Carbon-conformal manufacturing: Conformal prediction-guided carbon emission optimization in paper-mill energy systems

カーボン・コンフォーマル・マニュファクチャリング：製紙工場エネルギーシステムにおけるコンフォーマル予測に基づく炭素排出最適化 (AI 翻訳)

Gihun Gil, Minu Baek, Jio Yoo, Seoyoung Lee, Yeojin Jang, Yoonmee Doh, Jinyoung Choi, Sangkeum Lee

Applied Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-06-15#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing

DOI: 10.1016/j.apenergy.2026.128200

原典: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.128200

🤖 gxceed AI 要約

日本語

コンフォーマル予測を用いて製紙工場のエネルギーシステムにおける炭素排出を最適化する手法を提案。不確実性を定量化しつつ、排出削減とコスト効率の両立を図る。

English

Proposes a conformal prediction-guided approach to optimize carbon emissions in paper-mill energy systems, balancing emission reduction with cost efficiency while quantifying uncertainty.

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

日本の製紙業界はエネルギー多消費産業であり、SSBJ対応やScope1・2削減が急務。本手法は工場レベルの最適化にAIを活用し、実践的な排出削減策を提供する。

In the global GX context

Globally, paper mills face pressure to decarbonize under frameworks like ISSB and CSRD. This work demonstrates how AI-driven optimization can guide industrial energy transitions with quantifiable uncertainty.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIと炭素会計の融合点を示し、コンフォーマル予測の産業応用に興味がある研究者への示唆。

🏢実務担当者:製紙工場のエネルギー管理者は、排出削減とコスト最適化の両立手法として活用可能。

🏛政策担当者:産業部門の脱炭素政策におけるAI活用の可能性を示す事例として注目すべき。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.128200first seen 2026-06-17 07:34:04

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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。