Applying multi-criteria decision-making methods for cutting oil selection

Autor: Thinh, Hoang Xuan, Mai, Nguyen Trong, Giang, Nguyen Truong, Khiem, Vu Van
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 3 No. 1 (123) (2023): Engineering technological systems; 52-58
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3 № 1 (123) (2023): Виробничо-технологічні системи; 52-58
ISSN: 1729-3774
1729-4061
Popis: Many machining processes would not be possible without the presence of cutting oils. There are many diffe­rent types of cutting oils on the market today, each with different properties. The difference of oils is manifested in many parameters such as viscosity, combustion temperature, recyclability, pollution tendency, stability, price, etc. Choosing the best oil is a difficult and tedious task for customers. In this work, we present the results of a study on the selection of cutting oil using multi­criteria decision­making (MCDM) methods. The selection of the best oil is made on the basis of ranking of seven different types. Two MCDM methods used in this study are Proximity Indexed Value (PIV) and Collaborative Unbiased Rank List Integration (CURLI). This two methods have been used to rank cutting oils. These are two methods with completely different characteristics. When using the PIV method, it is necessary to standardize the data and determine the weights for the criteria. Meanwhile, if using the CURLI method, these two tasks are not needed. In addition, three different weight methods were also used to calculate the weights for the criteria including EQUAL, Rank Order Centroid weight (ROC weight) and Rank Sum weight (RS weight). These three methods have been used to determine the weights for the criteria of cutting oil. The PIV method was used three times corresponding to three different weight methods. The results showed that out of the four ranking results (three using the PIV method and one using the CURLI method), the same best oil was unani­mously identified. It is recommended that the CURLI method should be used if weighting of criteria and data normalization are not desired
Багато процесів механічної обробки були б неможливі без наявності мастильно­охолоджуючих емульсій. Сьогодні на ринку представлено безліч різних видів мастильно­охолоджуючих емульсій, кожна з яких володіє різними властивостями. Різниця між емульсіями проявляється у багатьох параметрах, таких як в’язкість, температура горіння, можливість переробки, схильність до забруднення, стійкість, ціна тощо. Вибір кращої емульсії є складним та стомлюючим завданням для покупців. У даній роботі представлені результати дослідження щодо вибору мастильно­охолоджуючої емульсії з використанням методів багатокритеріального прийняття рішень (MCDM). Вибір кращої емульсії проводиться на основі ранжування семи різних видів. У дослідженні використовувалися два методи MCDM: індексоване за близькістю значення (PIV) та спільна інтеграція незміщеного списку рангів (CURLI). Ці два методи використовуються для ранжування мастильно­охолоджуючих емульсій і мають абсолютно різні характеристики. При використанні методу PIV необхідно стандартизувати дані та визначити ваги критеріїв. Тим часом, при використанні методу CURLI ці два завдання не потрібні. Крім того, для розрахунку ваг критеріїв також використовувались три різні вагові методи, включаючи рівний (EQUAL), вагу центроїда порядку ранжування (вага ROC) та вагу суми рангів (вага RS). Дані три методи також використовувалися для визначення ваг критеріїв мастильно­охолоджуючої емульсії. Метод PIV застосовувався тричі відповідно до трьох різних вагових методів. Результати показали, що з чотирьох результатів ранжування (три з використанням методу PIV і один з використанням методу CURLI) була одноголосно визначена одна і та ж краща емульсія. Метод CURLI рекомендується використовувати, якщо не потрібне зважування критеріїв та нормалізація даних
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: