Dynamic monitoring and evaluation of full-chain carbon footprint of smart cold chain integrating IoT and machine learning
IoTと機械学習を統合したスマート冷鎖の全チェーン炭素フットプリントの動的監視と評価 (AI 翻訳)
Xiao Zhang, Zhaoqiao Ding
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、IoTセンサーと機械学習を統合したスマート冷鎖システムを提案し、全チェーンにわたる炭素フットプリントの動的監視と評価を実現する。リアルタイムデータ収集と予測モデルにより、冷鎖のエネルギー消費と排出を最適化し、持続可能性を向上させる。日本企業の冷鎖物流における脱炭素化に貢献する。
English
This paper proposes a smart cold chain system integrating IoT sensors and machine learning to enable dynamic monitoring and evaluation of full-chain carbon footprint. Real-time data collection and predictive models optimize energy consumption and emissions in cold chains, enhancing sustainability. It contributes to decarbonization in cold chain logistics, relevant for Japanese firms.
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、物流分野の脱炭素化が急務であり、冷鎖はエネルギー多消費型である。本論文のIoT・MLによる炭素フットプリント可視化は、SSBJ開示やサプライチェーン排出量算定に活用でき、日本企業の競争力強化に寄与する。
In the global GX context
Globally, cold chain logistics is a significant source of emissions, and dynamic carbon footprint monitoring aligns with TCFD/ISSB disclosure requirements. This paper offers a data-driven approach to Scope 3 emissions management, relevant for multinational companies and climate reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a framework for integrating IoT and ML in carbon footprint assessment, useful for advancing research in AI-driven sustainability analytics.
🏢実務担当者:Offers a practical method for cold chain operators to monitor and reduce emissions, supporting compliance with disclosure mandates and efficiency gains.
🏛政策担当者:Highlights the potential of smart cold chain technologies in national decarbonization strategies, informing policy on logistics emissions.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1117/12.3119204first seen 2026-08-09 05:14:51
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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。