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持続可能なオリーブオイルサプライチェーンのための多目的最適化フレームワーク：環境コンプライアンスと経済パフォーマンスの統合

Multi-objective optimization framework for sustainable olive oil supply chains: integrating environmental compliance with economic performance (原題)

Majdi Argoubi, Khaled Mili

Frontiers in Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-01-15#サプライチェーンOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture回収年数ヒント: 3.5年
DOI: 10.3389/frsus.2025.1711821
原典: https://doi.org/10.3389/frsus.2025.1711821

🤖 gxceed AI 要約

日本語

オリーブオイル生産における廃水管理と環境規制を考慮した多目的最適化フレームワークを提案。ε制約法により環境・品質・利益のトレードオフを分析し、チュニジアの事例でCO2排出を14.6%削減。バランス解が全次元で80-85%の性能を達成することを示し、インフラと規制の乖離を指摘。

English

This study proposes a multi-objective optimization framework for olive oil supply chains, integrating environmental compliance and economic performance. Using ε-constraint method, it reveals trade-offs and achieves 14.6% CO2 reduction in a Tunisian case. Balanced solutions reach 80-85% of maximum performance across all dimensions, highlighting infrastructure-regulation disconnect.

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

日本ではオリーブオイル産業は小規模だが、サプライチェーン全体での環境最適化の考え方は、食品産業や農業分野のGX推進に参考になる。特に、環境制約を設計に組み込むことで競争優位を生むという視点は、日本企業のサステナビリティ経営に示唆を与える。

In the global GX context

This paper contributes to global GX scholarship by demonstrating how environmental constraints can be embedded in supply chain optimization to create competitive advantage. It provides a framework applicable to agri-food supply chains, relevant for ISSB-aligned reporting and circular economy initiatives.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for multi-objective supply chain optimization with environmental constraints, useful for extending to other sectors.

🏢実務担当者:Offers insights on balancing environmental compliance and profitability in supply chain operations, with actionable payback analysis.

🏛政策担当者:Highlights the infrastructure-regulation disconnect and suggests phased regulatory implementation, relevant for designing effective environmental policies.

📄 抄録（日本語訳）

地中海オリーブオイル生産は、重大な持続可能性の課題に直面している：オリーブ搾油廃水（OMW）の管理である。これは、環境コンプライアンスとサプライチェーンの存続可能性を脅かす、汚染性の高い副産物（0.8–1.2 m³/トン）である。 本研究は、収穫スケジューリング、処理配分、およびOMW管理を同時に最適化する統合的マルチオブジェクティブ混合整数線形計画法フレームワークを開発する。ε-制約法は、環境パフォーマンス、オイル品質、経済的利益の間のトレードオフを明らかにするパレートフロンティアを生成する。実装にはPython 3.9+とGurobiオプティマイザーを使用し、チュニジアのケーススタディ（18の果樹園、4チーム、3つの製油所、14日間の期間）を通じて検証した。 運用最適化により、CO₂排出量が14.6%削減され、規制遵守が維持された。しかし、OMWの価値化は12.8%に留まり、80%の政策目標を大幅に下回り、根本的なインフラと規制の乖離が明らかになった。マルチオブジェクティブ分析では、バランスの取れた解が全次元で最大パフォーマンスの80–85%を達成する一方、単一目的アプローチは非優先目的で35–65%を犠牲にすることが示された。感度分析により、価値化能力を2倍にすると回収率が23.6%に増加し、利益が30.8%改善することが定量化された。 本フレームワークは、環境制約が構造的に組み込まれると、パフォーマンスの制限ではなく、競争優位のための機会空間を定義することを実証する。インフラ分析は、3〜4シーズンの回収期間を伴う段階的な規制実施のための実行可能な指針を提供する。

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）

Mediterranean olive oil production faces a critical sustainability challenge: managing olive mill wastewater (OMW), a highly polluting byproduct (0.8–1.2 m 3 /ton) threatening environmental compliance and supply chain viability. This study develops an integrated multi-objective Mixed-Integer Linear Programming framework that jointly optimizes harvest scheduling, processing allocation, and OMW management. The ε-constraint method generates Pareto frontiers revealing trade–offs between environmental performance, oil quality, and economic profit. Implementation used Python 3.9+ with Gurobi optimizer, validated through a Tunisian case study (18 groves, 4 teams, 3 mills, 14-day horizon). Operational optimization achieved 14.6% CO 2 emission reduction and maintained regulatory compliance. However, OMW valorization remained at 12.8%-far below 80% policy targets-revealing fundamental infrastructure-regulation disconnect. Multi-objective analysis shows balanced solutions achieve 80–85% of maximum performance across all dimensions, while single-objective approaches sacrifice 35–65% in non-prioritized objectives. Sensitivity analysis quantifies that doubling valorization capacity increases recovery to 23.6% with 30.8% profit improvement. The framework demonstrates that environmental constraints, when architecturally embedded, define opportunity spaces for competitive advantage rather than performance limitations. Infrastructure analysis provides actionable guidance for phased regulatory implementation with 3–4 season payback periods.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。