LUTPub (LUT University)
Not a member yet
24632 research outputs found
Sort by
Stochastic modeling of train delays
No full textJunaliikenteen täsmällisyys on keskeinen tekijä niin matkustajien tyytyväisyyden kuin liikennejärjestelmän toimivuuden kannalta. Tässä kandidaatintyössä tarkastellaan junaliikenteen viivästysten mallintamista stokastisten menetelmien avulla. Työn tavoitteena on arvioida, miten satunnaiset viivästykset käyttäytyvät yksittäisen aseman näkökulmasta ja soveltaa parametriestimointia näiden viivästysten mallintamiseen.
Aineistona käytettiin Fintrafficin Digitraffic-rajapinnan kautta haettua toteumatietoa Helsingin päärautatieaseman junista valituilta yksittäisiltä päiviltä vuoden 2025 aikana. Aineistosta laskettiin viivästysten jakaumia ja simuloitiin junien saapumisaikoja satunnaismuuttujina. Simulaatioilla pyrittiin arvioimaan viiveiden todennäköisyysjakaumaa sekä ymmärtämään viivästysten kasaantumista yksittäisen päivän aikana.
Tulokset osoittivat, että pienet viivästykset ovat yleisiä, mutta suuria viivästyksiä esiintyy satunnaisesti ja ne voivat aiheuttaa merkittäviä poikkeamia aikatauluista. Mallinnus antoi realistisen kuvan viivästysten vaihtelusta ja soveltuu jatkossa käytettäväksi esimerkiksi riskienhallinnan ja kapasiteetinsuunnittelun tukena.Punctuality in rail transport is a key factor affecting both passenger satisfaction and the overall efficiency of the transportation system. This bachelor’s thesis explores the modeling of train delays using stochastic methods. The aim is to analyze how random delays behave from the perspective of a single station and to apply parameter estimation to model these delays.
The dataset consists of realized train traffic data retrieved via Fintraffic’s Digitraffic API for selected days in 2025 at Helsinki Central Station. Delay distributions were calculated from the data, and train arrival times were simulated as random variables. The simulations aimed to estimate the probability distribution of delays and to understand the accumulation of delays over the course of a day.
The results indicate that small delays are common, while larger delays occur sporadically and can lead to significant deviations from scheduled times. The modeling provided a realistic view of the variability in delays and can be applied in future for supporting risk management and capacity planning
Kromimalmin ja terästuotannon vaikutus korkeahiilisen ferrokromin hintaan : globaali ja Intian markkinoihin keskittyvä analyysi
No full textThis thesis investigates whether chrome ore and crude steel production volumes influence the price of high-carbon ferrochrome with a particular focus on the Global and Indian market. Ferrochrome, a critical input in stainless steel manufacturing, is subject to price volatility driven by global supply dynamics and domestic policy constraints. Using monthly time-series data from reputable industry sources, the study applies multiple regression analysis and elasticity theory to assess the relationship between production volumes and price behavior.
The results show that global chrome ore production is a statistically significant and economically relevant predictor of ferrochrome prices in India while crude steel production particularly at the global level has limited explanatory power. Elasticity estimates reveal that global supply responds elastically to price changes whereas the Indian chrome ore market shows signs of structural and policy-induced distortion.
The study contributes to the underexplored field of ferrochrome pricing and offers practical insights for policymakers and industry actors seeking to manage risks in raw material markets.Tämä pro gradu -tutkielma tarkastelee kromimalmin ja raakateräksen tuotantomäärien vaikutusta korkeahiilisen ferrokromin hinnan muodostumiseen globaalisti ja paikallisesti Intian markkinoilla. Ferrokromi on olennainen seosaine ruostumattoman teräksen valmistuksessa ja sen hintavaihteluihin vaikuttavat sekä globaalit tarjontatekijät että kansalliset sääntelyolosuhteet. Tutkimuksessa käytettiin kuukausittaista aikasarjadataa luotettavista teollisuuslähteistä ja analyysimenetelmänä sovellettiin monimuuttujaregressiota ja hintajouston teoriaa.
