LỰA CHỌN ROBOT CÔNG NGHIỆP SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH TRONG MÔI TRƯỜNG MỜ

Tóm tắt

Robot công nghiệp ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong gia công, lắp ráp và logistics nhờ khả năng tăng năng suất, độ chính xác và an toàn. Tuy nhiên, robot hiện nay rất đa dạng về tải trọng, tầm với, độ lặp lại, tốc độ, tiêu thụ năng lượng và chi phí… khiến việc lựa chọn robot phù hợp trở thành một bài toán ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) có tính bất định cao. Nghiên cứu này đề xuất một khung đánh giá dựa trên lý thuyết tập mờ và phương pháp VIKOR nhằm xếp hạng và lựa chọn robot tối ưu theo quan điểm thỏa hiệp. Trước hết, ý kiến chuyên gia được biểu diễn bằng ngôn ngữ mờ (TFN) để thiết lập trọng số tiêu chí. Tiếp theo, mô hình VIKOR được áp dụng để tính các chỉ số thỏa hiệp và xếp hạng robot. Kết quả cho thấy, trong sáu phương án lựa chọn thì robot RB-3500 (R6) xếp hạng cao nhất, Robot RB-1200 (R1) được xếp hạng thấp nhất. Phương pháp đề xuất có thể mở rộng cho các bài toán lựa chọn thiết bị/công nghệ trong sản xuất thông minh.

Title

INDUSTRIAL ROBOT SELECTION USING DECISION-MAKING METHODS IN A FUZZY LINGUISTIC ENVIRONMENT

Abstract

Industrial robots are increasingly being widely applied in machining, assembly, and logistics due to their ability to enhance productivity, precision, and operational safety. However, modern robots vary significantly in terms of payload capacity, reach, repeatability, speed, energy consumption, and cost, which makes selecting an appropriate robot a highly uncertain multi-criteria decision-making (MCDM) problem. This study proposes an evaluation framework based on fuzzy set theory and the VIKOR method to rank and select the optimal robot according to the compromise solution concept. First, expert judgments are expressed using fuzzy linguistic variables represented by triangular fuzzy numbers (TFNs) to determine the weights of the criteria. Subsequently, the VIKOR model is applied to calculate the compromise indices and rank the robot alternatives. The results indicate that among the six alternatives considered, the robot RB-3500 (R6) achieves the highest ranking, while RB-1200 (R1) is ranked the lowest. The proposed method can also be extended to other equipment or technology selection problems in smart manufacturing environments.