The supply chain is the underlying process which enablescompanies and customers to exchange goods and services. Centralto a functional supply chain is its resilience against disruptions.Resilience in the supply chain is its capability to prevent, manageand recover from disruptions. The last couple of years has beencharacterized by events that have caused disturbances in the supplychain. This study is set to research how two Swedish companieshave managed three specific disruptions, the Covid-19 pandemic,the blocking of the Suez Canal and the ongoing war in Ukraine. Thepurpose of this paper is to contribute with knowledge and researchabout resilience in the supply chain and how companies can adaptin a volatile world with unpredictable events that may occur. Themethod used consists of semi-structured interviews with the casecompanies and collection of literature and previous research withinthe research area. The results from the study presents that thecompany operating in the retail industry main strategy is tomaintain a transparent communication to its suppliers as well ascustomers in order to maintain a high level of certainty in its supplychain. The company operating in the forest industry explained inthe interview that the company prioritizes a high level of self-sufficiency in raw materials, energy and transportation in order tomaintain a high level of certainty in the supply chain. The resultalso explains that cooperation between the three abilities, prevent,manage and recover from disruptions is the foundation tomaintaining a high level of certainty in the supply chain. The studycontributes with insights on how companies are affected by andmanage the ongoing situation in Ukraine, with the supply chain as astarting point. / Försörjningskedjan är den bakomliggande processen som möjliggörför utbyte av varor och tjänster mellan företag och kunder. Centraltför en fungerande försörjningskedja är att den är resilient motstörningar. Resiliens i försörjningskedjan handlar om förmågan attförebygga, hantera och återhämta sig från störningar. De senasteåren har präglats av händelser som har orsakat störningar iförsörjningskedjan. Denna studie undersöker hur två svenskaföretag har hanterat tre specifika störningar, Covid-19 pandemin,stoppet i Suezkanalen samt det pågående kriget i Ukraina. Syftetmed detta arbete är att bidra till kunskapen och forskningen omresiliens i försörjningskedjor och hur företag kan anpassa sig till envolatil värld med oförutsägbara händelser som uppstår. Metodenutgörs av semistrukturerade intervjuer med fallföretagen ochinsamling av litteratur samt tidigare forskning inomforskningsområdet. Studiens resultat visar att företaget som verkarinom livsmedelsindustrin främst arbetar med att bibehållatransparent kommunikation till sina leverantörer och kunder för attupprätthålla en hög nivå av tillförlitlighet i sin försörjningskedja.Företaget som verkar i skogsindustrin anger i intervjun att företagetprioriterar en hög självförsörjningsgrad på råvaror, energi ochtransport för att upprätthålla en hög nivå av tillförlitlighet iförsörjningskedjan. Studiens resultat redogör dessutom attsamverkan mellan de tre förmågorna, förebygga, hantera ochåterhämta sig från störningar är grunden till att uppnå hög nivå avtillförlitlighet i försörjningskedjan. Studien bidrar bland annat medinsikter om hur företag påverkas och bemöter den rådandesituationen i Ukraina med försörjningskedjan som utgångspunkt.

The protection of plasma facing components from heat and particle overloads is paramount to ensure the operability and desired lifetime of magnetic fusion devices. The possibility of using external 3D magnetic perturbations to improve the steady-state heat exhaust in diverted tokamaks has been studied in this thesis. This approach involves producing a controlled stochastic region in the plasma edge without significantly affecting the core of the plasma. Using field line tracing and 3D advection-diffusion heat transport models, the resulting magnetic and heat flux footprints on the divertor have been analyzed. An optimized configuration has been obtained, which reveals the potential of this approach for considerably reducing the peak heat load on the divertor. / Att skydda plasmakomponenter mot höga värmeflöden och snabba partiklar är av största vikt föratt säkerställa funktionsduglighet och önskad livslängd för en magnetisk fusionsreaktor. Möjlighetenatt använda externa 3D-magnetiska störningar för förbättrad statisk värmeavledningeni tokamaker med magnetiska avledare har studerats i denna avhandling. Tillvägagångssättetinnebär att man producerar en kontrollerad stokastisk region i plasmakanten utan att väsentligtpåverka plasmakärnan. Med hjälp av fältlinjespårning och 3D-modellering av värmetransportsom en advektions-diffusionsprocess har de resulterande magnetiska fotspåren och värmeflödetpå avledaren analyserats. En optimerad konfiguration har erhållits, vilket visar potentialen i dettatillvägagångssätt för att avsevärt minska den maximala värmebelastningen på avledaren.

