Green operational performance comparison of container trailers between traditional container terminals based on carbon footprint analysis

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

🔬研究者:Provides a methodology combining carbon footprint and gray relational analysis for green logistics performance comparison.

🏢実務担当者:Offers insights on how to evaluate and improve container trailer operations for energy cost and carbon emission reductions, with potential use of ERP and AI.

🏛政策担当者:Could inform port regulations and incentives for adopting more efficient container handling modes.

目的 本研究の目的は、コンテナトレーラーの運行によって生じるCO2排出が気候温暖化環境に与える影響を探求し、コンテナターミナルにおけるクロスポートトレーラーの異なる運行モードを計算することである。設計・方法・アプローチ 本稿では、カーボンフットプリント（CF）計算方法とグレイ関連分析を含む統合的手法を採用する。「CF計算方法」は、主に活動ベースのアプローチに基づき、輸出用コンテナ運行トレーラーを使用してコンテナターミナルからコンテナを輸送する。「グレイ関連分析」は、主に運用効率評価基準に基づいて、2つの伝統的なコンテナターミナルモードを比較する。結果 コンテナトレーラーの運用効率の改善は、輸送距離、速度制限、道路状況、積載条件、運用効率などの要因に関連している。研究の限界・含意 我々は、運用時間、エネルギーコスト、炭素排出という3つの主要因子のグレイ関連分析を通じて、2つのコンテナヤード運用モードの全体的な性能を分析した。グレイ相関順位はTT>RTである。実務的含意 CFの観点から、どの運用モードがグリーンポート運用の要件をよりよく満たすことができるかを理解し、省エネルギーと炭素削減目標を達成するための改善提案を提供することができる。社会的含意 実証的検証により、企業のERP、ビッグデータ、5G、人工知能アルゴリズムの使用が、コンテナトレーラーの運用効率を向上させ、省エネルギーと炭素削減の成果を改善できることが明らかになった。独自性・価値 実証的知見は、炭素排出量が高い地域や運用モデルに対して、省エネルギー・炭素削減のグリーン輸送物流運用の代替案と対策を提供し、将来のコンテナターミナル、トレーラー会社、政府当局の参考となる。

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。

Purpose The purpose of this study is to explore the impact of CO2 emissions produced by container trailer operations on the climate-warming environment and to calculate the different operating modes of cross-port trailers at container terminals. Design/methodology/approach This article employs integrated methodologies, including the carbon footprint (CF) calculation method and gray relational analysis. The “CF calculation method” primarily utilizes an export container operating trailer to transport containers from the container terminal based on an activity-based approach. “Gray relational analysis” mainly compares two traditional container terminal modes based on the operational efficiency assessment criteria. Findings The improvement of container trailer operational efficiency is related to factors such as transportation distance, speed limit, road conditions, loading conditions and operating efficiency and other factors. Research limitations/implications We analyzed the overall performance of the two container yard operation modes through a gray relational analysis of three key factors: operation time, energy cost and carbon emissions. The gray correlation ranking order is TT> RT. Practical implications From the perspective of CF, we can understand which operating modes can better meet the requirements of green port operations and provide improvement suggestions for achieving energy conservation and carbon-reduction targets. Social implications The empirical examination revealed that using enterprise ERP, big data, 5G and artificial intelligence algorithms can enhance the operating efficiency of container trailers and improve energy-saving and carbon-reduction outcomes. Originality/value The empirical findings provide energy-saving and carbon-reducing green transportation logistics operation alternatives and countermeasures for areas or operating models with higher carbon emissions, which can serve as a reference for future container terminals, trailer companies and government authorities.

• openalex https://doi.org/10.1108/mabr-11-2025-0123first seen 2026-07-18 05:55:55