A Robust Analytical Network Process for Biocomposites Supply Chain Design: Integrating Sustainability Dimensions into Feedstock Pre-Processing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Natural fiber-based biocomposites are rapidly gaining traction in sustainable manufacturing. However, their supply chain (SC) designs at the feedstock pre-processing stage often lack robust multicriteria decision-making evaluations, which can impact downstream processes and final product quality. This case study proposes a sustainability-driven multicriteria decision-making framework for selecting pre-processing equipment configurations within a hemp-based biocomposite SC. Using a cradle-to-gate system boundary, four alternative configurations combining balers (square vs. round) and hammer mills (full-screen vs. half-screen) are evaluated. The analytical network process (ANP) model is used to evaluate alternative SC configurations while capturing the interdependencies among environmental, economic, social, and technical sustainability criteria. These criteria are further refined with the inclusion of sub-criteria, resulting in a list of 11 key performance indicators (KPIs). To evaluate ranking robustness, a non-linear programming (NLP)-based sensitivity model is developed, which minimizes the weight perturbations required to trigger rank reversals, using an IPOPT solver. The results indicated that the Half-Round setup provides the most balanced sustainability performance, while Full-Square performs best in economic and environmental terms but ranks lower socially and technically. Also, the ranking was most sensitive to the weight of the system reliability and product quality criteria, with up to a 100% shift being required to change the top choice under the ANP model, indicating strong robustness. Overall, the proposed framework enables decision-makers to incorporate uncertainty, interdependencies, and sustainability-related KPIs into the early-stage SC design of bio-based composite materials.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».