Optimizing Sustainable Inventory with Deterioration, Learning, and Carbon Tax Under Time-price Sensitive Quadratic Demand and Inflationary Environment

時間と価格に依存する二次需要とインフレ環境下での劣化、学習、炭素税を考慮した持続可能な在庫最適化 (AI 翻訳)

Vrushali A. Surve, Monika K. Naik

Process Integration and Optimization for Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-07-03#炭素価格経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing

DOI: 10.1007/s41660-026-00801-1

原典: https://doi.org/10.1007/s41660-026-00801-1

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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、炭素税を組み込んだ持続可能な在庫モデルを提案。劣化、学習効果、インフレを考慮し、時間・価格依存の二次需要下での最適化を行う。数値例を通じて提案モデルの有効性を示す。

English

This paper proposes a sustainable inventory model incorporating carbon tax under deterioration, learning effects, and inflation. It optimizes inventory levels considering time- and price-sensitive quadratic demand. Numerical examples demonstrate the model's effectiveness.

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

日本では炭素税の導入が進んでおり、企業の在庫管理に影響を与える可能性がある。本研究は、税制を考慮した実務的な在庫最適化手法を提供する。

In the global GX context

As carbon pricing mechanisms expand globally, this study offers a practical inventory optimization approach that incorporates carbon tax, relevant for firms facing such regulations.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides an optimization model integrating carbon tax into inventory decisions, useful for operations research on sustainable supply chains.

🏢実務担当者:Offers a framework for inventory managers to consider carbon tax costs alongside operational factors like deterioration and learning.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1007/s41660-026-00801-1first seen 2026-07-16 07:27:57

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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。