多标准决策(指标)是一个过程,可以解决在看到各种选择,通常冲突,标准。综合指标的问题可以分为两类 1]: (1)

多属性决策(MADM)包括“最佳”选项的选择从预示选项描述的多个属性。

多准则决策是一个有价值的工具在许多实用、生产、材料的决心、军事、和结构问题尤其假设项目选择的领域的一个重要组成部分,扩展的评估,评估货币优势,员工评价,等等。到目前为止,已经提出许多方法来解决多属性决策问题。多属性决策是认识和选择的调查的质量和决策者的倾向。在选择表明,有选择性的决定被认为,在这种情况下我们不会区分任何数量的这些选项可以被允许;然而,我们将选择一个最适合我们的目标,目标,品质等。 1]。

有许多方法来分类指标的策略。一个方法是组织根据他们使用的信息,根据确定的,随机或模糊MADM的方法。然而,可能有情况涉及上述所有数据类型的组合(如随机和模糊数据)。分类指标的另一种方法是根据决策者的数量包括在决策过程( 2]。

有几个应用,指标方法在文献中用于设备维修策略选择、授权或优化。Muinde et al。(2014)确定了五个主要类型的维护策略,这是被动的,被动的,预防、预测,积极主动。在这项研究中,作者使用了层次分析法来选择最合适的战略案例研究在肯尼亚水泥厂的压片二十维护人员的采访,他们提供评价不同标准之间的两两比较问卷。此外,该研究使用因子分析以集团不同的因素为标准基于他们的相互依赖 8]。

随后,作者强调多个决策者一直在寻求以确保维护部门成员之间达成共识。在这项研究的结果,这项研究进行了评估的标准和分配给分数选择,得分最高的是发现积极的维护(54.58%),其次是预防(22.94%)、预测(22.65%)和反应(10.23%)。图 1显示了AHP模型的评分标准和选择( 8]。

一个类似的方法使用Karthik et al .(2017),在AHP方法的建议。研究的主要目的是优化现有的维护策略,而不是选择替代品。模型显示开始通过模拟过程在项目评估和检查技术(PERT)网络和运行模拟。此后,这个过程继续通过AHP方法的实现。在这项研究中比较的主要标准是建议如下( 9]: (1)

设备可靠性

此外,另一项研究表明层次分析法对设备维修策略的选择。作者强调维护的重要性在制造业最重要的活动之一。在研究过程中,作者比较不同类型的基于可靠性的维修策略,优点,缺点,利用工业( 10]。表 1显示了一个比较三个主要类型的维护策略。

阿伦卡尔和阿尔梅达(2015)讨论了两种决策模型在设备维护;可靠性为中心的维修(RCM)和多属性效用理论(MAUT)。RCM需要定义的安全和环境要求维护策略的约束系统,功能,潜在故障、故障模式、故障后果,和策略来管理每个失败( 11]。然而,MAUT模型主要依赖于分布在不同因素的权重根据发生的概率。研究表明一个RCM模型,多准则被认为是基于MAUT模型,结合两种模型的优点[ 12]。图 2显示了传统RCM方法之间的比较和多准则MAUT方法,可以包括更多的维度而专注于系统的可靠性。

钱德拉和夏尔马(2015)支持全面生产维护(TPM)策略,制定其目标提高设备效率和优化,采用生命周期维护系统设备,提供对所有级别的员工的培训,激励员工改善维护系统。研究的主要目的是开发TPM使用指标方法策略。识别系统的重要属性后,选择被定义为纠正维护、RCM, TPM的策略。使用一种新的最小二乘方法,主要的属性进行评估,在生产力的最高重量被发现(0.6053),(0.1323),质量和成本(0.0805)。subattributes,权重最高的设备(0.42),发现缺陷过程(0.1)、人力资源(0.07),(0.07)和能量。基于属性的比较,三个备选方案进行评估,这表明全面生产维护(TPM)取得最高分数的大多数属性,除了subattribute零事故( 13]。

Azadeh和德(2016)使用AHP与模糊语言方面指标的方法以增加研究结果的精度决定之间的四个维护策略选择:基于时间的维护(TBM) failure-based维护(FBM),状态维修(CBM),和机会维修(OM)。此外,作者确定了15个标准用于模拟功能,导致了在不同的数据代替模糊语言学术语。此外,积极的和消极的理想解决方案计算使用模糊TOPSIS方法,以及加权距离的选择。案例研究的结果表明,状态维修(CBM)被评为第一选择,其次是OM, FBM,和TBM分别 19]。

在混合的研究,旨在选择最合适的一个伊朗的国家城市发展的土地,作者选择了一个模糊AHP和模糊TOPSIS程序。方法是基于执行两两比较,计算每个标准的模糊重要性权重,计算开发替代能源的使用模糊层次分析法权重。此外,评估替代品,分离措施,和排名是通过一个模糊TOPSIS ( 21]。

