ライフサイクル評価と多目的遺伝的アルゴリズムを用いたティア2サプライヤーネットワークにおけるScope 3炭素排出削減戦略の最適化

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

🔬研究者:Methodological blueprint for integrating LCA and evolutionary optimization in multi-tier supply chain decarbonization; useful for extending to real supplier data.

🏢実務担当者:Use Pareto solutions to prioritize supplier engagement and data collection for Scope 3 reduction without breaking operational continuity.

🏛政策担当者:Suggests that policy support for digital supply chain visibility and LCA data sharing could accelerate Scope 3 decarbonization.

Scope 3排出量—上流および下流の活動からの間接排出量—は、企業のカーボンフットプリントの中で最も困難な構成要素であり、特にデータの透明性と運用上の整合性が限られている複雑なTier-2サプライヤーネットワークにおいて顕著である。本研究は、ライフサイクルアセスメント（LCA）と多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を活用した統合フレームワークを提示し、分散したサプライチェーン全体での炭素削減戦略を最適化する。実証的なLCAデータをMOGAベースの最適化モデルに組み込むことにより、本フレームワークは、炭素最小化、サプライヤー遵守コスト、および運用継続性のバランスを取るパレート効率的な解を特定する。このモデルは、排出強度が異なるケースシナリオにわたってテストされ、不確実性下での適応的な戦略策定を可能にする。製造業やエネルギーなどの高排出産業での関連性を確保するため、セクター固有の排出プロファイルとデータ構造に優先順位が与えられる。さらに、本研究は、AI駆動型意思決定モデルと持続可能性指向のサプライヤー関与フレームワークからの洞察を統合する。結果は、予測分析とデジタルサプライチェーン可視化ツールの統合の重要性を強調し、説明責任を促進し、Scope 3脱炭素化を加速させる。本研究は、インテリジェントで多層的なサプライチェーン介入を通じてネットゼロ目標の達成を目指す企業にとって、拡張可能な方法論的ブループリントを提供する。

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。

Scope 3 emissions—indirect emissions from upstream and downstream activities—constitute the most challenging component of corporate carbon footprints, particularly in complex Tier-2 supplier networks where data transparency and operational alignment are limited. This study presents an integrated framework leveraging Lifecycle Assessment (LCA) and Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA) to optimize carbon reduction strategies across dispersed supply chains. By incorporating empirical LCA data into a MOGA-based optimization model, the framework identifies Pareto-efficient solutions that balance carbon minimization, supplier compliance costs, and operational continuity. The model is tested across case scenarios with varying emission intensities, enabling adaptive strategy formulation under uncertainty. Priority is given to sector-specific emissions profiles and data structures to ensure relevance in high-emitting industries like manufacturing and energy. Additionally, the research synthesizes insights from AI-driven decision models and sustainability-oriented supplier engagement frameworks. Results underscore the importance of integrating predictive analytics and digital supply chain visibility tools to foster accountability and accelerate Scope 3 decarbonization. This work contributes a scalable methodological blueprint for firms aiming to meet Net-Zero targets through intelligent, multi-tiered supply chain interventions.

• openalex https://ijsrst.com/IJSRST2302548first seen 2026-08-02 19:05:56 · last seen 2026-08-02 19:05:57