共有ライン繊維製造における製品カーボンフットプリント算定のための因果的配分と階層的仮想メータリング
Causal Allocation and Hierarchical Virtual Metering for Product Carbon Footprint Accounting in Shared-Line Textile Manufacturing (原題)
Xuefei Fang, Xiaoya Chen
🤖 gxceed AI 要約
日本語
共有生産ラインを持つ繊維製造では、エネルギー・物料・環境データが工場やライン単位でしか得られず、製品別カーボンフットプリント算定が困難である。本研究は、直接帰属可能な量・共有資源・未解決の共通残余を分離する因果的配分と階層的仮想メータリング手法を提案する。実在のラミー繊維企業の生産データで検証し、物理的根拠に基づく配分が測定総量を保ちつつ精度を高めることを示した。恒久的なサブメータリングが不完全な場合でも、実用的で追跡可能な製品CFP算定基盤を提供する。
English
Shared-line textile manufacturing often lacks product-level energy and material data, complicating product carbon footprint accounting. This study proposes causal allocation and hierarchical virtual metering that separates directly attributable quantities, shared resources, and unresolved residuals, using resource-specific causal drivers. Tested on real ramie-textile production data, physically grounded drivers improved allocation accuracy while preserving measured totals, offering a practical, traceable basis for product CFP when permanent sub-metering is incomplete.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
SSBJ基準や有報でのScope3開示が進む中、サプライチェーン上流の製品別排出量算定は日本企業の実務課題。共有ラインでの配分ロジックは、繊維・製造業の一次データ整備と第三者検証対応に示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/CSRD and Scope 3 disclosure tighten, product-level carbon accounting in shared production lines remains a methodological gap. This paper offers a traceable allocation framework that supports auditability and comparability of product footprints, relevant to global supply-chain disclosure and CBAM-style embedded-emissions reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:製品別CFP算定における配分の因果的妥当性と仮想メータリングの検証手法を学べる。
🏢実務担当者:共有ラインでの製品別排出量算定に、測定総量を保つ実務的な配分ルールとして活用できる。
🏛政策担当者:製品単位の排出量算定・検証制度設計において、配分の透明性確保の参考になる。
📄 Abstract（原文）
In shared-line textile manufacturing, energy records, material transactions, and environmental data are often available only at the workshop or production-line level, while product carbon footprint accounting requires attribution to orders and batches. This study proposes a causal allocation and hierarchical virtual metering method that separates directly attributable quantities, shared resources, and unresolved common residuals. Physical measurements and business records define the actual total, while resource-specific causal drivers distribute only the shared portion. Materials are directly attributed where batch records are available; energy is allocated from the physical line meter to processes and then to orders or batches; and waste is assigned according to its generating mechanism. The method is tested with real production data from a cooperating ramie-textile enterprise by comparing virtual-meter estimates with temporary physical sub-meter measurements and simpler allocation rules. The results show that physically grounded drivers improve allocation accuracy while preserving measured totals. The proposed approach provides a practical and traceable basis for product carbon footprint accounting when permanent sub-metering is incomplete.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.6007/ijarbss/v16-i9/28922first seen 2026-09-21 04:42:06
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。