EURO 2022 Espoo – ensimmäinen kutsu papereille

Seuramme järjestämä EURO 2022 -konferenssi lähestyy ja nyt on aika avata puhujailmoittautuminen. Alta löydät virallisen kutsun. Konferenssin järjestetään 3-6.7.2022 Aalto-yliopiston kampuksella Espoossa. Viralliset nettisivut löydät osoitteesta http://www.euro2022espoo.com/ .

FIRST ANNOUNCEMENT AND CALL FOR PAPERS
=======================================
We have the great pleasure of inviting you to take part in the 32nd EURO Conference to be organized in Espoo, Finland on 3-6 July, 2022.
 
The Scientific and Organization Committees, chaired by Dolores Romero Morales and Antti Punkka, along with Juuso Liesiö and Eeva Vilkkumaa, are preparing a conference to remember.
 
EURO 32nd Conference will be an excellent opportunity for the OR community to get together again in a pleasant atmosphere, and we are looking forward to meeting you in Espoo next summer!
 
 
PLENARY, KEYNOTE & TUTORIAL SPEAKERS:
=====================================
The scientific program will include outstanding plenary, keynote and tutorial talks. Please follow the Conference website www.euro2022espoo.com for more detailed information.
 
 
CALL FOR PAPERS AND SESSIONS:
=============================
Researchers, academics, practitioners, and students interested in any branch of Operational Research, mathematical modelling or economic analysis are invited to submit abstracts or organize sessions.
 
Invited and contributed papers will be organized in parallel sessions. In general, sessions are part of the Conference streams, and streams are grouped in different areas. The list of areas and streams is available at www.euro2022espoo.com.
 
No participant can present more than one paper at the Conference.
 
Abstract submission system will be available online on 29 October, via the Conference website www.euro2022espoo.com.
 
Abstracts: max. 1500 characters; submission deadline: March 4, 2022.
 
Researchers who wish to organize a stream or an invited session or contribute with a paper within an invited session should contact a PC member of the corresponding area.
 
 
IMPORTANT DATES:
================
Abstracts:
        Abstract submission start: Friday, October 29, 2022
        Abstract submission deadline: Friday, March 4, 2022

Career opportunity: Process Specialist, Valmet

Valmet Industrial Internet is looking for a Process Specialist to develop future solutions for their Board and Paper industry customers.

As a Process Specialist you will be developing solutions for analyzing the Reel and Winder process and equipment performance. Your responsibilities will include developing the measuring technology, data collection and data analysis. As a member of the product group R&D team, you will work together with Reels and Winders process specialists, the service organization, and the DevOps team. You will also participate in developing the Valmet Industrial Internet offering to Board and Paper customers and have an opportunity to create entirely new value-adding applications and products by providing your process expertise.

In addition to these tasks you will also work in the cost analyzing team for the Reel and Winder products. You will be responsible for different cost analyses and pricing development.

read more…

Career opportunity: Junior Supply Chain Development Specialist, Neste Oyj

Neste is looking for a Junior Supply Chain Development Specialist to their our Supply Chain Management (SCM) team in Espoo to  carry out a logistics study. The position is a full-time, fixed-term contract for 12 months, starting earliest in September-October 2021. Our office is in Espoo, but remote work is possible.

You may be a recent graduate or already have some work experience with simulation studies or supply chain development. You will be working in the Supply Chain Development team within SCM. This team is responsible for developing Neste’s planning and optimization tools, maintaining planning data and implementing reporting and analytics.

The work involves creating a discrete-event simulation model of a Neste Oyj tank farm, carrying out simulation studies based on stakeholder requirements, and reporting the results. The purpose of the study is to determine the required tank capacity and product group allocation for the tanks in a number of different scenarios. The simulation model should include, e.g., the effects of truck, rail, and vessel traffic with uncertain interarrival times, tank maintenance, and different production scenarios. The simulation models will be carried out using the Flexsim simulation environment (www.flexsim.com).

read more…

Seminaari: Miten mallit ohjaavat Suomen energiamurrosta?

