803 research outputs found

    A methodology for project portfolio selection under criteria prioritisation, uncertainty and projects interdependency – combination of fuzzy QFD and DEA

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    © 2018 Elsevier Ltd Resources of an organisation (people, time, money, equipment, etc) are never endless. As such, a constant and continuous challenge for decision makers is to decide which projects should be given priority in terms of receiving critical resources in a way that the organisation's productivity and profitability is best guaranteed. Previous literature has already developed a plenitude of project portfolio selection methodologies ranging from simple scoring to complex mathematical models. However, most of them too often fail to propose one integrated and seamless method that can simultaneously take into account three important elements: (1) prioritisation of selection criteria over each other, (2) uncertainty in decision-making, and (3) projects interdependencies. This paper aims to fill this gap by proposing an integrated method that can simultaneously address all these three aspects. The proposed method combines Quality Function Development (QFD), fuzzy logic, and Data Envelopment Analysis (DEA) to accounts for prioritisation, uncertainty and interdependency. We then apply this method in a numerical example from a real world case to illustrate the applicability and efficacy of the proposed methodology

    A New Integrated FQFD Approach for Improving Quality and Reliability of Solar Drying Systems

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    Saffron is the most expensive spice and is significantly valuable in non-oil export. Drying process of saffron is considered as a critical control point with major effects on quality and safety parameters. A suitable drying method covering standards and market requirements while it is costlty benefitial and saves energy is desirable. Solar drying could be introduced as an appropriate procedure in rural and collecting sites of saffron since major micorobial and chemical factors of saffron can be preserved and achieved by using a renewable energy source. So, a precise system taking advantage of management, engineering and food technology sciences could be developed. Since there was no published record of integrated methods of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Quality Function Deployment (FQFD) applied to solar energy drying systems, in this paper, Fuzzy Quality Function Deployment as a quality management tool by emphasizing technical and customer requirements has been implemented in order to improve quality parameters, optimizing technological expenses and market expansion strategy. Subsequently, Analytical Hierarchy Process based on survey from customers and logical pair-wise comparison are employed to decrease costs and increase the efficiency and the effectiveness of economic indicators. Using the integrated approach of AHP and FQFD in solar drying systems in saffron industry will result in cost benefit, quality improvement, the customer satisfaction enhancement, and the increase in saffron exports

    A hybrid performance evaluation system for notebook computer ODM companies

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    [[abstract]]The aim of the paper is to fulfill this need by building a conceptual framework for measuring the business performance of notebook computer ODM (Original Design Manufacturer) companies carried out to investigate how performance is understood and to identify the potential dimensions to improvement. In the process, a multiple criteria procedure is used to assess the performance in these companies. We explore the performance-evaluation systems by using fuzzy AHP and VIKOR techniques. The evidence from the investigation showed that supply chain capability and manufacturing capability are the top two indicators for the notebook computer ODM companies’ performance. Furthermore, it was found that Quanta and Compal have the relative high business performance among these companies. The research provides evidence which establishes whether benchmarking provides a real and lasting benefit to notebook computer ODM companies. A series of managerial implications are set forth and discussed.[[journaltype]]國外[[incitationindex]]SSCI[[booktype]]紙本[[countrycodes]]NG

    A product design framework for one-of-a-kind production using integrated quality function deployment and operational research techniques

