信頼できるスマートファブのためのプロフェッショナルプロキシ：産業データスペースを通じたSafe and Sustainable by Design (SSbD)の拡大

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a novel application of federated learning and zero-trust architectures to sustainability compliance, bridging AI and disclosure infrastructure.

🏢実務担当者:Semiconductor facility managers can adopt the Professional Proxy model to automate SSbD and CBAM compliance while protecting proprietary data.

🏛政策担当者:The framework illustrates how regulators can design data spaces that enable verifiable compliance without mandatory data sharing, informing SSBJ and ISSB implementation.

2026年欧州連合のSafe and Sustainable by Design（SSbD）フレームワーク、コーポレート・サステナビリティ・デュー・ディリジェンス指令（CSDDD）、および炭素国境調整メカニズム（CBAM）の収束は、先進的な半導体製造施設（「スマートファブ」）にとって深刻なガバナンス上のボトルネックをもたらす。規制遵守の要求は手動による企業報告の能力を超えており、マルチステークホルダー間の透明性と企業のデータプライバシーとの間に直接的な衝突を生み出している。本論文は、この課題に対処するため、信頼できる産業データ空間内で6層のSSbD参照アーキテクチャを運用化するゼロトラスト社会技術的オーケストレーションフレームワークを導入する。我々は、反応的な自動化から自律的ガバナンスへの転換を提案し、ハードウェア分離されたトラストゾーン内で実行される役割ベースのエージェント型ワークフローである「プロフェッショナル・プロキシ」を提唱する。相互運用可能なネットワークプロトコルスタックとして構造化された本フレームワークは、ファシリティ、プロセスエンジニアリング、およびファイナンスのプロキシチーム間の自動化された5段階の「リレーレース」を調整し、工場フロアの歩留まりモデルをマクロレベルの持続可能性義務と整合させる。ハードウェアにルートを持つTrusted Execution Environments（TEE）内でVirtual Metrology（VM）予測とFederated Machine Learning（FML）を実行することにより、このアーキテクチャはデータ主権のパラドックスを解決し、ファブが独自のプロセスレシピを公開することなく、International Data Spaces（IDS）コネクタを介して暗号署名されたコンプライアンストークンを輸出できることを実証する。最終的に、本フレームワークは、テクノロジーマネージャーに対し、回復力のあるネットゼロのIndustry 5.0エコシステムへの検証可能でエビデンスに基づく経路を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The convergence of the 2026 European Union Safe and Sustainable by Design (SSbD) framework, Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD), and Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) introduce a severe governance bottleneck for advanced semiconductor manufacturing facilities ("Smart Fabs"). Regulatory compliance demands have surpassed the capacity of manual corporate reporting, creating a direct conflict between multi-stakeholder transparency and corporate data privacy. This paper addresses this challenge by introducing a zero-trust socio-technical orchestration framework that operationalizes a six-layer SSbD reference architecture within trustworthy industrial data spaces. We propose a shift from reactive automation to autonomous governance through"Professional Proxies"-role-based agentic workflows executing within hardware-isolated trust zones. Structured as an interoperable network protocol stack, the framework coordinates an automated, five-step"relay race"between Facility, Process Engineering, and Finance proxy teams to align factory-floor yield models with macro-level sustainability mandates. By executing Virtual Metrology (VM) predictions and Federated Machine Learning (FML) inside hardware-rooted Trusted Execution Environments (TEEs), this architecture resolves the Data Sovereignty Paradox, demonstrating how fabs can export cryptographically signed compliance tokens via International Data Spaces (IDS) connectors without exposing proprietary process recipes. Ultimately, this framework provides technology managers with a verifiable, evidence-based pathway toward resilient, net-zero Industry 5.0 ecosystems.

• semanticscholar https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.09227first seen 2026-06-13 04:58:51 · last seen 2026-09-22 04:57:44