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ネットゼロ物流ネットワーク移行計画のための多期間最適化モデル

A multi-period optimization model for net-zero logistics network transition planning (原題)

Zare Z.

Supply Chain Analytics📚 査読済 / ジャーナル2026-09-01#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.1016/j.sca.2026.100231
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105048020376

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、物流ネットワークのネットゼロ移行を計画するための多期間最適化モデルを提案している。物流網の脱炭素化に向けた投資・運用の時系列計画を支援する枠組みであり、輸送・物流セクターのGX戦略に示唆を与える。

English

This paper proposes a multi-period optimization model for planning the transition of logistics networks to net-zero. It provides a framework to support time-phased investment and operational decisions for decarbonizing freight and logistics, offering insights for GX strategies in the transport sector.

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

日本の物流業界はカーボンニュートラル宣言が進み、輸送網の脱炭素計画が急務。本モデルは、企業の物流ネットワーク再編や投資計画に活用でき、SSBJ開示やサプライチェーン排出量削減にも寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, logistics decarbonization is critical for Scope 3 emissions reduction. This optimization model supports transition planning for freight networks, aligning with TCFD/ISSB disclosure requirements and corporate net-zero commitments.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for multi-period optimization in logistics decarbonization planning.

🏢実務担当者:Can inform logistics network redesign and investment timing for net-zero transitions.

🏛政策担当者:May support policy design for freight decarbonization pathways.

🔗 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。