Многокритериальная модель оценки и выбора автоматически управляемых транспортных средств (AGV) для складов

Мирко Стойчич; Желько Стевич; Андрей Николич; Здравко Божичкович

doi:10.18503/2222-9396-2019-9-1-4-20

Авторы

Мирко Стойчич Восточно-Сараевский университет Автор
Желько Стевич Восточно-Сараевский университет Автор
Андрей Николич Восточно-Сараевский университет Автор
Здравко Божичкович Восточно-Сараевский университет Автор

DOI:

https://doi.org/10.18503/2222-9396-2019-9-1-4-20

Ключевые слова:

автоматически-управляемые транспортные средства, AGV, FUCOM, EDAS, транспортные и погрузочно-разгрузочные средства, WASPAS, SAW, MABAC, ARAS

Аннотация

Для повышения эффективности транспортировки и складирования грузов в настоящее время используется комплекс транспортных и погрузочно-разгрузочных средств и устройств. Ключевую роль в автоматизации складов играет особый вид транспортных средств – автоматически управляемые транспортные средства (AGV – Automatic Guided Vehicles). Основными преимуществами использования AGV являются: снижение затрат на оплату труда складских рабочих; повышение надёжности, безопасности и производительности погрузочно-разгрузочных и транспортно-складских работ; повышение сохранности грузов; возможность автоматизации управления работой всего транспортно-складского комплекса. Решать задачу выбора модели AGV авторами предлагается с использованием разработанной и представленной в статье гибридной FUCOM-EDAS модели. Методом FUCOM (Full Consistency Method – метод полной согласованности) производится расчёт значений весовых коэффициентов альтернатив, а методом EDAS (The Evaluation based on Distance from Average Solution – оценка отклонения от среднего решения) – выбор наилучшей альтернативы. Представлен пример выбора AGV из девяти моделей по семи критери-ям. Оценка чувствительности полученных результатов и разработанной модели производилась методами WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment – метод совокупной взвешенной суммы), SAW (Simple Additive Weighting - метод просто-го аддитивного взвешивания), MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison – метод сравнения многокри-териальных разграниченных областей) и ARAS (Additive Ratio Assessment – метод оценки аддитивного отношения). Для двух из рассмотренных альтернатив были получены одинаковые результаты для всех четырёх методов оценки устойчивости. Показана методики выбора приоритетной альтернативы (альтернатива A5 в представленном примере).

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

1. Fanisam M.BN., Dewa B., Ayush M., Yogesh M., Harshal M. Material handling equipment // International Journal of Recent Scientific Research. 2018, vol. 9, no. 2, pp. 24083–24085.

2. Kay M. G. Material Handling Equipment. Available at: https://people.engr.ncsu.edu/kay/Material_Handling_Equipment.pdf.

3. Park Y.-B. ICMESE: Intelligent consultant system for material handling equipment selection and evaluation // Journal of Manufactur-ing Systems. 1996, vol. 15, no. 5, pp. 325–333. https://doi.org/10.1016/0278-6125(96)84195-1.

4. Onut S., Kara S. S., Mert S. Selecting the suitable material handling equipment in the presence of vagueness // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2009, vol. 44, 7-8, pp. 818–828. https://doi.org/10.1007/s00170-008-1897-3.

5. Kulak O. A decision support system for fuzzy multi-attribute selection of material handling equipments // Expert Systems with Applications. 2005, vol. 29, no. 2, pp. 310–319. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.04.004.

6. Fisher E. L., Farber J. B., Kay M. G. Mathes: An expert system for material handling equipment selection // Engineering Costs and Production Economics. 1988, vol. 14, no. 4, pp. 297–310. https://doi.org/10.1016/0167-188X(88)90034-1.

7. Tuzkaya G., Gülsün B., Kahraman C., Özgen D. An integrated fuzzy multi-criteria decision making methodology for material handling equipment selection problem and an application // Expert Systems with Applications. 2010, vol. 37, no. 4, pp. 2853–2863. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.09.004.

8. Chakraborty S., Banik D. Design of a material handling equipment selection model using analytic hierarchy process // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2006, vol. 28, 11-12, pp. 1237–1245. https://doi.org/10.1007/s00170-004-2467-y.

