A Novel Hybrid Decision-Making Framework for Measuring Industry 4.0 Driven Circular Economy Performance for Textile Industry

The sustainability strategy focuses on conscious production and consumption, with the Circular Economy (CE) as an innovative approach to maximize resource value and minimize waste. Industry 4.0 technologies like AI, robotics, and blockchain play a significant role in enhancing the competitiveness of businesses pursuing the CE. These advanced technologies help organizations achieve their sustainability goals, particularly within the CE framework. The study analyses how Industry 4.0-driven CE practices impact sustainable business performance, using the Indian textile industry as a case study. The researchers developed a three-stage hybrid decision-making framework, integrating various methods to assess sustainable performance. A novel three-stage hybrid decision making framework was developed by integrating Kendall's Agreement Test (Kendall’s W), Fuzzy Delphi, Best Worst Method (BWM), Full Consistency Method (FUCOM), and Combined Compromise Solution (CoCoSo) methods. The findings highlight positive outcomes such as enhanced incentives, government support, greener logistics, and improved monitoring of emissions, waste, and pollution. However, there is room for further improvements to address market demand and increase the profitability of green products

Assessing business intelligence & analytics maturity in Portuguese companies with TDWI model

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceThe adoption of Business Intelligence and Analytics solutions is becoming increasingly common among companies, because it has already been proven that they can efficiently support the decision-making process and ensure a data-driven culture. In Portugal, this Analytics solutions usage is widespread, especially in the Lisbon Metropolitan Area (AML), where the majority of the country's companies are located. However, it is perceived that certain companies may not be fully extracting the existing potential of these solutions because it is not enough to simply use these solutions, but rather to understand where they are leading the company. Thus, there is a need to assess the existing Analytics systems in these Portuguese companies and understand how advanced they are and where they can improve. Therefore, this study aims to evaluate the maturity level of Analytics systems in companies from different sectors, sizes, and revenue, all located in the AML. For this purpose, quantitative research was conducted using the Survey method. To assess the maturity level, the TDWI model was applied, which analyzes the companies' Business Intelligence systems from the perspective of 5 different dimensions based on the responses to a questionnaire consisting of 52 questions. According to the final score of the survey, companies are classified into five possible stages: Nascent, Early, Established, Mature, or Advanced/Visionary. The questionnaire received responses from 53 different companies, with the majority of them classified as "Established" in terms of maturity level. The dimension that performed the best was Organizational, while the Analytics dimension obtained the lowest result. The questionnaire results showed that, despite the systematic adoption of Analytics tools by most companies, there is a shortage of workforce and an urgent need for investments in training programs focused on this area, both at the academic and business levels. The Analytics dimension, although not yielding unfavorable results, clearly indicates areas for improvement, particularly in terms of taking greater advantage of Predictive and Prescriptive Analysis. The application of the TDWI model in a specific company or sector, the use of other maturity models applied in the same context as this research and the combination of the TDWI model with qualitative methods are suggestions for future academic work

Chronological evolution of the information-driven decision-making process (1950–2020)

The version of record os available online at:https://doi.org/10.1007/s13132-022-00917-yThe decision-making process (DMP) is essential in organizations and has changed due to multidisciplinary research, greatly infuenced by the progress in information technologies and computational science. This work’s objective is analysing the progressive interaction between DMP and information technologies and the consequent breakthroughs in how business is conducted since 1950 to recent times. Therefore, a chronological review of the information-driven DMP evolvement is presented. The major landmarks that defned how technology infuenced how information is generated, stored, managed, and used for making better decisions, minimizing the uncertainty and gaining knowledge, are covered. The fndings showed that even if current data-driven trends in managerial decision making have led to competitive advantages and business opportunities, there is still a gap between the technological capabilities and the organizational needs. Nowadays, it has been reported that the adoption of technology solutions in many companies is faster than their capacity to adapt at managerial level. Aware of this reality, the “Circumplex Hierarchical Representation of Organization Maturity Assessment” (CHROMA) model has been developed. This tool makes it possible to evaluate whether the management of organizations is making decisions using the available data correctly and optimizing their information systems.Peer ReviewedPostprint (published version

Regenerating the Logistics Industry through the Physical Internet Paradigm: A Systematic Literature Review and Future Research Orchestration

The operations of other businesses rely heavily on the logistics sector, making logistics the most crucial industry. There are multiple issues available in the existing logistics sector including the lack of logistics optimization and unsustainability operations. To deal with these issues, the concept of the Physical Internet (PI) has arisen. For this reason, the current study conducts a comprehensive literature review to determine how PI has emerged within the logistics sector to improve its condition. In this research, we present a comprehensive and in-depth analysis of the present situation of the PI in the logistics literature by conducting a systematic review of 114 publications published in 39 top journals on the topic between 2007 and 2022. This paper makes three significant contributions to the existing literature using such an analysis. To begin with, it provides an overarching context for the part played by the PI in the overall logistics industry. Second, it provides a road layout of the breadth and depth of the research on PI and the overall logistics, including the approaches taken by researchers, regions covered, sectors examined, and theoretical stances taken by those who have explored the topic thus far. Finally, it addresses the conclusions based on the different clusters discovered and the issues of existing logistics systems along with the moderators of influencing the PI and its outcomes. Given the rising significance of PI and channels for sustainability in the logistics sector, this is the first time that an effort has been made to investigate the function of the PI within the context of overall logistics performance. The paper identifies crucial gaps in research and brings to light different factors that have the potential to shed light on this essential subject. Furthermore, we argue that there is an immediate need to build new business models for enhanced adaptation and execution of the PI strategy, and we urge business managers, academics, and regulators to consider it. In addition, we advocate that professionals scrutinize ways in which the PI approach may be applied to the existing business structures

Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenómenos tales como los desastres naturales, sobre urbanización, contaminación, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energía fósil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la búsqueda de nuevos recursos energéticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energéticos fósiles. La transformación de una infraestructura de generación de energía basada en recursos fósiles a otra basada en recursos energéticos renovables tales como eólica, solar y energía hidroeléctrica llevará a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrá poco o ningún efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducción de la dependencia de fuentes de energía fósil. Las energías renovables son una fuente natural de energía que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producción de energía confiable, con precios de la energía estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios económicos y el medio ambiente. La energía solar es una de las mejores energías renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos químicos, físicos y biológicos. Una hora de la energía del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energía del sol o la radiación solar y su presencia geográfica determinan posibles inversiones en energía solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "qué, quién, cuando y donde". Por ejemplo: ¿Cuál es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posición gerencial de las energías renovables? ¿Dónde está el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eólicos? ¿En qué fecha se registra la más alta productividad? ¿Por qué este lugar no es apto para proyectos hidráulicos? ¿Por qué hay un bajón en la radiación solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opción viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de Decisión (del inglés Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacción entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y útil la creación de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de Extracción, Transformación y Carga (del inglés Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnológicos clave vinculados a la toma de decisiones. Además, la toma de decisiones en el contexto de la energía solar depende de Sistemas de Información Geográfica. Aunque la energía del Sol está disponible en todo el mundo, es evidente que la energía solar es más abundante cerca de los trópicos. Por ejemplo, una inversión en plantas de energía fotovoltaica en lugares cerca de los trópicos y del ecuador requerirá menos tiempo para su amortización. Dependiendo de la ubicación geográfica y las condiciones climáticas, la intensidad solar varía. Por esta razón, es importante seleccionar la ubicación adecuada que optimice la inversión teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiación solar, clima, tierras aptas y economía. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan información de idoneidad sobre la radiación solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos están restringidos a expertos, cubren áreas geográficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el público en general. El desarrollo de una cartografía extensa sobre la relación de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingeniería, necesitando de la integración de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogéneas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigación desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de Decisión en el ámbito de las energías renovables en general, y de la energía solar en particular. La característica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de Decisión que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogía. Imagínese que usted está buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las características del edificio (por ejemplo dimensiones, jardín, más de una edificación en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imágenes libres de un proveedor de ortofotografías (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de Aragón, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orígenes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigación tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podría proporcionar un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energías renovables, en particular sistemas de energía solar, como podría ser la selección de la mejor opción para instalar un sistema solar, o decidir una inversión en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigación ha consistido en el análisis sobre la idoneidad de las tecnologías vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de Extracción, Transformación y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos históricos referentes a la energía, e Inteligencia de Negocios para la estructuración y presentación de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, técnicas de representación de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo económico del producto. Además, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de Decisión deben ser el instrumento de resolución de problemas de mercado y de problemas científicos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologías citadas para proponer un Sistema de Soporte de Decisión completo para un mejor uso potencial de las energías renovables que denominamos REDSS (del inglés Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigación ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigación: Preguntas relacionadas a los datos: - ¿Cómo elegir el proceso de creación de datos más adecuado para crear modelos geográficos cuyo coste económico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnología: - ¿Qué limitaciones tecnológicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cálculo de la intensidad y sombra solar? - ¿Cómo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energías renovables? - ¿Cómo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ¿Cuáles son las diferencias significativas entre el método propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ¿Cuáles son los casos de uso de REDSS? - ¿Cuáles son los beneficios de REDSS para expertos y público en general? Para darle una forma concreta a la contribución y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sólo proporciona datos de localización avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformación actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energías renovables y, permite descubrir al público en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestión y visualización de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisión de varios modelos de sol-sombra de código abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisión y de su soporte efectivo. Además, proporciona información detallada sobre fuentes de información gratuita relacionada con datos de radiación solar. - En segundo lugar, se plantea un armazón conceptual para el desarrollo de modelos geográficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicación de esta aproximación se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales públicamente disponibles vía servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energía solar. Este modelo también cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creación y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberían salir beneficiados por la aplicación de esta estrategia. - Por último, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localización de la radiación solar y eventos temporales que sirve como ejemplo práctico de la aproximación planteada en esta tesis. Para hacer más claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energía renovable

