5 ConclusionsWhen considering green

5 Conclusions
When considering green design, designers
should incorporate the voices from the customers
and because they are the driving force. This study
uses data mining cycle in QFD to forecast future
CRs for green design of life cycle. In addition, the
time series-based data mining cycle can be applied
to predict the weights and determine the trend of
each CR for the next period. The use of time series
based data mining cycle to predict the weights is
advantageous because it can (1) find the future trend
of CRs; (2) provide the computer designers and
manufacturers with reference points to satisfy CRs
in advance. The results of this study can provide an
effective procedure of identifying the trends of CRs
and enhance dynamic forecasting of life cycle under
green supply chain in the computer marketplace.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุป 5เมื่อพิจารณาออกแบบสีเขียว ออกแบบควรรวบรวมเสียงจากลูกค้าและเนื่อง จากมีแรงขับเคลื่อน การศึกษานี้ใช้รอบการทำเหมืองข้อมูลใน QFD ในการคาดการณ์ในอนาคตCRs สำหรับออกแบบสีเขียวของวงจรชีวิต นอกจากนี้ การสามารถใช้ข้อมูลตามลำดับเวลาที่เหมืองแร่รอบการทำนายน้ำหนัก และกำหนดแนวโน้มของแต่ละ CR สำหรับรอบระยะเวลาถัดไป การใช้อนุกรมเวลารอบเหมืองข้อมูลตามการทำนายน้ำหนักเป็นประโยชน์ เพราะมันสามารถค้นหา (1) แนวโน้มในอนาคตของ CRs (2) ให้ผู้ออกแบบคอมพิวเตอร์ และผลิตกับจุดอ้างอิง CRsล่วงหน้า ผลของการศึกษานี้สามารถให้การกระบวนงานที่มีประสิทธิภาพในการระบุแนวโน้มของ CRsและเพิ่มการคาดการณ์แบบไดนามิกของวงจรชีวิตภายใต้ห่วงโซ่อุปทานสีเขียวในตลาดคอมพิวเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5 สรุปผลการวิจัย
เมื่อพิจารณาการออกแบบสีเขียว, นักออกแบบ
ควรรวมเสียงจากลูกค้า
และเพราะพวกเขาเป็นแรงผลักดัน การศึกษาครั้งนี้
ใช้วงจรการทำเหมืองข้อมูลใน QFD ที่จะคาดการณ์ในอนาคต
CRs สำหรับการออกแบบสีเขียวของวงจรชีวิต นอกจากนี้
รอบการทำเหมืองข้อมูลอนุกรมเวลาที่ใช้สามารถนำไปใช้
ในการทำนายน้ำหนักและกำหนดแนวโน้มของ
แต่ละ CR สำหรับงวดถัดไป การใช้งานของอนุกรมเวลา
ตามวงจรการทำเหมืองข้อมูลในการทำนายน้ำหนักเป็น
ข้อได้เปรียบเพราะสามารถ (1) พบว่าแนวโน้มในอนาคต
ของ CRs; (2) ให้นักออกแบบคอมพิวเตอร์และ
ผู้ผลิตที่มีจุดอ้างอิงเพื่อตอบสนองความ CRs
ล่วงหน้า ผลการศึกษานี้สามารถให้
ขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพของการระบุแนวโน้มของ CRs
และเพิ่มการคาดการณ์แบบไดนามิกของวงจรชีวิตภายใต้
ห่วงโซ่อุปทานสีเขียวในตลาดคอมพิวเตอร์