Interval-valued intuitionistic fuzzy based QFD application for smart hospital design

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作者
Deniz Uztürk,Gülçin Büyüközkan,Ahmet Fahri Negüs,M. Yaman Öztek
出处
期刊:Data Science and Knowledge Engineering for Sensing Decision Support 卷期号:: 1115-1123 被引量:2
标识
DOI:10.1142/9789813273238_0141
摘要

World Scientific Proceedings Series on Computer Engineering and Information ScienceData Science and Knowledge Engineering for Sensing Decision Support, pp. 1115-1123 (2018) No AccessInterval-valued intuitionistic fuzzy based QFD application for smart hospital designDeniz Uztürk, Gülçin Büyüközkan, Ahmet Fahri Negüs and M. Yaman ÖztekDeniz UztürkDepartment of Business Administration, Galatasaray University, 34349 İstanbul, Turkey, Gülçin BüyüközkanDepartment of Industrial Engineering, Galatasaray University, 34349 İstanbul TurkeyCorresponding author; Tel: +902122274480, Fax: +902122595557., Ahmet Fahri NegüsDepartment of Business Administration, Galatasaray University, 34349 İstanbul, Turkey and M. Yaman ÖztekDepartment of Business Administration, Galatasaray University, 34349 İstanbul, Turkeyhttps://doi.org/10.1142/9789813273238_0141Cited by:0 PreviousNext AboutSectionsPDF/EPUB ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsRecommend to Library ShareShare onFacebookTwitterLinked InRedditEmail Abstract: Quality Function Deployment (QFD) method is a process that is widely used in manufacturing or service sectors to project the customers' will into the production phase. Its easy computational steps give the power of natural transformation of needs into engineering requirements. In this study, a QFD method is proposed in an Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy (IVIF) environment to make use of its ability to deal with uncertain data. To test the applicability of the proposed technique, IVIF based QFD is applied to a case study where a hospital building design is introduced based on smart and ecological requirements. This work is financially supported by Galatasaray University Research Fund (Project No: 18.102.001). FiguresReferencesRelatedDetails Data Science and Knowledge Engineering for Sensing Decision SupportMetrics History PDF download

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