Strategi Sourcing Berkelanjutan MBG Berbasis Advanced Analytics: Analisis PESTLE dan Rantai Pasok
アドバンストアナリティクスに基づくMBGの持続可能な調達戦略：PESTLEとサプライチェーン分析 (AI 翻訳)
Briyan Gifari, Nabiel Muhammad Al Ghazali, Abdullah Fajar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、インドネシアの無料栄養食プログラム（MBG）のサプライチェーンにおいて、アドバンストアナリティクスを用いてサプライヤーをトリプルボトムラインで評価した。物流効率、環境影響、供給安定性の重み付けスコアリングにより、コメと大豆のサプライチェーン全体のScope 3排出量（112.11トンCO2）を算出し、最適なグリーンサプライヤーを特定した。データ駆動型のスコアリングシステムが炭素排出削減に有効と提言している。
English
This study applies advanced analytics to evaluate suppliers for Indonesia's Free Nutritious Meal Program (MBG) based on Triple Bottom Line. Using a weighted scoring model with logistics efficiency (40%), environmental impact (30%), and volume security (30%), it calculates a total Scope 3 carbon footprint of 112.11 tons CO2 for rice and soybeans supply chain. The best green supplier route (Pelalawan–Siak) achieved a sustainability score of 0.89. The study recommends data-driven scoring to mitigate carbon emissions.
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
インドネシアのプログラムを対象としているが、Scope 3排出量の算定とサプライヤー評価の高度分析の手法は、日本の企業がサプライチェーン全体の脱炭素化を進める際に参考になる。特に、SSBJやTCFDに対応したサプライチェーン排出量の可視化に応用可能。
In the global GX context
This paper provides a practical framework for integrating Scope 3 emissions into supplier selection, relevant to global disclosure standards like ISSB and CDP. The weighted scoring model balancing logistics, environment, and security can be adapted by multinational corporations for sustainable procurement.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers can adopt the weighted scoring model and advanced analytics approach for sustainable supplier evaluation in food supply chains.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can apply the data-driven scoring system to optimize supplier selection and reduce Scope 3 emissions.
🏛政策担当者:Policymakers in food security and nutrition programs can use the framework to integrate carbon footprint into public procurement.
📄 Abstract（原文）
The Free Nutritious Meal Program (MBG) is a national strategic initiative facing complex challenges in balancing supply security and environmental sustainability. This study aims to implement an Advanced Analytics framework to evaluate supplier performance based on the Triple Bottom Line principle. Using real logistics datasets for strategic commodities (Rice and Soybeans), this study applies the Weighted Scoring Model algorithm with parameters of logistics efficiency (40%), environmental impact (30%), and volume security (30%). The analysis of the supply chain shows a total carbon footprint (Scope 3) of 112.11 tons of CO2 with an average distribution distance of 297 KM. The model successfully identified the best "Green Suppliers," with the Pelalawan–Siak route recording the highest sustainability score (0.89) due to the balance of volume and distance. This study recommends the adoption of a data-driven scoring system to mitigate carbon emissions in the MBG supply chain.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.62527/jitsi.7.1.530first seen 2026-05-05 22:12:02
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