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Assessing Drivers Influencing Net-Zero Emission Adoption in Manufacturing Supply Chain: A Hybrid ANN-Fuzzy ISM Approach

Yadav A.

Sustainability Switzerland📚 査読済 / ジャーナル2024-09-01#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: 調達リスク対象セクター: manufacturing
DOI: 10.3390/su16177873
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85203990421

🤖 gxceed AI 要約

日本語

ANN（人工ニューラルネットワーク）とファジーISMを組み合わせ、製造サプライチェーンにおけるネットゼロ排出導入のドライバーを評価する。AI×ESG領域の研究。

English

This study uses a hybrid ANN-Fuzzy ISM approach to assess drivers influencing net-zero emission adoption in manufacturing supply chains, applying AI to sustainability analysis.

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SSBJ対応の一環としてサプライチェーン排出（Scope 3）の削減が急務。同研究はドライバー分析にAIを応用し、実務への示唆が大きい。

In the global GX context

The hybrid ANN-Fuzzy ISM method offers a novel way to prioritize drivers for net-zero adoption in supply chains, relevant for global Scope 3 disclosure under ISSB.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Takes note of the hybrid ANN-Fuzzy ISM methodology for analyzing drivers of net-zero adoption.

🏢実務担当者:Findings can help manufacturing firms identify key levers to accelerate net-zero transition in their supply chains.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。