The ever-growing demand of wireless traffic poses a challenge for current cellular networks. Each new generation must find new ways to boost the network capacity and spectral efficiency (SE) per device. A pillar of 5G is massive multiple-input-multiple-output (MIMO) technology. Through utilizing a large number of antennas at each transmitting node, massive MIMO has the ability to multiplex several user equipments (UEs) on the same time-frequency resources via spatial multiplexing. Looking beyond 5G, cell-free massive MIMO has attracted a lot of attention for its ability to utilize spatial macro diversity and higher resilience to interference. The cell-free architecture is based on a large number of distributed access points (APs) jointly serving the UEs within a coverage area without creating artificial cell boundaries. It provides a promising solution that is focused on delivering uniform service quality throughout the mobile network. The main challenges of the cell-free network architecture lie in the computational complexity for signal processing and the huge fronthaul requirements for information exchange among the APs. In this thesis, we tackle some of the inherent problems of the cell-free network architecture by providing distributed solutions to the power allocation and mobility management problems. We then introduce a new method for characterizing unknown interference in wireless networks. For the problem of power allocation, a distributed learning-based solution that provides a good trade-off between SE performance and applicability for implementation in large-scale networks is developed with reduced fronthaul requirements and computational complexity. The problem is divided in a way that enables each AP (or group of APs) to separately decide on the power coefficients to the UEs based on the locally available information at the AP without exchanging information with the other APs, however, still attempting to achieve a network wide optimization objective.  Regarding mobility management, a handover procedure is devised for updating the serving sets of APs and assigned pilot to each UE in a dynamic scenario considering UE mobility. The algorithm is tailored to reduce the required number of handovers per UE and changes in pilot assignment. Numerical results show that our proposed solution identifies the essential refinements since it can deliver comparable SE to the case when the AP-UE association is completely redone. Finally, we developed a new technique based on a Bayesian approach to model the distribution of the unknown interference arising from scheduling variations in neighbouring cells. The method is shown to provide accurate modelling for the unknown interference power and an effective tool for robust rate allocation in the uplink with a guaranteed target outage performance. / Den ständigt växande efterfrågan på trådlös datatrafik är en stor utmaning för dagens mobilnät. Varje ny nätgeneration måste hitta nya sätt att öka den totala kapaciteten och spektraleffektiviteten (SE) per uppkopplad enhet. En pelare i 5G är massiv-MIMO-teknik (multiple-input-multiple-output). Genom att använda ett stort antal antenner på varje mobilmast har massiv MIMO förmågan att kommunicera med flera användarutrustningar (eng. user equipment, UE) på samma tid/frekvensresurser via så kallad rumslig multiplexing. Om man ser bortom 5G-tekniken så har cellfri massiv-MIMO väckt stort intresse tack vare sin förmåga att utnyttja rumslig makrodiversitet för att förbättra täckningen och uppnå högre motståndskraft mot störningar. Den cellfria arkitekturen bygger på att ha ett stort antal distribuerade accesspunkter (AP) som gemensamt serverar UE:erna inom ett täckningsområde utan att dela upp området konstgjorda celler. Detta är en lovande lösning som är fokuserad på att leverera enhetliga datahastigheter i hela mobilnätet. De största forskningsutmaningarna med den cellfria nätverksarkitekturen ligger i beräkningskomplexiteten för signalbehandling och de enorma kraven på fronthaul-kablarna som möjliggör informationsutbyte mellan AP:erna. I den här avhandlingen löser vi några av de grundläggande utmaningarna med den cellfria nätverksarkitekturen genom att tillhandahålla distribuerade algoritmlösningar på problem relaterade till signaleffektreglering och mobilitetshantering. Vi introducerar sedan en ny metod för att karakterisera okända störningar i trådlösa nätverk. När det gäller signaleffektreglering så utvecklas en distribuerad inlärnings-baserad metod som ger en bra avvägning mellan SE-prestanda och tillämpbarhet för implementering i storskaliga cellfria nätverk med reducerade fronthaulkrav och lägre beräkningskomplexitet. Lösningen är uppdelat på ett sätt som gör det möjligt för varje AP (eller grupp av AP) att separat besluta om effektkoefficienterna relaterade till varje UE baserat på den lokalt tillgängliga informationen vid AP:n utan att utbyta information med de andra AP:erna, men ändå försöka uppnå ett nätverksomfattande optimeringsmål. När det gäller mobilitetshantering utformas en överlämningsprocedur som dynamiskt uppdaterar vilken uppsättning av AP:er som servar en viss UE och vilken pilotsekvens som används när den rör sig över täckningsområdet. Algoritmen är skräddarsydd för att minska antalet överlämningar per UE och förändringar i pilottilldelningen. Numeriska resultat visar att vår föreslagna lösning identifierar de väsentliga förfiningarna eftersom den kan leverera jämförbar SE som när AP-UE-associationen görs om helt och hållet. Slutligen utvecklade vi en ny Bayesiansk metod för att modellera den statistiska fördelningen av de okända störningarna som uppstår på grund av schemaläggningsvariationer i närliggande celler. Metoden har visat sig ge en korrekt modell av den okända störningseffekten och är ett effektivt verktyg för robust SE-allokering i upplänken med en garanterad maximal avbrottsnivå. / <p>QC 20230503</p>