Tulokset osoittavat, että globaalilla tasolla kromimalmin tuotanto on tilastollisesti merkitsevä tekijä ferrokromin hinnanmuodostuksessa Intiassa. Raakateräksen tuotantomäärät, erityisesti globaalisti osoittautuivat selvästi heikommiksi selittäviksi muuttujiksi. Hintajoustoarviot paljastavat, että globaalin tarjonnan reaktio hinnanmuutoksiin on joustavaa, kun taas Intian markkinoilla tarjonta on rakenteellisesti rajoittunutta ja sääntelystä vääristynyttä.
Tutkimus täydentää niukkaa akateemista kirjallisuutta ferrokromin hintamekanismeista ja tarjoaa käytännönläheisiä havaintoja päätöksenteon tueksi raaka-ainemarkkinoiden hallintaan
Anomaly detection analysis based on temporal convolutional network model
Full text linkTemporal Convolutional Network (TCN) is a deep learning network based on temporal recursion, which is suitable for processing time series data with information correlation in the temporal dimension.TCNs are commonly applied in a variety of domains, including but not limited to anomaly detection and speech recognition. The DTAAD model is an improved model of TCN based on a two-layer temporal convolutional network and the Transformer module child, however, the DTAAD model has limitations in extracting multi-scale features, so in order to find a better way to identify irregular patterns in time series data., this article chose to go for improving the DTAAD model to achieve a better way to deal with complex time series data . Therefore this article chose to introduce a multi-scale temporal convolutional network to accomplish this improvement. The core of this improvement is to construct multiple layers using various sized convolutional kernels to collect temporal features at scales of different kinds. I also introduced a residual attention mechanism to enhance the representation of features through assigning variable weights to temporal and channel-wise components. This article conducted experiments using three different datasets (MBA, SWaT, SMAP) and the improved model successfully improves the performance in test metrics. This suggests that the improvement has led to an increase in the manifestation of the model in terms of anomaly detection
Suomalaisten pk-verkkokauppojen kansainvälistyminen : mahdollistavat tekijät ja esteet
No full textThis master's thesis examines the factors that enable internationalization of Finnish small and medium-sized e-commerce businesses and its key associated barriers. The study is based on literature review and interviews with Finnish e-commerce entrepreneurs and decision-makers, which aim to identify the key enablers and barriers to internationalization. The study aims to understand the strategic choices, used resources, networks, and digital capabilities of Finnish e-commerce SMEs to identify the most critical enablers and challenges. The results show that internationalization is significantly influenced by the availability of financial resources, digital expertise, logistical and operational resources, market knowledge, partner networks, and knowledge of the regulatory environment of the target market. In addition, the study highlights the key role of brand building, customer understanding, and cultural adaptation in entering the market and maintaining competitiveness. The theoretical frameworks used in the study are the resource-based view (RBV), the Uppsala model, and the Born Global approach, which together provided a background for examining the context of internationalization. The study offers practical recommendations for Finnish e-commerce SMEs to develop internationalization strategies and complements the existing research literature on the internationalization of digital commerce in the SME context.Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkastellaan suomalaisten pienten ja keskisuurten verkkokauppojen kansainvälistymisen mahdollistavia tekijöitä ja esteitä. Tutkielma perustuu kirjallisuuskatsaukseen sekä suomalaisten verkkokauppayrittäjien ja päättäjien haastatteluihin, joiden avulla on pyritty tunnistamaan kansainvälistymisen keskeisiä mahdollistajia ja haasteita. Tutkielman tavoitteena on ymmärtää suomalaisten pk-verkkokauppojen kansainvälistymisen strategisia valintoja, käytettyjä resursseja, verkostoja sekä digitaalisia valmiuksia tärkeimpien mahdollistajien ja haasteiden tunnistamiseksi. Tulokset osoittavat, että kansainvälistymiseen vaikuttavat keskeisesti taloudellisten resurssien saatavuus, digitaalinen osaaminen, logistiset