En el proceso de toma de decisiones en el diseño de productos (PDDM), los tomadores de decisiones (DMs) participan convencionalmente en discusiones para evaluar alternativas de diseño. Lograr un resultado consistente es esencial para seleccionar esquemas de diseño de productos óptimos, ya que ayuda a eliminar conflictos de preferencias. Sin embargo, las incertidumbres y ambigüedades, junto con las interrelaciones entre los DMs, hacen que sea un desafío alcanzar un nivel de consenso aceptable en el PDDM. Para abordar este problema, se introducen conjuntos difusos intuicionistas (IFSs) para capturar las preferencias de los DMs respecto a los esquemas de diseño de productos, y se integra una red de confianza para analizar las interrelaciones de los DMs. Se emplea un conjunto de términos lingüísticos de doble jerarquía (LTS) para evaluar las relaciones de los DMs, y una red de confianza incompleta se complementa aprovechando el principio de transitividad, determinando así los pesos de los DMs. Al establecer un modelo de medición de consenso, se identifican los DMs que contribuyen menos al consenso, y se logra la optimización del consenso mediante la modificación de las preferencias de los DMs o la calibración de sus relaciones de confianza. Se propone un proceso de alcance de consenso (CRP) para el PDDM, y se utiliza la técnica de orden de preferencia por similitud a la solución ideal (TOPSIS) para clasificar los esquemas de diseño de productos una vez alcanzado el consenso. Un estudio de caso que involucra el proceso de toma de decisiones para el diseño de una máquina de desinfección doméstica específica ilustra la eficacia de nuestro método para lograr consenso al integrar datos vagos de PDDM.