Identification, evaluation and validation of lean, agile, resilience and green activities in remanufacturing using the IPPA and data mining approaches
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Nowadays, many industries, including the electrical and electronic equipment (EEE) industry, are facing significant environmental challenges. The remanufacturing process is an effective strategy for conserving resources and reusing them in subsequent production cycles, making it a key factor in reducing environmental impacts. Therefore, identifying lean, agile, resilience and green (LARG) activities in remanufacturing is essential for the growth of the remanufacturing industries, while this issue has been neglected in previous research. Design/methodology/approach The aim of this paper is to identify and evaluate LARG activities in the remanufacturing process of the EEE industries in the US and Canada. Using fuzzy analytic hierarchy process (FAHP), fuzzy stepwise weighted ratio analysis (FSWARA) and the newly proposed method of importance-performance-productivity analysis (IPPA), 24 LARG activities were evaluated. Finally, the results were validated using data mining. Finally, a benchmarking index based on IPPA was introduced. Findings According to the proposed IPPA method, eight octants were defined based on the importance, performance and productivity scores. It indicates that only the demand management activity is placed in the first octant and six activities (multi-skilled workers, total productive maintenance (TPM), customer relationship management, sustainable cost management, sustainable total quality management (TQM) and eco-responsive decision-making) with poor importance, performance and productivity are placed in the eighth octant. Originality/value The manuscript presents a novel integration of fuzzy MCDM techniques (FAHP and FSWARA) with a newly proposed importance-performance-productivity analysis (IPPA) framework, specifically tailored for evaluating LARG activities in remanufacturing. Unlike prior studies, it uniquely combines qualitative prioritization with quantitative benchmarking and validation through data mining, offering a comprehensive and data-driven approach to improve sustainability practices in the EEE remanufacturing sector.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».