Temperature controllable containers are used frequently in order to transport pharmaceutical cargo all around the world. One of the leading manufacturing companies of these containers has a method for detecting containers with a faulty cooling system before making a shipment. However, the problem with this method is that the model tends to miss-classify containers. Hence, this thesis aims to investigate if machine learning usage would make classification of containers more accurate. Nonetheless, there is a problem, the data set is extremely imbalanced. If machine learning can be used to improve container manufacturing companies fault detection systems, it would imply less damaged and delayed pharmaceutical cargo which could be vital. Various combinations of machine learning classifiers and techniques for handling the imbalance were tested in order to find the most optimal one. The Random Forest classifier when using oversampling was the best performing combination which performed about equally as good as the company’s current method, with a recall score of 92% and a precision score of 34%. Earlier there were no known papers on machine learning for classification of temperature controllable containers. However, now other manufacturing companies could favourably use the concepts and methods presented in this thesis in order to enhance the effectiveness of their fault detection systems and consequently improve the overall shipping efficiency of pharmaceutical cargo. / Temperatur reglerbara containrar används frekvent inom medicinsk transport runt om i hela världen. Ett ledande företag som är tillverkare av dessa containrar använder sig av en metod för att upptäcka containrar med ett felaktigt kylsystem redan innan de hunnit ut på en transport. Denna metod är fungerande men inte perfekt då den tenderar att felaktigt klassificera containrar. Detta examensarbete är en utredande avhandling för att ta reda på om maskininlärning kan användas för att förbättra klassificeringen av containrar. Det finns dock ett problem, data setet är extremt obalanserat. Om maskininlärning kan användas för att förbättra felsökningssystemen hos tillverkare av temperatur reglerbara containrar skulle det innebära mindre förstörda samt mindre försenade medicinska transporter vilket kan vara livsavgörande. Ett urval av kombinationer mellan maskininlärnings modeller och tekniker för att hantera obalanserad data testade för att avgöra vilken som är optimal. Klassificeraren Random Forest ihop med över-sampling resulterade i best prestanda, ungefär lika bra som företagets nuvarande metod. Tidigare har det inte funnits några kända rapporter om användning av maskininlärning för att klassificera temperaturer reglerbara containrar. Nu kan dock andra tillverkare av containrar använda sig av koncept och metoder som presenterades i avhandlingen för att optimera deras felsökningssystem och således förbättra den allmänna effektiviteten inom medicinsk transport.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-309337 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Ranjith, Adam |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:17 |
Page generated in 0.0026 seconds