Manufacturing 4.0

MFG 4.0

News

Manufacturing 4.0 contributes to high-profile international seminar in Brazil: Future, Transformation and Digital Innovation

By

Live stream of the event 14.15 Finnish time : https://www.youtube.com/watch?v=34wFtj8NDu

More about the seminar

It starts 14.15 Finnish time.

FFRC, FinUni, and UniCEUB team
Photo: Marianna Birmoser Ferreira-Aulu

Manufacturing 4.0-researcher Marianna Birmoser Ferreira-Aulu (Finland Futures Research Centre, University of Turku) is one of the keynote speakers for a Brazilian-Finnish seminar in the capital city Brasilia on Tuesday the 16th of April. The seminar ‘Future, Transformation and Digital Innovation’ is held at the Centro Universitário de Brasília (UniCEUB) www.uniceub.br) and has one thousand registered participants.

The event is arranged jointly by UniCEUB and Finland University and functions as a launch event for planned university courses on digital transformation offered by Finland Futures Research Centre in Brazil.  

The event will be opened by Finnish ambassador to Brazil, Jouko Leinonen, and will also includes a talk by former President of the Brazilian Supreme Court Carlos Ayres Britto.

Marianna Birmoser Ferreira-Aulu is part of the work of Finland Futures Research Centre on Manufacturing 4.0. The ongoing research-project provides insights into the impacts of digital transformation on the manufacturing industry, as well as on society, social policy and education. As the high-profile launching event and the 1,000 registered attendees demonstrate, Brazilian partners have shown great interest in these themes.

The event and the upcoming course-offering also provides the FFRC with an opportunity to strengthen the international impact of the project supported Strategic Research Council of the Academy of Finland.

More information on the event (in Portuguese): https://www.uniceub.br/eventos/eventos-seminario-brasil-finlandia


Marianna Birmoser Ferreira-A

Marianna Birmoser Ferreira-Aulu is a Brazilian/Finnish project researcher at the Finland Futures Research Centre, University of Turku. She has a M.A. in Futures Studies, and in addition to Manufacturing 4.0 her research primarily relate to sustainable development futures.

Jouko Leinonen

Jouko Leinonen is the Ambassador of Finland in Brazil. He has a M.Sc. in Political Science from the University of Helsinki.



Carlos Ayres Britto

Carlos Ayres Britto is a Brazilian jurist with a doctorate in law (Pontifical Cathololic University of Sao Paulo, 1998). He was appointed to the Supreme Federal Court of Brazil in 2003 and served until 2012, when he faced mandatory retirement. During the latter part of the time period, he served as President of the Supreme Federal Court, the highest judicial position in the country.

View from Finland University office
in Sao Paulo
Photo: Anna Hirsikoski

Finland University (www.finlanduniversity.com) is a private company that represents 4 Finnish universities (University of Turku, Åbo Akademi, University of Eastern Finland, and Tampere University), and acts as the commercial branch of these organizations. Finland University has recently opened an office in Sao Paulo, Brazil.

The latest MFG4.0 article on prediction of movements in the stock market

By


The accurate prediction of movements in the stock market over time is of major interest for investors and governments alike. In this research, we aimed to classify the returns of a stock market, meaning the daily changes, into four categories. Instead of simply using up and down movements, we consider also whether these movements are strong or small. Our target is the well-known American stock market index S&P500 and we collected more than 130 inputs such as other related market indices and several so-called technical indicators from finance, to build our stock market classification model. Initially, we selected with feature selection from all features those that help us set up a good classification model.

As our model, we chose a Random forest, which is a popular machine learning algorithm. Subsequently, we derived several trading strategies from our classification results to profit from our predictions. One of our main findings is that the strong movements, positive and negative, contribute on average most to our trading strategies, meaning that they bring larger returns than other predictions. Since most previous models only consider two classes, whereas we use four, this indicates that differentiating among more outcomes can be beneficial for stock market predictions.

Lohrmann,C. & Luukka,P. (2019). Classification of intraday S&P500 returns with a Random Forest.International Journal of Forecasting. Volume 35. Issue. 1. p.390-407.

MFG4.0 kohtasi sidosryhmiä

By

MFG4.0-tutkimus herätti kiinnostusta RemoteFeel-hankkeen ohjausryhmässä. Fiman (Forum of Intelligent Machines ry) luotsaamaan hankkeen yhteistyökumppaneina ovat muun muassa John Deere, Sandvik ja Konecranes.

Professori Heikki Handroosin MFG4.0-hanke-esittelyn jälkeen toteutettiin kysely, joka käsitteli koneiden etäoperoinnin tulevaisuutta. Tämän jälkeen LUT-yliopiston tutkijatohtori Ming Li esitteli tutkimustaan.

