Tema ovog diplomskog rada je primjena metoda strojnog učenja u linijskoj proizvodnji protupožarnih zaklopki i regulatora varijabilnog protoka za operaciju montaže. Primjena strojnog učenja i dubinske analize podataka postaje standard u svim aspektima proizvodnje, kako bi se otkrile skrivene informacije i znanje utkano u podacima, a uvelike pridonoseći procesu donošenja odluka i poslovanja. Cilj ovog rada je pronaći matematički model koji će prema kriteriju točnosti analizirati podatke te doprinijeti razumijevanju procesa montaže linijske proizvodnje. U prvom djelu rada opisana je teorija strojnog učenja, tehnike za dubinsku analizu podataka – klaster analiza, regresija i klasifikacija. U praktičnom dijelu rada, na podacima iz poslovnog sustava napravljena je sustavna analiza kao i priprema podataka. U cilju rješavanja navedenog problema, u radu su kreirani regresijski i klasifikacijski modeli te je napravljena klaster analiza sa svrhom optimizacije rezultata klasifikacijskog modela. U zaključnom dijelu rada dane su i smjernice za daljnja istraživanja
