炭素税を考慮した成長・劣化品目のトレードクレジット付き在庫最適化:人工蜂コロニー法によるアプローチ
Carbon Tax-Based Inventory Optimization for Growing and Deteriorating Items with Trade Credit: An Artificial Bee Colony Approach (原題)
Prashant Khileri, Ashish Sharma
🤖 gxceed AI 要約
日本語
炭素税を組み込んだ在庫モデルを人工蜂コロニー法(ABC)で最適化する研究。成長・劣化する品目とトレードクレジットを扱い、排出コストを考慮した発注・在庫政策を導く。炭素価格が企業のオペレーション意思決定に与える影響を示す。
English
This study optimizes inventory for growing and deteriorating items under a carbon tax using an Artificial Bee Colony algorithm, incorporating trade credit. It derives ordering and inventory policies that internalize emissions costs, illustrating how carbon pricing shapes operational decisions.
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
炭素税をサプライチェーンの在庫コストに内部化する視点は、日本企業のScope 3管理やカーボンプライシング対応の実務検討に示唆を与える。
In the global GX context
As carbon pricing expands globally (EU ETS, CBAM), embedding carbon tax into inventory and supply-chain optimization connects carbon accounting to operational decision-making.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides an optimization framework linking carbon taxation to inventory theory with metaheuristics.
🏢実務担当者:Illustrates how a carbon tax can be internalized into inventory and procurement cost models.
🏛政策担当者:Suggests carbon pricing transmits into firm-level operational costs and inventory behavior.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s41660-026-00921-8first seen 2026-11-15 05:03:33
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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。