論文の概要: AI-Enhanced Decision-Making for Sustainable Supply Chains: Reducing Carbon Footprints in the USA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10364v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 19:47:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 08:18:14.888339
• Title: AI-Enhanced Decision-Making for Sustainable Supply Chains: Reducing Carbon Footprints in the USA
• Title（参考訳）: 持続可能なサプライチェーンのためのAIによる意思決定:米国におけるカーボンフットプリントの削減
• Authors: MD Rokibul Hasan,
• Abstract要約: 本研究は, 炭素フットプリントに特化して, 持続可能なサプライチェーンの意思決定を支援する方法について論じる。 この論文は、米国における持続可能なサプライチェーンの実践を促進するためのAI駆動ソリューションの実装に関する課題と機会についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Organizations increasingly need to reassess their supply chain strategies in the rapidly modernizing world towards sustainability. This is particularly true in the United States, where supply chains are very extensive and consume a large number of resources. This research paper discusses how AI can support decision-making for sustainable supply chains with a special focus on carbon footprints. These AI technologies, including machine learning, predictive analytics, and optimization algorithms, will enable companies to be more efficient, reduce emissions, and display regulatory and consumer demands for sustainability, among other aspects. The paper reviews challenges and opportunities regarding implementing AI-driven solutions to promote sustainable supply chain practices in the USA.
• Abstract（参考訳）: 組織は、サステナビリティに向けて急速に近代化された世界において、サプライチェーン戦略を再評価する必要がある。 特にアメリカ合衆国では、サプライチェーンは非常に広く、多くの資源を消費している。 本研究は, 炭素フットプリントに特化して, 持続可能なサプライチェーンの意思決定を支援する方法について論じる。 機械学習、予測分析、最適化アルゴリズムを含むこれらのAI技術により、企業はより効率的になり、排出を減らし、持続可能性に対する規制や消費者の要求を表示することができる。 この論文は、米国における持続可能なサプライチェーンの実践を促進するためのAI駆動ソリューションの実装に関する課題と機会についてレビューする。

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