Achieving Net-Zero in the Manufacturing Supply Chain through Carbon Capture and LCA: A Comprehensive Framework with BWM-Fuzzy DEMATEL
製造サプライチェーンにおけるカーボンキャプチャーとLCAによるネットゼロ達成：BWM-Fuzzy DEMATELによる包括的フレームワーク (AI 翻訳)
Yadav A.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、カーボンキャプチャーとライフサイクル評価（LCA）を組み合わせ、製造サプライチェーンでのネットゼロ排出達成を目指す包括的フレームワークを提案する。BWM-Fuzzy DEMATEL法を用いた多基準意思決定アプローチを採用している。
English
This paper proposes a comprehensive framework combining carbon capture and life cycle assessment (LCA) to achieve net-zero emissions in manufacturing supply chains. It utilizes a BWM-Fuzzy DEMATEL multi-criteria decision-making approach to prioritize strategies.
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
日本では、サプライチェーン全体のGHG排出削減がSSBJやSBTの要件となっており、本フレームワークは製造業のScope 3対応に応用可能。カーボンキャプチャー技術の導入判断にLCAを組み合わせる点が実務的。
In the global GX context
Globally, supply chain decarbonization is central to TCFD/ISSB and net-zero commitments. This framework integrates carbon capture and LCA for multi-criteria decision-making, offering a replicable methodology for industrial decarbonization planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A methodological contribution to multi-criteria decision analysis for supply chain decarbonization, combining carbon capture and LCA.
🏢実務担当者:Provides a structured approach to evaluate and prioritize carbon capture strategies within manufacturing supply chains.
🏛政策担当者:Could inform industrial policies promoting integrated carbon management and life cycle thinking.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85202633929first seen 2026-06-24 05:35:20
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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。