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    The process of product design as an early stage of new product development provides systematic approaches that can lead to the success of a company’s competitive strategy in the current turbulent market. By launching an efficient product design procedure can result in the reduction of engineering modifications, cost and production time. One-of-a-Kind Product (OKP) is known as a particular manufacturing system of new product design and development with emphasis on the special order concept. Quality Function Deployment (QFD) is a comprehensive design framework with cross-functional team members that leads to the development of new or improved products. QFD starts with the House of Quality (HOQ) as an organizing matrix to identify the customers’ requirements (CRs) and translate them into the technical attributes (TAs) of the product and followed by determining the target values for the sets of technical attributes. An evaluation approach to determine the relative importance of CRs and TAs should be considered. In previous researches, the traditional methods such as simple scoring method and application of operational research techniques such as Analytic Hierarchy Process (AHP) were reported to weigh the requirements and attributes. Despite the obvious inner-relationships among the elements, considering the HOQ as a hierarchical system may be inefficient. In addition, the contradictory effects of a TA on two or more CRs, is the problem that has been neglected. Here, a mathematical model was developed for calculating the TAs target values. A case study (dry gas filter, Namdaran Petro-Gas Industries (NPI™)) is presented to exhibit and verify the procedure of OKP product design. Initially, the framework was developed by integrating QFD-operational research (Analytic Network Process (ANP)) as a systematic method for improvement of dry gas filter design. Interview and study of documents were used to identify the CRs. A robust evaluation on customers’ priority and attributes’ importance with respect to inner-relationships among criteria/sub-criteria was performed. Furthermore, the effects of TAs on CRs with regard to their direction (positive/negative) were considered as the fundamental for developing a Multi-Objective Decision Model (MODM) to be used for determining the TAs target values. For this purpose, the fuzzy conversion scaling technique followed by formulating the partial satisfaction separately was applied. Modified TOPSIS was used to select the basic design among the available designs for further modification. Later, the process continues with the second phase, translating the TAs into the key parts. The available options (retailers) to supply the key parts were identified. As the normal procedure of QFD the relative importance’s of key parts and the options were determined. Finally, a zero-one goal programming was presented to select the optimum options for each key part subject to the budget constraint. Overall, the developed QFD-ANP framework provides a systematic approach that has the potential to be used for designing OKP product

    A novel soft computing approach based on FIR to model and predict energy dynamic systems

