Análisis comparativo de técnicas multicriterio para justificación de inversiones en robots

En este artículo se presenta un análisis comparativo de los resultados de la aplicación de dos técnicas para evaluar robots industriales, una de las cuales ha sido reportada en la literatura y la otra es una evaluación mediante la técnica TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity t...

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Autores principales: Jorge Luis García Alcaraz, Salvador A. Noriega Morales, Juan José Díaz Núñez
Formato: article
Lenguaje:EN
Publicado: Universidad Autonoma del Estado de Mexico 2006
Materias:
Q
H
Acceso en línea:https://doaj.org/article/640c02f71e8b4a2f9d536849e65be1f3
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spelling oai:doaj.org-article:640c02f71e8b4a2f9d536849e65be1f32021-11-11T14:46:34ZAnálisis comparativo de técnicas multicriterio para justificación de inversiones en robots1405-02692395-8782https://doaj.org/article/640c02f71e8b4a2f9d536849e65be1f32006-01-01T00:00:00Zhttp://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10413108https://doaj.org/toc/1405-0269https://doaj.org/toc/2395-8782En este artículo se presenta un análisis comparativo de los resultados de la aplicación de dos técnicas para evaluar robots industriales, una de las cuales ha sido reportada en la literatura y la otra es una evaluación mediante la técnica TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Se discuten los resultados obtenidos por las dos técnicas y se demuestra su solidez ante cambios en la evaluación. Finalmente, se hace una serie de recomendaciones y observaciones.Jorge Luis García AlcarazSalvador A. Noriega MoralesJuan José Díaz NúñezUniversidad Autonoma del Estado de Mexicoarticletopsisinversión en robotstécnicas multicriteriojustificación de robotsScienceQSocial SciencesHENCiencia Ergo Sum, Vol 13, Iss 1, Pp 68-74 (2006)
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description En este artículo se presenta un análisis comparativo de los resultados de la aplicación de dos técnicas para evaluar robots industriales, una de las cuales ha sido reportada en la literatura y la otra es una evaluación mediante la técnica TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Se discuten los resultados obtenidos por las dos técnicas y se demuestra su solidez ante cambios en la evaluación. Finalmente, se hace una serie de recomendaciones y observaciones.
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