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Blockchain-Enabled Product Passport for Transparent Tea Supply Chain

ブロックチェーン対応製品パスポートによる透明な茶サプライチェーン (AI 翻訳)

Y. S. I. De Silva, S. A. U. K. Suraweera, W. A. K. P. Piyasinghe, K. C. N. De Silva, G. T. Dassanayake, W. Tissera

ジャーナル2025-12-09#サプライチェーン経営インパクト: 調達リスク対象セクター: agriculture
DOI: 10.1109/icac69156.2025.11361455
原典: https://doi.org/10.1109/icac69156.2025.11361455

🤖 gxceed AI 要約

日本語

スリランカの茶プランテーション向けに、IoT、デジタルツイン、炭素フットプリント追跡を統合したスマートシステムを提案。リアルタイム環境モニタリング、収量予測、可視化、製品パスポートにより、資源最適化と炭素排出削減を目指す。茶業界の持続可能性と市場競争力向上に寄与する初の試み。

English

This paper proposes an integrated smart system for Sri Lankan tea plantations, combining IoT, digital twins, and carbon footprint tracking. It enables real-time monitoring, yield prediction, and product passports to optimize resources and reduce emissions, enhancing sustainability and competitiveness.

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排出量算定やトレーサビリティ要求が高まる中、本提案の製品パスポートと炭素追跡の考え方は、日本企業のScope 3対応や持続可能な調達に示唆を与える。ただし、スリランカ事例のため直接適用には調整が必要。

In the global GX context

This work aligns with global trends toward supply chain transparency and carbon disclosure, such as the EU's Digital Product Passport and CSRD. It demonstrates how IoT and blockchain can support carbon footprint tracking, offering insights for global sustainability reporting and traceability standards.

👥 読者別の含意

🔬研究者:IoT・デジタルツインと炭素追跡の統合による農業サプライチェーン研究の新規性を評価できる。

🏢実務担当者:サプライチェーンのトレーサビリティと炭素可視化の実装例として、持続可能な調達戦略に活用できる。

🏛政策担当者:途上国におけるデジタル技術を活用した持続可能な農業政策の参考になる。

📄 Abstract（原文）

Sri Lanka, the fourth-largest tea exporter in the world, faces challenges in productivity, resource management, and sustainability within its tea industry. Despite its economic significance, no comprehensive solution utilizing advanced digital technologies has been developed specifically for tea plantations in Sri Lanka. This research proposes an integrated smart system that leverages the Internet of Things (IoT), Digital Twins, and carbon footprint tracking to enhance operational efficiency, sustainability, and traceability in tea plantation management. The proposed system comprises four key components: a Portable IoT Device for real-time environmental monitoring, a Digital Twin for Yield Prediction and Harvest Management, a Digital Twin for Data Visualization, and a Product Passport with Carbon Footprint tracking. By utilizing real-time data collection, predictive analytics, and interactive visualization, the system provides actionable insights for optimizing resource usage, scheduling harvests, and minimizing carbon emissions. The research methodology involves designing and implementing each component using advanced tools and technologies, including Python, TensorFlow, Unity, Solidity and C#. This study is the first to explore the application of these technologies in Sri Lankan tea plantations, addressing critical industry challenges while enhancing sustainability and market competitiveness. The findings demonstrate the system's potential to revolutionize tea plantation management by improving productivity, ensuring product authenticity, and promoting environmentally sustainable practices.

🔗 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。