Raskaan liikenteen taukopaikat Uudenmaan ELY-keskuksen alueella : Kysynnän ja tarjonnan analyysi sekä mahdollisia yhteistoimintamalleja

Selvityksen tavoitteena oli tuottaa kokonaiskuva raskaan liikenteen taukopaikkojen nykytilanteesta, kehittämistarpeista, kysynnästä ja tarjonnasta Uudenmaan ELY-keskuksen alueella sekä kartoittaa esimerkkejä tauko- ja levähdysalueiden toimintamalleista Suomessa ja muualla. Tavoitteena oli tuottaa tietoa kehittämistoimenpiteiden suuntaamiselle ja eri sidosryhmien välisen yhteistoiminnan kehittämiselle. Selvitys toteutettiin kesäkuun ja joulukuun 2015 välisenä aikana. Hankkeessa toteutettiin taukopaikkojen raskaan liikenteen käyttäjälaskenta ja kapasiteetin inventointi elokuussa 2015. Laskenta suoritettiin sekä päivällä että yöllä. Inventoiduista valtion taukopaikoista on tehty myös levähdysaluekortit, joissa on esitetty taukopaikkojen ominaisuustietoja. Taukopaikkojen kysyntää arvioitiin lisäksi selvittämällä suurimmista kaupungeista etelän suuntaan lähtevien kuljetusten ajo- ja lepoaikojen perusteella määritellyt (4½ h ja 9 h) taukovyöhykkeet Uudenmaan ELY-keskuksen alueella. Taukopaikkojen kysynnän kehittymistä arvioitiin vertailemalla käyttäjälaskennan tuloksia aiemmin tehdyn käyttäjälaskennan tuloksiin. Kysynnän kehittymistä tulevaisuudessa arvioitiin Uudenmaan 4. vaihemaakuntakaavan kehityskuvavaihtoehtoa varten tehdyn liikenne-ennusteen perusteella. Kysynnän ja kehittämismahdollisuuksien (tauko- ja levähdysalueiden ominaisuudet) perusteella valittiin ne taukopaikat, joilla on eniten kehittämistarvetta ja -mahdollisuuksia. Nämä kehittämiskohteet priorisoitiin hankkeessa kehitetyllä priorisointimenetelmällä. Uusien taukopaikkojen likimääräinen tarve laskettiin taukopaikkojen kapasiteetin ja yön keskimääräisen käyttöasteen perusteella. Uusien alueiden tarvetta ja toteuttamismahdollisuuksia arvioitiin olemassa olevien suunnitelmien ja kysynnän perusteella. Raportin viimeisessä luvussa esitetään tutkimustuloksista pääteltyjä jatkotoimenpidetarpeita.

Tuotannon- ja materiaalinsuunnittelu ja sen ennustaminen Metsä Wood:n Suolahden koivuvaneritehtaalla

Tässä diplomityössä tutkitaan Metsä Woodin Suolahden koivuvaneritehtaan toimitustarkkuuteen negatiivisesti vaikuttavia tekijöitä. Tarkoituksena on löytää ne ongelmakohdat, mitkä heijastuvat toimitusten myöhästymisenä sekä muutostekijät, mitkä vaikuttavat toimitusviikon myöntämiseen. Lisäksi työssä kartoitetaan kuinka hyvin tietoa ja informaatiota on tarjolla sitä tarvitseville henkilöstötahoille. Teoriaosuudessa tarkastellaan tuotannonsuunnitteluun liittyviä teorioita sekä tiedon liikkumista organisaation sisällä. Työssä kuvataan Suolahden koivuvaneritehtaan nykyinen vanerin valmistusprosessi ja tuotannonsuunnittelu. Varsinainen tutkimustyö suoritetaan laadullisia tutkimusmenetelmiä hyväksikäyttäen. Tulosten tarkastelussa käsitellään työn aikana tapahtuneita muutoksia ja ongelmakohtia sekä analysoidaan kyselytutkimuksen tuloksia ja tulosten luotettavuutta. Yhteenvedossa esitetään pääongelmakohdat ja niiden ratkaisut ja esitetään uusia mielenkiintoisia jatkotutkimusaiheita.

Käyttöpääoman ennustaminen kysyntäennusteen avulla

Työn tavoite on selvittää erilaisia käyttöpääoman ennustusmalleja, jotka pohjautuvat kysyntäennusteeseen. Tavoitteena on esittää malleja niin pitkän kuin lyhyenkin aikavälin ennustamiseen. Pitkällä aikavälillä mallien on tarkoitus ennustaa yrityksissä sitoutuvan käyttöpääoman kokonaistarvetta, kun taas lyhyen aikavälin malleilla pureudutaan käyttöpääomaerien (lopputuotevarasto ja myyntisaamiset) ennustamiseen tuotekohtaisesti. Työssä pyritään myös vastaamaan, miksi käyttöpääomaa kannattaa ennustaa ja miten sen hallintaa voidaan tehostaa. Työ on toteutettu kirjallisuuskatsauksena, mitä on elävöitetty laskuesimerkein. Laskuesimerkkien tarkoitus on antaa lukijalle kuva käyttöpääoman ennustamisen todellisista mahdollisuuksista, jotta työ ei jäisi pelkäksi sanahelinäksi. Työssä esitetyt ennustusmallit on valittu matemaattisen yksinkertaisuutensa ehdolla, jotta niiden käyttäminen yritysmaailmassa olisi mahdollista. Käyttöpääomatarpeen ennustamisen suurimpana haasteena voidaan pitää kysyntäennusteen luotettavuutta. Vuositasolla käyttöpääomatarpeen keskimääräinen osuus suhteessa liikevaihtoon on helpohko ennustaa liiketoiminnan pysyessä melko vakiona. Tarve voi kuitenkin vaihdella hyvin paljon kysynnän vaihdellessa kuukausi-, viikko- ja päivätasolla. Jos kysyntäennustetta saadaan tarkennettua, lopputuotevaraston kokoa ja siihen sitoutuvaa käyttöpääomaa on mahdollista pienentää, koska varmuusvaraston määrittelyssä käytettävä hajonta pienenee. Myyntisaamisten osalta lähitulevaisuudessa sitoutuvaan käyttöpääomaan vaikuttaa eniten asiakaskohtainen maksukäyttäytyminen, koska myyntisaamisiin vaikuttava kysyntä on suurimmalta osaltaan jo toteutunut.

Ilmiöiden automaattinen ennustaminen hakukonetilastojen avulla

Web-hakukoneiden merkitys tiedonhaussa on noussut merkittävään asemaan viimeisten vuosikymmenten aikana. Vaikka tiedonhaku hakukoneella on hyvin suoraviivaista, ihmiset käyttäytyvät hakukoneissa eri tavoilla. Tämän tutkielman aiheena on tutkia ihmisten hakukonekäyttäytymistä ja yrittää löytää tapoja hyödyntää näitä tutkimustuloksia. Tutkielmassa käytetään aineistona keskeisiä hakukoneiden perusteita käsitteleviä teoksia, joiden avulla käydään läpi hakukoneiden toimintalogiikkaa sekä hakukonetilastojen hyödyntämismahdollisuuksista löytyvää kirjallisuutta. Tutkielman tutkimusosuus hyödyntää Googlen tarjoamia työkaluja, joiden avulla päästään käsiksi ihmisten hakukonekäyttäytymiseen avainsanojen ja näiden hakuajankohtien osalta. Tutkimusosuudessa aiheena on ennustaa vuoden 2015 eduskuntavaalien viiden suurimman puolueen ääniosuudet. Ennustus tehtiin tutkimalla ihmisten hakukonekäyttäytymistä viiden edeltävän vaalin aikana ja suhteuttamalla nämä käyttäytymismallit tiedettyihin vaalituloksiin. Tehtiin hypoteesi, että suurempi hakuvolyymi johtaa suurempaan ääniosuuteen ja valittiin lineaarinen regressio ennustusmalliksi. Ennustusmalli toimi hyvin ja keskimääräinen virhemarginaali ääniosuuden ennustuksessa oli 2,90 %-yksikköä. Perussuomalaisten tulos oli yllätyksellinen ja ilman sitä ennustuksen keskimääräinen virhemarginaali oli 1,34 %-yksikköä. Tutkimustulosten perusteella nähdään hakukonetutkimusten potentiaali. Vaikka vaalitulosten ennustamiseen käytetty tietomäärä oli hyvin suppea, saatiin silti aikaan julkaisukelpoisia tuloksia. Näiden tulosten mukaan näyttää siltä, että Googlen hakutilastojen avulla on mahdollista ennustaa ihmisten valinnoista riippuvia nykymaailman tapahtumia lähitulevaisuuteen.

