AFRIKAANSE OPSOMMING: Stygende verbruik as gevolg van die groeiende wêreld bevolking en toenemende welvaart, gekombineerd met 'n lineêre ekonomiese stelsel, het gelei tot 'n skerp toename in vullis produksie, algemene omgewingsbesoedeling en die bedreiging van skaarsheid in hulpbronne. Terselfdertyd word die persepsie van omgewings beskerming uitgelug. Die “Circular Economy” (CE) kan afval produksie verminder en ekonomiese groei van hulpbron verbruik ontkoppel, maar die meeste produkte wat tans in gebruik is, is nie ontwerp vir die herstel opsies van die CE nie. Daarbenewens het die besluitnemingsproses rakende die stappe van “End-ofUsage” (EoU) produkte verdere swakhede in terme van ekonomiese aantreklikheid vir die deelnemers, wat tot lae opbrengskoerse lei. Hierdie navorsing is in twee verdeel en stel 'n model voor van die besluitnemingsproses. In die eerste deel word die toestand van die produk op komponent vlak bepaal deur die gebruik van Masjienleer (ML). Daarom word stresfaktore ontwikkel wat 'n invloed het op die toestand van die produk. Verder word maniere uitgewerk om dit vas te lê, aangesien die produk nie fisies aanwesig is nie. 'n ML-metode is die geselekteerde metode om hierdie inligting te verwerk. 'n Gepaste sagteware toepassing word op grond van gedefinieerde kriteria geselekteer. In die tweede deel word 'n ekonomiese en ekologiese evaluering gedoen op grond van die toestande wat deur die ML-proses gelewer word. 'n Moontlike koopprys word bepaal op grond van die koste en die verwagte verkoopprys. Daarbenewens word die emissies wat as gevolg van die herstel bespaar is, bereken. Om die potensiaal van die ontwikkelde prosesse te demonstreer en sodoende te valideer, word uitgebreide data gesimuleer en 'n prototipe ontwikkel. Die data word gebruik om die “Artificial Neural Networks” (ANNs) sowel as die toetsgevalle op te lei. Hierdie werk sal bydra tot meer gevorderde besluitneming en sodoende die aantreklikheid verhoog, wat tot hoër opbrengskoerse van EoU-produkte behoort te lei.