Identification of factors affecting reverse chain performance in relation to customer satisfaction using ISM Modelling & MICMAC Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Reverse Logistics has become buzzword in today's industrial word and big differentiating factor in quest of success for any organization word wide. Whole world is suffering from scarcity of resources and we have finite area available for the waste disposal. One of the sustainable solutions is to design product in such a way so that we can maximize its reuse through reverse logistics. Reverse logistics is fast becoming industrial design standard for majority of organizations worldwide. Reverse logistics has become a need of an hour. Some of the organization do it voluntarily and some because of the environmental rules and legislations. In order to achieve total customer satisfaction, one has to take care of product for its entire life cycle through activities of reverse logistics. In this research I tried to investigate the factors affecting performance of reverse logistics in relation to customer satisfaction. I have used interpretive structural modelling technique to understand the complex pattern of contextual relationship amongst the most important factors through diagraph, which explain performance of reverse logistics in relation to customer satisfaction. I have also used MICMAC analysis to classify these factors according to their driving power and dependency power. MICMAC analysis facilitate in identification of most important factors in explaining performance of reverse logistics in relation to customer satisfaction. Further this research may helpful in reverse logistics design process planning, driven by customer requirement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».