A novel HGEDM method for evaluating 3-axis CNC machines in green environment under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
In the face of digitization in manufacturing industries, the judicious evaluation and selection of cutting-edge CNC machines play a pivotal role in achieving production-grade precision, accuracy and manufacturing agility. The evaluation of 3-axes CNC machines incorporates most sought-after subjective and objective criteria having significant relative weights and green impacts. This research paper presents a novel heterogeneous expert based decision making (HGEDM) framework incorporating a diversified combination of experts having distinct impact factors. The experts’ impact factors so calculated impart significant contributions in computing weighted aggregated performance ratings of the alternatives. To establish the effectiveness of the suggested approach, three practical selection problems are illustrated. The calculated findings are validated with few well-established approaches demonstrating the realistic nature of the suggested methodology. To assess the stability and robustness of the proposed approach, a sensitivity analysis is performed. Besides, Spearman’s rank correlation measure demonstrates that the ranks obtained using the proposed approach are highly close to those derived from several existing methods. Furthermore, both Pearson correlation coefficient and Sample correlation coefficient measures show a strong association between the proposed approach and existing ones. Therefore, the proposed HGEDM approach is considered to be a consistent and effective tool for supporting optimal selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».