Solar Energy Implementation in Manufacturing Industry Using Multi-Criteria Decision-Making Fuzzy TOPSIS and S4 Framework
Notice bibliographique
Résumé
The demand for electrical energy has increased since the population of and automation in factories have grown. The manufacturing industry has been growing dramatically due to the fast-changing market, so electrical energy for manufacturing processes has increased. As a result, solar energy has been installed to supply electrical energy. Thus, assessing a solar panel company could be a complex task for manufacturing companies that need to assess, install, and operate solar panels when several criteria with different hierarchies from decision-makers are involved. In addition, the stages of a solar panel system could be divided into analysis, installation, operation, and disposal, and all of them must be considered. Thus, the solar panel company must provide a holistic solution for each stage of the solar panel lifespan. This paper provides a fuzzy decision-making approach (Fuzzy TOPSIS) to deal with the assessment of solar companies using the S4 framework in which the sensing, smart, sustainable, and social features are labeled with linguistic values that allow the evaluation of companies using fuzzy values and linguistic labels, instead of using crisp values that are difficult to define when decision-makers are evaluating a solar company for installation of the solar panels. The S4 features are considered the benefits of the evaluation. In the case study presented, three solar panel companies with different alternatives are evaluated on the basis of three decision-makers from manufacturing companies using the S4 framework. This paper considers the benefits of solar companies in the context of decision-makers participating in a multi-decision selection of such a company to install solar panels, so that the selection process is more effective. Thus, the proposed Fuzzy TOPSIS method proved efficient when selecting a solar panel company from among many options that best meets the needs of manufacturing companies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».