Integration of morphological analysis theory and artificial neural network approach for sustainable product design: a case study of portable vacuum cleaner

Mohd Fahrul Hassan; Muhamad Zameri Mat Saman; Safian Sharif; Badrul Omar

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Integration of morphological analysis theory and artificial neural network approach for sustainable product design: a case study of portable vacuum cleaner

机译：形态分析理论与人工神经网络方法相结合的可持续产品设计：便携式吸尘器的案例研究

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A need for incorporating sustainability requirements during product development phase so as to ensure green initiatives is the vital focus of today's industries. However, proposed approaches are lacking in terms of sustainability aspects and difficulty in selecting the most sustainable product assembly model at the end of the methodologies. Besides, useful tools such as life-cycle assessment (LCA), streamlined LCA and environmental matrix for assessing the environmental impacts associated with a product have been incorporated in order to fulfil those limitations but the variation in price and complexity makes it difficult to match the goal, scope and budget of the product design. Therefore, this study presents an integrated morphological analysis theory and artificial neural network approach for producing products in sustainable manner that caters to environment, economic and social aspects. As a result from the case study, the most sustainable of new portable vacuum cleaner models can be systematically selected.

机译：在产品开发阶段需要纳入可持续性要求，以确保绿色行动是当今行业的重点。然而，就可持续性方面而言，缺乏所提议的方法，并且在方法论的最后难以选择最可持续的产品组装模型。此外，为了满足这些限制，还集成了有用的工具，例如生命周期评估（LCA），简化的LCA和环境矩阵，以评估与产品相关的环境影响，但是价格和复杂性的差异使得很难匹配产品。产品设计的目标，范围和预算。因此，本研究提出了一种综合的形态分析理论和人工神经网络方法，以可持续的方式生产产品，以适应环境，经济和社会方面的需求。案例研究的结果是，可以系统地选择最可持续的新型便携式吸尘器型号。

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来源
《International Journal of Sustainable Manufacturing》 |2012年第4期|共24页
作者
Mohd Fahrul Hassan; Muhamad Zameri Mat Saman; Safian Sharif; Badrul Omar;
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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
Sustainable product design; Morphological analysis; Sustainability indicators; Artificial neural network;

机译：可持续产品设计;形态分析;可持续性指标;人工神经网络;

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