Designing a Mixed Evaluating System for Green Manufacturing of Automotive Industry

The article proposed, from a sustainable development perspective, an index system based on Sustainability Balanced Scorecard (SBSC), including the main index of Financial, Internal process, Customer, Learning and growth, Social and the sub- index which comprised 28 indexes to evaluate the Green Manufacturing (GM) of automotive industry. Based on the index system, an evaluation model integrates by back-propagation artificial neural network (BPANN) and genetic algorithm (GA) was introduced. Using established model and indicators evaluated GM in four automotive companies; the key result of the evaluated show that: China’s automotive manufacturing enter-prises still have big room for improvement in respect of customer satisfaction, resource consumption, community service, low-carbon activities etc., so the strategy and management activities that put much pressure on these respect are necessary.

W artykule zaproponowano wykorzystanie systemu wskaźników opartych na Zrównoważonej Karcie Wyników (Sustainability Balanced Scorecard – SBSC). Zgodnie z koncepcją rozwoju zrównoważonego uwzględniono na-stępujące główne wskaźniki: finansowy, procesów wewnętrznych, klienta, wzrostu i uczenia się, społeczny, a także 28 podwskaźników. Celem była ocena Zielonej Produkcji (Green Manufacturing – GM) w przemyśle mo-toryzacyjnym. Wprowadzono model oceny oparty na systemie wskaźników, łączący propagację wsteczną sztucz-nej sieci neuronowej (back-propagation artificial neural network – BPANN) oraz algorytm genetyczny (genetic algorithm – GA). Za pomocą wybranego modelu i wskaźników dokonano oceny Zielonej Produkcji w czterech firmach motoryzacyjnych. Wyniki wskazują, że chińskie przedsiębiorstwa motoryzacyjne mają jeszcze dużo do poprawy w kwestii satysfakcji klienta, zużycia zasobów, pracy społecznej, działań niskoemisyjnych, itp. Ko-nieczne jest zatem obranie strategii oraz gospodarki, które kładą nacisk na wymienione kwestie.