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A raíz de la Industria 4.0, el omnipresente internet de las cosas proporciona grandes datos para potencialmente cuantificar la huella ambiental de los productos ecológicos. Además, como enfatiza el concepto de Industria 5.0, la creciente producción por personalización masiva hace que las configuraciones de productos estén llenas de individuación y diversificación. Impulsado por estos cambios fundamentales, el diseño para la sostenibilidad de un sistema de producto–servicio de alta variedad y bajo volumen enfrenta el acoplamiento cada vez más profundo entre soluciones de productos impulsadas por la tecnología y objetivos centrados en el ser humano guiados por el valor. La toma de decisiones multicriterio sobre cuestiones de sostenibilidad tiende a caer en la compleja, contradictoria, fragmentada y opaca inundación de información. Con este fin, este trabajo presenta un método cuantitativo basado en datos para la evaluación de la sostenibilidad de sistemas de productos–servicios al integrar el proceso de jerarquía analítica (AHP) y métodos de análisis envolvente de datos (DEA) para medir la sostenibilidad de productos personalizados y promover la práctica de sistemas de productos–servicios sostenibles habilitados por la Industria 5.0. Este método traduce la evaluación de la sostenibilidad en un problema de toma de decisiones multicriterio, para encontrar la solución que cumple con los criterios más importantes mientras minimiza las compensaciones entre criterios en conflicto, como las preferencias o necesidades individuales y la sostenibilidad del ciclo de vida de productos a medida. En el futuro, el método presentado puede extenderse para cubrir más preocupaciones de la Industria 5.0, como la reciclabilidad y desensamblaje impulsados por gemelos digitales de productos personalizados, y la sostenibilidad y resiliencia general de la cadena de suministro.
Jin et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.
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