デジタルトランスフォーメーションを活用した循環型サプライチェーンパフォーマンス向上:系統的レビュー
Leveraging Digital Transformation to Enhance Circular Supply Chain Performance: A Systematic Review (原題)
Subhodeep Mukherjee, Ruchi Sharma, Rashmiranjan Panigrahi, A. Shrivastava
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、循環型サプライチェーン(CSC)におけるデジタル技術(IoT、ブロックチェーン、AI、ビッグデータ)の有効性を系統的レビューにより評価。4つのテーマ(デジタル技術の活用、主要産業、SDGsとの関連、パフォーマンス効果)を抽出し、トレーサビリティや資源効率の向上、ステークホルダー連携の促進を確認。製造業や電子機器産業での実践が先行。政策立案者や実務者にデジタル戦略とSDGs達成の統合に向けた示唆を提供。
English
This systematic review examines how digital technologies (IoT, blockchain, AI, big data) enhance circular supply chain (CSC) performance. Four themes emerge: use of digital tech to optimize CSC processes, key industries (manufacturing, electronics, motor vehicles), links to SDGs, and measurable operational/environmental/economic impacts. Digitalization improves traceability, resource efficiency, and stakeholder collaboration. Offers policy and practice insights for aligning digital strategies with sustainability goals.
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
日本では「循環経済ビジョン2020」や「グリーン成長戦略」で循環型サプライチェーンが注目されており、本レビューはデジタル技術活用の具体像を示す。特にSSBJ/有報への間接的示唆として、資源効率と透明性の向上が非財務開示の質を高める可能性に言及。
In the global GX context
Globally aligned with the circular economy push under EU Green Deal and UN SDGs, this review maps how digitalization (AI, blockchain, IoT) can operationalize circular supply chains. Relevant for companies preparing circularity disclosures under CSRD/ISSB, as traceability and resource efficiency data become key non-financial metrics.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured framework (SPAR-4-SLR) and taxonomy of digital technologies in circular supply chains, useful for future empirical studies.
🏢実務担当者:Highlights which digital tools (e.g., AI for demand forecasting, blockchain for traceability) can improve circularity performance in manufacturing and electronics sectors.
🏛政策担当者:Offers evidence that digital strategies and circular economy policies should be integrated to accelerate SDG progress, with industry-specific insights.
📄 抄録(日本語訳)
炭素排出削減と天然資源保全への要求の高まりにより、循環型サプライチェーン(CSCs)への関心が高まっている。本稿は、デジタル化がCSCsの有効性をどのように向上させるかを検討することを目的とする。系統的文献レビューのための科学的手順と論理的根拠(SPAR 4–SLR)およびPOWERフレームワークを体系的に採用する。フレームワークのプロトコルに従い、Scopusデータベースから査読済み論文60件を詳細なレビューの対象とした。4つの包括的なテーマが浮かび上がった:(a)IoT、ブロックチェーン、AI、ビッグデータなどのデジタル技術を用いたCSCプロセスの最適化;(b)循環経済(CE)原則を採用する主要産業;(c)CSCイノベーションと一部の持続可能な開発目標(SDGs)との関連;(d)運用、環境、経済的パフォーマンスへの測定可能な影響。注目すべきは、デジタル技術がCSC内のトレーサビリティ、資源効率、ステークホルダー間の連携を強化することである。製造業、エレクトロニクス、自動車などの産業がCEの実践を主導している。理論的には、デジタル変革がCSCパフォーマンスにどのように影響するかについて系統的な洞察を提供する。実践的には、政策立案者と実務者に対し、SDGsを推進するために持続可能性目標に沿ったデジタル戦略を開発するための洞察を提供する。
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。
📄 Abstract(原文)
Increased demands to lower carbon emissions and conserve natural resources have heightened attention on circular supply chains (CSCs). This article aims to examine how digitalization improves the effectiveness of CSCs. It systematically employs the scientific procedures and rationales for systematic literature reviews (SPAR 4–SLR) and the POWER frameworks. Following the framework protocol, 60 peer-reviewed articles from the Scopus database were included for a detailed review. Four overarching themes emerged: (a) the use of digital technologies such as IoT, blockchain, AI and big data to optimize CSC processes; (b) key industries adopting circular economy (CE) principles; (c) links between CSC innovations and some Sustainable Development Goals (SDGs); and (d) measurable impacts on operational, environmental and economic performance. Notably, digital technologies enhance traceability, resource efficiency and stakeholder collaboration within CSCs. Industries such as manufacturing, electronics and motor vehicles lead in practising CE. Theoretically, this contributes systematic insights into how digital transformation influences CSC performance. Practically, it provides policymakers and practitioners with insights to develop digital strategies aligned with sustainability objectives to advance the SDGs.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1177/23197145261417114first seen 2026-06-23 06:15:33 · last seen 2026-09-22 05:10:16
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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。