ja operatiiviset resurssit, markkinatuntemus, kumppaniverkostot sekä kohdemarkkinoiden sääntely-ympäristön tuntemus. Lisäksi tutkimus korostaa brändin rakentamisen, asiakasymmärryksen ja kulttuurisen sopeutumisen keskeistä roolia markkinoille pääsyssä ja kilpailukyvyn ylläpitämisessä. Teoreettisina viitekehyksinä tutkielmassa hyödynnetään resurssiperustaista näkökulmaa (RBV), Uppsala-mallia sekä Born Global -lähestymistapaa, jotka yhdessä mahdollistavat teoreettisen taustan kansainvälistymisen tarkastelulle. Tutkielma tarjoaa käytännönläheistä tietoa suomalaisille pk-verkkokaupoille kansainvälistymisstrategioiden kehittämiseen sekä täydentää jo olemassa olevaa tutkimuskirjallisuutta digitaalisen kaupankäynnin kansainvälistymisestä pk-yritys kontekstissa
Using elements DuPont analysis to estimate the return on equity based on a panel data and extreme gradient boosting approach
Full text linkThis thesis investigates whether the elements of the DuPont analysis, including Net Profit Margin, Asset Turnover, and Financial Leverage, can serve as independent explanatory variables for estimating Return on Equity. To provide a broader understanding of the effectiveness of these elements ROE estimation was also conducted using lagged ROE and raw financial data for comparison with the DuPont-based model. A panel dataset is used based on firms listed in the S&P 500, the thesis applies both traditional econometric methods (Panel Data Analysis) and machine learning technique (XGBoost Regressor) to evaluate estimation performance. The findings reveal that Net Profit Margin, Asset Turnover, and Financial Leverage can each be effectively used to estimate ROE, with Net Profit Margin consistently identified as the most influential factor across both modeling techniques. Furthermore, the DuPont-based model outperforms the model using raw financial data or lagged ROE, achieving higher accuracy and interpretability, especially in the XGBoost framework. While the panel regression model offers theoretical transparency, the machine learning model demonstrates superior estimation power and better handles nonlinearity and data irregularities
Recycling of solar photovoltaic panels
Full text linkThe rapid advancement in renewable energy sources has significantly increased the demand for solar photovoltaic panels, which play a significant role in achieving sustainable energy goals. However, this growing deployment of solar technology presents a dual challenge, managing end-of-life solar PV panels and addressing their environmental impact upon disposal. This thesis is primarily centered upon a review of literature, both academic and industrial, to analyze PV recycling technologies and the challenges regarding the end-of-life solar PV panels from diverse geographical regions. This thesis examines the complex material composition of solar PV panels and highlights key substances, both toxic and valuable. It also explores current recycling approaches, including mechanical, chemical, and advanced methods, assessing their effectiveness and associated costs. The study emphasizes the environmental and economic consequences of improper disposal and inefficient recycling. It recommends strategic interventions such as the development of new recycling technologies, stricter global legislation, and financial incentives to enhance recycling rates and minimize waste. This research contributes to renewable energy literature by addressing the life-cycle challenges of solar PV panels and offering actionable insights for policymakers, manufacturers, and researchers aiming to promote a circular economy in the renewable energy sector
Utilization of electrolysis by-products in food production : recirculating aquaculture system as a user of electrolysis waste heat and by-product oxygen
No full textElektrolyysiin perustuvan vedyntuotannon ja sen sivuvirtojen ennakoidaan kasvavan energiamurroksen edetessä. Sivuvirtoina muodostuvaa happea ja lämpöenergiaa on kaavailtu hyödynnettäväksi kaukolämmön ja teollisuuden tarpeisiin. Suunniteltujen vetyhankkeiden suuruuden vuoksi tarvitaan kuitenkin uusia ratkaisuja sivuvirtojen hyödynnettävyyden tehostamiseksi. Tässä Itä-Suomen yliopiston toimeksiannosta tehdyssä diplomityössä tutkittiin elektrolyysin sivuvirtojen hyödyntämismahdollisuuksia ravinnontuotantoprosessissa. Tavoitteena oli selvittää sivuvirtojen hyödyntämisen tekninen ja taloudellinen toteutettavuus sekä määrittää tarvittava jatkotutkimus.
