Q-ラング・オートポア・フージ・意思決定法と未知の重量情報を用いたインテリジェント・マニュファクチャリングにおけるロボットの優先順位付け
Ming Sheng1, Hui Zhu1, Yu He1
1College of Engineering, Shandong Xiehe University, Jinan, China.
PloS one
|August 29, 2025
まとめ
この研究では 機械の管理を担うロボットが 最も重要だと示しています ロボット技術への投資を最適化して 生産性と安全性を向上させるため 先進的なフージーロジックと 意思決定方法を使用しています
科学分野:
- インテリジェント・マニュファクチャーシステム
- ロボット統合
- 意思決定支援システム
背景:
- インテリジェントな製造には 生産性,精度,適応性のために 先進的なロボットが必要です
- ロボットは組み立てや検査などの作業に不可欠で 製造効率に影響します
- ロボット技術への戦略的技術投資には 意思決定の強化が不可欠です
研究 の 目的:
- インテリジェント・マニュファクチャリング・システムのための様々なタイプのロボットを評価し,ランク付けする.
- 不確実性を含む統合された意思決定の枠組みを開発する.
- ロボット技術の統合と投資を最適化するための実用的な洞察を提供すること.
主な方法:
- 不確実な専門家の評価を処理するために q-ラングの整形器具のぼやけたセット (qROFS) を利用しました.
- エントロピーと類似度測定を専門的な重量決定のために使用した.
- FUCOM (主観的) とCRITIC (客観的) を用いて基準の重みを導出した.
- 理想的な解決策のためのコンビネッド・コンプライズ (CoCoFISo) 方法によるロボットランキングを確立した.
主要な成果:
- 機械を扱うロボットは 最も影響力のあるロボットと 評価されました
- 検査,組み立て,溶接,および材料の取り扱い/梱包ロボットが重要になった.
- 提案された枠組みは,評価における専門家の不確実性を効果的に処理しました.
結論:
- この研究は,ロボット工学の不確実性下での意思決定のための方法論的進歩を提供します.
- この発見は,インテリジェント・マニュファクチャリングにおける ロボット技術の戦略的統合を支えています.
- この研究は,製造自動化のための運用最適化と投資決定に役立ちます.
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