炭素制約下での運用レジリエンス：グローバルサプライチェーンへの社会技術的マルチエージェントアプローチ

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

🔬研究者:Provides a novel framework integrating supply chain dynamics, energy transition, and AI carbon footprint, with testable hypotheses and a new metric (CASP).

🏢実務担当者:Offers CASP metric and governance levers to compare carriers, routes, and compute strategies under carbon constraints, aiding Scope 3 management and AI adoption decisions.

🏛政策担当者:Highlights how national energy profiles influence supply chain carbon, informing carbon border adjustment or green procurement policies and the need for carbon-aware computing standards.

高リスク物流、すなわち遅延、品質低下、または不適合が深刻な人的、安全、財務、または地政学的な結果をもたらすサプライチェーンは、より広範な現実の顕著な事例である。すなわち、グローバルサプライチェーンは、安全性、コスト、および時間に重大な影響を受ける社会技術システムであり、そこでは予測品質、ベンダー調整、および運用上の意思決定がサービスレベルとステークホルダーの福利を形成する。同時に、脱炭素化への圧力と、計画および制御のためのAI利用の拡大は、エネルギー、計算、および物理的物流にわたって新たなリスクとトレードオフをもたらす。我々は、(1) サプライチェーン意思決定機能（出荷計画、調達およびベンダー管理）、(2) 系統の炭素強度を決定する国家のエネルギー移行状況、および (3) AI対応の意思決定支援を考慮した炭素認識計算を利用して、サプライチェーンのシステム・オブ・システムズのダイナミクスをモデル化するマルチエージェントフレームワークを開発する。方法論的には、我々は予測分析、教師なしセグメンテーション、および炭素コスト・オブ・インテリジェンス層を組み合わせ、ノルウェーからインドに至る国家のエネルギー移行プロファイルが、AIコンピュート炭素の強度、すなわちAIモデルの訓練と実行に必要なハードウェアとデータセンターによって生成される炭素排出量にどのように影響するかをシナリオベースで評価する。我々は、物理的輸送炭素、該当する場合はコールドチェーン間接費、およびAIコンピュート炭素をパッケージタイプ別のパフォーマンス指標に統合する、炭素調整済みサプライチェーンパフォーマンス（CASP）指標を導入する。我々の分析は、システム工学と環境管理のための3つの実用的な成果をもたらす。すなわち、炭素、サービス、およびコストのトレードオフフロンティア、ガバナンス手段（調達ポートフォリオルール、バッファ、および計算ポリシー）、および混乱増幅のためのシステムレベルの早期警戒指標である。本研究は、AWS bedrockとstrands agentsを使用したツール拡張型マルチエージェントシステム（オーケストレーター、リスク、および調達エージェント）を実装し、LLMベースのエージェントが構造化ツールインターフェースと適応型クエリ生成を通じて決定論的分析エンジンを調整する。理論的には、我々はパッケージタイプ固有の炭素・サービスフロンティアを形式化し、AIコンピュート炭素を社会技術的レジリエンスフレームワークに組み込むことにより、以前のシステム・オブ・システムズおよび持続可能なサプライチェーンの知見を拡張する。実践的には、CASPベンチマーク、ガバナンス手段分析、およびマルチエージェント実装は、意思決定者に対し、サービス信頼性と総炭素の間のトレードオフを透明にしながら、国を超えてキャリア、ルート、および計算戦略を比較するための具体的なツールを提供する。

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。

High-stakes logistics, defined as supply chains where delays, quality loss, or noncompliance have serious human, safety, financial, or geopolitical consequences, are a prominent case of a broader reality: global supply chains are safety-, cost-, and time-critical socio-technical systems where forecasting quality, vendor coordination, and operational decisions shape service levels and stakeholder welfare. At the same time, decarbonization pressures and the growing use of AI for planning and control introduce new risks and trade-offs across energy, computation, and physical logistics. We develop a multi-agent framework that models supply chain system-of-systems dynamics drawing on (1) supply chain decision functions (shipment planning, sourcing and vendor management), (2) national energy-transition conditions that determine grid carbon intensity, and (3) carbon-aware computation accounting for AI-enabled decision support. Methodologically, we combine predictive analytics, unsupervised segmentation, and a carbon-cost-of-intelligence layer in a scenario-based assessment of how national energy-transition profiles–from Norway to India–affect the intensity of AI compute carbon, meaning the carbon emissions generated by the hardware and data centers required to train and run AI models. We introduce the carbon-adjusted supply chain performance (CASP) metric that integrates physical transport carbon, cold-chain overhead where applicable, and AI compute carbon into a per-package-type performance measure. Our analysis yields three actionable outputs for systems engineering and environmental management: carbon, service, and cost trade-off frontiers; governance levers (sourcing portfolio rules, buffers, and compute policies); and system-level early-warning indicators for disruption amplification. This study implements a tool-augmented multi-agent system (orchestrator, risk, and sourcing agents) using AWS bedrock and strands agents, where LLM-based agents orchestrate deterministic analytical engines through structured tool interfaces with adaptive query generation. Theoretically, we extend previous systems-of-systems and sustainable supply chain findings by formalizing package-type-specific carbon–service frontiers and by embedding AI compute carbon into a socio-technical resilience framework. Practically, the CASP benchmark, governance lever analysis, and multi-agent implementation provide decision-makers with concrete tools to compare carriers, routes, and compute strategies across countries while making transparent the trade-offs between service reliability and total carbon.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2079-8954/14/4/374/pdf?version=1774960460first seen 2026-05-05 22:09:38 · last seen 2026-09-21 04:54:19