The interconnectedness of global supply chains, combined with disruptive events like the Covid-19 pandemic, has emphasized the significance of enhancing supply chain resilience (SCRes). Thus, this study aims to investigate how businesses employ SCRes recovery strategies to address extreme supply chain disruptions (SCD). To contribute empirical evidence on reactive SCRes strategies, qualitative methodology was employed, with a specific emphasis on the construction department at Northvolt. The construction industry serves as an apt context for assessing and offers valuable insights. Unstructured and semi-structured interviews were conducted with supply chain executives within the company to collect the data. The findings reveal specific challenges faced by the construction department at Northvolt in the face of global supply chain disruptions, shedding light on their responsive strategies. This study not only emphasizes the necessity of cultivating all SCRes capabilities but also contributes valuable empirical evidence to the field. The implications of these findings extend beyond Northvolt, providing actionable insights for businesses in the construction industry and offering recommendations for enhancing overall supply chain resilience. / Den ökande globala kopplingen mellan leverantörskedjor, tillsammans med störande händelser som Covid-19-pandemin, har understrukit betydelsen av att förbättra leverantörskedjors motståndskraft (SCRes). Denna studie syftar därför till att undersöka hur företag använder sig av SCRes-återhämtningsstrategier för att hantera extrema störningar i leverantörskedjan (SCD). För att bidra med empiriska bevis om reaktiva SCRes-strategier användes kvalitativ metodik, med särskild tonvikt på byggavdelningen på Northvolt. Byggbranschen fungerar som en lämplig kontext för bedömning och erbjuder värdefulla insikter. Ostrukturerade och halvstrukturerade intervjuer genomfördes med företagets leverantörskedjechefer för att samla in data. Resultaten avslöjar specifika utmaningar som byggavdelningen på Northvolt står inför i ljuset av globala störningar i leverantörskedjan och belyser deras responsstrategier. Denna studie betonar inte bara nödvändigheten av att odla alla SCRes-förmågor utan bidrar också med värdefulla empiriska bevis till området. Resultatens implikationer sträcker sig bortom Northvolt och ger handlingsbara insikter för företag inom byggbranschen, samt erbjuder rekommendationer för att förbättra övergripande motståndskraft i leverantörskedjan.

Light Detection and Ranging (Lidar) is a kind of active sensor that emits a laser pulse and primarily measures the time of flight of the returning pulse and uses it to construct a 3D point cloud of the scene around the lidar sensor. The constructed point cloud is an essential asset for the control of autonomous vehicles, and especially today, an essential basis for the training of autonomous vehicle control models. However, it remains time-consuming, high-risk and expensive to acquire the amounts of data necessary to train the rather complex modern control models. As such, generating the point cloud through simulations becomes a natural solution. Yet, many lidar simulations today produce ideal point clouds, corrected only by random noise, without considering the physical reasons behind the imperfections visible in real lidar point clouds. The aim of this study was to investigate real-time simulation models for disturbances that may cause imperfections in lidar data. From a base investigation of lidar, disturbances were found, models were investigated and finally a real-time implementation of Atmospheric Effects and attenuation from Beam Divergence was evaluated. It was found that the implemented models could produce physically accurate lidar point placement while keeping the computational time low enough for real-time evaluation. However, to achieve correct separation of target hit rates under Atmospheric Effects, as high as 34% of the points had to be dropped. Additionally, the intensity of the return points could not be properly verified. From these results it can be concluded that, with additional verification and adjustment, the presented models can achieve good results for evaluation in real-time. The results of this study thus serve as a support for future developments of realistic real-time lidar simulations, for use in development of autonomous vehicle control models and implementation of digital twins.