Buzdolabı performans test sonuçlarının makine öğrenmesi yaklaşımları ile otonom değerlendirilmesi
Autonomous evaluation of refrigerator performance test results with machine learning approaches
Yazar: ARİF SALİH ÖZMEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Buzdolabı = Refrigerator ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Sınıflandırıcı sistemler = Classfier systems ; Test performansı = Test performance ; Zaman serileri = Time series ; Öznitelik seçimi = Attribute selection ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Bu tez kapsamında; üretim süreçleri tamamlanmış olan Arçelik 584611MB model
buzdolaplarından zaman serisi formunda elde edilen performans testi sıcaklık verileri kullanılarak otonom bir şekilde sınıflandırma işleminin yapılması sağlanmıştır. Bu sınıflandırma işlemi sonrasında ürünün son kullanıcı için hazır olup olmadığına karar verilmektedir. Bu amaca ulaşabilmek için sistematik, veriye dayalı ve makine öğrenimi yöntemlerini temel alan bir yaklaşım önerilmiştir. Benzer çalışmalar, buzdolabı dışındaki sektörlerde bulunsa da bu çalışma buzdolabı sektöründe bir ilktir. 
Önerilen yöntemin test edilmesi amacıyla 15589 adet Arçelik 584611MB model
buzdolabından alınan veriler ile oluşturulan veri kümesinde 14929 adet Sağlam Numune (SN) ve 660 adet Hatalı Numune (HN) örneği bulunmaktadır. HN sınıfına ait örneklerin oldukça az olması esasında buzdolabı performans test sonuçları için oldukça olağandır. Çünkü; HN ürün örneklerine üretim esnasında nadir olarak rastlanılmaktadır. Bu tez kapsamında yapılan çalışmanın temel odak noktası ise bu az sayıdaki HN örneklerinin doğru sınıflandırılmasıdır. 
Önerilen yaklaşım üç temel aşamadan oluşmaktadır. İlk olarak, öznitelik çıkarımı aşamasında özellikle zaman serileri için kullanılan Temel İstatistikler (BS), Temel Bileşen Analizi (PCA), Zaman Serisi Özellik Çıkarım Hipotezi (TSFRESH) ve Zaman Serisi Özellik Çıkarım Kütüphanesi (TSFEL) yöntemleri uygulanmıştır. Daha sonra özellikle ikili sınıflandırma için uygun olan Karar Ağacı (DT), k-En Yakın Komşu (kNN), Rastgele
Orman (RF), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Lojistik Regresyon (LR) sınıflandırıcılar kullanılmış ve hiper parametre optimizasyonu yapılmıştır. Son olarak öznitelik seçimi adımında geçmiş çalışmalarda sıklıkla kullanılan filtreleme (ing. Filter), sarmalayıcı (ing. Wrapper) ve gömülü (ing. Embedded) yöntemler gerçeklenmiştir. Yapılan kapsamlı testler sonucunda, önerilen yöntemin HN sınıfının F1 skorunu %97.53 bulduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
In this study, autonomous classification of finished Arçelik 584611MB model refrigerators through the performance test temperature data acquired in the form of time series is achieved. At the end of this classification process, the proposed method decides whether the product is ready for the end-user. For this purpose, a systematic, data-driven approach based on machine learning methods is proposed. Although there are similar studies in other application areas, this study is a first in the refrigerator discipline.
There are 14929 Durable Product (SN), and 660 Defective Product (HN) samples in the data set created with the data acquired from 15589 Arçelik 584611MB model refrigerators to test the proposed method. The fact that the samples belonging to the NG class are very few is quite common for refrigerator performance test results since NG product samples are rarely encountered during production. The main motivation of this study is the correct classification of these few NG examples.
The proposed approach consists of three main stages. Firstly, Basic Statistics (BS), Principal Component Analysis (PCA), Time Series Feature Extraction Hypothesis (TSFRESH), and Time Series Feature Extraction Library (TSFEL) methods, which are used especially for time series, were applied for feature extraction. Then, Decision Tree (DT), k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR) classifiers were employed. These classifiers are especially suitable for binary classification. Also, hyper-parameter optimization was performed for classifiers. Finally, filtering, wrapper, and embedded feature selection methods, which are frequently used in previous studies, were applied. The comprehensive experimental works showed that the F1 score of the NG class is over \%97.53 with the proposed method.