电子制造业中智能机器人技术的可持续性评估：基于圆形直觉模糊集的决策框架

为解决电子制造业中智能机器人技术(STs)选择面临的模糊性与多准则冲突问题，研究人员开发了基于圆形直觉模糊集(CIFS)的LOPCOW-RANCOM-MARCOS决策框架。该研究通过整合客观权重计算(LOPCOW)、主观权重评估(RANCOM)和妥协解排序(MARCOS)，实现了对机器人技术经济-社会-环境可持续性的精准评估。案例研究表明，该模型能有效平衡技术成本(降低25%)与生态效益(减少20% CO2排放)，为制造业智能化转型提供量化决策工具。

　　

在电子产品需求爆炸式增长的时代，制造业正面临一场效率与可持续性的双重考验。随着工业4.0技术的普及，智能机器人(STs)已成为提升生产效率的利器——它们能24小时不间断工作，将错误率降低50%，还能让工人远离危险工序。但硬币的另一面是：动辄数百万的投资成本、复杂的维护需求，以及令人纠结的技术选择难题。更棘手的是，不同专家对机器人性能的评价往往充满模糊性，有人说"能耗表现优秀"，有人则认为"只是中等水平"。这种评价的不确定性，让电子制造企业在技术选型时如同雾里看花。

正是为了解决这个痛点，来自多个机构的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表了一项创新研究。他们创造性地将圆形直觉模糊集(CIFS)理论引入决策系统，开发出名为CIF LOPCOW-RANCOM-MARCOS的评估框架。这个听起来像科幻代号的方法，实际上是一套能同时处理数据不确定性和人类主观判断的智能决策工具。通过分析六种主流工业机器人在微电子组装场景的表现，研究团队证明该模型不仅能量化技术参数，还能精准平衡经济、社会与环境三大可持续性维度。

研究方法上，团队首先采用对数百分比变化驱动目标加权法(LOPCOW)处理性能指标的客观数据波动，再利用非补偿性相关评估法(RANCOM)整合10位领域专家的主观权重。核心创新在于用CIFS同时捕捉每个评价指标的隶属度β_λ和非隶属度Θ_λ，并通过圆形边界约束保证数学合理性。最终通过测量替代方案与妥协解排序法(MARCOS)生成技术排名，所有计算均基于电子厂提供的实际运营数据验证。

实验结果显示：在六轴关节机器人、SCARA机器人等六类技术中，具有视觉引导的协作机器人综合得分最高(0.841)。这类机器人在社会可持续性(减少25%工伤)和环境指标(节能19.7%)上表现突出，虽然初始投资比传统机械臂高15%，但通过生产效率提升可在2.3年收回成本。值得注意的是，被普遍看好的Delta机器人由于在材料回收率(仅12%)和员工培训难度上的短板，排名意外垫底。

敏感性分析证实模型具有强鲁棒性：当专家权重波动±30%时，前三名技术排序保持稳定。与传统TOPSIS和VIKOR方法相比，新框架在处理"高精度焊接"等模糊指标时的区分度提升42%。研究特别指出，对中小电子企业而言，模块化机器人系统可能是性价比最优选，其灵活性可适配80%的工艺变更需求。

这项研究的现实意义不言而喻。它为制造业提供了一把"智能标尺"，能精确衡量机器人技术带来的隐性收益——比如每减少1吨CO₂排放对应的经济价值，或是员工安全性改善对生产效率的间接提升。方法论层面，CIFS与MARCOS的结合开创了不确定性决策的新范式，其半径参数^?λ`的引入尤其适合处理专家评价的置信区间问题。正如作者Hafiz Muhammad Athar Farid强调的，这套工具的价值不仅在于技术选择，更在于帮助管理者理解"可持续性不是成本，而是通往智能制造的高速公路"。

当然，任何模型都有改进空间。研究团队在讨论部分坦承，当前版本尚未充分考虑地缘政治对技术供应链的影响——比如某些关键零部件禁运可能彻底改变成本结构。这也为后续研究指明了方向：将韧性评估纳入决策框架，或许是下一代工业4.0技术选择模型的必由之路。