Advancing low-carbon additive manufacturing: an integrated deep learning approach for optimal resource and capacity management

低炭素積層造形の推進：最適なリソース・キャパシティ管理のための統合ディープラーニングアプローチ (AI 翻訳)

Bangtong Huang, Dongfang Niu, Qi Xu, Tianchen Yang

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-07-06#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing

DOI: 10.1038/s41598-026-54304-7

原典: https://doi.org/10.1038/s41598-026-54304-7

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ディープラーニングを用いて低炭素な積層造形におけるリソースとキャパシティ管理を最適化する手法を提案する。AIによりエネルギー消費と材料使用を削減し、カーボンフットプリント低減を目指す。持続可能な製造へのAI適用事例。

English

This paper proposes a deep learning approach to optimize resource and capacity management in low-carbon additive manufacturing (3D printing). By leveraging AI, it aims to reduce energy and material usage, lowering carbon footprint. It demonstrates AI application for sustainable manufacturing.

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

日本の製造業では積層造形の普及が進み、本論文のAI最適化は省エネとCO2削減に貢献する。SSBJや有報の開示強化に対応する実践的知見となる。

In the global GX context

Additive manufacturing is key for distributed production and carbon reduction. This AI optimization aligns with ISSB/TCFD recommendations, offering a pathway to lower Scope 2 emissions in manufacturing.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can use this integrated deep learning framework as a foundation for further AI applications in sustainable manufacturing.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in manufacturing can apply this approach to optimize energy and material use in 3D printing, reducing carbon footprint and costs.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1038/s41598-026-54304-7first seen 2026-07-08 05:11:25

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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。