ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Industrial sustainability assessment needs a transparent and operational framework that can manage multidimensional indicators, expert uncertainty, weighting complexity, and managerial interpretation. This research presents the Sustainable Industrial Measurement (SIM) Model, an AI-assisted sustainability intelligence architecture for manufacturing organizations. The model comprises literature-based indicator synthesis, Fuzzy Delphi Technique (FDT), Pareto 80/20 screening, Group Analytic Hierarchy Process (Group AHP), Utility Value Analysis and the web-based AI-enabled decision support system (AI-DSS) under the Triple Bottom Line (TBL) framework. In FDT validation by consensus, threshold and fuzzy score criteria, 33 experts accepted 64 indicators. The Pareto screening reduced the set to 50 high-impact indicators, consisting of 10 economic, 22 social and 18 environmental indicators. The priority weights were derived from the group AHP weighting by 21 experts and checked for consistency. The environmental and economic indicators represent the dominant sustainability priorities. The weighted structure was embedded in the web-based AI-DSS to enable automated scoring, visualization, gap diagnosis and AI-based managerial recommendations. Thirty industrial practitioners reported excellent perceived usability of the SIM Model, with a System Usability Scale score of 86.0. However, the evaluation assessed usability only, not the accuracy, effectiveness, or organizational impact of AI-assisted recommendations for manufacturing sustainability decisions and future implementation.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 81/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Digital Transformation in Industry · Delphi Technique in Research · Sustainable Supply Chain Management
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Prin Boonkanit · Thirachet Paengteerasukkamai · Rajamangala University of Technology Phra Nakhon
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง