A Bayesian decision support system for vehicle component recovery

Ajith Kumar Parlikad; Duncan McFarlane

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A Bayesian decision support system for vehicle component recovery

机译：用于车辆零部件回收的贝叶斯决策支持系统

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This paper presents a decision support system (DSS) whose core is based on Bayes' networks and influence diagrams that helps remanufacturers to choose the best product recovery option on the basis of the information provided by emerging technologies such as RFID tags and sensor networks. Such technologies can have significant impact on the effectiveness with which product information is generated and shared among the various actors in the product lifecycle. As an illustration, we show how such a DSS can be used to improve the effectiveness of decisions made by vehicle remanufacturers where one needs to select reusable components for disassembly before shredding an end-of-life vehicle.

机译：本文介绍了一个决策支持系统（DSS），其核心基于贝叶斯的网络和影响图，可帮助再制造商根据RFID标签和传感器网络等新兴技术提供的信息，选择最佳的产品回收选项。此类技术可能会对产品生命周期中各个参与者之间生成和共享产品信息的有效性产生重大影响。作为说明，我们展示了如何使用这种DSS来提高车辆再制造商做出的决策的有效性，在该决策中，需要在粉碎报废汽车之前选择可重复使用的组件进行拆卸。

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来源
《International Journal of Sustainable Manufacturing》 |2009年第4期|共22页
作者
Ajith Kumar Parlikad; Duncan McFarlane;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类机械制造工艺;
关键词
Product recovery; End-of-life vehicles; ELV; Decision support systems; DSS; Bayes' networks; Influence diagrams; ID;

机译：产品回收;报废汽车;ELV;决策支持系统;DSS;贝叶斯网络;影响图;ID;

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