为两两比较选择的标准和subcriteria,基于战略研究由不同的政府机构。因此,总共七个主要标准和44 subcriteria总结道。进行两两比较的结果使用模糊AHP方法,导致成一个加权归一化矩阵。使用模糊指标值,相对亲密比(CC)计算对于每一个选择,这意味着价值越高,越接近理想是替代解决方案( 21]。

生活质量研究已经使用类似的过程经历三个主要阶段:识别标准和选择,标准评价和获得使用2型模糊AHP模糊权重,并使用2型模糊TOPSIS排名选择。在第二个阶段,在语言使用中的条款为了形式比较矩阵。此后,模糊权重计算后确保一致性配给(CR)是低于0.1的最大根据AHP方法的建议。搬到第三阶段,选择进行评估通过构建模糊决策矩阵使用语言术语和加权矩阵。随后,计算模糊理想的积极和消极的解决方案并与相对亲密口粮的替代品 22]。

其他研究也遵循同样的方式与不同的应用程序和证明该混合策略是有效利用模糊层次分析法比较标准及模糊TOPSIS比较选择,因为它利用最好的这些方法的特点和优势( 23, 24]。或者,简单的研究采用了唯一的模糊指标的方法,而不是一个混合法;然而,结果是一个简单的形式,它没有反映出相同的复杂混合法( 25, 26]。此外,对比传统的指标和模糊指标也表现结果,这表明,模糊技术中起着重要作用产生不同的结果( 27, 28]。

此外,实现模糊DEMATEL方法的主要目的是建立不同的标准之间的关系( 29日]。过程类似于模糊AHP方法,首先确定的标准和subcriteria以成对比较系统。此后,两两比较的执行是基于语言术语来表示一个标准的影响。最初的直接关系矩阵的建立为进一步规范化和建立有影响力的关系映射(IMR) ( 30.]。

因为DEMATEL和AHP遵循相同的初始步骤,流程的选择取决于研究的目标。在一项研究中,使用模糊DEMATEL,模糊层次分析法,模糊指标选择和另一个护士,医疗应用,模糊DEMATEL用来确定最具影响力的标准编译一个大型列表后通过文献回顾和专家咨询。一旦任务完成,权重的计算是通过模糊层次分析法以及一致性验证。这种方法可以确保是相互依赖相互使用的标准,它提供了一个更精确的和精确的方法( 31日]。

模糊和指标的应用技术已广泛应用于工业应用。最常见的应用程序发现文献中包括但不限于以下: (1)

运营和供应链应用程序:使用模糊和指标方法来选择供应商,维护策略,或人员从池中选择[ 25, 28, 32, 33]。

多准则决策(指标)技术被证明能帮助工业组织使其操作和业务目标与提供的选项,他们是通过一个结构和合理的过程。此外,应用混合动力技术,利用每个指标的最佳特性技术可以提高结果的精度和可靠性,以最丰富的决定( 28]。供应链是一个最关键的结构和程序的工业部门由于其对质量的影响,成本,和计划。随后,选择供应商是供应链流程的起点,严重影响这些重要的制造业方面 32, 33]。

在工业应用中,主要有两个因素影响混合模糊指标的过程,结果是两两比较,标准及subcriteria选择和混合策略选择进行这个过程的不同阶段( 28]。除了使用选择供应商的方法,模糊指标混合解决方案可用于评估产品和技术方面。设备选择也被认为是重要的工业组织由于其链接到生产力和可靠性。因此,混合模糊指标方法使用,使用标准比较模糊AHP和模糊TOPSIS的另一种选择是常见的文献阐述了早些时候( 35]。

此外,混合模糊指标过程与工业布局问题可以集成方法的设备选择。这样的混合过程涉及到设施所施加的约束作为选择标准。在一项研究中,包括购买设备从不同的制造商,作者使用模糊层次分析法和熵评价标准和模糊TOPSIS评价选择,是这项研究的第一阶段。在第二阶段,布局问题方法,AUGNECON,用于涉及设施约束和解决的设施布局问题,如过程图所示 3( 34]。

此外,混合模糊指标方法被用来比较技术的选择。在一项研究中,可再生能源技术的选择相比,进行指标的复杂的集成方法。后读文学,作者定义的标准,subcriteria和备选方案,并获得专家的意见在他们的优先级和重要性,和矩阵构造了语言学术语。此后,模糊DEMATEL和模糊ANP同时进行,开始通过收购共识的结果通过执行直接关系正常化矩阵和聚合两个过程,分别。一旦结果从两个过程,一个统一的矩阵构造使用结果和规范化。在获得标准权重,模糊TOPSIS后面是为了排名选择和产生最终结果 20.]。

基于前面的评论不同指标的方法和模糊方法,以及混合方法被覆盖在文献中,本研究中使用的模型设计提供了以下步骤: (1)

流程图表设计模型将模糊层次分析法,模糊DEMATEL,模糊指标值

开发模型的研究是基于两个研究点。

指标的方法,以及他们的组合,用于维护策略选择,并取得有效的成果在解决其他类型的问题。

通过研究,维护策略选择研究观察到使用不同的指标方法,导致实现不同的结果。此外,有一些研究,结合指标与语言术语和成功地实现高效的结果通过使用决策过程中的每个指标方法的优势在解决更复杂的问题,如选择一个国家可再生能源系统( 20.]。设计模型解决的问题选择一个维护策略使用一个有效的算法组合从三个指标的方法。

