DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.09.033
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Moritz Hörger وآخرون
الموضوع الرئيسي: إدارة سلسلة التوريد المستدامة
نظرة عامة
تعتبر الاقتصاد الدائري آلية حاسمة للتخفيف من الآثار البيئية السلبية المرتبطة بطرق خلق القيمة التقليدية من خلال تعزيز الاحتفاظ بالمواد والمكونات والمنتجات ضمن أنظمة مغلقة. يسلط هذا البحث الضوء على التباين في فعالية استراتيجيات الدائرة المختلفة من حيث الحفاظ على الموارد وتقليل التلوث، مما يبرز ضرورة اختيار الشركات المصنعة لاستراتيجيات مناسبة لإدارة المنتجات المعادة لتحقيق حلول مستدامة في نهاية العمر.
لتسهيل هذه العملية، يقترح المؤلفون إطار عمل منطقي تكراري مصمم لمساعدة صانعي القرار في تحديد مجمعات الاستراتيجيات الدائرية المثلى للمنتجات المعادة. يستفيد هذا الإطار من تقييم تقني لحالة المنتج في نهاية العمر، مستندًا إلى بيانات الإنتاج والاستخدام من جوازات المنتجات الرقمية. من خلال قياس آثار الاستراتيجيات الدائرية المختارة من حيث التكاليف والانبعاثات، تهدف هذه المقاربة إلى تعزيز كفاءة إدارة نهاية العمر للمنتجات المعادة. يتم التحقق من المنهجية المقترحة من خلال دراسة حالة تتعلق بشركة متخصصة في تصنيع وإعادة تصنيع عدادات المياه.
مقدمة
في ضوء أزمة المناخ المتزايدة، تُجبر الشركات المصنعة على إعادة تقييم طرق خلق القيمة الخاصة بها بسبب اللوائح الأكثر صرامة التي تهدف إلى تقليل انبعاثات غازات الدفيئة واستهلاك الموارد. إن النموذج الاقتصادي الخطي التقليدي، الذي يتميز بنهج “خذ-اصنع-تخلص”، يثبت عدم كفايته، مما يدفع نحو التحول إلى الاقتصاد الدائري (CE). يركز هذا النموذج البديل على فصل القيمة الاقتصادية عن استخدام الموارد من خلال حلقات المواد المغلقة، التي تسهل تقليل النفايات واستخدام المواد المستدامة عبر استراتيجيات مثل إعادة الاستخدام، وإعادة التصنيع، وإعادة التدوير.
ومع ذلك، فإن الانتقال من الأنظمة الخطية إلى الأنظمة الدائرية يطرح تحديات كبيرة، لا سيما في إنشاء إدارة مستدامة لنهاية العمر (EOL) للمنتجات. تعتبر عدم اليقين بشأن حالة المنتجات المعادة عقبة حاسمة، مما يعقد اختيار الاستراتيجيات الدائرية المناسبة. تنبع هذه الحالة من محدودية توفر بيانات دورة حياة المنتج اللازمة للتقييم الدقيق لنهاية العمر. تقدم التقنيات الرقمية الناشئة، ولا سيما جواز المنتج الرقمي (DPP)، حلولًا محتملة لهذه الفجوة المعلوماتية، ومع ذلك، لا يزال دمج هذه البيانات في عمليات اتخاذ القرار يمثل مشكلة. يقترح هذا البحث منطق قرار تكراري يستخدم بيانات DPP لتعزيز دقة وكفاءة تقييم حالات المنتجات المعادة، مما يمكّن من اشتقاق مجمعات استراتيجيات دائرية مثلى. يتم تقييم هذه الاستراتيجيات أيضًا من حيث التكلفة والأثر البيئي لتسهيل تنفيذها المستدام ضمن قطاع التصنيع. يحدد البحث هيكله، مع تناول الأقسام التالية للأدبيات ذات الصلة، والنهج المقترح، والتحقق من خلال دراسة حالة، ورؤى للبحث المستقبلي.