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    Tesi en modalitat compendi de publicacionsWe are facing a global climate crisis that is demanding a change in the status quo of how we produce, distribute and consume energy. In the last decades, this is being redefined through Smart Grids(SG), an intelligent electrical network more observable, controllable, automated, fully integrated with energy services and the end-users. Most of the features and proposed SG scenarios are based on reliable, robust and fast energy predictions. For instance, for proper planning activities, such as generation, purchasing, maintenance and investment; for demand side management, like demand response programs; for energy trading, especially at local level, where productions and consumptions are more stochastics and dynamic; better forecasts also increase grid stability and thus supply security. A large variety of Artificial Intelligence(AI) techniques have been applied in the field of Short-term electricity Load Forecasting(SLF) at consumer level in low-voltage system, showing a better performance than classical techniques. Inaccuracy or failure in the SLF process may be translated not just in a non-optimal (low prediction accuracy) solution but also in frustration of end-users, especially in new services and functionalities that empower citizens. In this regard, some limitations have been observed in energy forecasting models based on AI such as robustness, reliability, accuracy and computation in the edge. This research proposes and develops a new version of Fuzzy Inductive Reasoning(FIR), called Flexible FIR, to model and predict the electricity consumption of an entity in the low-voltage grid with high uncertainties, and information missing, as well as the capacity to be deployed either in the cloud or locally in a new version of Smart Meters(SMs) based on Edge Computing(EC). FIR has been proved to be a powerful approach for model identification and system ’s prediction over dynamic and complex processes in different real world domains but not yet in the energy domain. Thus, the main goal of this thesis is to demonstrate that a new version of FIR, more robust, reliable and accurate can be a referent Soft Computing(SC) methodology to model and predict dynamic systems in the energy domain and that it is scalable to an EC integration. The core developments of Flexible FIR have been an algorithm that can cope with missing information in the input values, as well as learn from instances with Missing Values(MVs) in the knowledge-based, without compromising significantly the accuracy of the predictions. Moreover, Flexible FIR comes with new forecasting strategies that can cope better with loss of causality of a variable and dispersion of output classes than classical k nearest neighbours, making the FIR forecasting process more reliable and robust. Furthermore, Flexible FIR addresses another major challenge modelling with SC techniques, which is to select best model parameters. One of the most important parameters in FIR is the number k of nearest neighbours to be used in the forecast process. The challenge to select the optimal k, dynamically, is addressed through an algorithm, called KOS(K nearest neighbour Optimal Selection), which has been developed and tested also with real world data. It computes a membership aggregation function of all the neighbours with respect their belonging to the output classes.While with KOS the optimal parameter k is found online, with other approaches such as genetic algorithms or reinforcement learning is not, which increases the computational time.Ens trobem davant una crisis climàtica global que exigeix un canvi al status quo de la manera que produïm, distribuïm i consumim energia. En les darreres dècades, està sent redefinit gràcies a les xarxa elèctriques intel·ligents(SG: Smart Grid) amb millor observabilitat, control, automatització, integrades amb nous serveis energètics i usuaris finals. La majoria de les funcionalitats i escenaris de les SG es basen en prediccions de la càrrega elèctrica confiables, robustes i ràpides. Per les prediccions de càrregues elèctriques a curt termini(SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivell de consumidors al baix voltatge, s’han aplicat una gran varietat de tècniques intel·ligència Artificial(IA) mostrant millor rendiment que tècniques estadístiques tradicionals. Un baix rendiment en SLF, pot traduir-se no només en una solució no-òptima (baixa precisió de predicció) sinó també en la frustració dels usuaris finals, especialment en nous serveis i funcionalitats que empoderarien als ciutadans. En el marc d’aquesta investigació es proposa i desenvolupa una nova versió de la metodologia del Raonament Inductiu Difús(FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), anomenat Flexible FIR, capaç de modelar i predir el consum d’electricitat d’una entitat amb un grau d’incertesa molt elevat, inclús amb importants carències d’informació (missing values). A més, Flexible FIR té la capacitat de desplegar-se al núvol, així como localment, en el que podria ser una nova versió de Smart Meters (SM) basada en tecnologia d’Edge Computing (EC). FIR ja ha demostrat ser una metodologia molt potent per la generació de models i prediccions en processos dinàmics en diferents àmbits, però encara no en el de l’energia. Per tant, l’objectiu principal d’aquesta tesis és demostrar que una versió millorada de FIR, més robusta, fiable i precisa pot consolidar-se com una metodologia Soft Computing SC) de referencia per modelar i predir sistemes dinàmics en aplicacions per al sector de l’energia i que és escalable a una integració d’EC. Les principals millores de Flexible FIR han estat, en primer lloc, el desenvolupament i test d’un algorisme capaç de processar els valors d’entrada d’un model FIR tot i que continguin Missing Values (MV). Addicionalment, aquest algorisme també permet aprendre d’instàncies amb MV en la matriu de coneixement d’un model FIR, sense comprometre de manera significativa la precisió de les prediccions. En segon lloc, s’han desenvolupat i testat noves estratègies per a la fase de predicció, comportant-se millor que els clàssics k veïns més propers quan ens trobem amb pèrdua de causalitat d’una variable i dispersió en les classes de sortida, aconseguint un procés d’aprenentatge i predicció més confiable i robust. En tercer lloc, Flexible FIR aborda un repte molt comú en tècniques de SC: l’òptima parametrització del model. En FIR, un dels paràmetres més determinants és el número k de veïns més propers que s’utilitzaran durant la fase de predicció. La selecció del millor valor de k es planteja de manera dinàmica a través de l’algorisme KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que s’ha desenvolupat i testat també amb dades reals. Mentre que amb KOS el paràmetre òptim de k es calcula online, altres enfocaments mitjançant algoritmes genètics o aprenentatge per reforç el càlcul és offline, incrementant significativament el temps de resposta, sent a més a més difícil la implantació en escenaris d’EC. Aquestes millores fan que Flexible FIR es pugui adaptar molt bé en aplicacions d’EC. En aquest sentit es proposa el concepte d’un SM de segona generació basat en EC, que integra Flexible FIR com mòdul de predicció d’electricitat executant-se en el propi dispositiu i un agent EC amb capacitat per el trading d'energia produïda localment. Aquest agent executa un innovador mecanisme basat en incentius, anomenat NRG-X-Change que utilitza una nova moneda digital descentralitzada per l’intercanvi d’energia, que s’anomena NRGcoin.Estamos ante una crisis climática global que exige un cambio del status quo de la manera que producimos, distribuimos y consumimos energía. En las últimas décadas, este status quo está siendo redefinido debido a: la penetración de las energías renovables y la generación distribuida; nuevas tecnologías como baterías y paneles solares con altos rendimientos; y la forma en que se consume la energía, por ejemplo, a través de vehículos eléctricos o con la electrificación de los hogares. Estas palancas requieren una red eléctrica inteligente (SG: Smart Grid) con mayor observabilidad, control, automatización y que esté totalmente integrada con nuevos servicios energéticos, así como con sus usuarios finales. La mayoría de las funcionalidades y escenarios de las redes eléctricas inteligentes se basan en predicciones de la energía confiables, robustas y rápidas. Por ejemplo, para actividades de planificación como la generación, compra, mantenimiento e inversión; para la gestión de la demanda, como los programas de demand response; en el trading de electricidad, especialmente a nivel local, donde las producciones y los consumos son más estocásticos y dinámicos; una mejor predicción eléctrica también aumenta la estabilidad de la red y, por lo tanto, mejora la seguridad. Para las predicciones eléctricas a corto plazo (SLF: Short-term electricity Load Forecasting), a nivel de consumidores en el bajo voltaje, se han aplicado una gran variedad de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) mostrando mejor rendimiento que técnicas estadísticas convencionales. Un bajo rendimiento en los modelos predictivos, puede traducirse no solamente en una solución no-óptima (baja precisión de predicción) sino también en frustración de los usuarios finales, especialmente en nuevos servicios y funcionalidades que empoderan a los ciudadanos. En este sentido, se han identificado limitaciones en modelos de predicción de energía basados en IA, como la robustez, fiabilidad, precisión i computación en el borde. En el marco de esta investigación se propone y desarrolla una nueva versión de la metodología de Razonamiento Inductivo Difuso (FIR: Fuzzy Inductive Reasoning), que hemos llamado Flexible FIR, capaz de modelar y predecir el consumo de electricidad de una entidad con altos grados de incertidumbre e incluso con importantes carencias de información (missing values). Además, Flexible FIR tiene la capacidad de desplegarse en la nube, así como localmente, en lo que podría ser una nueva versión de Smart Meters (SM) basada en tecnología de Edge Computing (EC). En el pasado, ya se ha demostrado que FIR es una metodología muy potente para la generación de modelos y predicciones en procesos dinámicos, sin embargo, todavía no ha sido demostrado en el campo de la energía. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es demostrar que una versión mejorada de FIR, más robusta, fiable y precisa puede consolidarse como metodología Soft Computing (SC) de referencia para modelar y predecir sistemas dinámicos en aplicaciones para el sector de la energía y que es escalable hacia una integración de EC. Las principales mejoras en Flexible FIR han sido, en primer lugar, el desarrollo y testeo de un algoritmo capaz de procesar los valores de entrada en un modelo FIR a pesar de que contengan Missing Values (MV). Además, dicho algoritmo también permite aprender de instancias con MV en la matriz de conocimiento de un modelo FIR, sin comprometer de manera significativa la precisión de las predicciones. En segundo lugar, se han desarrollado y testeado nuevas estrategias para la fase de predicción de un modelo FIR, comportándose mejor que los clásicos k vecinos más cercanos ante la pérdida de causalidad de una variable y dispersión de clases de salida, consiguiendo un proceso de aprendizaje y predicción más confiable y robusto. En tercer lugar, Flexible FIR aborda un desafío muy común en técnicas de SC: la óptima parametrización del modelo. En FIR, uno de los parámetros más determinantes es el número k de vecinos más cercanos que se utilizarán en la fase de predicción. La selección del mejor valor de k se plantea de manera dinámica a través del algoritmo KOS (K nearest neighbour Optimal Selection) que se ha desarrollado y probado también con datos reales. Dicho algoritmo calcula una función de membresía agregada, de todos los vecinos, con respecto a su pertenencia a las clases de salida. Mientras que con KOS el parámetro óptimo de k se calcula online, otros enfoques mediante algoritmos genéticos o aprendizaje por refuerzo, el cálculo es offline incrementando significativamente el tiempo de respuesta, siendo además difícil su implantación en escenarios de EC. Estas mejoras hacen que Flexible FIR se adapte muy bien en aplicaciones de EC, en las que la analítica de datos en streaming debe ser fiable, robusta y con un modelo suficientemente ligero para ser ejecutado en un IoT Gateway o dispositivos más pequeños. También, en escenarios con poca conectividad donde el uso de la computación en la nube es limitado y los parámetros del modelo se calculan localmente. Con estas premisas, en esta tesis, se propone el concepto de un SM de segunda generación basado en EC, que integra Flexible FIR como módulo de predicción de electricidad ejecutándose en el dispositivo y un agente EC con capacidad para el trading de energía producida localmente. Dicho agente ejecuta un novedoso mecanismo basado en incentivos, llamado NRG-X-Change que utiliza una nueva moneda digital descentralizada para el intercambio de energía, llamada NRGcoin.Postprint (published version

    Smart kitchen for Ambient Assisted Living

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    El envejecimiento de la población es una realidad en todos los países desarrollados. Las predicciones de crecimiento de esta población son alarmantes, planteando un reto para los servicios sociales y sanitarios. Las personas ancianas padecen diversas discapacidades que se van acentuando con la edad, siendo más propensas a sufrir accidentes domésticos, presentando problemas para realizar tareas cotidianas, etc. Esta situación conlleva a una pérdida paulatina de capacidades que en muchas ocasiones acaba con la vida autónoma de la persona. En este contexto, las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) aplicadas al entorno doméstico pueden jugar un papel importante, permitiendo que las personas ancianas vivan más tiempo, de forma independiente en su propio hogar, presentando, por tanto, una alternativa a la hospitalización o institucionalización de las mismas. Este trabajo da un paso más en este sentido, presentando el diseño y desarrollo de un Ambiente Inteligente en la cocina, que ayuda a las personas ancianas y/o con discapacidad a desempeñar sus actividades de la vida diaria de una forma más fácil y sencilla. Esta tesis realiza sus principales aportaciones en dos campos: El metodológico y el tecnológico. Por un lado se presenta una metodología sistemática para extraer necesidades de colectivos específicos a fin de mejorar la información disponible por el equipo de diseño del producto, servicio o sistema. Esta metodología se basa en el estudio de la interacción Hombre-Máquina en base a los paradigmas y modelos existentes y el modelado y descripción de las capacidades del usuario en la misma utilizado el lenguaje estandarizado propuesto en la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud (CIF). Adicionalmente, se plantea el problema de la evaluación tecnológica, diseñando la metodología de evaluación de la tecnología con la finalidad de conocer su accesibilidad, funcionalidad y usabilidad del sistema desarrollado y aplicándola a 61 usuarios y 31 profesionales de la gerontología. Desde un punto de vista técnico, se afronta el diseño de un ambiente asistido inteligente (Ambient Assisted Living, AAL) en la cocina, planteando y definiendo la arquitectura del sistema. Esta arquitectura, basada en OSGi (Open Services Gateway initiative), oferta un sistema modular, con altas capacidades de interoperabilidad y escalabilidad. Además, se diseña e implementa una red de sensores distribuida en el entorno con el fin de obtener la mayor información posible del contexto, presentando distintos algoritmos para obtener información de alto nivel: detección de caídas o localización. Todos los dispositivos presentes en el entorno han sido modelados utilizando la taxonomía propuesta en OSGi4AmI, extendiendo la misma a los electrodomésticos más habituales de la cocina. Finalmente, se presenta el diseño e implementación de la inteligencia del sistema, que en función de la información procedente del contexto y de las capacidades del usuario da soporte a las principales actividades de la vida diaria (AVD) en la cocina

