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Beyond Sensor-Assisted Diagnosis of Used Products

机译：二手产品的传感器辅助诊断之外

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It is difficult to obtain information regarding compositions and remaining life periods of used products. Hence, they often undergo partial or complete disassembly for subsequent re-processing (remanufacturing and/or recycling). However, researchers are now studying sensor embedded products (SEPs), the composition and remaining life of which can be obtained at the end of their use from sensors. This paper addresses decision-making regarding the futurity of an SEP at its end of use: whether to disassemble it for subsequent recycling/remanufacturing or to repair it for subsequent sale on a second-hand market. We identify some important factors that must be considered before making a decision. Using a numerical example, we propose a simple approach that employs Bayesian updating and fuzzy set theory to aid the decision-making process.
机译：很难获得有关二手产品的成分和剩余使用寿命的信息。因此，它们经常要进行部分或全部拆卸，以进行后续的再加工（再制造和/或回收）。但是，研究人员现在正在研究传感器嵌入式产品（SEP），其组成和剩余寿命可以在传感器使用结束后从传感器获得。本文讨论了有关SEP使用寿命终止时的决策：是将其拆解以进行后续的回收/再制造，还是将其维修以在二手市场上进行后续销售。我们确定做出决定之前必须考虑的一些重要因素。通过一个数值示例，我们提出了一种简单的方法，该方法采用贝叶斯更新和模糊集理论来辅助决策过程。

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