サプライヤーと分解部品選択を接続した経済的材料炭素回収・削減の意思決定支援モデル

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

🔬研究者:サプライチェーンとリサイクルを統合したCO2削減モデルの新規性を評価できる。

🏢実務担当者:調達とリサイクル戦略を連携させた排出削減の意思決定に活用できる。

🏛政策担当者:サプライチェーン排出削減の政策設計に示唆を与える。

IoT（モノのインターネット）時代において、メーカーはより高機能で低コストな製品を提供するためにデータを収集・共有している。これによりメーカーは、サプライヤー、工場、リサイクラーから構成されるグローバルサプライチェーンを構築し、より低コストで製品を組み立てることが可能となった。一方で、地球温暖化は深刻な環境問題となっており、グローバルサプライチェーンにおけるCO2排出量は、ライフサイクルアセスメントによって可視化・削減されるべきである。しかし、CO2排出量はエネルギーミックスの格差により国ごとに異なる。したがって、メーカーは特定の部品に対して適切なサプライヤーを選択する必要があり、特に部品調達コストと材料ベースのGHG（温室効果ガス）排出量の低減を確保することが重要である。さらに、世界の経済モデルは、材料の再生利用による循環経済へと移行しており、製品の経済的なリサイクルが含まれる。使用済み（EOL）製品内部の部品がリサイクルされれば、調達段階でのCO2排出量はリサイクルコストとともに回収され得る。したがって、リサイクラーは、EOL段階でCO2排出量を回収しリサイクルコストを削減するために、各部品についてリサイクルか廃棄かを選択する分解部品選択を必要とする。このように、GHG排出量やコストなどの特定の製品データは、サプライヤー選択と分解部品選択を結び付けるために、グローバルサプライチェーン上でIoT技術によりサプライヤーや工場だけでなくリサイクラーとも共有される必要がある。本研究は、調達段階とEOL段階におけるサプライヤー選択と分解部品選択を結び付けることにより、経済的な炭素回収のための意思決定支援モデルを提案する。まず、3D-CADモデルとライフサイクルインベントリ（LCI）データベースを用いたアジアのサプライヤー選択により、部品表（BOM）を作成する。次に、BOMデータから得られたEOL組立製品の分解部品について、ε制約法を用いた0-1整数計画法により、リサイクルまたは廃棄のいずれかを選択する。最後に、CO2排出削減とコストの観点から分解部品選択の結果について考察する。

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。

In the Internet of Things (IoT) era, manufacturers collect and share data to provide products that are more functional and less expensive. This embedded manufacturers to construct the global supply chain comprising suppliers, factories and recyclers to assemble products at a lower cost. On the other hand, global warming has become a serious environmental issue, and CO2 emissions on the global supply chain should be visualized and reduced by life cycle assessment. However, CO2 emissions vary for each country because of disparities in the energy mix. Therefore, manufacturers need to select appropriate suppliers for specific components, especially to ensure a lower procurement cost of parts and material-based GHG (GreenHouse Gas) emissions. Additionally, the economic model in the world shifts to circular economy which includes recycling the products economically because of the regenerative use for materials. If the parts inside the end-of-life (EOL) products are recycled, CO2 emissions in the procurement stage can be recovered with recycling cost. Therefore, recyclers need a disassembly part selection that selects recycling or disposal for each part in order to recover CO2 emission and reduce recycling cost in the EOL stage. Thus, certain product data, such as GreenHouse Gas (GHG) emissions and costs, needs to be shared with not only suppliers/factories but also recyclers by IoT technology on the global supply chain for connecting supplier and disassembly part selections. This study proposes a decision support model for economical carbon recovery by connecting supplier and disassembly part selections on procurement and EOL stages. First, a bill of materials (BOM) is prepared using an Asian supplier selection with the 3D-CAD model and Life Cycle Inventory (LCI) database. Second, disassembled parts of the EOL assembly products from the BOM data are selected for either recycling or disposal using 0-1 integer programming with ε constraint method. Finally, the results of the disassembly part selection, in terms of CO2 emission reduction and costs are discussed.

• openalex https://doi.org/10.1299/jamdsm.2020jamdsm0024first seen 2026-08-02 17:31:50