طرق
تستخدم المنهجية المقدمة في هذه الورقة البحثية إطار عمل منظم لاتخاذ القرار لتطوير استراتيجيات دائرية فعالة بناءً على حالات نهاية العمر (EOL) للمنتجات. المركز في هذا الإطار هو منطق قرار يستخدم بيانات دورة حياة محددة للمنتج، والتي يتم الوصول إليها من خلال منصة دعم القرار (DPP). يركز البحث على الاستفادة من هذه البيانات لتحليل دورة الحياة وتقييم الدائرية، بدلاً من التحديات المرتبطة بتنفيذ DPP أو اكتمال البيانات.
تنظم المقاربة في ثلاث مراحل رئيسية: أولاً، إنشاء العناصر الأساسية (القسم 3.1)؛ ثانياً، تفصيل منطق القرار التكراري (القسم 3.2)؛ وثالثاً، تقييم الجدوى البيئية والاقتصادية للاستراتيجيات الدائرية المحددة من خلال تحليل متكامل (القسم 3.3). تهدف هذه المنهجية المنظمة إلى تحديد ليس فقط الاستراتيجيات الدائرية الأكثر ملاءمة من الناحية التقنية على مستويات المنتجات المختلفة، ولكن أيضًا لتقييم جدواها من حيث الأثر البيئي والآثار الاقتصادية.
نقاش
تؤكد قسم النقاش في الورقة على أهمية بيانات دورة الحياة الشاملة لتقييم حالة نهاية العمر (EOL) للمنتج بدقة واشتقاق استراتيجيات الاقتصاد الدائري (CE) المناسبة. يسلط الضوء على دور أنظمة إدارة دورة حياة المنتج (PLM) ونهج التوأم الرقمي (DT) في جمع وتحليل البيانات، والتي تشمل قوائم المواد، وبيانات الاستخدام، وسجلات الصيانة. تنتقد الورقة الأساليب الحالية لدعم القرار بسبب اعتبارها المحدود لحالات نهاية العمر وتقترح إطار عمل منهجي لاتخاذ القرار يدمج بيانات دورة الحياة لتقييم جودة المنتج بناءً على الحالة الوظيفية، والعمر المتبقي المفيد، والحالة الفيزيائية. يستخدم هذا الإطار رسم بياني هرمي مرتبط (HALG) لتمثيل هياكل المنتجات ويستخدم شجرة قرار لتوجيه اختيار الاستراتيجيات الدائرية، مثل إعادة الاستخدام، وإعادة التصنيع، وإعادة التدوير.
على الرغم من نقاط القوة في النهج المقترح، يعترف المؤلفون بعدة قيود، بما في ذلك جهد الإعداد الأولي، والاعتماد على حكم الخبراء لتعيين البيانات، والحاجة إلى بيانات دورة حياة شاملة، خاصة بين الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs). يقترحون أن يركز البحث المستقبلي على أتمتة عمليات دمج البيانات وتعزيز فهم العلاقة بين بيانات دورة الحياة وحالة المنتج في نهاية العمر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تحسن التطورات في تحليلات البيانات، مثل التعلم الآلي، من تقييمات الجودة وتوسع من تطبيق النهج عبر أنواع المنتجات المختلفة. بشكل عام، تضع الورقة أساسًا لمنهجية مدفوعة بالبيانات لاتخاذ القرار في نهاية العمر، داعية إلى مزيد من الاستكشاف لدمج البيانات وإدماج أبعاد إضافية لتعزيز تنفيذ الممارسات الدائرية في الصناعة.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2025.09.033
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Moritz Hörger et al.
Primary Topic: Sustainable Supply Chain Management
Overview
The circular economy serves as a crucial mechanism for mitigating the adverse environmental impacts associated with traditional value creation by promoting the retention of materials, components, and products within closed-loop systems. This paper highlights the variability in the effectiveness of different circular strategies in terms of resource preservation and pollution reduction, emphasizing the necessity for manufacturing companies to select appropriate strategies for managing returned products to achieve sustainable end-of-life solutions.
