製品ライフサイクルレンズを用いたScope 3ハイブリッドモデリングのための概念データストリームフレームワーク

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

🔬研究者:Scope 3モデリングのデータ要件とハイブリッド手法の統合に関する概念的枠組みを提供。

🏢実務担当者:サプライチェーン全体のデータ収集と透明性向上のための実践的な枠組みとして活用可能。

🏛政策担当者:規制当局がScope 3開示のデータ品質基準を検討する際の参考になる。

ネットゼロ排出の達成に向けた取り組みは、特に複雑なScope 3の影響に対処する場合、高価値製造業全体において引き続き重大な課題となっています。この課題は、製造サプライチェーンの複雑なグローバルな相互接続性と断片化されたデータエコシステムに起因しています。本稿は、Scope 3排出量の正確なモデリングに必要な洞察を支援するための、概念的な製品ライフサイクルデータストリームフレームワークを提案します。私たちのケーススタディ製品は、超音波エネルギーを使用して組織の切断と凝固を同時に行う単回使用の医療機器であるハーモニックシアーです。私たちは、原材料の採取から製品の寿命終了まで、ハーモニックシアーのライフサイクルの各段階に関連する排出源をマッピングします。サンキーダイアグラムを使用して、材料と炭素のフロー、利害関係者、データソースの信頼性、および行われた仮定を図示します。このアプローチには3つの目的があります。第一に、Scope 3排出量モデリングに必要なデータストリームを特定すること、第二に、バリューチェーン全体にわたってこれらのデータストリームの透明性と関連性を向上させること、そして最後に、ハイブリッドモデリング手法の統合を支援することです。本稿は、排出量モデリングに関する既存の文献を前進させ、データストリームから洞察を得るとともに、高価値製造サプライチェーンで発生する排出量を定量化、監視、削減しようとする研究者、製造業者、監査人、規制当局にとってのツールとして機能し得ます。

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。

Efforts to reach net-zero emissions, especially when tackling complex Scope 3 impacts, continue to pose significant challenges across high-value manufacturing sectors. This challenge is due to the complex global connectivity of manufacturing supply chains and fragmented data ecosystems. This paper proposes a conceptual product lifecycle-data stream framework to support insights needed for the accurate modelling of Scope 3 emissions. Our case study product is the harmonic shear, a single-use medical device that uses ultrasonic energy to cut and coagulate tissues simultaneously. We map out sources of emissions associated with each stage of the harmonic shear life cycle, from raw material extraction to the end of life of the product. We use a Sankey diagram to illustrate the material and carbon flows, stakeholders, the reliability of the data sources, and the assumptions made. The approach serves three purposes: first, to identify the data streams needed for Scope 3 emissions modelling; second, to improve the transparency and relevance of these data streams across the entire value chain; and finally, to support the integration of hybrid modelling techniques. This paper advances current literature on emissions modelling and can serve as a tool for researchers, manufacturers, auditors, and regulators seeking to gain insights from data streams as well as quantify, monitor, and reduce emissions generated in high-value manufacturing supply chains.

• openaire https://doi.org/10.1016/j.procir.2026.05.210first seen 2026-08-04 04:37:36 · last seen 2026-09-22 04:23:23