Оптимизација анализе токова материјала применом AI алата

Aleksandar Kokanovic

doi:10.24867/34HZ02Kokanovic

Inženjerstvo zaštite životne sredine i zaštite na radu

God. 41 Br. 03 (2026): Зборник радова Факултета техничких наука

Оптимизација анализе токова материјала применом AI алата

Aleksandar Kokanovic

34HZ02Kokanovic.pdf

DOI:: https://doi.org/10.24867/34HZ02Kokanovic
Predato: March 16, 2026
Objavljeno: 2026-03-16

Apstrakt

Овај рад приказује савремени приступ интеграцији вештачке интелигенције (AI) у материјал флоу анализу (Material Flow Analysis – MFA), са циљем побољшања праћења, предвиђања и оптимизације токова материјала у системима управљања отпадом. Посебан акценат дат је на припрему података, примену машинског учења у предикцији трендова и на могућности дигиталне трансформације MFA кроз алате попут KNIME и Orange. Представљени су кључни изазови, предности и перспективе интегрисаног приступа AI–MFA у контексту циркуларне економије и индустрије 4.0.

Reference

[1] P. H. Brunner and H. Rechberger, Practical Handbook of Material Flow Analysis, CRC Press, 2003.
[2] Y. Zhou, “AI-driven digital circular economy with material and energy sustainability for Industry 4.0,” Energy and AI, vol. 20, 2025.
[3] S. Raut et al., “Application of artificial intelligence in circular economy: A critical analysis,” Sustainable Futures, vol. 9, 2025.
[4] A. Jang et al., “Development of a machine learning model to improve estimates of material stock and embodied emissions of roads,” Journal of Cleaner Production, 2024.
[5] K. Allesch and P. H. Brunner, “Material Flow Analysis as a Decision Support Tool for Waste Management,” Waste Management & Research, vol. 35, no. 5, 2017.
[6] G. Geng, Q. Fu, and Y. Sarkis, “National circular economy indicators and digital transformation,” Resources, Conservation & Recycling, vol. 166, 2021.
[7] OECD, Artificial Intelligence in Environmental and Resource Management, OECD Publishing, Paris, 2022.

[1] [1] P. H. Brunner and H. Rechberger, Practical Handbook of Material Flow Analysis, CRC Press, 2003.

[2] [2] Y. Zhou, “AI-driven digital circular economy with material and energy sustainability for Industry 4.0,” Energy and AI, vol. 20, 2025.

[3] [3] S. Raut et al., “Application of artificial intelligence in circular economy: A critical analysis,” Sustainable Futures, vol. 9, 2025.

[4] [4] A. Jang et al., “Development of a machine learning model to improve estimates of material stock and embodied emissions of roads,” Journal of Cleaner Production, 2024.

[5] [5] K. Allesch and P. H. Brunner, “Material Flow Analysis as a Decision Support Tool for Waste Management,” Waste Management & Research, vol. 35, no. 5, 2017.

[6] [6] G. Geng, Q. Fu, and Y. Sarkis, “National circular economy indicators and digital transformation,” Resources, Conservation & Recycling, vol. 166, 2021.

[7] [7] OECD, Artificial Intelligence in Environmental and Resource Management, OECD Publishing, Paris, 2022.