Integration of Economics into Life Cycle Assessment in the Finnish Pulp and Paper Industry

Taloudellisen laskennan yhdistäminen elinkaariarviointiin (LCA) on alkanut kiinnostaa eri teollisuuden aloja maailmanlaajuisesti viime aikoina. Useat LCA-tietokoneohjelmat sisältävät kustannuslaskentaominaisuuksia ja yksittäiset projektit ovat yhdistäneet ympäristö- ja talouslaskentamenetelmiä. Tässä projektissa tutkitaan näiden yhdistelmien soveltuvuutta suomalaiselle sellu- ja paperiteollisuudelle, sekä kustannuslaskentaominaisuuden lisäämistä KCL:n LCA-ohjelmaan, KCL-ECO 3.0:aan. Kaikki tutkimuksen aikana löytyneet menetelmät, jotka yhdistävät LCA:n ja taloudellista laskentaa, on esitelty tässä työssä. Monet näistä käyttävät elinkaarikustannusarviointia (LCCA). Periaatteessa elinkaari määritellään eri tavalla LCCA:ssa ja LCA:ssa, mikä luo haasteita näiden menetelmien yhdistämiselle. Sopiva elinkaari tulee määritellä laskennan tavoitteiden mukaisesti. Työssä esitellään suositusmenetelmä, joka lähtee suomalaisen sellu- ja paperiteollisuuden erikoispiirteistä. Perusvaatimuksena on yhteensopivuus tavanomaisesti paperin LCA:ssa käytetyn elinkaaren kanssa. Menetelmän yhdistäminen KCL-ECO 3.0:aan on käsitelty yksityiskohtaisesti.

Sumea suositin elokuville

Suositusmenetelmien tarkoituksena on auttaa käyttäjää löytämään häntä kiinnostavia asioita ja välttämään asioita, joista hän ei pitäisi. Suositusmenetelmät antavat suosituk- set yleensä terävinä lukuina. Tässä työssä kehitetään suositusmenetelmä, joka antaa suo- situkset arvosanojen sumeina jäsenyysasteina. Menetelmän antamat suositukset voidaan myös perustella käyttäjälle. Menetelmä kuuluu pääosin yhteisösuodatusmenetelmiin, jois- sa suositukset tehdään käyttäjien antamien arvosanojen perusteella, mutta myös tietoa elokuvien tyylilajeista hyödynnetään suositustarkkuuden parantamiseksi. Sumeiden suo- situsten suositeltavuusjärjestyksen laskemiseen esitetään myös menetelmä. Käyttäjien elokuville antamat arvosanat voidaan käsittää sumeana datana. Käyttäjä voi kuvata arvosanaa esimerkiksi ilmaisulla ”noin 4”. Tästä syystä on loogista esittää suo- situksetkin sumeina lukuina. Tällöin käyttäjälle voidaan antaa tietoa suosituksen tark- kuudesta ja mahdollisista ristiriidoista. Epävarmojen suositusten tapauksessa käyttäjä voi painottaa enemmän muita tietolähteitä. Kokeiden perusteella kehitetty menetelmä antaa joissa tapauksissa selvästi vertailtavia menetelmiä parempia suosituksia, kun taas toisissa tapauksissa suositukset ovat selvästi heikompia.