Aika: tiistai 1.6. klo 14-17
Paikka: Zoom-videokonferenssi: https://aalto.zoom.us/j/63784731376
Ilmoittautuminen seminaariin on sulkeutunut, mutta voit liittyä mukaan yllä olevan linkin kautta ilman ilmoittautumistakin.

FORS järjestää yhdessä Energiaekonomistit ry:n kanssa seminaarin otsikolla “Miten mallit ohjaavat Suomen energiamurrosta?”. Tarkoituksena on keskustella erilaisista energiaan liittyvistä malleista ja miten ne ohjaavat energiamurrosta Suomessa – mitä vaikutuksia niillä on tai on ollut päätöksenteossa ja tehdyissä ratkaisuissa. Puhujat edustavat eri tahoja Suomen energiapäätöksenteossa ja -analyysissa ja antavat kattavan kuvan mallien käyttöön ja rooliin.

OHJELMA:

14:00 avajaissanat Tommi Ekholm
14:10-14:40 Ilkka Keppo: ”Energiajärjestelmä, talous ja ympäristö – yhdistettyjen mallien käyttö mahdollisuuksien kartoitukseen”
14:40-15:10 Jari Miettinen: “Mallit ja niiden mahdollinen rooli energiamarkkinoilla”
15:10-15:20 Tauko
15:20-15:50 Risto Kuusi: “Fingridin Verkkovisio”
15:50-16:20 Mikael Collan: ”Kauas mallit karkaavat – suomalainen sähkönsiirron tuotonvalvontamalli ja mitä voi tapahtua, kun malli ja todellisuus erkanevat toisistaan?”
16:20-16:50 Paneeli (puhujat + juontaja)
16:50 Lopetus

PUHUJAT:

“Fingridin Verkkovisio”
Risto Kuusi
vanhempi asiantuntija, Fingrid


”Kauas mallit karkaavat – suomalainen sähkönsiirron tuotonvalvontamalli ja mitä voi tapahtua, kun malli ja todellisuus erkanevat toisistaan?”
Mikael Collan
ylijohtaja, VATT


“Integrated assessment and energy system models – exploring the possibility space”
Ilkka Keppo
professori, Aalto-yliopisto


“Mallit ja niiden mahdollinen rooli energiamarkkinoilla”
Jari Miettinen
Head of Energy Modeling, Fortum

Seminaari on maksuton.

Idea Operaatiotutkimuksen ja Analytiikan opetukseen – realismia ja tunnetta omakohtaisuuden avulla

Kehittelen tässä tekstissä Operaatiotutkimuksen ja Analytiikan opetukseen liittyvää ideaa, joka on hautunut mielessäni jo aika pitkään. Oikeastaan siitä asti kun olin kurssiassistenttina, mistä on kohta kymmenen vuotta. Sittemmin olen valmistunut tekniikan tohtoriksi, viettänyt muutaman vuoden teollisuuden puolella, ja palannut taas yliopistotyöhön Aalto-yliopistoon tutkijatohtoriksi 60% aika-allokaatiolla. (Merkittävä osa missiotani on rakentaa siltoja teorian ja käytännön välillä.)

Uskon, että operaatiotutkimuksen ja analytiikan opetuksessa kannattaisi hyödyntää ns. omakohtaisia esimerkkiongelmia.

Tarkoitan ongelmia kuten ”kurssin kehittämistä tukevan palautteen kerääminen” tai ”kotitalouden ruokamenojen järkevöittäminen”. Esimerkiksi luennolla tai harjoitustöissä voitaisiin ideoida, miten kurssin palautteen keräämisen voi tehdä monikriteerisen arvioinnin avulla, mitä kriteereitä olisi hyvä käyttää jne. Sitten oppilaat voisivat kokemusasiantuntijoina antaa näkemyksiään monikriteeriseen kyselyyn, jota opettaja hyödyntäisi kurssin kehittämisessä. Ruokamenojen kohdalla puolestaan voisi harjoitella esimerkiksi luokittelua, excelin käyttöä ja visualisointia. Lisäksi voitaisiin vaikkapa tutkailla mieltymyksiä koskien rahan käyttöä, ja tunnistaa sille vaihtoehtoisia käyttökohteita.

Omakohtaisten esimerkkiongelmien kautta opetukseen ja opiskeluun voisi saada entistä enemmän realismia ja tunnetta.

Realismia olisi esimerkiksi se, että pitää keksiä mistä tai miten ongelman analyysin edellyttämän datan saa kerättyä. Tai sen arviointi, että onko sovelluskohde riittävän kiinnostava, jotta sitä ylipäätään on mielekästä analysoida formaalisti.

Omakohtaiset ongelmat auttavat myös havainnollistamaan kontekstisidonnaisuutta, joka on keskeistä esimerkiksi analyysin rajausten kannalta. Keinotekoiset (oppikirjaongelmat) helposti rajataan analyysimetodin ehdoilla, mikä syö realismia. Sen sijaan omakohtaisten ongelmien kohdalla tehtävän asettajalla on suuremmalla todennäköisyydellä motivaatiota ja riittävästi asiantuntemusta tehdä rajaus, joka oikeasti palvelee kokonaisvaltaista ongelmanratkaisua ja kehittämistä.

Tunnetta havainnollistaa esimerkiksi aavistus ”tässä kohtaa laskelmissa on jotain merkillistä tai outoa”, jonka analysoija, mallintaja tms voi saada tilanteesta riippuen innostuksen tai ahdistuksen siivittämänä. Tämänkaltainen aavistus usein johtaa hyödylliseen oivallukseen koskien laskelmien kehittämistä. Ongelman tuntemus edesauttaa sitä, että tunnesignaali on merkityksellinen. Esimerkiksi laskelmien realistisuuden oudoksuminen juontuu kyvystä verrata niitä tosimaailmaan.

Uskoisin, että tunnetta on hyvällä tavalla pelissä enemmän, jos analysoija välittää analyysin kohteesta.
Kontrastina välittämiselle etenkin hälläväliä asenne voi olla kohtalokas, mitä tulee esimerkiksi kriittiseen ajatteluun tai opitun muistamiseen.

Käytännössä omakohtaisia esimerkkiongelmia voi tuoda opetukseen monella tavalla. Ensinnäkin opettaja voi luennoissaan hyödyntää esimerkkiongelmia, jotka ovat hänelle ja/tai osalle kuulijoista omakohtaisia, ja muille helposti samaistuttavia. Toinen vaihtoehto on hyödyntää omakohtaisia esimerkkiongelmia pohdintatehtävissä osana luentoja tai viikottaisten harjoitusten yhteydessä. Kolmas, enemmän valmistelua vaativa vaihtoehto, on harjoitustöiden rakentaminen omakohtaisten esimerkkiongelmien ympärille.

Parhaassa tapauksessa ongelman omakohtaisuus opiskelijalle ei syntyisi pelkästä temaattisesti yhteydestä hänen elämäänsä, vaan ongelman tarkempi määritys ja analyysissä hyödynnettävä data olisivat peräisin hänen omasta elämästään. Näin ollen ei olisi lainkaan mahdotonta, että huolellisesti tehdyn analyysin tulos jopa muuttaisi toimintaa kohti parempaa.

Voi olla, että kestää hetki, ennen kuin konseptin saa rokkaamaan. Kannattanee kuitenkin yrittää, sillä operaatiotutkimuksen ja analytiikan menetelmistä moni on tarkoitettu käyttöä varten; ei pelkästään ihailtavaksi.

Omakohtaisuuden kautta voisimme uskoakseni antaa lisäsysäyksen käytännön soveltamisen valmiuksien kehittymiselle.

Lisäinspiraatiota:

Itse olen tässä tekstissä kerrotun suuntaista kokeillut oppilaiden kanssa juurikin kurssipalautteeseen liittyen. Aiheesta kirjoittamani artikkelin “Collecting actionable and value-focused feedback using multi-criteria evaluation — a procedure and an application” käsikirjoitus on löydettävissä täältä.

Useassa lähteessä käsitellään mallien soveltamista arkisessa ongelmanratkaisussa, ja jopa oman elämäfilosofian kehittämisessä. Esimerkkeinä kirja “Algorithms to Live By” ja LessWrong sivusto.

ClimateUniversityn videossa FORS kunniapuheenjohtaja Raimo P. Hämäläinen käsittelee Ladder Of Inference teoriaa omakohtaisen esimerkin kautta.

LeanLife blogissa KTT Tommi Pajala ja hänen vaimonsa Sonja Rajala soveltavat mm. laskentamenetelmiä sekä johtamisoppeja omaan kotitalouteensa.

Omakohtaisia esimerkkejä voi analysoida myös olemassaolevien mallinnustyökalujen kuten hiilijalanjälki-laskurin avulla.

Ratkaisuja viheliäisiin ongelmiin?

TkT Tommi Ekholm
Tutkimusprofessori (ilmastonmuutoksen hillintä), Ilmatieteen laitos

Voiko operaatiotutkimuksen menetelmillä ratkoa viheliäisiä ongelmia (wicked problems)? Horst Rittel esitteli vuonna 1967 tämän käsitteen, joka tarkoittaa useita ristiriitaisia tavoitteita ja päätöksentekijöitä käsittäviä tilanteita, joissa informaatio on epätäydellistä ja mahdollisesti ristiriitaista. Perinteisten operaatiotutkimuksen työkalujen mielessä tämänkaltainen päätöksentekotilanne on huonosti määritelty: sille ei voida ilmaista tavoitteita, päätösvaihtoehtoja eikä vaihtoehdoista seuraavia lopputulemia.

Käsitteen puolesta vastaus on ei: mikäli ongelma voitaisiin ratkaista, se ei olisi alun perinkään viheliäinen ongelma. Sen sijaan operaatiotutkimus voi auttaa hahmottelemaan ratkaisuja ja niiden mahdollisia vaikutuksia, esimerkiksi yksi perspektiivi tai tavoite kerrallaan. Tätä kautta ongelmalle voidaan saada tarkempaa muotoa ja rakennetta.

Operaatiotutkimuksessa käytettyjen formaalien ja kvantitatiivisten mallien etu on niiden eksplisiittinen luonne. Niissä kerrotaan tarkkaan, miten asioita arvioidaan ja arvotetaan, sekä miten maailman oletetaan toimivan. Tätä kautta mallien kautta saadut ratkaisut altistetaan kritiikille, joka auttaa tunnistamaan miten menetelmiä ja ehdotettuja ratkaisuja tulisi kehittää.

Tässä piileekin sudenkuoppa. Mallit voivat antaa kuvan, että ongelma tunnetaan läpikotaisin. Optimointialgoritmi antaa ratkaisun kymmenen desimaalin tarkkuudella ja mallin käyttäjä voi rohkeana esittää sen olevan Optimi. Viheliäinen ongelma on kesytetty.

Mallien tarkkuus on kuitenkin näennäistä. Mallista puuttuu aina osa todellisuudesta, eikä ratkaisu ole koskaan pilkulleen oikein. Viheliäisten ongelmien tapauksessa laskentamallit antavat tarkan vastauksen epätarkkaan ongelmaan. On tunnistettava ja tunnustettava, että ehdotettujen ratkaisuiden tulee olla debatin alla, ja tämä debatti voi antaa ideoita siihen, miten mallinnusta tulisi kehittää parempien ratkaisujen löytämiseksi. Jos luulee kesyttäneensä viheliäisien ongelman, todellisuudessa siitä on lohkaistu vain palanen.

Ilmastonmuutos, joka on oma tutkimusaiheeni, täyttää monta viheliäisen ongelman tunnuspiirrettä. Ongelma ja sen ratkaisut ajoittuvat pitkälle aikavälille ja vaikuttaa sekä taloudellisiin että ei-taloudellisiin kysymyksiin. Pitkä aikaväli johtaa taloudellisissa kysymyksissä diskonttaukseen, mutta ei-taloudellisten vaikutusten osalta kysymys kääntyy eri sukupolvien väliseen tasa-arvoon, jonka diskonttaus on kiistanalaista. Ei ole myöskään selvää, miten ei-taloudellisia vaikutuksia, kuten elinolosuhteiden muutoksia tai lajien sukupuuttoa tulisi arvottaa, esimerkiksi suhteessa toisiinsa tai yhteiskunnan taloudelliseen hyvinvointiin. Asian ratkaisuun liittyvä päätöksenteko on seitsemän miljardin ihmisen käsissä, tai vähintään kahdensadan valtiojohtajan käsissä. Lisäksi sekä ratkaisuihin että vaikutuksiin liittyy huomattavaa epävarmuutta.