Tutkimuksessa selvitettiin kolmen eri nimellistehoisen alkalielektrolyyserin tuottamien sivuvirtojen määrä ja sovitettiin ne kiertovesiviljelylaitoksen (RAS) lämpöenergian ja hapen kulutuksesta vuoden tarkasteluajanjaksolta laadittuun dynaamiseen mallinnukseen. Saatujen tulosten perusteella arvioitiin elektrolyysin ja ravinnontuotantoprosessin yhteensopivuutta ja sivuvirtojen hyödyntämisen vaikutusta vedyn tasoitettuun tuotantohintaan (LCOH) sekä ravinnontuottajalle mahdollisesti muodostuvia hyötyjä.
Tulosten perusteella havaittiin, että elektrolyysin ja ravinnontuotannon yhteensovittaminen on teknisesti toteutettavissa. Kiertovesiviljelylaitoksen hapentarve osoittautui merkittävimmäksi tekijäksi elektrolyyserin mitoituksessa. Taloudellisesti kannattavimmaksi skenaarioksi todettiin 2,5 MW nimellisteholla toimiva elektrolyyseri. Sivuvirtojen hyödyntäminen voi parantaa elektrolyysin kokonaishyötysuhdetta ja investointien kannattavuutta erityisesti pienen kokoluokan vedyntuotantolaitoksissa, jotka sijoittuvat ravinnontuotantolaitoksen läheisyyteen. Lisäksi se voi vähentää ravinnontuotantolaitoksen investointitarpeita ja pienentää molempien toimijoiden hiilijalanjälkeä.Hydrogen production via electrolysis and its by-products are expected to increase during the energy transition. The by-products, oxygen and waste heat, have been considered for utilization in district heating and industrial applications. Due to the large scale of hydrogen projects, new solutions are needed to improve the utilization of by-products. This master's thesis, commissioned by the University of Eastern Finland, examined the potential for utilizing electrolysis by-products in a food production process. The objective of the study was to determine how the by-products can be technically and economically utilized, and to identify the need for further research.
The study examined the number of by-products generated by an alkaline electrolyzer at three different nominal power levels. These were fitted to a dynamic model based on the annual heat and oxygen consumption of a Recirculating Aquaculture System (RAS). Based on the results, the integration potential of electrolysis into the food production process and its effect on the levelized cost of hydrogen (LCOH) were evaluated along with possible benefits for the food producer.
The results showed that the integration of electrolysis and food production is technically feasible. The required amount of oxygen for the aquaculture process proved to be the most significant factor in determining the size of the electrolyzer. The most economically viable scenario was a 2.5 MW electrolyzer. The utilization of by-products can improve the overall efficiency of electrolysis, and the investment profitability of small-scale hydrogen production facilities located near food production plants. Additionally, it may reduce the investment needs of the food production facility and lower the carbon footprint of both facilities
Exploring perceptions and expectations of internal sustainability efforts among software engineering students in Finland
Full text linkThis thesis examines master's students' perspectives and expectations of internal sustainability efforts (ISEs) in the field of software engineering in Finland. As the discussion around corporate sustainability has focused on internal practices, understanding how students who are professionals in Finland’s IT industry view internal workplace sustainability is critical. The dimensions of ISEs are health, atmosphere, education, monetary, infrastructure, and diversity, which promote employees' overall health, inclusion, and motivation.
