A decision-making framework for environmentally sustainable product design
Notice bibliographique
Résumé
Design is a process through which customer needs are transformed into product or service specifications, and then used to develop a model or prototype. The prototype is tested, and modifications are brought to it before the production process starts. Moreover, the design process may be divided into different stages, starting from the definition of the customer needs, going through the conceptual design phase and ending up with the detailed design. In this article, we address the conceptual design phase, where the customer needs are assumed to be known. The proposed approach considers, based on customer needs, primary and secondary design criteria. Each design criterion has a set of predetermined possible values (options) from which the designer may select. Making the best selection of all the design features while satisfying the customer needs in terms of cost, quality (customer preference) and environmental performance is a combinatorial problem and therefore a decision-making framework would be helpful for the designers. In this article, the design criteria are evaluated using fuzzy technique for order preference by similarities to ideal solution based on cost, quality and environmental sustainability. A multiobjective and a single-objective binary programming models are then developed and solved, and their optimal solutions are obtained. The multiobjective solutions provide the decision makers with the possible trade-offs, whereas the single-objective model solution can be used as a final decision-making tool. The proposed approach is implemented in a user-friendly software developed by the authors. A case study is conducted using a baby car seat for which three main and six secondary design criteria are considered. The obtained results show the effectiveness of the approach used.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».