Vuonna 2018 taloustieteen Nobel-palkinto myönnettiin William Nordhausille, jonka talous- ja luonnontiedettä yhdistävä mallinnustyö aloitti kokonaan uuden tutkimussuuntauksen: ilmastotalouden ja ns. Inegrated Assessment -mallinnuksen. Hänen lähestymistapansa oli yksinkertaisuudessaan kuvata ilmastonmuutos ja sen vaikutukset talouskasvumallissa taloudellisina menetyksinä, jolloin mallille voidaan määrittää yksikäsitteinen tavoite maksimoida ihmiskunnan taloudellista hyötyä diskontattuna useiden vuosisatojen yli.

Lähestymistapa on saanut paljon kritiikkiä. Mm. reaalioptioiden pioneeri Robert Pindyck on esittänyt Nordhausin tekevän implisiittisesti merkittäviä arvovalintoja, lakaisevan epävarmuudet maton alle, sekä tulosten lähinnä heijastelevan oletuksia useista huonosti tunnetuista parametreista.

Itse allekirjoitan Pindyckin kritiikin pääpiirteissään. En pidä Nordhausin mallin antamia numeroita kovin luotettavina, saati hyödyllisinä käytännön päätöksentekoa ajatellen. Sen sijaan arvostan sitä, miten Nordhausin uraauurtava työ on antanut viheliäiselle ongelmalle muotoa ja tarttumapintaa, josta lähtien sitä voi lähestyä. Vaikka Nordhausin lähestymistavassa on merkittäviä puutteita, ilmasto-ongelman lähestymien eksplisiittisen laskentamallin avulla myös paljastaa tarkastelutavan heikkoudet ja miten sitä tulisi täydentää. Koko ongelman viheliäisyydestä kertoo kuitenkin se, että ongelmaan ei ole syntynyt lähes 30 vuoden kuluessa mitään uutta ja poikkeuksellista läpimurtoa.

Voisi ajatella, että mallien roolia viheliäisten ongelmien ratkaisussa tulee pohtia tarkkaan.

Jos viheliäiseen ongelmaan pyritään hakemaan optimiratkaisua, tavoitellaan mahdotonta. Ehkä maltillisempi tavoite olisi jo riittävä. Voidaan ehkä vain sulkea pois huonoja vaihtoehtoja, jolloin jäljelle jää vielä joukko eri tavoin tosiaan parempia ja huonompia ratkaisuja, mutta jotka ovat ehkä jollain tavalla hyväksyttäviä. Tällöin tulee elää sen kanssa, että ratkaisu on aina hieman epätyydyttävä.

Lopulta malli ei tee päätöksiä, vaan päätöksentekijä punnitsee kuinka hyvin mallilla saatava tuki päätöksenteolle kuvaa todellisuuden ongelmaa sen kaikessa viheliäisyydessään. Tällöin korostuu mallin ja sillä tehdyn analyysin uskottavuus, läpinäkyvyys ja ymmärrettävyys. Harva päätöksentekijä ottaa vastaan informaatiota, jonka lähdettä ja taustaa hän ei ymmärrä.

Tällöinkään viheliäinen ongelma ei ole vielä kesytetty. Jäljelle jää vielä haaste usean päätöksentekijän tavoitteiden sovittamisesta yhteen. Ehkä näemme tulevaisuudessa uusia lähestymistapoja, jotka auttavat tämänkin näkökulman ratkaisemisessa hyväksyttävällä tavalla.

Kirjallisuutta:

Churchman, C.W. (1967) Wicked Problems. Management Science 14(4), ss. B-141 – B-142.

Ekholm, T. (2018). Climatic Cost-benefit Analysis Under Uncertainty and Learning on Climate Sensitivity and Damages. Ecological Economics 154, ss. 99–106.

