NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHÍ TRONG VẤN ĐỀ LỰA CHỌN ROBOT CỘNG TÁC

Tóm tắt

 Trong bối cảnh robot cộng tác (cobot) đang trở thành một lựa chọn tiềm năng vì khả năng làm việc an toàn với con người, tính linh hoạt cao và mức độ phù hợp với môi trường sản xuất hiện đại. Tuy nhiên, việc lựa chọn một cobot là một bài toán phức tạp vì cần xem xét đồng thời nhiều tiêu chí khác nhau như: chi phí đầu tư, tải trọng, công suất tiêu thụ, trọng lượng robot, tầm với và độ chính xác. Vậy nhưng, hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu đề cập đến vấn đề này. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) nhằm hỗ trợ lựa chọn một cobot phù hợp thông qua việc kết hợp phương pháp xác định trọng số entropy với ba kỹ thuật MCDM gồm: Kỹ thuật xếp hạng ưu tiên theo độ tương đồng với giải pháp lý tưởng (TOPSIS), Các phương án đo lường và xếp hạng theo giải pháp thỏa hiệp (MARCOS) và Đánh giá tỷ lệ cộng thêm (ARAS). Trong mô hình đề xuất, phương pháp entropy được sử dụng để tính trọng số tiêu chí theo hướng khách quan dựa trên mức độ phân tán của dữ liệu, trong khi TOPSIS, MARCOS và ARAS được áp dụng để đánh giá, so sánh và xếp hạng các phương án cobot. Cách tiếp cận này không chỉ cho phép xác định phương án nào có mức độ phù hợp cao hơn với mục tiêu, mà còn tạo cơ sở đối chiếu kết quả giữa các phương pháp nhằm nâng cao độ tin cậy của quá trình ra quyết định. Nghiên cứu cung cấp một khung đánh giá có hệ thống trong quá trình đầu tư, lựa chọn và triển khai cobot. Đồng thời, nghiên cứu cũng mở ra hướng tiếp cận tham khảo cho các bài toán lựa chọn thiết bị công nghệ trong sản xuất, nhà máy trên nền tảng các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí. 

Title

RESEARCH AND DEVELOPMENT OF A MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING METHOD FOR COLLABORATIVE ROBOT SELECTION

Abstract

 In the context where collaborative robots (cobots) are becoming a promising option due to their ability to work safely with humans, their high flexibility, and their suitability for modern manufacturing environments, selecting an appropriate cobot remains a complex problem. This is because multiple criteria must be considered simultaneously, such as investment cost, payload, power consumption, robot weight, reach, and accuracy. However, there are still relatively few studies addressing this issue. This study proposes a multi-criteria decision-making (MCDM) model to support the selection of a suitable cobot by combining the entropy weighting method with three MCDM techniques: the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),  the Measurement Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS), and the Additive Ratio Assessment (ARAS). In the proposed model, the entropy method is employed to determine criterion weights objectively based on the dispersion of data, while TOPSIS, MARCOS, and ARAS are applied to evaluate, compare, and rank the cobot alternatives. This approach not only makes it possible to identify which alternative is more suitable for the target objectives, but also provides a basis for cross-checking results among different methods, thereby enhancing the reliability of the decision-making process. The study offers a systematic evaluation framework for the investment, selection, and implementation of cobots. At the same time, it also provides a useful reference approach for technology equipment selection problems in manufacturing and factory environments based on MCDM methods.