トライボロジーシステムの情報統合型循環性パスポート：軌道認識フレームワークとIIoT互換スコアリングアルゴリズム

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel framework for dynamic circularity assessment in degradation-governed systems, advancing lifecycle theory.

🏢実務担当者:Offers a concrete scoring algorithm and ecolabeling scheme that can be integrated with IIoT and digital twin systems for product passports.

🏛政策担当者:Highlights the need for trajectory-aware circularity standards in product passport regulations, potentially informing future policy design.

トライボロジーシステムは、摩擦、摩耗、潤滑、およびシールを支配し、世界のエネルギー消費量の約20～23%を占めており、循環経済（CE）ガバナンスにとって構造的に十分に扱われていない領域を代表している。EUのエコデザイン持続可能製品規則に基づき義務付けられている既存のデジタル製品パスポート（DPP）は、持続可能性属性を静的な製品特性として扱うが、トライボロジー性能は、界面の劣化、状態遷移、および運用負荷サイクルの関数として継続的に変化する。この軌跡ベースの特性により、従来のスナップショット型の循環性フレームワークは、このクラスの産業機器に対して体系的に不十分なものとなっている。Design Science Research（DSR）手法を採用し、本研究は、トライボロジー機器に特化して設計されたデータ駆動型の循環性パスポートフレームワークを開発し、実証する。この成果物は、2つの結合された構成要素からなる：（i）生産、使用、および使用済み期間の3つのライフサイクル段階にわたって持続可能性評価を構造化するマトリックスベースの概念フレームワークであり、4つのトライボロジー固有の持続可能性次元を用い、明示的な運転範囲制約と来歴タグ付きデータ項目を含むもの、および（ii）異種のライフサイクル指標を共通の0～100+スケールに正規化し、透明な2レベル重み付けスキームを通じてそれらを集約し、複合指標を5クラスの色分けエコラベリング出力（A～E）にマッピングする多基準スコアリングアルゴリズム。このアルゴリズムは、運用監視が状態遷移を検出した際の状態依存の再計算用に設計されており、Industrial Internet of Things（IIoT）データストリームおよびデジタルツインアーキテクチャと互換性がある。このフレームワークは、乗用車タイヤの事例を通じて実証され、生産段階の炭素排出量、転がり抵抗エネルギー損失、車両使用寿命に対する耐久性、リサイクル含有率、および使用済み材料回収を再現可能な複合スコアに統合する。本研究は、劣化が支配するシステムにおいて、循環性ガバナンスには軌跡を認識した情報統合が必要であることを実証することにより、ライフサイクル理論を前進させる。

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。

Tribological systems, governing friction, wear, lubrication, and sealing, account for approximately 20–23% of global energy consumption and represent a structurally underserved domain for circular economy (CE) governance. Existing Digital Product Passports (DPPs), mandated under the EU Ecodesign for Sustainable Products Regulation, treat sustainability attributes as static product properties, yet tribological performance evolves continuously as a function of interface degradation, regime transitions, and operational duty cycles. This trajectory-based character makes conventional, snapshot-based circularity frameworks systematically inadequate for this class of industrial devices. Adopting a Design Science Research (DSR) methodology, this study develops and demonstrates a data-driven Circularity Passport framework specifically designed for tribological devices. The artefact comprises two coupled components: (i) a matrix-based conceptual framework that structures sustainability assessment across three lifecycle phases, production, use, and end-of-life, using four tribology-specific sustainability dimensions, with explicit operating-envelope constraints and provenance-tagged data entries; and (ii) a multi-criteria scoring algorithm that normalizes heterogeneous lifecycle indicators onto a common 0–100+ scale, aggregates them through a transparent two-level weighting scheme, and maps the composite index to a five-class chromatic ecolabeling output (A–E). The algorithm is designed for state-dependent recalculation when operational monitoring detects regime transitions, making it compatible with Industrial Internet of Things (IIoT) data streams and digital twin architectures. The framework is demonstrated through the exemplar case of passenger car tyres, integrating production-phase carbon emissions, rolling-resistance energy losses, durability relative to vehicle service life, recycled content, and end-of-life material recovery into a reproducible composite score. The study advances lifecycle theory by demonstrating that in degradation-governed systems, circularity governance requires trajectory-aware information integration.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.jii.2026.101151first seen 2026-08-02 19:26:19