Convolutional Neural Network (CNN) has been established as a powerful toolto automate various computer vision tasks without requiring any aprioriknowledge. Printed Circuit Board (PCB) manufacturers want to improve theirproduct quality by employing vision based automatic optical inspection (AOI)systems at PCB assembly manufacturing. An AOI system employs classiccomputer vision and image processing techniques to detect variousmanufacturing faults in a PCB assembly. Recently, CNN has been usedsuccessfully at various stages of automatic optical inspection. However, nonehas used 2D image of PCB assembly directly as input to a CNN. Currently, allavailable systems are specific to a PCB assembly and require a lot ofpreprocessing steps or a complex illumination system to improve theaccuracy. This master thesis attempts to design an effective soldering faultdetection system using CNN applied on image of a PCB assembly, withRaspberry Pi PCB assembly as the case in point.Soldering faults detection is considered as equivalent of object detectionprocess. YOLO (short for: “You Only Look Once”) is state-of-the-art fast objectdetection CNN. Although, it is designed for object detection in images frompublicly available datasets, we are using YOLO as a benchmark to define theperformance metrics for the proposed CNN. Besides accuracy, theeffectiveness of a trained CNN also depends on memory requirements andinference time. Accuracy of a CNN increases by adding a convolutional layer atthe expense of increased memory requirement and inference time. Theprediction layer of proposed CNN is inspired by the YOLO algorithm while thefeature extraction layer is customized to our application and is a combinationof classical CNN components with residual connection, inception module andbottleneck layer.Experimental results show that state-of-the-art object detection algorithmsare not efficient when used on a new and different dataset for object detection.Our proposed CNN detection algorithm predicts more accurately than YOLOalgorithm with an increase in average precision of 3.0%, is less complexrequiring 50% lesser number of parameters, and infers in half the time takenby YOLO. The experimental results also show that CNN can be an effectivemean of performing AOI (given there is plenty of dataset available for trainingthe CNN). / Convolutional Neural Network (CNN) har etablerats som ett kraftfullt verktygför att automatisera olika datorvisionsuppgifter utan att kräva någon apriorikunskap. Printed Circuit Board (PCB) tillverkare vill förbättra sinproduktkvalitet genom att använda visionbaserade automatiska optiskainspektionssystem (AOI) vid PCB-monteringstillverkning. Ett AOI-systemanvänder klassiska datorvisions- och bildbehandlingstekniker för att upptäckaolika tillverkningsfel i en PCB-enhet. Nyligen har CNN använts framgångsrikti olika stadier av automatisk optisk inspektion. Ingen har dock använt 2D-bildav PCB-enheten direkt som inmatning till ett CNN. För närvarande är allatillgängliga system specifika för en PCB-enhet och kräver mångaförbehandlingssteg eller ett komplext belysningssystem för att förbättranoggrannheten. Detta examensarbete försöker konstruera ett effektivtlödningsfelsdetekteringssystem med hjälp av CNN applicerat på bild av enPCB-enhet, med Raspberry Pi PCB-enhet som fallet.Detektering av lödningsfel anses vara ekvivalent medobjektdetekteringsprocessen. YOLO (förkortning: “Du ser bara en gång”) ärdet senaste snabba objektdetekteringen CNN. Även om det är utformat förobjektdetektering i bilder från offentligt tillgängliga datasätt, använder viYOLO som ett riktmärke för att definiera prestandametriken för detföreslagna CNN. Förutom noggrannhet beror effektiviteten hos en tränadCNN också på minneskrav och slutningstid. En CNNs noggrannhet ökargenom att lägga till ett invändigt lager på bekostnad av ökat minnesbehov ochinferingstid. Förutsägelseskiktet för föreslaget CNN är inspirerat av YOLOalgoritmenmedan funktionsekstraktionsskiktet anpassas efter vår applikationoch är en kombination av klassiska CNN-komponenter med restanslutning,startmodul och flaskhalsskikt.Experimentella resultat visar att modernaste objektdetekteringsalgoritmerinte är effektiva när de används i ett nytt och annorlunda datasätt förobjektdetektering. Vår föreslagna CNN-detekteringsalgoritm förutsäger merexakt än YOLO-algoritmen med en ökning av den genomsnittliga precisionenpå 3,0%, är mindre komplicerad som kräver 50% mindre antal parametraroch lägger ut under halva tiden som YOLO tar. De experimentella resultatenvisar också att CNN kan vara ett effektivt medel för att utföra AOI (med tankepå att det finns gott om datamängder tillgängliga för utbildning av CNN)

