Öz: Siber fiziksel sistemler, akıllı fabrikalardaki üretim süreçlerini izlemek için kullanılmaktadır. Üretimdeki lojistiğe katkı sağlayacak en önemli teknolojilerden birisi otonom taşıyıcı araçlardır. Otonom taşıyıcı araçların görevlerini gerçekleştirmesi esnasında beklenmeyen bir problem veya aksama durumu yaşanmasının veriler üzerinden tespiti önemlidir. Bu çalışma, çok sensörlü veri füzyonu ve darboğaz katmanı ile optimize edilmiş evrişimli sinir ağı tabanlı otonom taşıyıcı araçlar için yeni bir hata tespit yöntemi sunmaktadır. Daha zengin öznitelikler elde etmek için tek sensörden gelen sinyal verileri yerine çoklu heterojen sensörlerden gelen sinyal verilerini görüntülere dönüştüren bir dönüştürme yönteminden yararlanılmıştır. Önerilen evrişimli sinir ağı mimarisi, akım ve titreşim sensörlerinden alınan verilerin dönüşümü ile elde edilen görüntüleri girdi verisi olarak kullanmaktadır. Önerilen yaklaşımın etkinliğini doğrulamak için otonom taşıyıcı araç kullanılarak sensörlerden veriler toplanmış ve gerçek bir fiziksel ortamda çeşitli hata senaryoları oluşturulmuştur. Tek sensör kullanılarak ortalama %85 ve çoklu heterojen sensörler kullanılarak ortalama %93 hata tespit doğruluğu önerilen yöntemde elde edilmiştir.