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低炭素製造に向けた製品カーボンフットプリント算定とプロセス最適化に関する研究

Research on product carbon footprint accounting and process optimization for low-carbon manufacturing (原題)

Dazhuoer Duo

ジャーナル2026-10-23#炭素会計経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.1117/12.3133711
原典: https://doi.org/10.1117/12.3133711

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は製品カーボンフットプリント算定と工程経路計画を統合した多目的最適化手法を提案する。機械電力・工具摩耗・切削油消費を考慮し、炭素排出量と完了時間を同時最小化する。NSGA-IIIによりパレート最適解群を導出し、公開ベンチマークで炭素627.47g・596秒を達成、既報NSGA-II比で1.31%・13.75%改善した。

English

This study integrates product carbon footprint accounting with process-route planning into a multiobjective optimization model covering machine electricity, tool wear and cutting-fluid use. Using NSGA-III, it minimizes carbon emissions and completion time simultaneously, achieving 627.47g CO2 and 596s on a published benchmark—1.31% and 13.75% better than reported NSGA-II results. A compromise route cuts benchmark values by 4.96% and 14.89%.

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

Scope 3 上流・自社製造段階の排出量を製品単位で算定する手法として、SSBJ・有報でのScope 3開示やサプライヤーへの一次データ要求に直結する。製造業のカーボンフットプリント精緻化に関心を持つ日本企業にとって実務的示唆が大きい。

In the global GX context

Product-level carbon footprint accounting at the process route level feeds directly into Scope 3 upstream and operational emissions disclosure under ISSB/CSRD and customer-driven PCF requests. It shows how optimization can co-deliver emissions and productivity gains, relevant to global supply-chain decarbonization mandates.

👥 読者別の含意

🔬研究者:工程計画とカーボンフットプリント算定を統合した多目的最適化のベンチマーク比較手法として参考になる。

🏢実務担当者:製品別炭素排出量を工程設計段階で削減しつつリードタイムも短縮できる実装アプローチとして活用できる。

🏛政策担当者:製造業のScope 3・製品炭素開示の算定基盤整備を促す政策的示唆を持つ。

📄 Abstract（原文）

To improve both environmental performance and production efficiency in manufacturing, this study proposes a multiobjective process optimization method integrating product carbon footprint accounting with process-route planning. The carbon footprint model considers machine electricity consumption, cutting-tool wear and cutting-fluid consumption, while the optimization model simultaneously minimizes total carbon emissions and completion time under operation precedence, resource-selection and machine-switching constraints. NSGA-III is employed to obtain a diverse set of Pareto-optimal process routes. To strengthen data-based validation and reproducibility, the numerical experiment uses the published guide-shaft-support machining dataset reported by Yang et al., including ten machining features, 20 operations, seven machines, nine cutting tools, the precedence relationships, feasible machine-tool combinations and option-specific processing times. The proposed NSGA-III obtains minimum carbon emissions and completion time of 627.47g CO2 and 596s, respectively. Compared with the improved NSGA-II results reported for the same benchmark, these minima are 1.31% and 13.75% lower. The recommended compromise solution reaches 638.83g CO2 and 600s, reducing the reported benchmark compromise values by 4.96% and 14.89%, respectively. Route-level analysis attributes most of the time improvement to reducing machine switches from 10 to 5. The results demonstrate the effectiveness of coordinating machining sequence and machine-tool allocation while providing a transparent published-data-based comparison.

🔗 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。