Automated failure detection in refrigerators using machine learning algorithms
Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak buzdolaplarında otomatik arıza tespiti
- Tez No: 821781
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN YANIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 40
Özet
Buzdolaplarının sürdürülebilir çalışması, konut ve ticari alanlarda önemlidir. Bu cihazlar gün boyunca sürekli kullanılmakta ve herhangi bir arıza, gıda bozulmasına neden olarak marka itibarını olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu nedenle, anında herhangi bir sorunu tespit edip teşhis edebilen verimli bir arıza tespit sistemine sahip olmak son derece önemlidir. Bu makale, anonim müşterilerin buzdolaplarından çevrimiçi sensör verilerini ve geri bildirim mekanizmasını kullanarak tespit edilen arızalar hakkında müşteri hizmetlerini uzaktan bilgilendiren bir makine öğrenimi akışı önermektedir. Sistem performansı, gerçek hayatta bir pilot proje aracılığıyla değerlendirildi ve sonuçlar, önerilen yöntemin çeşitli arızaları tespit etmede yüksek doğruluk sağladığını göstermektedir. Önerilen yaklaşımın uygulanması, gıda bozulmasını önler, bakım maliyetlerini azaltırken müşteri memnuniyetini artırır ve buzdolaplarının güvenilirliğini ve güvenliğini artırmaktadır.
Özet (Çeviri)
The sustainable functioning of refrigerators is crucial in residential and commercial settings. These appliances are used continuously throughout the day, and any failure can lead to food spoilage, negatively impacting brand reputation. Therefore, having an efficient failure detection system that can identify and diagnose any problems instantly is essential. This paper proposes a novel machine learning pipeline that uses online sensor data from the refrigerators of anonymous customers and a feedback mechanism to inform customer service about the detected failure remotely. The performance of the system is evaluated through a real-life pilot project, and the results indicate that the proposed method achieves high accuracy in detecting various types of failure. Applying the proposed approach prevents food spoilage, reduces maintenance costs while increasing customer satisfaction, and enhances the reliability and safety of refrigerators.
Benzer Tezler
- A reinforcement learning approach for control flow error detection in automated software testing
Yazılım otomatık testlerıne pekıştırmelı öğrenme yaklaşımı uygulayarak akış hatalarını yakalama
ENGİN DURMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BORAHAN TÜMER
- Pothole detection in asphalt images using convolutional neural networks
Anomali içeren asfalt resimlerinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çukur tespit etme
HİMMET ATEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKAY ULUSOY
- Process monitoring and chipping fault detection in drilling
Delme işleminde süreç izleme ve takım ağzındaki yerel kırılma tespiti
DAVUT OTAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Makine MühendisliğiKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İSMAİL LAZOĞLU
- IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı
Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard
A.BETÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU
- Cloud computing in maritime transport for data collection: Cyber security risk analysis with FMECA method
Deniz taşımacılıgında veri toplama işlemi için bulut bilişim cözümü: FMECA methodu ile siber güvenlik risk analizi
TOPRAK OBA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU