Integration of Quality Function Deployment and Functional Analysis for Eco-design
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an eco-design method to systematically generate design concepts for the reduction of environmental impacts. The method is based on the integration of quality function deployment (QFD) and functional analysis (FA) at the early design stage. While QFD provides a framework to reflect the voice of environment in the design planning and evaluations, FA focuses on the functional description of the design to support the generation of design concepts. Particularly, the morphological chart is used to support the synthesis of new design concepts. The integration approach is based on the matrix-based correlation modeling to explicitly capture the links among environmental requirements, engineering metrics, design functions and components. The proposed method consists of four steps. In Step 1, the matrix-based correlation models of the existing design are constructed through QFD and FA. In Step 2, one specific environmental requirement is mapped through the correlation models in order to identify the responsible design functions and components for design generation. Afterwards in Step 3, the identified functions are used to establish the morphological chart to generate possible design solutions (or components) for each function. Then, different design concepts can be synthesized by combining these possible solutions. In Step 4, the generated design concepts can be evaluated via engineering metrics that are relevant to the original environmental requirement. A coffee maker has been selected as an application to demonstrate the proposed 4-step method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».