Bayesian in-service failure rate models
Bayezyen servis içi arıza oranı modelleri
- Tez No: 745819
- Danışmanlar: PROF. DR. SAVAŞ DAYANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bayes yöntemi, Hiyerarşik model, Monte Carlo Yöntemi, Satış sonrası, Satış tahmini, Bayesian method, Hierarchical model, Monte Carlo Method, After sale, Sales forecast
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Satış sonrası arızalanan cihazların sayısını tahmin etmek, üreticilerin üretim hatalarını tespit etmeleri ve yedek parça stoklarını planlamaları için çok önemlidir. Satıştan sonra arızalanan buzdolaplarının sayısını tahmin eden iki aşamalı bir Bayes modeli sunuyoruz. Bu nedenle çalışma hem satış tahmini hem de arızalı ürün sayısı tahmini üzerine odaklanmaktadır. İki aşamalı Bayes modeli, lider bir dayanıklı ev aletleri şirketi tarafından sağlanan veriler tarafından eğitilmiştir. Sonuçlar, veriler seyrek olduğunda tek seviyeli modellerin çok seviyeli modellerden daha düşük performans sergilediğini göstermektedir. Hiyerarşik Bayes modellerinin verideki heterojenliği yakalayabildikleri için tercih edilebilir olduğu sonucuna varıyoruz.
Özet (Çeviri)
Predicting the number of appliance failures during service after sales is crucial for manufacturers to detect production errors and plan spare part inventories. We provide a two-phased Bayesian model that predicts the number of refrigerators that fail after sales. Thus the study focuses on both sales forecasting and failure detection. The two-phased Bayesian model is trained by the datasets provided by a leading durable home appliances company. The accuracy results show that one-level models are inferior to multi-level models when the data are sparse. We conclude that hierarchical Bayesian models are preferable since they can naturally capture the heterogeneity across all blends of attributes.
Benzer Tezler
- Elektronik kartların saha verilerine dayalı güvenilirlik analizi
Reliability analysis of electronic boards based on field data
SALİH VEHBİ CÖMERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN
- Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti
Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection
RAUF YASİN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI
- Meteorolojik verilerin ısıl değerlendirilmesi ve bilgisayarda simülasyonu
Başlık çevirisi yok
KAYA SARICALI