During the past years photon-counting detectors (PCDs) have emerged as an alternative to conventional energy-integrating detectors and may significantly improve the standard of care for computed tomography (CT). There are two main alternatives for the material of the detector: cadmium telluride (CdTe) and silicon (Si). The settings of the X-ray tube and the applied filters need to be evaluated and optimized for the new detector technology. In this report, Monte Carlo simulations are used to determine how image quality is affected by different X-ray tube voltages and filter thicknesses. The image quality indicators that were chosen to evaluate are detective quantum efficiency (DQE) for material quantification and both DQE and dose-normalized signal-difference-to-noise ratio (SDNR) for detection tasks. Overall, silicon-based detectors performed better than cadmium-based detectors for quantification imaging tasks for all object thicknesses, while cadmium-based detectors were superior for detection imaging tasks in larger patients. For both silicon- and cadmium-based detectors, the dose-normalized image quality was largely independent of filter thickness, while the X-ray tube voltage had a more distinct impact on the result, where low voltages were optimal. / Under de senaste åren har fotonräknande detektorer blivit aktuellt som ett alternativ till konventionella energiintegrerande detektorer och kommer troligen förbättra datortomografibilder avsevärt. För de nya detektorerna finns det två huvudsakliga materialalternativ: kadmiumtellurid (CdTe) och kisel (Si). Inställningarna för röntgenröret och det pålagda filtret behöver utvärderas och optimeras för den nya detektorteknologin. I denna rapport användes Monte Carlo-simuleringar för att bestämma hur bildkvaliteten påverkades av rörspänningen och filtertjockleken. Bildkvaliteten bestämdes sedan utifrån tre indikatorer, detective quantum efficiency (DQE) för materialbestämning samt både DQE och dosnormaliserad signal-difference-to-noise ratio (SDNR) för detektionsuppgifter.    Den kiselbaserade detektorn presterade bättre än den kadmiumbaserade för materialbestämning för alla patientstorlekar medan den kadmiumbaserade presterade bättre på detektionsuppgifterna för större patienter. Vidare var den dosnormaliserade bildkvaliteten för både kisel- och kadmiumdetektorer svagt beroende av filtertjocklek medan båda påverkades starkt av rörspänningen, där låga spänningar var att föredra.

Wind turbines have been utilized for centuries to harness energy from the wind. Commercial wind turbine blades are typically made from composite materials, which are difficult to recycle, leading to blades ending up in landfills at the end of their lifecycle. Additionally, these materials contribute to microplastic pollution. In response to growing environmental concerns, there has been an increased focus on addressing such issues. The Swedish company SeaTwirl AB develops offshore vertical-axis wind turbines (VAWT), and this study focuses on optimizing the weight of a blade from a new 10-15 MW VAWT concept using steel as the material. Steel has long been recyclable, making it an interesting material for wind turbine blades. The specific steel used in this study is the ultra-high-strength steel "Strenx 1300" from SSAB, which is not only extremely durable but is also expected to be fossil-free by 2026, by implementation of the manufacturing technology HYBRIT. The study found that a single blade made from Strenx 1300, when designed and optimized for 35 years of operational use, would weigh approximately 193.4 tonnes and would require 6016.8 meters of welds with a fatigue class of FAT 125. A rough estimation of the weight of a fiberglass VAWT of the same size resulted in approximately 300 tonnes. Therefore, this study concludes that it may be feasible to construct a commercially competitive VAWT blade using environmentally friendly, fossil-free steel. This approach would make wind energy a more sustainable energy source without the problems of recyclability and microplastic pollution. / Vindkraftverk har använts i århundraden för att utvinna energi från vinden. Kommersiella vindkraftverksblad tillverkas vanligtvis