Nordhaus, W.D. (1992) An Optimal Transition Path for Controlling Greenhouse Gases, Science 258, ss. 1315–1319.

Nordhaus, W.D. (2017) Revisiting the social cost of carbon. PNAS 114(7), ss. 1518–1523.

Pindyck, R. (2013) Climate Change Policy: What Do the Models Tell Us? Journal of Economic Literature 51(3), ss. 860–872.

Rittel, H. & Webber, M.M. (1973) Dilemmas in a General Theory of Planning. Policy Sciences 4, ss. 155–169.

EURO Support for NATCOR bursaries

NATCOR (http://www.natcor.ac.uk/), a National Taught Course Centre in Operational Research, delivers taught courses to PhD students, from across Europe, on a number of different topics in OR. In 2021. it is anticipated that all courses will be offered online, at least until summer, with the potential for residential courses in the UK after that time.

EURO is advertising a competition for bursaries. The NATCOR course fees and accommodation (if applicable) will be funded by EURO for successful candidates. (Typically, accommodation for any residential courses will be for bed and breakfast). Any extra costs incurred will need to be settled personally.

EURO is pleased to announce the availability of a limited number of bursaries for PhD students to attend NATCOR courses. https://www.euro-online.org/web/pages/1568/natcor-bursaries

*NEW Behavioural OR and System Dynamics, 18-22 Jan 2021 – Online delivery
*Forecasting & Predictive Analysis, 22-26 February 2021 – Online Delivery
*Stochastic Modelling, April 2021 (Date to be confirmed)– Online Delivery
*Simulation, July 2021 (Date to be confirmed) – Online Delivery
*Combinatorial Optimization, September 2021 (Date to be confirmed)- Online Delivery

Applicants must be PhD students, from one of the EURO member countries or studying in one of the EURO member countries. (see https://www.euro-online.org/web/pages/1457/current-member-societies). Applicants must have good English Language skills as all NATCOR courses will be in English. Preference will be given to students in their first or second years, but all are welcome to apply. Preference will also be given to applicants who have not previously received support from EURO for NATCOR or other PhD schools.

To apply for a bursary, candidates from a EURO member society country, or studying in a EURO member society country, should submit a zip file containing the application form, their curriculum vitae (including their academic track record), a letter outlining their motivation to attend, and a letter of recommendation from their supervisor to https://www.euro-online.org/awards/natcor2021/registration.php

Applicants should declare on their application if they are receiving any additional support from their PhD funding body or other sponsor.

Important Dates

Deadline for applications: January 20, 2021

Notification of acceptance: February 15, 2021

Master’s thesis (DI) position: RESEARCH ASSISTANT IN COVID-19 MODELLING

Application DL: 15 Dec 2020 (all applications before this will be considered)
Start time: As soon as possible, but negotiable
Duration: 12 months

Do you want to use your skills in data science and modelling to help fight COVID-19 and future pandemics? Join our international team of scholars in mathematics, statistics, and complex systems as a research assistant. There is a possibility to write a MSc thesis as part of this project.

Your main task is to develop and maintain our data pipelines. You will gather new data sources related to human mobility and social contacts, develop automated procedures to aggregate such data, and maintain our public data repository. The project involves both public data sources (e.g. road traffic reports) and private and possibly sensitive data. In addition to working directly with data, you will participate in the modelling research together with various specialists.

The position is a part of a new Nordic research project with Aalto University, Stockholm University, and University of Oslo. The project will develop new methods for analysing and controlling the spread of COVID-19 based on novel data streams and advanced statistical models related to human mobility and social contacts. The project is funded by the NordForsk organisation under the Nordic Council of Ministers. In Aalto, the project is coordinated by Lasse Leskelä, Tapio Ala-Nissilä, and Mikko Kivelä.

We are looking for:
– Solid study record in statistics, biostatistics, machine learning, mathematics, network science, operations research, or a related field
– Programming skills (minimum Python/R, C++ can be an advantage)
– Basic computer skills: Git, Unix, LaTeX, etc.
– Experience and enthusiasm with working with data
– Fluent oral and written communication skills in English. Communication skills in Finnish and Swedish can be considered an advantage
– High motivation to combine relevant elements from computational/mathematical/statistical disciplines to answer public health questions
– Teamwork experience and excellent communication skills
– Ability to work independently and efficiently

Send us your cv and study record before 15 Dec 2020 by email to mikko.kivela@aalto.fi For more information, see https://nordicmathcovid.cs.aalto.fi

Haastattelu: Vuoden OR-henkilö 2020 Peter Ylén

Suomen operaatiotutkimusseura on valinnut vuoden 2020 OR-henkilöksi VTT:n johtavan tutkijan), TkT Peter Ylénin. Ylén väitteli tohtoriksi vuonna 2001 Teknillisestä korkeakoulusta automaatio- ja systeemitekniikan alalta. VTT:llä Ylén on työskennellyt vuodesta 2005. Tätä ennen hän on toiminut InterQuest- ja Virable-yritysten johtotehtävissä sekä Vaasan yliopiston teollisen automaation professorina vuosina 2000-2001.

VTT:llä Peter Ylén on johtanut muun muassa systeemidynamiikan ja optimoinnin tutkimusryhmää sekä liiketoiminnan ekosysteemien ja ennakoinnin tutkimusaluetta sekä Työn murroksen painopistealuetta.  Tällä hetkellä hän vetää vaikutusten arvioinnin tutkimusryhmää. Näissä tehtävissään hän edistää systeemisten ratkaisujen käyttöönottoa erilaisten monimutkaisten teknisten, taloudellisten ja sosiaalisten järjestelmien arvioinnissa ja kehittämisessä. Viimeaikaisia esimerkkejä Ylénin tutkimuskohteista ovat täsmälääketieteen ekosysteemit, mediaekosysteemien liiketoimintamallit sekä asiakaslähtöiset hyvinvointipalvelut. Ylén on ollut mukana useassa EU:n ja Suomen Akatemian rahoittamassa tutkimusprojektissa, ja on tähänastisen uransa aikana julkaissut lähes 70 tieteellistä artikkelia ja raporttia.

Kysyimme vuoden OR-henkilön näkemyksiä systeemitieteiden höydyistä monimutkaisten ongelmien ratkaisussa, automaatiotekniikan ja operaatiotutkimuksen eroista ja yhtäläisyyksistä, sekä systeemitieteiden opiskelijoiden tulevaisuudennäkymistä.

Olet työskennellyt jo pitkään monimutkaisten, systeemisten ongelmien parissa. Millaisia hyötyjä olet havainnut systeemitieteen menetelmien soveltamisessa tällaisten ongelmien tarkasteluun?

“Ihmisillä on taipumus keskittyä ajallisesti ja paikallisesti rajattuihin, itseä lähellä oleviin asioihin. Tämän johdosta monet systeemiset takaisinkytkennät vaikuttavat riippumattomilta ulkoisilta muuttujilta. Systeemitieteen menetelmät ovat erinomaisia työkaluja taisteluun rajallista ajattelua ja osaoptimointia vastaan.”

Digitalisaatio, analytiikka ja tekoäly ovat kaikkein huulilla. Ovatko systeemitieteen menetelmien sovellusmahdollisuudet parantuneet trendin myötä?

“Sovelluspotentiaali systeemitieteiden menetelmille on parantunut merkittävästi.  Dataa ja laskentakapasiteettia on runsaasti saatavilla, ja samalla pöhinä digitalisaatiosta, analytiikasta ja tekoälystä on muuttanut asenteita tietopohjaista päätöksentekoa kohtaan. Tämä on toisaalta ylikorostanut datan ja analytiikan merkitystä narratiivisten systeemitieteiden kustannuksella tulevaisuuden hahmottamisessa.  Data kuvaa kuitenkin vain osaa systeemin merkittävistä suureista ja näitäkin vain historian ja nykytilan kantilta. Kun tarkastellaan nopeasti muuttuvaa systeemiä, kovalla datalla tehdyn ennustemallin aikahorisontti on melko lyhyt.  Epämuodollisen tiedon ja tulevaisuuden tutkimuksen menetelmien hyödyntäminen data-analytiikan tueksi olisi olennaista.”

