A Framework for Integrating Carbon Accounting Standards into Decision Support Structures in Logistics

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

🔬研究者:This paper provides a formal method to link carbon accounting standards with decision models, suggesting avenues for further optimization and stochastic extensions.

🏢実務担当者:Logistics managers can use this framework to design carbon-aware decision support systems that align with GHG Protocol and ISO 14064 requirements.

🏛政策担当者:Policymakers may consider this approach for standardizing logistics emissions reporting and ensuring consistency with verification requirements.

本論文は、物流における標準化されたカーボンフットプリント報告と構造化された意思決定支援を結びつけるための方法論的枠組みを提案する。本アプローチは、GHG Protocol フレームワークと ISO 14064 規格を統合し、排出インベントリ、報告要件、および検証制約を、一貫性があり、透明性が高く、監査可能な分析構造へと形式化する。既存の規格は温室効果ガス排出量の定量化と報告に関して堅牢な指針を提供する一方で、意思決定支援表現への体系的な統合は限定的なままである。本論文の主な貢献は、炭素会計プロセスを、トレーサビリティ、透明性、および外部検証要件との互換性を保持する意思決定変数、制約、および業績指標へと形式的に運用化することにある。簡略化された線形計画法の定式化が、規格主導の意思決定支援の抽象化として採用され、標準化された報告から導出された排出関連データが、どのように運用上の制約および分析指標へと一貫して変換され得るかを示す。この数学的定式化は、詳細な物流最適化モデルを置き換えることを意図したものではなく、排出報告、検証要件、および構造化された意思決定指向分析の間の方法論的連携を実証することを目的とする。提案された枠組みは、平均排出係数と推定消費データを用いた物流ハブのケーススタディを通じて例示される。数値結果は例示目的を果たし、完全に較正された運用ソリューションを提供するのではなく、枠組みの機能を強調するものである。本方法論は再現可能かつ監査可能であるように設計されており、他の産業部門や、動的要素または確率的要素を組み込んだより高度なモデリング設定にも拡張され得る。

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。

This paper proposes a methodological framework for linking standardized carbon footprint reporting with structured decision support in logistics. The approach integrates the GHG Protocol framework and the ISO 14064 standard in order to formalize emissions inventories, reporting requirements, and verification constraints into a coherent, transparent, and auditable analytical structure. While existing standards provide robust guidance for the quantification and reporting of greenhouse gas emissions, their systematic integration into decision support representations remains limited. The main contribution of the paper consists of the formal operationalization of carbon accounting processes into decision variables, constraints, and performance indicators that preserve traceability, transparency, and compatibility with external verification requirements. A simplified linear programming formulation is employed as a standard-driven decision support abstraction, illustrating how emissions-related data derived from standardized reporting can be consistently translated into operational constraints and analytical indicators. The mathematical formulation is not intended to replace detailed logistics optimization models, but to demonstrate the methodological linkage between emissions reporting, verification requirements, and structured decision-oriented analysis. The proposed framework is illustrated through a logistics hub case study using average emission factors and estimated consumption data. The numerical results serve an illustrative purpose and highlight the functioning of the framework, rather than providing fully calibrated operational solutions. The methodology is designed to be reproducible and auditable and may be extended to other industrial sectors, as well as to more advanced modeling settings incorporating dynamic or stochastic elements.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2071-1050/18/3/1542/pdf?version=1770114551first seen 2026-05-06 00:46:07 · last seen 2026-08-12 05:26:04