av kompositmaterial, vilket är svårt att återvinna och leder till att bladen hamnar på soptippar vid slutet av deras livscykel. Dessutom bidrar dessa material till mikroplastföroreningar. Som svar påväxande miljöproblem har det därför blivit ett ökat fokus på denna typ av frågor. Det svenska företaget SeaTwirl AB utvecklar vertikalaxliga vindkraftverk (VAWT) för offshore-användning, och denna studie fokuserar på att optimera vikten av ett blad från ett nytt 10-15 MW VAWT-koncept med stål som material. Stål har länge varit återvinningsbart, vilket gör det till ett intressant material för vindkraftverksblad. Det specifika stål som används i denna studie är det höghållfasta stålet "Strenx1300" från SSAB, som inte bara är extremt hållbart, men också förväntas bli fossilfritttill 2026, tack vare implementeringen av tillverkningsteknologin HYBRIT. Studien visade att ett enskilt blad tillverkat av Strenx 1300, när det är utformat och optimerat för 35 års driftstid, skulle väga cirka 193,4 ton och kräva 6016,8 meter svets med en utmattningsklass FAT 125. En grov uppskattning av vikten av en VAWT av samma storlek i glasfiber resulterade i cirka 300 ton. Därför drar denna studie slutsatsen att det kan vara möjligt att konstruera ett kommersiellt konkurrenskraftigt VAWT-blad med miljövänligt, fossilfritt stål. Detta tillvägagångssätt skulle göra vindenergi till en mer hållbar energikälla utan problemen associerade med återvinning och mikroplaster.

The main work for this thesis has been a thorough study of the novel Prediction with Partially Monitored Grouped Expert Advice and Side Information paradigm. This is newly proposed in this thesis, and it extends the widely studied Prediction with Expert Advice paradigm. The extension is based on two assumptions and one restriction that modify the original problem. The first assumption, Grouped, presumes that the experts are structured into groups. The second assumption, Side Information, introduces additional information that can be used to timely relate predictions with groups. Finally, the restriction, Partially Monitored, imposes that the groups’ predictions are only known for one group at a time. The study of this paradigm includes the design of a complete prediction algorithm, the proof of a theoretical bound of the worse-case cumulative regret for such algorithm, and an experimental evaluation of the algorithm (proving the existence of cases where this paradigm outperforms Prediction with Expert Advice). Furthermore, since the development of the algorithm is constructive, it allows to easily build two additional prediction algorithms for the Prediction with Grouped Expert Advice and Prediction with Grouped Expert Advice and Side Information paradigms. Therefore, this thesis presents three novel prediction algorithms, with corresponding regret bounds, and a comparative experimental evaluation including the original Prediction with Expert Advice paradigm. / Huvudarbetet för den här avhandlingen har varit en grundlig studie av den nya Prediction with Partially Monitored Grouped Expert Advice and Side Information paradigmet. Detta är nyligen föreslagit i denna avhandling, och det utökar det brett studerade Prediction with Expert Advice paradigmet. Förlängningen baseras på två antaganden och en begränsning som ändrar det ursprungliga problemet. Det första antagandet, Grouped, förutsätter att experterna är inbyggda i grupper. Det andra antagandet, Side Information, introducerar ytterligare information som kan användas för att i tid relatera förutsägelser med grupper. Slutligen innebär begränsningen, Partially Monitored, att gruppens förutsägelser endast är kända för en grupp i taget. Studien av detta paradigm innefattar utformningen av en komplett förutsägelsesalgoritm, beviset på en teoretisk bindning till det sämre fallet kumulativa ånger för en sådan algoritm och en experimentell utvärdering av algoritmen (bevisar förekomsten av fall där detta paradigm överträffar Prediction with Expert Advice). Eftersom algoritmens utveckling är konstruktiv tillåter den dessutom att enkelt bygga två ytterligare prediksionsalgoritmer för Prediction with Grouped Expert Advice och Prediction with Grouped Expert Advice and Side Information paradigmer. Därför presenterar denna avhandling tre nya prediktionsalgoritmer med motsvarande ångergränser och en jämförande experimentell utvärdering inklusive det ursprungliga Prediction with Expert Advice paradigmet.