Kuinka systeemitieteet mielestäsi eroavat muusta ”datapöhinästä”?

“Datapöhinä pitää sisällään kaiken tietokannoista, standardeista, arkkitehtuureista, datafuusiosta, jne., joita ei teknisellä tasolla usein lasketa mukaan systeemitieteisiin. Systeemitieteet taas pitävät sisällään sekä kvantitatiivisen datapohjaisen analyysin ja kvalitatiivisen asiantuntija-analyysin.  Tämä on kuitenkin veteen piirretty viiva ja määrittelyistä kiinni.  IT-asiantuntijoiden mielestä kaikki tämä on IT:tä ja systeemiteoreetikoiden mielestä taas systeemitieteitä.”

Automaatio- ja systeemitekniikka sekä operaatiotutkimus voidaan lukea kuuluviksi systeemitieteisiin. Mitkä ovat oman erikoisalasi eli automaatio-, säätö- ja systeemitekniikan erityispiirteet yleisempiin systeemitieteisiin verrattuna?

“Yleisesti katsottuna systeemitieteet keskittyvät takaisinkytkentöjen ja dynaamisten järjestelmien ymmärtämiseen. Historiallisesti automaatiotekniikan fokus on ollut autonomisissa systeemeissä, säätöteoriassa ja teknisissä sovelluksissa, kun taas systeemitieteiden alue on ollut huomattavasti laajempi sekä sovellusten että menetelmien osalta.  Tämä pieni ero on kuitenkin pienenemässä, kun automaatioratkaisut tulevat yhä kompleksisempien korkean tason systeemien hallintaan.  Tämä kehitys on luonnollista jatkumoa yksittäisen säätöpiirin problematiikan laajenemisesta monimutkaisempien ristikkäin kytkettyjen ja jopa tehtaanlaajuisten systeemien hallintaan.  Nykyään puhutaan liiketoimintaekosysteemien digitaalisista kaksosista, organisaatioiden päätöksenteon automaatiosta, jne.”

Millaisena näet systeemitieteiden tulevaisuuden? Onko näköpiirissä uusia sovelluskohteita, menetelmäkehitystä tai ristiinpölytystä muiden tieteenalojen kanssa?

“Kaikki asiat meidän ympärillämme koostuvat systeemeistä, joten systeemitieteet ovat erittäin relevantteja tulevaisuudessakin.  Dataa on enemmän kuten myös resursseja sen käsittelyyn.  Lisäksi hajautettujen systeemien lisääntyessä ja toimintaympäristön kiihtyvässä muutosnopeudessa on yhä suurempi tarve systeemitieteille ympäröivän maailman ymmärtämisessä ja toiminnan hallitsemisessa.

Merkittävä ristiinpölytysalue on kvantitatiivisten ja kvalitatiivisten menetelmien fuusio. Data- ja matemaattislähtöiset kvantitatiiviset menetelmät ja kvalitatiiviset menetelmät (kuten ennakointi, palvelumuotoilu, juurruttaminen ja vaikutusten arviointi) hyötyvät merkittävästi toisistaan.”

Mitä vinkkejä antaisit tulevia uranäkymiä pohtiville operaatiotutkimuksen tai automaatio- ja systeemitekniikan opiskelijoille?

“Tärkein vinkki on, että systeemitieteitä kannattaa opiskella – ne valmistavat kaikkeen mahdolliseen.  Mikäli hallitsee systeemi- ja operaatiotutkimuksen menetelmiä, niin voi aina halutessaan vaihtaa uraansa ja toimialueita kuin sukkaa.  Omalla kohdalla sovellusalueita ovat kaikki haastavat systeemit vaihtelevilla toimialoilla, kuten alueellinen kiertotalous, traumaattisen aivovaurion hoitoketju, nuorten syrjäytyminen ja mielenterveys, verkottunut projektiliiketoiminta, kaupunkisuunnittelu, ekosysteemien rakentaminen, tulevaisuuden liikenne – ja tässä on vain muutamia poimintoja. “