Using semi-structured interviews with 14 master's students from Finnish universities, this study examines the rank and justification in which students prioritize the ISEs dimensions, how their values support these perspectives, and the degree to which these perceptions are likely to influence their potential employers.
The results show most students prioritized health, psychological safety, and learning, with health regarded as the most valued ISE factor. Diversity and infrastructure are observed as necessary, yet they lowest priorities that were often not commented on by male participants. Gender and cultural differences created variations in students' perceptions, with female and international students identifying and being more vocal about equity, language issues, and inclusive leadership. Participants also perceive money as contributing to overall mental well-being; however, this seems to be observed as more important among those international students who have a family obligation. Infrastructure is the least prioritized, as it is taken as a basic company requirement.
This thesis also investigates how students evaluate internal sustainability information while seeking for job. Although job relevance is the primary focus, not workplace sustainability, many students, especially those who have value-based career objectives, report moderate to high interest in companies when sustainability practices are referred to explicitly in the organization in job postings. Still, scepticism remains about whether those claims reflect genuine organizational culture.
This study highlights the need for Finnish tech organizations to adopt holistic and inclusive ISE strategies that reflect the evolving values of a diverse, skilled workforce. These insights can support organizations in developing sustainability practices that align with the ethical, social, and emotional needs of future employees
Suomalaisten yritysten sosiaalinen vastuullisuusraportointi ennen ESRS voimaantuloa
No full textThis thesis focuses on examining the differences between voluntary CSR disclosure and the legitimacy gaps between it and the demands of society. While increase in voluntary CSR disclosure is generally seen as a good thing, data comparability, disclosure quality and actual reasons for voluntary CSR disclosure have been brought into question. Until 2024, companies had the ultimate say in the level of voluntary CSR disclosure. Companies could choose the reporting framework used, topics and level of topic disclosure and could even submit these reports without 3rd party verification. EFRAG published a set of legally binding sustainability reporting standards, ESRS, in 2023. The implementation of ESRS allows for an examination on how the demands of society and the voluntary disclosure of companies differ from each other. The ESRS standard is used for a proxy for a social contract between the society to identify legitimacy gaps and different levels of stakeholder influence.
The analysis was conducted using content analysis method, where companies CSR reports disclosures of social topics were assessed against the ESRS S standards. Reports in question were from 1 year prior to ESRS reporting becoming active (FY2023).
The result of the analysis was that companies voluntary CSR disclosure did not meet the requirements of ESRS well in social aspects (1,31 weighted average score out of 3). The results indicate that there exists a legitimacy gap between societal demands and companies’ voluntary disclosure of CSR social topics. Companies voluntary CSR reporting best fulfilled the reporting demands of ESRS S2 – workers in value chains (1,74 average score out of 3) and worst fulfilled ESRS S3 – affected communities (0,63 average score). These results would indicate that value chain workers are seen as the most influential stakeholder group. However the results from ESRS S1 – Own workforce was brought down by a larger amount of required disclosure requirements than other ESRS S chapters, and several S1 topics not reported due to them being classified as legal compliance instead of voluntary CSR disclosure.Tämä tutkielma keskittyy tutkimaan eroavaisuuksia yritysten vapaaehtoisen vastuullisuusraportoinnin ja yhteiskunnan vaatimusten välillä ilmeneviä legitimiteettikuiluja. Yritysten vapaaehtoisten vastuullisuusraporttien vertailtavuutta, raportoinnin tasoa ja yritysten perimäisiä syitä vapaaehtoiselle vastuullisuusraportoinnille on kyseenalaistettu. Ennen ensimmäistä ESRS raportointivuotta, yritykset saivat itse määrittää vastuullisuusraportointinsa tasoa. Yritykset saivat vapaasti valita, mitä raportointiviitekehystä he halusivat soveltaa, mitä aiheita he halusivat raportoida, raportoitujen aiheiden tiedon laatua, eikä raportteja ei ollut pakollista varmentaa ulkopuolisen toimijan toimesta. EFRAG julkisti vuonna 2023 laillisesti sitovan vastuullisuusraporotintistandardin, ESRS. ESRS standardien käyttöönotto antaa mahdollisuuden tutkia, miten yhteiskunnan vaatimukset raportoinnista, ja yritysten vapaaehtoinen raportointi eroavat toisistaan. ESRS Standardeja käytetään tässä tutkielmassa yritysten ja yhteiskunnan välisen sosiaalisen sopimuksen edustajana.