9. Chan F.T.S. Design of material handling equipment selection system: an integration of expert system with analytic hierarchy process approach // Integrated Manufacturing Systems. 2002, vol. 13, no. 1, pp. 58–68. https://doi.org/10.1108/09576060210411512.

10. Mirhosseyni S. H. L., Webb P. A Hybrid Fuzzy Knowledge-Based Expert System and Genetic Algorithm for efficient selection and assignment of Material Handling Equipment // Expert Systems with Applications. 2009, vol. 36, no. 9, pp. 11875–11887. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.04.014.

11. Stević Ž., Pamučar D., Vasiljević M., Stojić G., Korica S. Novel Integrated Multi-Criteria Model for Supplier Selection: Case Study Construction Company // Symmetry. 2017, vol. 9, no. 11, p. 279. https://doi.org/10.3390/sym9110279.

12. Vasiljevic M., Fazlollahtabar H., Stević Ž., Vesković S. A rough multicriteria approach for evaluation of the supplier criteria in automotive industry // Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2018, vol. 1, no. 1, pp. 82–96. https://doi.org/10.31181/dmame180182v.

13. Zavadskas E. K., Stević Ž., TANACKOV I., PRENTKOVSKIS O. A Novel Multicriteria Approach – Rough Step-Wise Weight Assessment Ratio Analysis Method (R-SWARA) and Its Application in Logistics // Studies in Informatics and Control. 2018, vol. 27, no. 1. https://doi.org/10.24846/v27i1y201810.

14. Radović D., Stević Ž., Pamučar D., Zavadskas E., Badi I., Antuchevičiene J., Turskis Z. Measuring Performance in Transportation Companies in Developing Countries: A Novel Rough ARAS Model // Symmetry. 2018, vol. 10, no. 10, p. 434. https://doi.org/10.3390/sym10100434.

15. Nunić Z. Evaluation and selection of the PVC carpentry manufacturer using the FUCOM-MABAC model // Operational Research in Engi-neering Sciences: Theory and Applications. 2019, vol. 1, no. 1, pp. 13–28. https://doi.org/10.31181/oresta19012010113n.

16. Stanujkić D., Karabašević D. An extension of the WASPAS method for decision-making problems with intuitionistic fuzzy numbers: a case of website evaluation // Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications. 2019, vol. 1, no. 1, pp. 29–39. https://doi.org/10.31181/oresta19012010129s.

17. Pamučar D., Stević Ž., Sremac S. A New Model for Determining Weight Coefficients of Criteria in MCDM Models: Full Consistency Method (FUCOM) // Symmetry. 2018, vol. 10, no. 9, p. 393. https://doi.org/10.3390/sym10090393.

18. Rezaei J. Best-worst multi-criteria decision-making method // Omega. 2015, vol. 53, pp. 49–57. https://doi.org/10.1016/j.omega.2014.11.009.

19. Saaty T. L. The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation. New York, London: McGraw-Hill International Book Co. 1980.

20. Keshavarz Ghorabaee M., Zavadskas E. K., Olfat L. Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) // Informatica. 2015, vol. 26, no. 3, pp. 435–451. https://doi.org/10.15388/Informatica.2015.57.

21. Galović J. Sustavi automatski vođenih vozila: Završni Rad [Automat-ic Guided Vehicles: Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb. 2015. 80 p.

22. Gudelj А., Krčum M., Coric М. Modelling and multiobjective optimization for automated guided vehicles at container terminals // 35th Conference on Transportation Systems with International Participation Automation in transportation. 2015, Zagreb: KoREMA.

23. Zavadskas E. K., Turskis Z., Antucheviciene J. Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment // Electronics and Electrical Engineering. 2012, vol. 122, no. 6. https://doi.org/10.5755/J01.EEE.122.6.1810.

24. MacCrimmon K.R. Decision making among multiple-attribute alternatives: a survey and consolidated approach. Santa Monica, California: The RAND Corporation. 1968. 63 p.

25. Pamučar D., Ćirović G. The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) // Expert Systems with Applica-tions. 2015, vol. 42, no. 6, pp. 3016–3028. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.057.

26. Zavadskas E. K., Turskis Z. A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making // Technological and Economic Development of Economy. 2010, vol. 16, no. 2, pp. 159–172. https://doi.org/10.3846/tede.2010.10.