优化船舶行业:混合分析层次流程和添加比率评估方法用于评估和选择基于物联网的船舶

科学领域:

• 海事技术 海洋技术
• 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
• 决策方法 决策方法

背景情况:

• 汽车行业正在迅速采用物联网 (IoT) 技术.
• 越来越需要系统方法来评估和选择基于物联网的海运车辆.
• 现有的决策工具可能无法充分捕捉评估这些先进汽车的复杂性.

研究的目的:

• 开发和验证一个综合的多标准决策分析 (MCDA) 框架,用于选择基于物联网的海运车辆.
• 结合分析层次过程 (AHP) 和添加比率评估 (ARAS) 的优势,进行全面的评估.
• 根据性能和真实性优先考虑标准并对车辆替代品进行排名.

主要方法:

• 采用了混合MCDA方法,将AHP和ARAS整合起来.
• 分析层次过程 (AHP) 用于建立层次关系,并将权重分配给七个性能和认证标准.
• 应用了添加比率评估 (ARAS) 技术,根据加权的标准对基于物联网的海上车辆替代品进行排名.

主要成果:

• 混合AHP-ARAS框架成功评估和排名基于物联网的海上车辆.
• 该方法客观地评估了这些车辆在汽车行业的潜力.
• 经验数据和专家判断证实了该框架在处理复杂的相互依赖方面的效率.

结论:

• 综合的AHP-ARAS方法为评估和选择基于物联网的海运车辆提供了强大的工具.
• 汽车行业的决策者可以利用这种方法,明智地部署海洋物联网.
• 该研究提供了一个结构化的方法,以最大限度地发挥物联网在海洋应用中的潜力.