Tutkielman analyysi suoritettiin sisältöanalyysinä. Yritysten vapaaehtoisten vastuullisuusraporttien sosiaalisten aiheiden raportointia vuodelta 2023 verrattiin ESRS S standardien vaatimuksiin.
Tutkielman tulosten perustella yritysten vapaaehtoinen vastuullisuusraportointi sosiaalisista aiheista ei täytä ESRS vaatimuksia (1,31 painotettu keskiarvo asteikolla 0-3). Tulosten perusteella yritysten vapaaehtoisen raportoinnin ja yhteiskunnan vaatimusten välillä ilmenee legitimiteettikuilu(ja). Tulosten perusteella yritysten arvoketjun työntekijät olisivat vaikutusvaltaisin (1,74 keskiarvo) ja vaikutuksen kohteena olevat yhteisöt olisivat heikoiten edustetuin sidosryhmä (0,63 keskiarvo). Tuloksissa on kuitenkin huomioitava, että S1 – omat työntekijät tulos oli alhaisempi johtuen vaadittujen tiedonantovaatimusten suuresta määrästä muihin standardin osiin verrattuna ja siitä, että useat aihepiirit omaan henkilöstöön liittyen oli jätetty raportoimatta kokonaan. Syy tähän ei ole, että yritykset eivät täyttäisi näitä, vaan se, että nämä aihepiirit kuuluvat lakien noudattamiseen, eivätkä täten ole vapaaehtoisen vastuullisuusraportoinnin piirissä
A two-dimensional model for supplier sustainability rating : integrating analytic hierarchy process (AHP) and weighted sum method (WSM) for environmental sustainability performance and compliance evaluation
Full text linkMonitoring and evaluating a supplier’s sustainability position is a crucial proactive measure for maintaining a sustainable value chain in the long term and avoiding sustainability-related risks. Accordingly, this study designs an Excel-based comprehensive supplier rating system to monitor suppliers' environmental sustainability. The rating system consists of two dimensions: Environmental Sustainability Performance Rating and Compliance Rating. The performance rating indicates the supplier’s current performance on environmental sustainability criteria, while the compliance rating reflects whether the supplier has the necessary foundation to maintain this performance.
The criteria used to quantify each dimension were defined with input from experts at the case company to ensure alignment with both internal and external requirements. The Analytic Hierarchy Process (AHP), using weighted expert opinions, was employed to calculate the weights of the criteria. Scorecards were designed in accordance with the company’s standards to ensure that the ratings reflect each supplier’s individual performance rather than their relative performance. Ratings are calculated by summing the weighted scores of all criteria within each dimension.
The model includes a dynamic weighting mechanism, where criteria weights automatically adjust based on the relevance set by the user for different material class. This feature allows the model to be applied across a complete supplier base, even when suppliers operate in different industries. As part of the compliance rating, the model includes a document verification criterion; scoring how many verification-documents the supplier has submitted and a data quality criterion that identifies outliers among submitted values using the Interquartile Range (IQR) method. The model includes a Power Query, connected to SharePoint folders to gather data for the model, enabling automated updates and facilitating company-wide integration. As output, the model generates a consolidated table showing each supplier’s environmental sustainability performance and compliance ratings, along with an interactive dashboard for visual support