供應商評選是一個多屬性決策問題，因為在選擇供應商的過程中需要考慮多個不同的屬性或標準。這些屬性可能包括價格、品質、交貨時間、服務水平等。這些因素通常不會全部滿足，因此需要在多個屬性之間進行權衡和選擇。目前常遇到主觀性和偏見及多屬性權衡困難問題。在決策過程中，主觀性和個人偏見可能會影響最終的選擇，導致非最佳決策。並且所面臨廠商斷料風險及漲價風險均影響公司產品是否能順利生產的因素。此外品質與供應商的交期延誤等因素也可能影響公司進行商用機器人整合業務的決策與推廣。本研究應用模糊層次分析法（Fuzzy AHP），建立了商用機器人系統供應商評選的實證模型，旨在解決選擇供應商時面臨的複雜性與不確定性問題。透過文獻探討與專家問卷調查，確立了四大主要評估構面，即貨物品質與交期、物件價格和成本、付款條件及客戶服務及評價，並細分出16項子評估準則。應用模糊層次分析法進行專家問卷調查，計算各構面及子準則的模糊權重值，進行解模糊化處理，得到每項評估準則的確定權重值。根據確立的層級結構和計算出的權重值，設計了供應商評選表，對各供應商進行評估並排序。研究結果顯示，供應商B在所有評估構面和子準則中的表現最優，總得分最高，被選為最適當的供應商。模型經實際案例的應用驗證，結果與實際供應商的績效評估結果相符，證明了模型的有效性與實用性。本研究的模型可為公司在選擇供應商時提供科學的決策依據，降低選擇風險，提高決策效率。

Supplier selection is a Multiple Attribute Decision Making problem, as the process of choosing suppliers involves considering multiple different attributes or criteria. These attributes may include price、quality、delivery time、service level. The common issues include subjectivity、bias and difficulties in balancing multiple attributes. Even factors such as quality and delivery delays also affect the decisions and promotion of the robot integration business. This study applies the FAHP to establish an empirical research for selecting robot system suppliers, The purpose is to resolve the complexity and uncertainty in supplier selection. Through literature review and expert surveys, the four major evaluation dimensions were identified: quality、cost、payment terms and customer service & evaluation. Detailed into 16 sub-criteria for evaluation. The FAHP was used to conduct expert surveys, calculating the fuzzy weight of each dimension and sub-criteria, and to obtain the weight values. A supplier selection table was designed to evaluate and rank each supplier based on the established hierarchical structure and calculated weight values. It shows that B is the best supplier for collaboration. Based on actual cases and consistent with the results. This model can provide companies with a scientific basis for supplier selection, reducing selection risks and improving decision-making efficiency.

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