Arvopohjainen priorisointi ja kaupallistaminen teollisessa OEM IoT- markkinassa
Viitasalo, Joona (2026)
Diplomityö
2026
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026061468979
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026061468979
Tiivistelmä
Teollisen IoT:n tekninen perusta on eurooppalaisissa konepajayrityksissä pitkälti rakennettu. Datan muuttaminen asiakkaan maksamaksi palveluksi on kuitenkin osoittautunut odotettua vaikeammaksi. Tämä diplomityö tutkii, miten IoT-palveluyritys voi priorisoida tuotekehitysideansa asiakastarpeiden perusteella ja viedä ne kohti kaupallistamista systemaattisesti.
Työ toteutettiin tapaustutkimuksena yhteistyössä Remion Oy:n kanssa. Aineisto koostuu 15 syvähaastattelusta teollisten OEM-valmistajien kanssa ja 27 vastaajan kyselytutkimuksesta. Haastattelut analysoitiin tätä työtä varten rakennetulla kuuden dimension kypsyyskehyksellä (6D maturity). Kyselydata käsiteltiin gap-analyysillä, joka mittaa tarpeen tärkeyden ja nykyisen tyytyväisyyden erotusta.
Datan laatu sai kyselyssä matalimman tyytyväisyyden. Enemmistö haastatelluista nimesi sen ensisijaiseksi esteekseen. Kypsyysprofiilien perusteella yritykset jakautuivat kolmeen segmenttiin: Digital Explorers, Transformers ja Natives. Näiden tarpeet ja valmiudet eroavat selvästi. Gap-analyysi tunnisti kuusi korkeimman prioriteetin kehitysaluetta, jotka kattavat datan käytettävyyden, diagnostiikan ja kaupallisen aktivoinnin.
Työn artefakti koostuu priorisointimallista ja selainpohjaisesta ohjelmistotyökalusta. Teoreettinen kontribuutio on JTBD/ODI-menetelmän, kypsyysarvioinnin ja servitisaatiokirjallisuuden yhdistäminen yhdeksi etenemislogiikaksi. Käytännössä työ korvaa intuitiivisen ideavalinnan aineistoon perustuvalla päätöksenteolla. The technical foundation of industrial IoT is largely in place across European machinery manufacturers, yet converting collected data into paid services has proven difficult. This thesis examines how an IoT service company can prioritize product development ideas based on customer needs and advance them toward commercialization systematically.
The study was conducted as a single case study with Remion Oy. The data consists of 15 in-depth interviews with industrial OEM manufacturers and a 27-respondent survey. Interviews were analyzed using a six-dimension maturity framework (6D maturity) constructed for this study, and survey data was transformed into a gap analysis measuring the difference between importance and satisfaction.
Results show that data quality, not connectivity, is the most critical bottleneck. Data quality received the lowest satisfaction, and a majority of interviewees identified it as their primary obstacle. Maturity profiles segmented companies into Digital Explorers, Transformers, and Natives with significantly different needs and readiness levels. Gap analysis identified six highest-priority development areas covering data usability, diagnostics, and commercial activation.
The artifact consists of a prioritization model and a browser-based software tool. The theoretical contribution lies in combining JTBD/ODI methodology, maturity assessment, and servitization literature into a single progression logic. In practice, the work replaces intuitive idea selection with evidence-based decision-making.
Työ toteutettiin tapaustutkimuksena yhteistyössä Remion Oy:n kanssa. Aineisto koostuu 15 syvähaastattelusta teollisten OEM-valmistajien kanssa ja 27 vastaajan kyselytutkimuksesta. Haastattelut analysoitiin tätä työtä varten rakennetulla kuuden dimension kypsyyskehyksellä (6D maturity). Kyselydata käsiteltiin gap-analyysillä, joka mittaa tarpeen tärkeyden ja nykyisen tyytyväisyyden erotusta.
Datan laatu sai kyselyssä matalimman tyytyväisyyden. Enemmistö haastatelluista nimesi sen ensisijaiseksi esteekseen. Kypsyysprofiilien perusteella yritykset jakautuivat kolmeen segmenttiin: Digital Explorers, Transformers ja Natives. Näiden tarpeet ja valmiudet eroavat selvästi. Gap-analyysi tunnisti kuusi korkeimman prioriteetin kehitysaluetta, jotka kattavat datan käytettävyyden, diagnostiikan ja kaupallisen aktivoinnin.
Työn artefakti koostuu priorisointimallista ja selainpohjaisesta ohjelmistotyökalusta. Teoreettinen kontribuutio on JTBD/ODI-menetelmän, kypsyysarvioinnin ja servitisaatiokirjallisuuden yhdistäminen yhdeksi etenemislogiikaksi. Käytännössä työ korvaa intuitiivisen ideavalinnan aineistoon perustuvalla päätöksenteolla.
The study was conducted as a single case study with Remion Oy. The data consists of 15 in-depth interviews with industrial OEM manufacturers and a 27-respondent survey. Interviews were analyzed using a six-dimension maturity framework (6D maturity) constructed for this study, and survey data was transformed into a gap analysis measuring the difference between importance and satisfaction.
Results show that data quality, not connectivity, is the most critical bottleneck. Data quality received the lowest satisfaction, and a majority of interviewees identified it as their primary obstacle. Maturity profiles segmented companies into Digital Explorers, Transformers, and Natives with significantly different needs and readiness levels. Gap analysis identified six highest-priority development areas covering data usability, diagnostics, and commercial activation.
The artifact consists of a prioritization model and a browser-based software tool. The theoretical contribution lies in combining JTBD/ODI methodology, maturity assessment, and servitization literature into a single progression logic. In practice, the work replaces intuitive idea selection with evidence-based decision-making.