製品サプライチェーンにおけるスコープ3炭素排出削減のためのリカレントニューラルネットワークモデルを用いた多段階サプライヤネットワークの最適化

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

🔬研究者:Provides a novel RNN-based methodology for Scope 3 optimization with empirical validation in apparel supply chains.

🏢実務担当者:Demonstrates how regional manufacturing consolidation in Asia-Pacific can significantly reduce logistics emissions, aiding supply chain redesign.

🏛政策担当者:Offers evidence that trade policies favoring regional integration can reduce carbon footprints; useful for designing green trade agreements.

Scope 3排出量は、製品全体のカーボンフットプリントのかなりの部分を占めており、特に国境を越えた輸送を伴うグローバル化されたサプライチェーンにおいて顕著である。この課題に対応するため、リカレントニューラルネットワーク（RNN）ベースの最適化モデルを開発し、グローバルサプライチェーンに沿った標準化製品の生産中における物流関連の炭素排出量を最小化するために、複数層のサプライヤーネットワークのルーティングを最適化する。本モデルは、アパレル産業の確立されたセグメントからの綿ポロシャツに適用された。2つのルーティング構成が評価される：欧州連合（EU）モデルとアジア太平洋（AP）モデルであり、それぞれが原材料調達から最終衣料品の組み立てまでの5つの生産層で構成される。結果は、ペルー、トルコ、フランス、モロッコの施設を含むEUルートでは、輸送関連排出量が、112,000ユニットのTEU容量を想定すると、シャツ1枚あたり約0.03 kgに相当すると推定されることを示している。対照的に、ペルーからの原材料輸出後にベトナムで加工を集約するAPルートでは、TEUあたり950 kgのCO2、つまりシャツ1枚あたり0.00848 kgとなる。これは、EU構成と比較して輸送関連排出量の73.8パーセントの削減を表す。この分析を支援するために、モデルはポロシャツ産業から得られた数年間の実証的な物流および施設レベルのデータに基づいて訓練される。主要な入力変数には、輸送手段、地域のエネルギーミックス、および各生産段階の排出原単位が含まれる。ルーティング順序は、運用上および地理的な制約の下で最適化される。調査結果は、製造プロセスの地域統合と、データに基づくルート計画を組み合わせることで、アパレルサプライチェーンにおける間接排出量を大幅に削減できることを示唆している。さらに、提案された方法論的アプローチは、輸送関連のScope 3排出量を定量化および緩和しようとする他の多層ネットワークにも適用できる可能性がある。

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。

Scope 3 emissions constitute a significant portion of the total product carbon footprint, particularly within globalized supply chains involving cross-border transportation. In response to this challenge, a recurrent neural network (RNN)-based optimization model is developed to optimize the routing of multiple tiers of supplier networks in minimizing logistics-related carbon emissions during the production of standardized products along the global supply chain. The model has been applied to the cotton polo shirts from a well-established segment of the apparel industry. Two routing configurations are assessed: a European Union (EU) model and an Asia–Pacific (AP) model, each comprising five production tiers, from raw material sourcing to final garment assembly. The results indicate that in the EU route, which involves facilities in Peru, Turkey, France, and Morocco, transport-related emissions are estimated to be equivalent to about 0.03 kg per shirt, assuming a TEU capacity of 112,000 units. In contrast, the AP route, which consolidates processing in Vietnam following raw material export from Peru, results in 950 kg of CO2 per TEU, or 0.00848 kg per shirt. This represents a 73.8 percent reduction in transport-related emissions compared to the EU configuration. To support this analysis, the model is trained on several years of empirical logistics and facility-level data sourced from the polo shirt industry. Key input variables include transport modes, regional energy mixes, and the emissions intensity of each production stage. Routing sequences are optimized under both operational and geographical constraints. The findings suggest that regional integration of manufacturing processes, combined with data-informed route planning, can significantly reduce indirect emissions in apparel supply chains. Moreover, the proposed methodological approach may be adapted to other multi-tier networks seeking to quantify and mitigate transport-related Scope 3 emissions.

• openaire https://doi.org/10.3390/proceedings2025131082first seen 2026-05-14 21:10:44 · last seen 2026-09-23 04:41:54