A hybrid MCDM approach based on fuzzy ANP and fuzzy TOPSIS for technology selection

Norėdama išlikti konkurencinga globalioje aplinkoje, gamybos įmonė turi diegti naujas technologijas. Tinkamiausių technologijų atranka yra sudėtinga įvairialypė problema, apimanti kiekybinius ir kokybinius veiksnius, tokius kaip žmogiškųjų išteklių, veiklos efektyvumo ir finansiniai aspektai, kurie gali būti prieštaringi bei neretai sudėtingai įvertinami. Be to, tarp technologijų tinkamumą apibūdinančių veiksnių bei kriterijų egzistuoja tarpusavio priklausomybės, į kurias reikia atsižvelgti, renkantis veiklos strategiją. Išvardintas problemas galima išspręsti derinant kelis įvairaus pobūdžio daugiakriterius sprendimų priėmimo (MCDM) metodus ir neraiškiųjų aibių (Fuzzy Set) teoriją. Pristatomo tyrimo tikslas – parengti kompleksinę technologijų tinkamumo vertinimo ir atrankos metodiką. Siūlomas mišrus modelis, pagrįstas analitinio tinklo proceso ir artumo idealiam taškui metodais neraiškioje aplinkoje (FANP ir FTOPSIS). Pateiktas pavyzdys, iliustruojantis siūlomo modelio taikymą vidutinio dydžio gamybos įmonėje. 590 |a In order to compete in the global environment, a manufacturing company has to keep developing new technologies. Selection of a right technology is a critical stage in a successful technology transfer process. However, technology selection is a complex multi-dimensional problem including both qualitative and quantitative factors, such as human resources, operational and financial dimensions, which may be in conflict and may also be uncertain. In addition, interdependent relationships exist among various dimensions as well as criteria of technology selection. The identified problems could be solved by combining multiple criteria decision making (MCDM) methods of different nature and fuzzy set theory. The objective of the current paper is to develop a complex approach to evaluate technologies and to rank their appropriateness for a company. A hybrid model is proposed, based on Fuzzy Analytic Network Process (FANP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (FTOPSIS). A real-life case study is presented to validate the proposed model