To facilitate this selection process, the authors propose an iterative logic framework designed to aid decision-makers in identifying optimal circular strategy complexes for returned products. This framework leverages a technical assessment of the product’s end-of-life condition, informed by production and usage data from digital product passports. By quantifying the implications of the chosen circular strategies in terms of costs and emissions, the approach aims to enhance the efficiency of end-of-life management for returned products. The proposed methodology is validated through a case study involving a company specializing in the manufacturing and remanufacturing of water meters.
Introduction
In light of the escalating climate crisis, manufacturing companies are compelled to reassess their value creation methods due to stricter regulations aimed at reducing greenhouse gas emissions and resource consumption. The traditional linear economic model, characterized by a “take-make-dispose” approach, is proving inadequate, prompting a shift towards the circular economy (CE). This alternative model emphasizes the decoupling of economic value from resource use through closed material loops, which facilitate waste reduction and sustainable material utilization via strategies such as reuse, remanufacture, and recycling.
However, transitioning from linear to circular systems poses significant challenges, particularly in establishing sustainable end-of-life (EOL) management for products. A critical obstacle is the uncertainty surrounding the condition of returned products, which complicates the selection of appropriate circular strategies. This uncertainty stems from the limited availability of product life cycle data necessary for accurate EOL assessments. Emerging digital technologies, notably the Digital Product Passport (DPP), offer potential solutions to this information gap, yet integrating such data into decision-making processes remains problematic. This paper proposes an iterative decision logic that utilizes DPP data to enhance the accuracy and efficiency of assessing returned product conditions, thereby enabling the derivation of optimal circular strategy complexes. These strategies are further evaluated for cost and environmental impact to facilitate their sustainable implementation within the manufacturing sector. The paper outlines its structure, with subsequent sections addressing related literature, the proposed approach, validation through a case study, and insights for future research.
Methods
The methodology presented in this research paper employs a structured decision-making framework to develop effective circular strategies based on the end-of-life (EOL) conditions of products. Central to this framework is a decision logic that utilizes product-specific life cycle data, which is accessed through a Decision Support Platform (DPP). The focus of the study is on leveraging this data for lifecycle analysis and circularity assessment, rather than on the challenges associated with DPP implementation or data completeness.
The approach is organized into three key stages: first, establishing foundational elements (Section 3.1); second, detailing the iterative decision logic (Section 3.2); and third, assessing the environmental and economic viability of the identified circular strategies through an integrated analysis (Section 3.3). This structured methodology aims to identify not only the most technically suitable circular strategies at various product levels but also to evaluate their feasibility in terms of environmental impact and economic implications.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the importance of comprehensive lifecycle data for accurately assessing a product’s end-of-life (EOL) status and deriving appropriate circular economy (CE) strategies. It highlights the role of Product Lifecycle Management (PLM) systems and Digital Twin (DT) approaches in collecting and analyzing data, which includes bills of materials, usage data, and maintenance records. The paper critiques existing decision-support methods for their limited consideration of EOL conditions and proposes a systematic decision-making framework that integrates lifecycle data to evaluate product quality based on functional condition, remaining useful life, and physical condition. This framework utilizes a Hierarchical Attributed Liaison Graph (HALG) to represent product structures and employs a decision tree to guide the selection of circular strategies, such as reuse, remanufacturing, and recycling.
Despite the strengths of the proposed approach, the authors acknowledge several limitations, including the initial setup effort, reliance on expert judgment for data assignment, and the need for comprehensive lifecycle data, particularly among small and medium-sized enterprises (SMEs). They suggest that future research should focus on automating data integration processes and enhancing the understanding of the relationship between lifecycle data and product condition at EOL. Additionally, advancements in data analytics, such as machine learning, could improve quality assessments and broaden the applicability of the approach across various product types. Overall, the paper lays a foundation for a data-driven methodology for EOL decision-making, advocating for further exploration of data integration and the incorporation of additional dimensions to strengthen the implementation of circular practices in industry.