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

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬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。

スリランカは世界第4位の紅茶輸出国であるが、その茶産業は生産性、資源管理、持続可能性において課題に直面している。経済的重要性にもかかわらず、スリランカの茶園に特化した高度なデジタル技術を活用した包括的なソリューションはこれまで開発されていない。本研究は、モノのインターネット（IoT）、デジタルツイン、および炭素フットプリント追跡を活用した統合スマートシステムを提案し、茶園管理における運用効率、持続可能性、およびトレーサビリティを向上させることを目的とする。提案システムは、リアルタイム環境モニタリングのためのポータブルIoTデバイス、収量予測および収穫管理のためのデジタルツイン、データ可視化のためのデジタルツイン、および炭素フットプリント追跡を備えたプロダクトパスポートの4つの主要コンポーネントで構成される。リアルタイムデータ収集、予測分析、および対話型可視化を活用することにより、本システムは資源利用の最適化、収穫スケジュールの策定、および炭素排出量の最小化のための実践的な洞察を提供する。研究方法論には、Python、TensorFlow、Unity、Solidity、およびC#を含む高度なツールと技術を用いた各コンポーネントの設計と実装が含まれる。本研究は、これらの技術のスリランカの茶園への応用を探る初めての研究であり、持続可能性と市場競争力を高めながら、業界の重大な課題に対処するものである。調査結果は、生産性の向上、製品の信頼性の確保、および環境に持続可能な慣行の促進を通じて、茶園管理に革命をもたらす本システムの可能性を示している。

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。

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.

• openalex https://doi.org/10.1109/icac69156.2025.11361455first seen 2026-08-02 19:22:50