Mean variance optimization has shortcomings making the strategy far from optimal from an investor’s perspective. The purpose of the study is to conduct an empirical investigation as to how modern methods of portfolio optimization address the shortcomings associated with mean variance optimization. Equal risk contribution, the Most diversified portfolioand a modification of the Minimum variance portfolio are considered as alternatives to the mean variance model. Portfolio optimization models introduced are explained in detail and solved using the optimization algorithms Cyclical coordinate descent and Alternating direction method of multipliers. Through implementation and backtesting using a diverse set of indices representing various asset classes, the study shows that the mean variance model suffers from high turnover and sensitivity to input parameters in comparison to the modern alternatives. The sophisticated asset allocation models equal risk contribution and the most diversified portfolio do not rely on expected return as an input parameter, which is seen as an advantage, and are not affected to the same extent by the shortcomings associated with mean variance optimization. The paper concludes by discussing the findings critically and suggesting ideas for further research. / Maximering av avkastning i samband med minimering av varians, på engelska kallat Mean variance optimization, är inte optimalt ur en investerares synpunkt. Syftet med denna uppsats är att genomföra en empirisk studie av hur moderna metoder för portföljallokering adresserar de problem som är förknippade med Mean variance optimization. Mer specifikt undersöks allokeringsstrategierna Equal risk contribution, Most diversified portfolio samt en variant av Minimum variance som ersättare till Mean variance optimization. Allokeringsmetoderna beskrivs detaljerat och löses med optimeringsalgoritmerna Cyclical coordinate descent och Alternating direction method of multipliers. Genom implementering och historisk simulering med ett antal index som representerar olika tillgångsslag visar studien att Mean variance optimization innebär hög portföljomsättning och har en större känslighet för ingångsparametrar i jämförelse med de moderna alternativen. De sofistikerade allokeringsmodellerna Equal risk contribution och Most diversified portfolio bygger inte på ingångsparametern förväntad avkastning, vilket ses som en fördel, och drabbas inte i samma utsträckning av problemen associerade med Mean variance optimization. Studien avslutas med att diskutera resultatet kritiskt och ge förslag på vidare studier som bygger på den teori och det resultat som har presenterats.

A payment is the most fundamental aspect of a trade that involves funds. In recent years, the development of new payment services has accelerated significantly as the world has moved further into the digital era. This transition has led to an increased demand of digital payment solutions that can handle trades across the world. As trades today can be agreed at any time wherever the payer and payee are located, the party that mediates payments must at any time to be available in order to mediate an agreed exchange. This requires the payment service provider to always have funds available in the required countries and currencies in order for trades to always be available. This thesis concerns how a payment service provider can reallocate capital in a cost efficient way in order for trades to always be available. Traditionally, the reallocation of capital is done in a rule-based manner, which discard the cost dimension and thereby only focus on the reallocation itself. This thesis concerns methods to optimally reallocate capital focusing on the cost of transferring capital within the network. Where the concerned methods has the potential of transferring capital in a far more cost efficient way. When mathematically formulating the reallocation decisions as an optimization problem, the cost function is formulated as a linear program with both Boolean and real constraints. This impose non-feasibility of locating the optimal solution using traditional methods for linear programs, why developed traditional and more advanced methods were used. The model was evaluated based on a large number of simulations in comparison with the performance of a rule-based reallocation system. The developed model provides a significant cost reduction compared to the rule-based approach and