在这一节中提供的演示应用程序是为了显示过程,而不是传达特定的结果。Buyukozkan和Guleryuz 20.)使用的组合模糊ANP-DEMATEL-TOPSIS选择土耳其的可再生能源。结果是可以接受的,因为它使用标准之间的相互关系创建的ANP和DEMATEL,除了ANP的成对比较,用TOPSIS评价备选方案,该方法被证明在这方面给可靠的结果。因此,研究Buyukozkan和Guleryuz基准可以是一个机器学习方法在这项研究中提出的模型。

开发模型在这项研究中使用层次分析法进行两两比较,建立标准之间的相互关系通过DEMATEL和评估选择运用TOPSIS。通过这样一个模型,一个简单的指标集成可用于减少动态问题,即。,selecting a maintenance strategy through a hybrid MCDM approach with linguistic terms, when compared to the benchmark study. This method would decrease the length of judgements imposed by the ANP method, while using the three methods for their best characteristics: pairwise comparison (AHP), interrelations (DEMATEL), and alternatives ranking (TOPSIS). The criteria used in maintenance strategy selection are more solid/less dynamic than the ones used for renewable energy sources selection in a country, for instance. The model used by Büyüközkan and Güleryüz is a good model for the problem presented; however, there is no need to establish complex correlations through using ANP and DEMATEL for the current study problem. A study that compared using a hybrid of DEMATEL-ANP with ANP to select a project for healthcare organizations with six sigma alternatives [ 38)推荐使用DEMATEL-ANP混合作为实现考虑后反馈。然而,一个医疗保健项目的选择是非常复杂的,因为它认为医疗和管理方面。因此,组间关联需要很强。研究也强调了使用DEMATEL-ANP混合的一个缺点,因为它强加了额外的判决,认为没有必要为当前的研究。因此,模型图 4旨在创建一个简单的解决方案,它可以应用,用于维护策略的决策选择和类似的问题,以及提供可靠的结果。

一个演示应用程序提出了为了显示模型的过程和可能的结果在本研究中设计的。首先,标准和subcriteria评估通过口头条款和随后定义模糊语言范围,如表所示 3。表 4和 5显示一个演示评价的主要标准,通过模糊层次分析法和模糊DEMATEL矩阵由两位专家,分别。此外,表 6显示了集体语言模糊关系造成的模糊AHP和模糊DEMATEL关系。此外,选择评估使用相同的语言术语表中提供 3通过五道质量标准。每个评估标准对每一个替代方案,如表所示 7模糊TOPSIS方程应用于评价使用语言和脆术语为了排名的选择。如表所示 8产生了不同的结果,不同的选择评估。虽然语言术语表明第五选择偏好得分最高,脆DEMATEL-AHP-TOPSIS评估表明,第四选择偏好得分最高。

语言区间模糊偏好与DEMATEL-AHP-TOPSIS(检波器)方法在五个替代品被利用。这清楚地表明,替代5排名第一和替代4排在最后。简而言之,A5 (0.665) > A3 (0.630) > A4 (0.559) > A2 (0.550) > A1(0.549),和脆DEMATEL AHP-TOPSIS(脆检波器):A4 (0.724) > A5 (0.535) > A1 (0.513) > A2 (0.466) > A3 (0.465)。图 6显示的总体性能选择。

如上述所示审查使用模糊指标的技术在几个将军和工业复杂的决策程序,在文献中发现了几个模糊指标应用程序。然而,这项研究是一个应用程序通过应用一种F-AHP的混合法,F-DEMATEL F-TOPSIS。

此外,研究模型的设计将三种方法在一个完整的决策模型。这项研究将使用维护策略选择模型的应用程序。因此,确定的主要标准和subcriteria为了能够应用F-AHP和F-DEMATEL模型的部分。六种不同的维修策略已经编译了替代F-TPOSIS的排名。

一个演示应用程序所示本文让读者理解背后的逻辑和目的使用该模型,开发了基于基准模型证明了Buyukozkan和Guleryuz 20.),取得了可接受的和可靠的结果。该模型包括执行标准(F-AHP)之间的两两比较,建立标准(F-DEMATEL)之间的相互关系,和排名选择维护策略(F-TOPSIS)。这样一个模型使用每个选定的指标方法的强度特征为研究问题提供可靠的解决方案,同时保持在所需水平判断的复杂性。此外,流程步骤所示使用应用程序演示应用程序澄清它们的基准研究。

下一步研究模型应用,在AHP问卷,DEMATEL和TOPSIS方法已经由输入的专家。随后,两两相互关系尺度与模糊条款取代。最后,选择使用F-TOPSIS排名通过计算正面和负面的理想解决方案和比较选择生长残痕。应用所提出的预测模型的结果发布在一个进一步的研究。