetary cost is proportional to the number of users, rather than to the coverage area as is the case for traditional absolute indoor location systems.