Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

https://doi.org/10.17559/TV-20141123105333

Hibridni pristup zasnovan na analitičkom mrežnom postupku i sivoj relacijskoj analizi za izbor stroja

Mehmet Kabak ; Department of Industrial Engineering, Gazi University, 06570, Maltepe, Ankara, Turkey
Metin Dağdeviren orcid id orcid.org/0000-0003-2121-5978 ; Department of Industrial Engineering, Gazi University, 06570, Maltepe, Ankara, Turkey


Puni tekst: hrvatski pdf 777 Kb

str. 109-118

preuzimanja: 409

citiraj

Puni tekst: engleski pdf 777 Kb

str. 109-118

preuzimanja: 747

citiraj


Sažetak

U proizvodnom sustavu, neodgovarajući izbor stroja može stvoriti mnoge probleme jer može negativno utjecati na proizvodnost, preciznost, fleksibilnost i kvalitetu proizvoda, pa se odabir stroja smatra važnim za učinkovitost sustava. Odlučivanje na temelju višestrukih kriterija - MCDM (Multi-Criteria Decision Making) koje se zasniva na različitim kriterijima i alternativama znači izabrati najpogodniji stroj između mnogih alternativa. U ovom radu o problemu izbora stroja, predlaže se hibridni pristup koji kombinira analitički mrežni postupak – ANP (Analytic Network Process) i postupak sive relacijske analize – GRA (Grey Relational Analysis). Za prepoznavanje težina izbornih kriterija i analizu problema izbora stroja primijenjen je ANP dok je GRA primijenjen za rangiranje. Svatko s osnovnim poznavanjem Microsoft Excel-a (tehničko osoblje, menađeri, proizvođač, prodavač itd.) može lako primijeniti predloženi pristup. Taj je pristup primijenjen kod problema izbora strojeva sa CNC usmjernikom koje bi kupila internacionalna kompanija. Kao rezultat, kompanija je razmotrila tu metodu i ishode prihvatljive i odgovarajuće za primjenu kod donošenja odluke o izboru stroja.

Ključne riječi

analitički mrežni postupak; izbor stroja; odlučivanje na temelju višestrukih kriterija; siva relacijska analiza; stroj s CNC usmjernikom

Hrčak ID:

181248

URI

https://hrcak.srce.hr/181248

Datum izdavanja:

10.5.2017.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.048 *