Tutustu esitykseen ( englanniksi)


  • Kari Rintanen
    Manager, Port Technology Research at Konecranes

  • Kari Rintanen
    Manager, Port Technology Research at Konecranes

  • Kari Rintanen
    Manager, Port Technology Research at Konecranes

Tapaamisen yhteydessä MFG4.0-podcast-kanavalle haastateltiin Kari Rintasta ( Manager, Port Technology Research) Konecranesilta siitä, kuinka etäohjausta ja automaatiota on hyödynnetty satamissa.

LUT-yliopistossa tehdyssä tutkimuksessa on mallinnettu äärimmäisten luonnonilmiöiden aiheuttamia riskejä kaivostoimintaan

By

Sademäärämallinnuksen yhdistäminen teknis-taloudelliseen kaivosmalliin luo entistä tarkemman käsityksen niin taloudellisista kuin ympäristöön liittyvistä riskeistä.

LUT-yliopiston post doc -tutkija Jyrki Savolainen ja professori Mikael Collan ovat yhdessä Geologian tutkimuskeskuksen tutkijan Daniele Pedrettin kanssa lähestyvät aihetta uudesta näkökulmasta hyödyntäen sademäärien aikasarjadataa, joka on yhdistetty osaksi suurten kaivosinvestointien teknis-taloudellista kannattavuusanalyysiä. Kannattavuusanalyysissä käytetään systeemidynaamista simulointimallia, joka tuottaa kokonaisvaltaisen käsityksen kaivosinvestoinnin kannattavuudesta eri tilanteissa.

LUT-yliopistossa kehitetty systeemidynaaminen malli pystyy ensimmäistä kertaa konkreettisesti laskemaan tuotto-riski-suhteen ympäristöä suojeleville kaivosvesi-investoinneille.
Toteutettu malli tuottaa teollisuudelle relevanttia tietoa päätöksenteon tueksi ja auttaa paremmin ymmärtämään riskien minimointiin tähtäävien rahallisten panostusten kannattavuutta kokonaisuuden kannalta.

Lue lisää
Download

Tutkimus on vapaasti ladattavissa tästä

Savolainen, J., Pedretti, D., & Collan, M. (2019). Incorporating Hydrologic Uncertainty in Industrial Economic Models: Implications of Extreme Rainfall Variability on Metnal Mining Investments. Mine Water and the Environment. https://doi.org/10.1007/s10230-019-00600-w

MFG4.0 mukana selvityksessä alueiden välisistä innovaatioyhteistyön potentiaaleista

By

Turun yliopiston tiedote

Uusi tieto tukee aluekehittämistä Suomessa ja EU:ssa

Selvityksen mukaan kymmenen menestyneintä älykkään erikoistumisen seutukuntaa vuonna 2016 ovat järjestyksessä Helsingin, Tampereen, Jyväskylän, Joensuun, Riihimäen, Hämeenlinnan, Lahden, Porin, Lappeenrannan ja Salon seutukunnat.

-Esitetyt indikaattoritarkastelut antavat vankkaa perustietoa älykkään erikoistumisen vahvuuksien ja innovaatiokumppanuuspotentiaalin tunnistamiselle tutkimusjohtajaJari Kaivo-oja sanoo.

– Tutkimuksemme tarjoaa eväitä elinkeinopolitiikkaan ja mahdolliseen maakuntauudistukseen Suomessa. Hyvin ajankohtainen teema tutkimuksessamme on esimerkiksi resilienssi eli kimmoisuus. Jos mahdollinen uusi talouslama iskee lähitulevaisuudessa Suomeen, resilienssiä tullaan taas koettelemaan alueilla ja maakunnissa. Selvitimme, mitkä alueet ovat resilienttejä ja mitkä taas eivät, tutkimusjohtaja Jari Kaivo-oja kertoo.

Tutustu tarkemmin selvitykseen

Karppinen, Ari – Aho, Samuli – Haukioja, Teemu – Kaivo-oja, Jari & Vähäsantanen, Saku (2019) Alueiden älykäs erikoistuminen Suomessa. Aluekehittämisen indikaattorianalyysi. Tutu e-Julkaisuja 4/2019, Tulevaisuuden tutkimuskeskus, Turun yliopisto, 167 s. ISBN 978-952-249-522-8, ISSN 1797-1322.

Lisätietoja: Tutkimusjohtaja, dosentti Jari Kaivo-oja, Turun yliopiston Tulevaisuuden tutkimuskeskus, [email protected], p. 041 753 0244