    Project portfolio evaluation and selection using mathematical programming and optimization methods

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    Project portfolio selection is an essential process for portfolio management and plays an important role in accomplishing organizational goals. This research explores the feasibility of developing a project portfolio selection tool by using mathematical programming and optimization models, specifically 0-1 integer programming (one objective portfolio) and goal programming (multiple objectives portfolio). These methods select the set of projects which deliver the maximum benefit (e.g., net present value, profit, etc.) represented for objective functions subjected to a series of constraints (e.g., technical requirements and/or resources availability) considering the scheduling of selected projects in a planning horizon, interdependence relationship among projects (e.g., complementary projects and mutually exclusive projects) and especial cases like mandatory and ongoing projects. ^ Based on the proposed model, a Decision Support System (DSS) will be developed and tested for accuracy, flexibility and ease of use. This computational tool will be designed for decision makers and users that are not familiar with mathematical programming models

    Total Ownership with Lifecycle Cost Model Under Uncertainty

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    NPS NRP Technical ReportTotal Ownership with Lifecycle Cost Model Under UncertaintyN9 - Warfare SystemsThis research is supported by funding from the Naval Postgraduate School, Naval Research Program (PE 0605853N/2098). https://nps.edu/nrpChief of Naval Operations (CNO)Approved for public release. Distribution is unlimited.

    An Integrated Approach of Fuzzy Quality Function Deployment and Fuzzy Multi-Objective Programming Tosustainable Supplier Selection and Order Allocation

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    The emergence of sustainability paradigm has influenced many research disciplines including supply chain management. It has drawn the attention of manufacturing companies’ CEOs to incorporate sustainability in their supply chain and manufacturing activities. Supplier selection problem, as one of the main problems in supply chain activities, is also combined with sustainable development where traditional procedures are now transformed to sustainable initiatives. Moreover, allocating optimal order quantities to sustainable suppliers has also attracted attention of many scholars and industrial practitioners, which has not been comprehensively addressed. Therefore, a practical model of supplier selection and order allocation based on the sustainability Triple Bottom Line (TBL) approach is presented in this research article. The proposed approach utilizes Fuzzy Analytical Hierarchy Process combined with Quality Function Deployment (FAHP-QFD) for reflecting buyer’s sustainability requirements into the preference weights that are then exerted by an efficient Fuzzy Assessment Method (FAM) to assess the suppliers to obtain their sustainability scores. Thereupon, these scores are utilized in a fuzzy multi-objective mix-integer non-linear programming model (MINLP) for allocating orders to suppliers based on the manufacturer’s sustainability preference. A real-world application of food industry is presented to show the practicality of the proposed approach

    An Integrated Approach of Fuzzy Quality Function Deployment and Fuzzy Multi-Objective Programming Tosustainable Supplier Selection and Order Allocation

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    The emergence of sustainability paradigm has influenced many research disciplines including supply chain management. It has drawn the attention of manufacturing companies’ CEOs to incorporate sustainability in their supply chain and manufacturing activities. Supplier selection problem, as one of the main problems in supply chain activities, is also combined with sustainable development where traditional procedures are now transformed to sustainable initiatives. Moreover, allocating optimal order quantities to sustainable suppliers has also attracted attention of many scholars and industrial practitioners, which has not been comprehensively addressed. Therefore, a practical model of supplier selection and order allocation based on the sustainability Triple Bottom Line (TBL) approach is presented in this research article. The proposed approach utilizes Fuzzy Analytical Hierarchy Process combined with Quality Function Deployment (FAHP-QFD) for reflecting buyer’s sustainability requirements into the preference weights that are then exerted by an efficient Fuzzy Assessment Method (FAM) to assess the suppliers to obtain their sustainability scores. Thereupon, these scores are utilized in a fuzzy multi-objective mix-integer non-linear programming model (MINLP) for allocating orders to suppliers based on the manufacturer’s sustainability preference. A real-world application of food industry is presented to show the practicality of the proposed approach
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