Machine learning techniques for solving classification supply chain management problems: predicting delays of air flights
Creators: name: Τσολάκης, Θεόφιλος Σάββα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Tαξινόμηση
Διοίκηση Αλυσίδας Εφοδιασμού
Τεχνικές μηχανικής μάθησης
Classification
Supply Chain Management
Machine Learning Techniques

description: In this postgraduate thesis the process of machine learning is presented by utilizing it, on the field of Logistics and Supply Chain management and specifically in the area of Air freight.In the theoretical part, the process of machine learning is presented, with its most popular algorithms along with the sector of logistics, big data, and big data analytics.The practical part involved the utilization of an Airlines dataset consisting of approximately 539383 instances and 9 different features with the main aim to predict whether a given flight will be delayed based on the information of the scheduled departure. The next step involved the necessary preprocessing of the dataset with Python to obtain insight on the elements of the dataset. The WEKA software was utilized for its machine learning capabilities. A variety of machine learning algorithms were utilized to the dataset, addressing the issue of: Predicting weather the flights from the various airports would register a delay or not, thus a classification problem.The results from the most popular algorithms for classification using standard metrics were analyzed and compared. The results were combined and evaluated to further reach conclusions that would assist companies that are involved in the area of freight transport in their analysis and decision-making process
description: Στην παρούσα μεταπτυχιακή εργασία παρουσιάζεται η διαδικασία της μηχανικής μάθησης με την αξιοποίησή της, στον τομέα των Logistics και της Διοίκησης Εφοδιαστικής Αλυσίδας και συγκεκριμένα στον τομέα των Αεροπορικών εμπορευματικών μεταφορών.Στο θεωρητικό μέρος παρουσιάζεται η διαδικασία της μηχανικής μάθησης, με τους δημοφιλέστερους αλγορίθμους της μαζί με τον τομέα των logistics, των big data και των big data analytics Το πρακτικό μέρος αφορούσε την αξιοποίηση ενός συνόλου δεδομένων των αεροπορικών εταιρειών που αποτελείται από περίπου 539383 περιπτώσεις και 9 διαφορετικά χαρακτηριστικά με κύριο στόχο την πρόβλεψη εάν μια δεδομένη πτήση θα καθυστερήσει με βάση τις πληροφορίες της προγραμματισμένης αναχώρησης. Το επόμενο βήμα περιελάμβανε την απαραίτητη προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων με την Python για την απόκτηση πληροφοριών σχετικά με τα στοιχεία του συνόλου δεδομένων. Το λογισμικό WEKA χρησιμοποιήθηκε για τις δυνατότητες μηχανικής μάθησης. Μια ποικιλία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιήθηκαν στο σύνολο δεδομένων, αντιμετωπίζοντας το ζήτημα: Πρόβλεψη του καιρού Οι πτήσεις από τα διάφορα αεροδρόμια θα κατέγραφαν καθυστέρηση ή όχι, επομένως ένα πρόβλημα ταξινόμησης.Τα αποτελέσματα από τους πιο δημοφιλείς αλγόριθμους ταξινόμησης χρησιμοποιώντας τυποποιημένες μετρήσεις αναλύθηκαν και συγκρίθηκαν. Τα αποτελέσματα συνδυάστηκαν και αξιολογήθηκαν για την περαιτέρω εξαγωγή συμπερασμάτων που θα βοηθούσαν τις εταιρείες που δραστηριοποιούνται στον τομέα των εμπορευματικών μεταφορών στη διαδικασία ανάλυσης και λήψης αποφάσεων