thereby outperforms the traditional reallocation system. Future work should focus on expanding the model by broadening the available transfer options, by increasing the considered uncertainty via a bayesian treatment and finally by considering all cost aspects of the network. / En betalning är den mest fundamentala aspekten av handel som involverar kapital. De senaste åren har utvecklingen av nya betalmedel ökat drastiskt då världen fortsatt att utvecklas genom digitaliseringen. Utvecklingen har lett till en ökad efterfrågan på digitala betalningslösningar som kan hantera handel över hela världen. Då handel idag kan ske när som helst oberoende av var betalaren och betalningsmottagaren befinner sig, måste systemet som genomför betalningen alltid vara tillgängligt för att kunna förmedla handel mellan olika parter. Detta kräver att betalningssystemet alltid måste ha medel tillgängligt i efterfrågade länder och valutor för att handeln ska kunna genomföras. Den här uppsatsen fokuserar på hur kapital kostnadseffektivt kan omallokeras i ett betalsystem för att säkerställa att handel alltid är tillgängligt. Traditionellt har omallokeringen av kapital gjorts på ett regelbaserat sätt, vilket inte tagit hänsyn till kostnadsdimensionen och därigenom enbart fokuserat på själva omallokeringen. Den här uppsatsen använder metoder för att optimalt omallokera kapital baserat på kostnaderna för omallokeringen. Därigenom skapas en möjlighet att flytta kapital på ett avsevärt mer kostnadseffektivt sätt. När omallokeringsbesluten formuleras matematiskt som ett optimeringsproblem är kostnadsfunktionen formulerad som ett linjärt program med både Booleska och reella begränsningar av variablerna. Detta gör att traditionella lösningsmetoder för linjära program inte är användningsbara för att finna den optimala lösningen, varför vidareutveckling av tradtionella metoder tillsammans med mer avancerade metoder använts. Modellen utvärderades baserat på ett stort antal simuleringar som jämförde dess prestanda med det regelbaserade systemet. Den utvecklade modellen presterar en signfikant kostnadsreduktion i jämförelse med det regelbaserade systemet och överträffar därigenom det traditionellt använda systemet. Framtida arbete bör fokusera på att expandera modellen genom att utöka de potentiella överföringsmöjligheterna, att ta ökad hänsyn till osäkerhet genom en bayesiansk hantering, samt slutligen att integrera samtliga kostnadsaspekter i nätverket.

This thesis evaluates the mean-variance analysis framework by comparing the performance of an optimized portfolio consisting of stocks from the Dow Jones Industrial Average to the performance of the Dow Jones Industrial Average index itself. The results show that the optimized portfolio performs better than the corresponding index when evaluated on the period between 2015 and 2019. However, the variance of the returns are high and therefore it is difficult to determine if mean-variance analysis performs better than its corresponding index in the general case. Furthermore, it is shown that individual stocks can still influence the movement of an optimized portfolio significantly, even though the model is supposed to diversify firm-specific risk. Thus, the authors recommend modifying the model by restricting the amount that is allowed to be invested in a single stock, if one wishes to apply mean-variance analysis in reality. To be able to draw further conclusions, more practical research within the subject needs to be done. / Denna uppsats utvärderar ramverket ”mean-variance analysis” genom att jämföra prestandan av en optimerad portfölj bestående av aktier från Dow Jones Industrial Average med prestandan av indexet Dow Jones Industrial Average självt. Resultaten visar att att den optimerade portföljen presterar bättre än motsvarande index när de utvärderas på perioden 2015 till 2019. Dock är variansen av avkastningen hög och det är därför svårt att bedöma om mean-variance analysis generellt sett presterar bättre än sitt motsvarande index. Vidare visas det att individuella aktier fortfarande kan påverka den optimerade portföljens rörelser, fastän modellen antas diversifiera företagsspecifik risk. På grund av detta rekommenderar författarna att modifiera modellen genom att begränsa mängden som kan investeras i en individuell aktie, om man önskar att tillämpa mean-variance analysis i verkligheten. För att kunna dra vidare slutsatser så krävs mer praktisk forskning inom området.

This project aims to analyze Nordic companies active in the sector of Information and Communications Technology (ICT), and does this in two parts. Part I entails analyzing public companies to construct a valuation model aimed at predicting the enterprise value of private companies. Part II deals with analyzing private companies to determine if there are opportunities providing excess returns as compared to investments in public companies. In part I, a multiple regression approach is utilized to identify suitable valuation models. In doing so, it is revealed that 1-factor models provide best statistical results in terms of significance and prediction error. In descending order, in terms of prediction accuracy, these are (1) total assets, (2) turnover, (3) EBITDA, and (4) cash flow. Part II uses model (1) and finds that Nordic ICT private equity does provide opportunities for positive alphas, and that it is possible to construct portfolio strategies that increase this alpha. However, with regards to previous research, it seems as though the returns offered by the private equity market analyzed does not adequately compensate investors for the additional risks related to investing in private equity. / Det här projektet analyserar nordiska bolag aktiva inom Informations- och Kommunikationsteknologi (ICT) i två delar. Del I behandlar analys av publika bolag för att konstruera en värderingsmodell avsedd att förutsäga privata bolags enterprise value. Del II analyserar privata bolag för att undersöka huruvida det finns möjligheter att uppnå överavkastning jämfört med investeringar i publika bolag. I del I utnyttjas multipel regressionsanalys för att identifiera tillämpliga värderingsmodeller. I den processen påvisas att modeller med enbart en faktor ger bäst statistiska resultat i fråga om signifikans och förutsägelsefel. I fallande ordning, med avseende på precision i förutsägelser, är dessa modeller (1) totala tillgångar, (2) omsättning, (3) EBITDA, och (4) kassaflöde. Del II använder modell (1) och finner att den nordiska marknaden för privata ICT-bolag erbjuder möjligheter för överavkastning jämfört med motsvarande publika marknad, samt att det är möjligt att konstruera portföljstrategier som ökar avkastningen ytterligare. Dock, med hänsyn till tidigare forskning, verkar det som att de möjligheter för avkastning som går att finna på marknaden av privata bolag som undersökts inte kompenserar investerare tillräckligt för de ytterligare risker som är relaterade till investeringar i privata bolag.

A mixed integer linear programming formulation is used to solve the problem of allocating assets from a bank to its counterparties as collateral within securities lending. The aim of the optimisation is to reduce the cost of allocated collateral, which is broken down into the components opportunity cost, counterparty risk cost and triparty cost. A solution consists of transactions to carry out to improve the allocation cost, each transaction consisting of sending a quantity of some asset from a portfolio to the bank or from the bank to some portfolio. The optimisation process is split into subproblems to separate obvious transactions from more complex optimisations. The reduction of each cost component is examined for all the subproblems. Two subproblems transform an initial collateral allocation into a feasible one which is then improved by the optimisation. Decreasing opportunity cost is shown to be an easier task than decreasing counterparty risk and triparty costs since the latter costs require a comparatively large number of transactions. The optimisation is run several times in a row, performing the suggested transactions after each solved iteration. The cost reduction of k optimisation iterations with 10 transactions per iteration is shown to be similar to the cost reduction of 1 optimisation iteration with 10k transactions. The solution time increases heavily with the number of iterations. The suggested transactions may need to be performed in a certain order. A precedence constrained problem takes this into account. The problem is large and the execution time is slow if a limit is imposed on the number of allowed transactions. A strategic selection of portfolios can limit the number of suggested transactions and still reach a solution which comes close to the optimal one. This can also be done by requiring that all suggested transactions must reduce the cost by a minimum amount. The final model is ready to be used in a semi-automatic fashion, where transactions are verified by a human who checks if they are sound. A fully automated process requires further testing on historical and recent data. / Ett blandat-heltal linjärt optimeringsproblem används för att lösa uppgiften att tilldela värdepapper från en bank till dess kunder som pant för värdepapperslån. Målet med optimeringen är att minska kostnaden av den tilldelade panten. Kostnaden bryts ned i komponenterna alternativkostnad, motpartsrisk och tripartykostnad. En lösning består av föreslagna