Digital Twin-Integrated Real-Time EPQ Optimization Under Emission Refund Policies for Smart Manufacturing

スマート製造のための排出還付政策下でのデジタルツイン統合リアルタイムEPQ最適化 (AI 翻訳)

Prabal Das, Nabendu Sen

SN Computer Science📚 査読済 / ジャーナル2026-05-20#炭素価格経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing

DOI: 10.1007/s42979-026-05079-1

原典: https://doi.org/10.1007/s42979-026-05079-1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、排出還付政策を考慮したスマート製造向けリアルタイム経済生産量（EPQ）最適化を提案。デジタルツインを統合し、動的な生産決定を実現。GX領域では排出取引やカーボンプライシングの文脈で応用可能。

English

This paper proposes real-time EPQ optimization for smart manufacturing under emission refund policies, integrating digital twins for dynamic production decisions. Applicable in carbon pricing and emission trading contexts.

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

排出還付政策は日本のカーボンプライシング議論と関連。製造業のGX投資判断に示唆を与える可能性があるが、国内事例がないため汎用的枠組みとして参照。

In the global GX context

Emission refund policies relate to global carbon pricing mechanisms (ETS, carbon tax). The digital twin approach may interest manufacturers seeking real-time emissions optimization, though no specific empirical evidence is provided.

👥 読者別の含意

🔬研究者:May offer a framework for integrating emission policies into production optimization models.

🏢実務担当者:Manufacturing firms could explore digital twin-based tools to align production with emission refund policies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.1007/s42979-026-05079-1first seen 2026-06-12 05:41:24 · last seen 2026-06-16 05:03:43

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