The Future of Industrial Internet of Things (IIoT) after COVID19 Pandemic

Industrial IoT (IIoT) devices obtain, analyse, and use data from connected equipment, Operational Technology (OT), locations, and people. IIoT helps to regulate and monitor industrial systems. Also, the same implementation can be carried out for automated record updates of asset placement in industrial storage units. IIoT can realize the seamless integration of various manufacturing devices equipped with sensing, identification, processing, communication, actuation, and networking capabilities. Based on such a highly integrated smart cyber-physical space, it opens the door to create whole new business and market opportunities for manufacturing. Network control and management of manufacturing equipment, asset and situation management, or manufacturing process control bring the IIoT within the realm of industrial applications and smart manufacturing as well. IIoT in manufacturing could generate so much business value that it will eventually lead to the Fifth Industrial Revolution, also referred to as Industry 5.0. Though IIoT is getting widely explored and used by many global organizations, especially with the current COVID19 Pandemic situation. The global industry moves to address these concerns have begun including the development of international standards. This study examines the prospects of Industrial IoT and its application in the global business sectors for doing their businesses more effectively and efficiently. This study would assess the most suitable IIoT models of various IIoT services offerings industries will likely use. The study will also analyse risks and challenges for the global business entities, while adopting IIoT technologies and service offerings along with their actual needs, wants, desires, suitability, requirements, and expectations

Towards the data-driven circular and embedded supply chain: Considerations from an ICT perspective

In the academic literature on Supply Chain Management the vision of a paradigm change from linear pipelines toward circular, postfossil, servitized and degrowth supply chains is drawn. Modern information and communication technologies are a key enabler for the realization of this vision. However, the literature remains vague on how these technologies can support the transformation. This publication aims to contribute to closing this gap. It provides an overview of relevant trends, technologies, and concepts, presents a visionary scenario for a data-driven and platform-based circular SCM, and identifies essential steps for its realization. Methodologically, the study is based on a literature review and a single case study in combination with an action research approach

Opening the black box of big data sustainable value creation: the mediating role of supply chain management capabilities and circular economy practices

Purpose – This article examines the mechanisms through which big data analytics capabilities (BDAC) contribute to creating sustainable value and analyzes the mediating roles that supply chain management capabilities (SCMC), as well as circular economy practices (CEP), play through their impact on sustainable performance. Design/methodology/approach – Following a literature review, a serial mediation model is presented. Hypotheses regarding direct and mediating relationships are tested to determine their potential for sustainability impact and circularity. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) has been applied for causal and predictive purposes. Findings – The results indicate that big data analytics capabilities do not have a direct positive impact on sustainable performance but influence indirectly through SCMC and CEP. Originality/value – Although some authors have addressed the associations between IT business value, supply chain (SC), and sustainability, this paper provides empirical evidence related to these relationships. Additionally, this study performs novel predictive analyses.Junta de Andalucía US-126445