Analýza faktorů ovlivňujících kvalitu automobilového laku s využitím metod strojového učení a systému pro kontrolu kvality EINES
Autor(ka) práce:
Jiran, Jan
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
Vancl, Jakub
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Diplomová práce se zaměřuje na analýzu dat ze systému kontroly kvality automobilového laku EINES s cílem identifikovat faktory, které mohly ovlivnit zvýšenou kazivost laku. Hlavním cílem je vytvoření predikčních modelů pro určení počtu a umístění defektů na laku a predikci nutnosti přelakování karoserie. Součástí práce je také analýza významnosti proměnných, která identifikuje klíčové vlivy na kvalitu laku. Práce je zpracována v souladu s metodikou CRISP-DM a poukazuje na možné souvislosti mezi dostupnými daty a kvalitou lakování.
Klíčová slova:
Strojové učení; CRISP-DM; Kontrola kvality laku; Význam proměnných; SHAP
Název práce:
Analysis of Factors Influencing Automotive Paint Quality Using Machine Learning Methods and the EINES Quality Control System
Autor(ka) práce:
Jiran, Jan
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
Vancl, Jakub
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
The thesis focuses on analyzing data from the EINES quality control system for automotive paint to identify factors that may have contributed to increased paint defect rates. The main goal is to develop predictive models for determining the number and location of defects and predicting the need for body repainting. The thesis also includes an analysis of variable importance to identify key influences on paint quality. The study follows the CRISP-DM methodology and highlights potential correlations between the available data and paint quality.