umu.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A MODEL-INDEPENDENT METHODOLOGY FOR A ROOT CAUSE ANALYSIS SYSTEM: A STUDY INVESTIGATING INTERPRETABLE MACHINE LEARNING METHODS
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Mathematics and Mathematical Statistics.
Umeå University, Faculty of Science and Technology, Department of Mathematics and Mathematical Statistics.
2019 (English)Independent thesis Advanced level (professional degree), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
EN MODELLOBEROENDE METODIK TILL ETT ROTORSAKSANALYSSYSTEM : EN STUDIE SOM UNDERSÖKER TOLKNINGSBAR MASKININLÄRNING (Swedish)
Abstract [en]

Today, companies like Volvo GTO experience a vast increase in data and the ability toprocess it. This makes it possible to utilize machine learning models to construct a rootcause analysis system in order to predict, explain and prevent defects. However, thereexists a trade-off between model performance and explanation capability, both of whichare essential to such system.This thesis aims to, with the use of machine learning models, inspect the relationshipbetween sensor data from the painting process and the texture defectorange peel. Theaim is also to evaluate the consistency of different explanation methods.After the data was preprocessed, and new features were engineered, e.g. adjustments,three machine learning models were trained and tested. In order to explain a linearmodel, one can use its coefficients. In the case of a tree-based model, MDI is a commonglobal explanation method. SHAP is a state-of-the-art model-independent method thatcan explain a model globally and locally. These three methods were compared in orderto evaluate the consistency of their explanations. If SHAP would be consistent with theothers on a global level, it can be argued that SHAP can be used locally in an root causeanalysis.The study showed that the coefficients and MDI were consistent with SHAP as theoverall correlation between them were high and because they tended to weight thefeatures in a similar way. From this conclusion, a root cause analysis algorithm wasdeveloped with SHAP as a local explanation method. Finally, it cannot be concludedthat there is a relationship between the sensor data andorange peel, as the adjustments ofthe process were the most impactful features.

Abstract [sv]

Idag upplever företag som Volvo GTO en stor ökning av data och en förbättrad förmågaatt bearbeta den. Detta gör det möjligt att, med hjälp av maskininlärningsmodeller,skapa ett rotorsaksanalyssystem för att förutspå, förklara och förebygga defekter. Detfinns dock en balans mellan modellprestanda och förklaringskapacitet, där båda ärväsentliga för ett sådant system.Detta examensarbete har som mål att, med hjälp av maskininlärningsmodeller, under-söka förhållandet mellan sensordata från målningsprocessen och strukturdefektenorangepeel. Målet är även att utvärdera hur konsekventa olika förklaringsmetoder är.Efter att datat förarbetats och nya variabler skapats, t.ex. förändringar som gjorts, trä-nades och testades tre maskinlärningsmodeller. En linjär modell kan tolkas genomdess koefficienter. En vanlig metod för att globalt förklara trädbaserade modeller ärMDI. SHAP är en modern modelloberoende metod som kan förklara modeller bådeglobalt och lokalt. Dessa tre förklaringsmetoder jämfördes sedan för att utvärdera hurkonsekventa de var i sina förklaringar. Om SHAP skulle vara konsekvent med de andrapå en global nivå, kan det argumenteras för att SHAP kan användas lokalt i en rotorsak-analys.Studien visade att koefficienterna och MDI var konsekventa med SHAP då den över-gripande korrelationen mellan dem var hög samt att metoderna tenderade att viktavariablerna på ett liknande sätt. Genom denna slutsats utvecklades en rotorsakanalysal-goritm med SHAP som lokal förklaringsmetod. Slutligen går det inte att dra någonslutsats om att det finns ett samband mellan sensordatat ochorange peel, eftersom förän-dringarna i processen var de mest betydande variablerna.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 36
National Category
Mathematics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:umu:diva-160372OAI: oai:DiVA.org:umu-160372DiVA, id: diva2:1326332
External cooperation
Volvo Trucks
Educational program
Master of Science in Engineering and Management
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-06-19 Created: 2019-06-18 Last updated: 2019-06-19Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(4176 kB)48 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 4176 kBChecksum SHA-512
730d2948eb4c3a7ce9071504c83dceb433cf587df06047cce6b2df9c8ace5096aee667ee4985d3119dd6718e65c9c9c986975c947dd07a6bb31e34be13d1d6a6
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Department of Mathematics and Mathematical Statistics
Mathematics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 48 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 389 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf