A graph-based C-BOM framework integrating multi-view xBOM data for efficient product carbon footprint assessment

多視点xBOMデータを統合したグラフベースのC-BOMフレームワークによる効率的な製品カーボンフットプリント評価 (AI 翻訳)

Weitong Liu, Liming Wang, Fangyi Li, Lin Kong, Xingyuan Xiao, Yitong Wang, Yuqi Cui, Boyun Wang, Li Li

Journal of Cleaner Production📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#炭素会計Origin: CN経営インパクト: 調達リスク対象セクター: manufacturing

DOI: 10.1016/j.jclepro.2026.148709

原典: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148709

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、製品のカーボンフットプリント（CFP）評価を効率化するため、多視点のxBOMデータを統合したグラフベースのC-BOMフレームワークを提案する。従来の手作業やデータ断片化による非効率性を解決し、異なるBOMビュー（設計、製造、サービスなど）を統合して一貫性のあるCFP計算を可能にする。これにより、企業は製品レベルでの温室効果ガス排出量を迅速かつ正確に把握でき、サプライチェーン全体の脱炭素化に貢献する。

English

This paper proposes a graph-based C-BOM framework that integrates multi-view xBOM data to streamline product carbon footprint (CFP) assessment. It addresses inefficiencies in manual and fragmented data processes by unifying different BOM views (design, manufacturing, service, etc.) for consistent CFP calculation. The approach enables companies to quickly and accurately track product-level GHG emissions, supporting supply chain decarbonization.

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

日本企業にとって、製品カーボンフットプリントはSSBJやScope 3開示の要請が高まっており、本手法は複数ビューのBOMデータを統合することで、CFP算定の効率化と精度向上に寄与する。特に、製造業のサプライチェーン全体での排出量可視化に有用であり、日本のGX実践に直接的な示唆を与える。

In the global GX context

Globally, the framework addresses a key challenge in carbon accounting: integrating heterogeneous product data for reliable lifecycle emissions. It aligns with the growing demand for product-level carbon footprints under regulations like the EU's Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR) and the Digital Product Passport. The graph-based approach offers scalability and adaptability for diverse industries.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel graph-based methodology for integrating multi-view BOM data in carbon footprint assessment, advancing lifecycle assessment (LCA) data management.

🏢実務担当者:Offers a practical framework to streamline product carbon footprint calculation using existing BOM data, reducing manual effort and improving accuracy for disclosure and reduction targets.

🏛政策担当者:Demonstrates a scalable approach for product carbon footprint that could support regulatory frameworks like the Digital Product Passport and enhance transparency in supply chain emissions.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148709first seen 2026-06-23 05:53:43

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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。