transaktioner som ska genomföras för att förbättra den nuvarande säkerhetstilldelningens kostnad. En transaktion består av att ta hem eller skicka ut en kvantitet av ett visst värdepapper från eller till en av bankens kunders portföljer. Optimeringsproblemet bryts ned i flera delproblem med syfte att särskilja uppenbara föreslagna säkerheter till en godkänd tildelning som sedan blir en startpunkt för optimeringen. Att minska alternativkostnad visar sig vara enklare än att minska motpartsrisk och tripartykostnader på så sätt att de sistnämnda kostnaderna kräver fler transaktioner för att minskas. Optimeringen körs flera gånger i rad, där alla föreslagna transaktioner från en iteration genomförs innan nästa iteration körs. Kostnadsminskningen av k körningar med 10 transaktioner visar sig vara väldigt nära, om än något mindre, än en körning med 10k transaktioner. Exekveringstiden ökar drastiskt med antalet iterationer. De föreslagna transaktionerna kan behöva genomföras i en viss ordning. En problemformulering konstrueras som tar höjd för detta, men exekveringstiden är extremt lång när antalet transaktioner begränsas. Ett strategiskt urval av portföljer kan begränsa antalet föreslagna transaktioner utan att försämra lösningen särskilt mycket. På ett liknande sätt kan antalet föreslagna transaktioner minskas genom att lägga till ett villkor som säger att lönsamheten av en transaktion måste överskrida en given minsta tröskel. Den slutgiltiga modellen är redo att användas om de föreslagna transaktionerna granskas manuellt innan de genomförs. En helt automatisk process ligger längre fram i tiden efter ytterligare tester på historisk och nuvarande data.

Byggbranschen strävar ständigt efter effektivisering och optimering som kan minska ett projekts byggkostnad samt byggtid. Byggnationen av teknikutrymmen på yttertak upplevs av både konstruktörer och projektledare som ett moment som har en stor byggkostnad och en lång byggtid. Ett teknikutrymme på yttertak har olika förutsättningar i förhållande till den underliggande byggnad, vilket kan leda till att produktionen fördröjs och att byggtiden förlängs. En förutsättning som skiljer ett teknikutrymme från dess underliggande byggnad är att teknikutrymmets ytterväggar kräver ett indrag från fasadlinjen. Detta gör att teknikutrymmets ytterväggar inte alltid placeras i linje med den underliggande vertikala stommen.  De laster som förs ner genom teknikutrymmets ytterväggar skapar punktlaster på teknikutrymmets golvbjälklag. Punktlasterna kan bidra till att golvbjälklaget kräver förstärkningar, vilket är både kostnads- och tidskrävande. En undersökning om stommaterialets påverkan på materialkostnaden och byggtiden för ett teknikutrymme har utförts. I undersökningen analyserades tre olika materialalternativ utifrån förutsättningar och krav som anges i ett specifikt referensprojekt. De material som har analyserats som alternativ för teknikutrymmets stomme är stål, lättelement av trä och betong. Syftet med undersökningen är att analysera vilket stommaterial som är optimalt att använda för teknikutrymmet, med hänsyn till kostnad, tid och bärighet. Resultatet visar att lättelement av trä har den minsta materialkostnaden och att betong har den kortaste byggtiden. Slutsatsen är att det optimala stommaterialet för referensprojektets teknikutrymme är betong. / The construction industry is constantly striving for efficiency and optimization that can reduce a project’s construction cost and construction time. The construction of plant rooms built on roofs is perceived by both structural engineers and project managers as a step in the production that has a big construction cost and a long construction time. A plant room on a roof has other conditions compared to the rest of the building, which can slow down production and the construction time is therefore extended. One condition that separates the plant room from the building is that the plant room’s outer walls require an offset from the facade of the building. This leads to the plantroom’s outer walls not necessarily lining up with the underlying vertical structure. The loads that go down through the plant room’s outer walls create point loads on the plant room’s slab. The point loads could make the slab need strengthening, which is both costly and time-consuming.   An investigation into the material of the structural frame's impact on the construction cost and construction time has been carried out. The aim of the investigation is to analyze which structural material is optimal with regards to cost, time and structural capacity. In the investigation three materials were analyzed by the conditions and requirements from a reference project. The chosen materials were a steel frame as well as light elements made from timber and concrete.   The result shows that lightweight elements made from timber are the most economic option and concrete is the most time-efficient option. The conclusion is that the optimal structural material for the reference project is concrete.