Ensihoitopalvelun kysynnän ja kapasiteetin hallinta ennakoitavissa palvelutarpeen muutoksissa

Ensihoidossa kysynnän ja kapasiteetin hallinta on toiminnan kriittinen tekijä. Potilaiden hoidontarve asettaa ensihoitopalvelulle varsin tiukat ajalliset ja laadulliset suorituskykyvaatimukset, joista poikkeaminen vaikuttaa suoraan hoidon tuloksiin. Tässä työssä tarkasteltiin ensihoitopalvelun kysynnän ja kapasiteetin hallintaa ennakoitavissa palvelutarpeen muutoksissa. Työn tavoitteena oli kehittää kohdeorganisaation ensihoitopalveluun toimintamalli, jonka avulla se voi nykyistä paremmin tunnistaa normaalista poikkeavat palvelutarpeen muutokset, arvioida niiden vaikutukset ja tarpeet sekä suunnitella ja toteuttaa toiminnan turvallisesti ja tehokkaasti. Työ tehtiin laadullisena toimintatutkimuksena. Empirian osalta työssä perehdyttiin ensihoidon palvelutuotannon vaatimuksiin sekä kohdeorganisaation toimintaan, tarpeisiin ja menetelmiin. Teoriassa tukeuduttiin pääasiassa palvelun kysynnän ja kapasiteetin hallinnan teoriaan. Toimintamallin kehittämisessä hyödynnettiin kohdeorganisaation kokemusta ja asiantuntemusta ratkaisumallien arvioinnissa. Työn tuloksena määriteltiin toimintamalli, jonka avulla kohdeorganisaatio voi systemaattisesti tunnistaa ja analysoida normaalivaihtelusta poikkeavia palvelutarpeen muutoksia, määritellä kysynnän ja kapasiteetin, suunnitella ja toteuttaa toiminnan sekä arvioida ja kehittää menettelyä systemaattisesti.

Alueellinen sähkökuormien kehitysennuste Rovaniemen Verkko Oy:n jakelualueella

Tämän työn tavoitteena on skenaarioiden avulla luoda pitkän aikavälin alueellinen sähkökuormien kehitysennuste Rovaniemen Verkko Oy:lle. Pitkän aikavälin kuormitusennusteet ovat välttämättömiä verkon kehittämisen pohjalle, jotta verkko voidaan mitoittaa vastaamaan kuormitusta pitkälle tulevaisuuteen tekniset ja taloudelliset vaatimukset huomioiden. Kuormitusennusteen onkin jatkossa tarkoitus toimia apuvälineenä verkon strategisessa kehittämisessä. Pohjana kuormitusennusteissa on tilastokeskuksen ja Rovaniemen kaupungin väestö- ja työpaikkaennusteet. Väestöennusteiden ja erilaisten rakentamistilastoiden avulla arvioidaan uudisrakentamisen määrä tulevaisuudessa. Uudisrakentamisen kuormitusvaikutuksiin päästään työssä määritettyjen paikallisten ja rakennustyyppikohtaisten sähkön ominaiskulutuksien avulla. Kuormituksien alueellinen sijoittautuminen arvioidaan kaavoituksen ja kaupungin maankäytön toteuttamisohjelman avulla. Työssä tutkitaan myös tulevaisuudessa sähkönkäytössä tapahtuvien useiden muutosten vaikutusta alueelliseen kuormitukseen. Näitä muutoksia ovat muun muassa sähköautojen, hajautetun tuotannon, lämpöpumppujen ja kysynnän jouston lisääntyminen. Myös rakennusten jatkuvasti parantuva energiatehokkuus aiheuttaa muutoksia sähkön kulutukseen.

Monitoring and predicting crop growth and analysing agricultural ecosystems by remote sensing

Selostus: Maatalousekosysteemien analysointi ja sadon ennustaminen kaukokartoituksen avulla