An intelligent container damage estimation tool
Akıllı konteyner hasar tahmini aracı
- Tez No: 832038
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDİNÇ ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: makine öğrenimi, büyük veri, veri işleme, iki sınıflı sınıflandırma, konteyner hasar tahmini, Azure Machine Learning Studio
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Konteynerlerin deniz yoluyla terminaller arasında taşınması, tedarik zinciri süreçleri açısından önem taşır. Konteyner taşımacılığı olarak da adlandırılan bu yöntem, denizaşırı taşımacılık için en verimli ve maliyet etkin çözümlerden biri olarak kabul edilir. Konteynerler taşınırken, bir dizi operasyon aşamasından geçerek farklı yöntemlerle ele alınır. Bu aşamalarda bazı istisnai durumlar ortaya çıkabilir. Örneğin, konteynerin gemiden indirilirken vinç yardımıyla düşürülmesi veya boşaltma sırasında zarar görmesi gibi durumlar söz konusu olabilir. Bu gibi örnekler, konteynerlerin zarar görmesine veya kullanılamaz hale gelmesine yol açabilir. Bu çalışmanın amacı, konteynerlerin hasar durumunu tahmin etmek için makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanmaktır. Tahmin modeli için Microsoft Azure Machine Learning Studio platformu kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, iki sınıflı sınıflandırma temelli makine öğrenimi algoritmalarının, konteynerlerin hasar durumlarını doğru bir şekilde tahmin etmede avantaj sağladığını göstermektedir. Yapılan hasar tahmini çalışmasının sonuçları, nakliye şirketleri için bir rehber işlevi görecek ve taşıma taleplerinin yerine getirilip getirilmemesine karar verme ve olası hasar risklerini önceden tahmin etme konusunda yardımcı olacaktır.
Özet (Çeviri)
The maritime transportation of containers between terminals is important from the perspective of the supply chain processes. Container transportation, referred to as liner shipping, can be considered one of the most efficient and cost-effective way to carry loads for overseas transportation. Containers are handled with many operations during transportation. In the meantime, some unusual situations may occur such as the container being dropped during unloading while being handled by crane. These situations may cause the containers to become damaged or scrapped. This paper aims to implement machine learning (ML) approaches for estimating the container damage situation. Microsoft Azure Machine Learning Studio environment has been used for the prediction model. The study results indicate that the application of two-class classification-based ML algorithms is advantageous for providing an accurate estimation of the damaged condition of containers. Therefore, constructed damage estimation model's result is going to serve as a reference for transportation companies, aiding them in determining whether to proceed with the given transportation request and in anticipating potential damage risks. keywords: machine learning, big data, data mining, two-class classification, container damage estimation, Azure Machine Learning Studio
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve sinyal işleme yöntemleri ile rulmanlarda taşlama yanığı hatasının tespiti
Detection of grinding burn defect in bearings with artificial intelligence and signal processing methods
NURDOĞAN CEYLAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN KAÇAR
- Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması
Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application
ANIL ÖZKAN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi
Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality
SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Avrupa Birliği ulaştırma politikası ve Türkiye için bir değerlendirme
Başlık çevirisi yok
İLKNUR TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK