調和化された材料分類とERPデータ統合による材料カーボンフットプリントの体系的な動的計算に向けて
Towards a Systematic Dynamic Calculation of Material Carbon Footprints Through Harmonized Material Taxonomies and Enterprise Resource Planning Data Integration (原題)
Naila Rana Andira, Philipp Sander, A. Pehlken
🤖 gxceed AI 要約
日本語
産業部門は世界のGHG排出の3/4を占め、材料調達の変化が製品排出量に影響する。本研究はERPシステムとイベント駆動型アーキテクチャを統合し、注文単位の材料GHG排出量を動的に可視化・計算する手法を提案。より正確で詳細な排出量推定を実現する。
English
Industry accounts for three-quarters of global GHG emissions, and procurement changes affect product emissions. This paper integrates an event-based architecture with ERP systems to dynamically calculate and visualize material GHG emissions per order, enabling more accurate and detailed estimations.
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SSBJ開示やサプライチェーン排出量算定が進む中、ERPデータを活用した動的算定は実務上の効率化に寄与。特に製造業のScope3算定負荷軽減に有用で、投資家対応や開示品質向上につながる。
In the global GX context
Globally, this aligns with ISSB and CSRD requirements for accurate Scope 3 reporting. The integration of ERP data offers a scalable approach for companies to meet disclosure demands with higher granularity and timeliness, supporting transition finance decisions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological framework for dynamic carbon footprint calculation using ERP data, relevant for carbon accounting research.
🏢実務担当者:Offers a practical approach to automate and improve the accuracy of Scope 3 emissions reporting using existing ERP systems.
🏛政策担当者:Highlights the potential for data integration standards to enhance the reliability of corporate emissions disclosures.
📄 抄録（日本語訳）
産業は温室効果ガス（GHG）排出に最も大きく寄与しており、世界のGHG排出量の4分の3は産業に由来する。産業由来のGHG排出量自体は、2000年代以降、他のどの部門よりも速いペースで増加しており、その需要が経済成長や人口増加を上回る中で、材料の採取と生産の増加によるものである。調達におけるわずかな変更は、製品のGHG排出量に変動をもたらす可能性があり、特に短いサイクルを持つ大型・複雑な製品やシステムにおいて顕著である。これは、データ収集プロセスに追加の労力が必要となるという問題を生み出す。同時に、より正確なデータを取得するために、最先端技術が製造環境に導入されてきた。本論文では、イベントベースのアーキテクチャをエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムと統合し、材料および排出データを動的可視化ツールに取り込んだ。この方法により、ERPシステムからの各注文に基づいて材料のGHG排出量を計算することが可能となり、より正確かつ詳細な推定と結果を提供する。
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。
📄 Abstract（原文）
Industry makes up the largest contribution to Greenhouse Gas (GHG) emissions, with three-quarters of global GHG emissions derived from it. Industrial GHG emissions themselves have been growing faster since the 2000s than any other sector due to an increase in material extraction and production as its demand exceeds economic and population growth. A slight change in procurement could lead to a fluctuation in products’ GHG emissions, especially in large, complex products or systems with a short cycle. This creates a problem, where additional effort is required in the data collection processes. At the same time, state-of-the-art technologies had been introduced to the manufacturing environment to capture more accurate data. In this paper, we incorporated an event-based architecture alongside the Enterprise Resource Planning (ERP) system to bring material and emission data into a dynamic visualization tool. This method enables the calculation of material GHG emissions based on each order from the ERP system, providing a more accurate and detailed estimation and result.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://www.ijimt.org/vol17/IJIMT-V17N2-981.pdffirst seen 2026-08-01 06:23:22 · last seen 2026-09-22 05:05:06
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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。