| Thesis title: |
Využití IoT pro chladicí zařízení ve vybraném supermarketovém řetězci |
| Author: |
Gorylová, Barbora |
| Thesis type: |
Diplomová práce |
| Supervisor: |
Zimmermann, Pavel |
| Opponents: |
Pour, Jan |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
Diplomová práce je součástí společného projektu zabývajícího se využitím IoT v supermarketovém řetězci s cílem optimalizovat spotřebu elektřiny chladicích a mrazicích zařízení. Tato diplomová práce se věnovala přípravě modelů strojového učení, které slouží jako nezbytný podklad pro navazující řešení optimalizační úlohy zpracované v samostatné diplomové práci autorky Juračkové. Úvodní část je věnována pojmu IoT a jeho využití v maloobchodním prodeji. Dále je vysvětlena náplň projektu včetně představení zadavatelů a seznámení se zvolenými prodejnami. Následně jsou analyzována dostupná data ze senzorů a je popsán proces jejich čištění a transformace. Hlavní část práce se zaměřuje na sestavení prediktivních modelů pro několik vybraných prodejen, jejich interpretaci a identifikaci klíčových faktorů ovlivňujících spotřebu energie. |
| Keywords: |
Internet věcí; data ze senzorů; strojové učení; prediktivní modelování; spotřeba elektřiny |
| Thesis title: |
Use of IoT for Refrigeration Equipment in a Selected Supermarket Chain |
| Author: |
Gorylová, Barbora |
| Thesis type: |
Diploma thesis |
| Supervisor: |
Zimmermann, Pavel |
| Opponents: |
Pour, Jan |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
This thesis is part of a collaborative project dealing with the use of IoT in a supermarket chain to optimize the electricity consumption of refrigeration and freezing equipment. The aim of this thesis is to prepare machine learning models, which serve as a necessary basis for the subsequent solution of the optimization task processed in a separate master thesis of the author Juračková. The introductory part is devoted to the concept of IoT and its use in retail. Then the scope of the project is explained, including an introduction of the sponsors and the selected stores. Further, the available sensor data is analysed, and the process of cleaning and transformation is described. The main part of the paper is dedicated to building predictive models for a few selected stores, interpreting them and identifying the key factors influencing energy consumption. |
| Keywords: |
Machine Learning; Sensor Data; Predictive Modeling; Electricity Consumption; IoT |
Information about study
| Study programme: |
Data a analytika pro business |
| Type of study programme: |
Magisterský studijní program |
| Assigned degree: |
Ing. |
| Institutions assigning academic degree: |
Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: |
Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: |
Department of Information Technologies |
Information on submission and defense
| Date of assignment: |
11. 1. 2024 |
| Date of submission: |
5. 5. 2025 |
| Date of defense: |
2025 |
Files for download
The files will be available after the defense of the thesis.