Prioritizing Engineering Characteristics of Product-Service System Using Analytic Network Process and Data Envelopment Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Product-service system (PSS) approach has emerged as a competitive strategy to impel manufacturers to offer a set of products and services as a whole. A new three-domain PSS conceptual design framework supporting engineering design methodology is proposed in this research. Identification of the critical parameters in these domains plays an important role. Engineering characteristics (ECs) in the functional domain, which include product-related ECs (P-ECs) and service-related ECs (S-ECs), are identified by translating customer requirements (CRs) in the customer domain. Quality function deployment (QFD) is used to implement this translation process. Prioritizing ECs is a crucial issue in achieving the optimal PSS planning. First, to consider complex dependency relationships between and within CRs, P-ECs and S-ECs, the analytic network process (ANP) approach is integrated in QFD to determine the initial importance weights of ECs. Second, the data envelopment analysis (DEA) approach is applied to adjust the initial weights of ECs considering requirements of the manufacturers. In order to deal with the vagueness, uncertainty and diversity in decision-making, the fuzzy set theory and group decision-making technique are used in the supermatrix approach of ANP in the first phase. A case study is carried out to demonstrate the effectiveness of the developed prioritizing approach for ECs in PSS conceptual design.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle