Trend AnalysisManagement & BusinessSystematic Review
Circular Economy Meets Net-Zero: Can Supply Chains Decarbonize Without Deglobalizing?
Circular economy principles and Industry 4.0 technologies are converging around a common target: net-zero supply chains. With 123+ citations, a landmark review shows digitalization can reduce global CO2 emissions from the waste sector by ~15% by 2030 and cut municipal waste management costs by 30–35%—but only when paired with institutional reform and extended producer responsibility.
By Sean K.S. Shin
This blog summarizes research trends based on published paper abstracts. Specific numbers or findings may contain inaccuracies. For scholarly rigor, always consult the original papers cited in each post.
El Jaouhari, Samadhiya & Benbrahim (2024), with 15 citations, synthesize the evolution of net-zero supply chain thinking within an Industry 4.0 context. Their review traces a three-phase trajectory:
Phase 1 (2015–2019): Industry 4.0 adoption for supply chain efficiency—reducing waste, improving logistics, optimizing inventory. Carbon reduction was a byproduct, not a primary objective. Phase 2 (2020–2023): Explicit net-zero targeting, with organizations designing digital systems specifically to measure, report, and reduce supply chain emissions. Scope 3 reporting requirements (from regulations like the EU Corporate Sustainability Reporting Directive) accelerated this shift. Phase 3 (2024–present): Integration of circular economy principles with Industry 4.0 tools, creating "digital circular supply chains" where technology enables material tracking, reverse logistics optimization, and product-as-a-service business models at scale. Kurniawan, Othman & Liang (2023), with 123 citations, provide the highest-cited contribution in this cohort, focusing on digitalization in waste recycling. Their review demonstrates that digital technologies can reduce global CO2 emissions from the waste sector by approximately 15% by 2030, while also generating substantial economic co-benefits:
- AI-powered waste sorting: Computer vision systems that can enhance material recovery rates by up to more than half, enabling higher recycling rates and lower contamination. - Circular economy budget savings: A shift to digitalization-enabled circular economy could save 30–35% of municipalities' waste management budgets. - Digital twin modeling: Simulating recycling plant operations to identify energy efficiency improvements before physical implementation. - Blockchain traceability: Creating verifiable chain-of-custody records for recycled materials, enabling premium pricing and market confidence. However, Kurniawan et al. emphasize that technology alone is insufficient: institutional reform (extended producer responsibility, landfill taxes, recycling mandates) and behavioral change (consumer sorting, product design for recyclability) are necessary complements. In contexts where these institutional conditions are absent—much of the Global South—digitalization may improve operational efficiency without producing net-zero outcomes. ### The Integration Framework
Their framework identifies three integration points where Industry 4.0 and CE converge for net-zero achievement:
Design phase: Digital twins and AI simulate product lifecycle impacts, enabling design-for-circularity decisions before manufacturing begins. 2. Use phase: IoT sensors embedded in products track usage patterns, predict maintenance needs, and optimize product-as-a-service models that extend product lifetimes. 3. End-of-life phase: Blockchain-tracked material passports facilitate disassembly, component reuse, and recycled material certification. Abdulameer & Ibrahim (2025), with 4 citations, add empirical evidence through a moderated mediation model testing how Industry 4.0, AI-based analytics, and CE practices jointly influence sustainable supply chain performance. Their survey of supply chain professionals finds that net-zero orientation mediates the relationship between CE practices and sustainable performance, while supply chain ambidexterity and environmental dynamism moderate the relationship—organizations with higher adaptive capacity and operating in more dynamic environments show stronger CE-performance links. ## Critical Analysis: Claims and Evidence<
| Claim | Evidence | Verdict |
|---|
| Digitalization reduces global CO2 emissions from waste sector by ~a meaningful fraction by 2030 | Kurniawan et al.: review of multiple studies | ✅ Supported — under favorable institutional conditions |
| Digitalization-enabled CE saves 30–35% of municipalities' waste management budget | Kurniawan et al.: cost-benefit analysis | ✅ Supported — economic co-benefit, not emissions reduction figure |
| AI waste sorting enhances material recovery rates substantially | Kurniawan et al.: reported from pilot deployments | ✅ Supported — for common waste categories |
| Industry 4.0 + CE achieves net-zero supply chains | El Jaouhari et al. framework: conceptual integration | ⚠️ Uncertain — no end-to-end empirical demonstration |
| Net-zero orientation mediates CE-performance link | Abdulameer & Ibrahim: survey-based SEM | ⚠️ Uncertain — cross-sectional, self-reported data |
| Technology alone can decarbonize supply chains | Kurniawan et al.: explicitly argues technology is insufficient | ❌ Refuted — institutional and behavioral factors essential |
The Rebound Problem
A concern insufficiently addressed in this literature is the rebound effect: efficiency gains from digitalization may reduce the per-unit cost of production, encouraging higher output that partially or fully offsets emissions reductions. An AI-optimized recycling plant that processes waste 30% more efficiently may attract 40% more waste volume (because it can offer lower processing fees), resulting in higher absolute emissions despite improved per-unit efficiency. The circular economy literature sometimes assumes that circularity inherently reduces material throughput. In practice, circular models (product-as-a-service, remanufacturing) can expand market access and increase total consumption if not paired with absolute consumption caps or sufficiency-oriented policies. The net-zero supply chain literature would benefit from engagement with the ecological economics concept of "sufficiency"—asking not just "how can we produce more efficiently?" but "how much should we produce?"
Open Questions and Future Directions
Scope 3 measurement: Supply chain emissions (Scope 3) are notoriously difficult to measure. Can Industry 4.0 technologies (IoT, blockchain) provide the data infrastructure for reliable Scope 3 accounting? 2. SME inclusion: Most digital circular supply chain implementations are in large enterprises. How can SMEs—which constitute 90% of businesses globally—participate without prohibitive technology investment? 3. Global South pathways: CE-net-zero frameworks developed in European and North American contexts may not translate to manufacturing economies (China, Bangladesh, Vietnam) where different institutional conditions, labor markets, and infrastructure exist. 4. Material criticality: Some circular economy strategies (e.g., battery recycling for EVs) depend on technologies that themselves require critical minerals. How do we avoid shifting environmental burdens from carbon to material extraction? 5. Measurement standards: What metrics best capture "net-zero supply chain performance"? Carbon intensity per unit? Absolute emissions? Circularity rate? The lack of standardized metrics hampers comparison across studies and industries. ## Implications for Researchers and PractitionersThe convergence of circular economy and Industry 4.0 toward net-zero supply chains represents a productive research frontier—but one where conceptual frameworks have outpaced empirical validation. For supply chain managers, the practical message is that technology investments in AI sorting, IoT monitoring, and digital twins can yield measurable emission reductions, but these investments need to be embedded within broader circular design principles and supported by enabling regulation. For policymakers, the Kurniawan et al. finding that digitalization without institutional reform is insufficient argues for regulatory packages that combine technology incentives with extended producer responsibility, material recovery targets, and carbon pricing. For researchers, the highest-value contribution would be longitudinal studies tracking organizations through the CE-Industry 4.0-net-zero integration journey, measuring actual (not modeled) emission trajectories over 5–10 year periods. ## References
[1] Hettiarachchi, I., Rotimi, J. & Shahzad, W. (2025). Bridging Sustainability and Performance: Conceptualizing Net-Zero Integration in Construction Supply Chain Evaluations. Sustainability, 17(13), 5814. https://doi.org/10.3390/su17135814
[2] Kurniawan, T.A., Othman, M. & Liang, X. (2023). Decarbonization in waste recycling industry using digitalization to promote net-zero emissions and its implications on sustainability. Journal of Environmental Management, 338, 117765. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.117765
[3] El Jaouhari, A., Samadhiya, A. & Benbrahim, F.Z. (2024). Forging a green future: Synergizing industry 4.0 technologies and circular economy tactics to achieve net-zero in sustainable supply chains. Computers & Industrial Engineering, 196, 110691. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110691
[4] Abdulameer, S.S. & Ibrahim, Y.M. (2025). Leveraging Industry 4.0 technologies, AI-based supply chain analytics and circular economy practices for net-zero and sustainable supply chain performance: a moderated mediation model. Supply Chain Management, 30(5), 461. https://doi.org/10.1108/scm-05-2025-0461
면책 조항: 이 게시물은 정보 제공 목적의 연구 동향 개요이다. 특정 연구 결과, 통계 및 주장은 학술 저작물에 인용하기 전에 원문 논문을 통해 검증해야 한다.
순환 경제와 탄소 중립의 만남: 공급망은 탈세계화 없이 탈탄소화할 수 있는가?
공급망은 상류(원자재 채취, 제조) 및 하류(유통, 수명 종료 처리) 활동을 포함할 경우 전 세계 탄소 배출량의 약 60%를 차지한다. 공급망 배출량을 해결하지 않고 탄소 중립을 달성하는 것은 단순한 산술적 계산만으로도 불가능하다. 현재 논의를 주도하는 두 가지 전략적 접근법이 있다. 하나는 재사용, 재제조 및 재활용을 통해 천연 원자재 소비를 줄이는 순환 경제(CE) 관행이고, 다른 하나는 자원 활용을 최적화하고 실시간 배출량 모니터링을 가능하게 하는 Industry 4.0 기술(IoT, AI, 디지털 트윈, 블록체인)이다. 문제는 이러한 접근법이 기후 위기가 요구하는 규모와 속도로 작동할 수 있는가이다.
연구 동향: 디지털 순환성
El Jaouhari, Samadhiya & Benbrahim (2024)은 15회 피인용 연구에서 Industry 4.0 맥락 내 탄소 중립 공급망 사고의 발전을 종합한다. 이들의 리뷰는 세 단계의 궤적을 추적한다.
1단계(2015–2019): 공급망 효율성을 위한 Industry 4.0 도입—낭비 감소, 물류 개선, 재고 최적화. 탄소 감축은 1차 목표가 아닌 부산물이었다.
2단계(2020–2023): 명시적 탄소 중립 목표 설정으로, 조직들이 공급망 배출량을 측정·보고·감축하기 위해 디지털 시스템을 특별히 설계하기 시작했다. Scope 3 보고 요건(EU 기업 지속가능성 보고 지침 등의 규제)이 이러한 전환을 가속화했다.
3단계(2024–현재): 순환 경제 원칙과 Industry 4.0 도구의 통합으로, 기술이 규모에 맞는 자재 추적, 역물류 최적화 및 서비스형 제품(product-as-a-service) 비즈니스 모델을 가능하게 하는 "디지털 순환 공급망"이 형성되고 있다.
Kurniawan, Othman & Liang (2023)은 123회 피인용으로 이 코호트에서 가장 높은 피인용 기여를 제공하며, 폐기물 재활용에서의 디지털화에 초점을 맞춘다. 이들의 리뷰는 디지털 기술이 폐기물 부문에서 발생하는 전 세계 CO2 배출량을 2030년까지 약 15% 줄일 수 있으며, 동시에 상당한 경제적 공동 편익을 창출할 수 있음을 보여준다.
- AI 기반 폐기물 분류: 재료 회수율을 절반 이상 향상시킬 수 있는 컴퓨터 비전 시스템으로, 더 높은 재활용률과 낮은 오염도를 실현한다.
- 순환 경제 예산 절감: 디지털화 기반 순환 경제로의 전환은 지자체 폐기물 관리 예산의 30–35%를 절감할 수 있다.
- 디지털 트윈 모델링: 물리적 구현 전에 에너지 효율 개선 사항을 파악하기 위해 재활용 시설 운영을 시뮬레이션한다.
- 블록체인 추적성: 재활용 재료에 대한 검증 가능한 보관 연속성(chain-of-custody) 기록을 생성하여 프리미엄 가격 책정과 시장 신뢰를 가능하게 한다.
그러나 Kurniawan et al.은 기술만으로는 충분하지 않음을 강조한다.
제도적 개혁(생산자 확대 책임, 매립세, 재활용 의무화)과 행동 변화(소비자 분류, 재활용 가능성을 고려한 제품 설계)가 필수적인 보완 요소이다. 이러한 제도적 조건이 부재한 환경—글로벌 사우스의 상당 부분—에서는 디지털화가 탄소 중립 성과 없이 운영 효율성만 향상시킬 수 있다.
통합 프레임워크
이들의 프레임워크는 탄소 중립 달성을 위해 Industry 4.0과 CE가 수렴하는 세 가지 통합 지점을 식별한다.
설계 단계: 디지털 트윈과 AI가 제품 수명주기 영향을 시뮬레이션함으로써, 제조가 시작되기 전에 순환성을 위한 설계(design-for-circularity) 의사결정을 가능하게 한다. 2. 사용 단계: 제품에 내장된 IoT 센서가 사용 패턴을 추적하고, 유지보수 필요성을 예측하며, 제품 수명을 연장하는 서비스형 제품(product-as-a-service) 모델을 최적화한다. 3. 수명 종료 단계: 블록체인으로 추적되는 소재 여권(material passport)이 분해, 부품 재사용, 재활용 소재 인증을 촉진한다. Abdulameer & Ibrahim(2025)은 4건의 인용과 함께, Industry 4.0, AI 기반 분석, CE 관행이 지속가능한 공급망 성과에 공동으로 미치는 영향을 검증하는 조절된 매개 모델(moderated mediation model)을 통해 실증적 근거를 추가한다. 공급망 전문가를 대상으로 한 설문조사에 따르면, 넷제로 지향성(net-zero orientation)이 CE 관행과 지속가능한 성과 간의 관계를 매개하며, 공급망 양면성(supply chain ambidexterity)과 환경 역동성(environmental dynamism)이 해당 관계를 조절하는 것으로 나타났다—적응 역량이 높고 보다 역동적인 환경에서 운영되는 조직일수록 CE-성과 간 연계가 더 강하게 나타난다. ## 비판적 분석: 주장과 근거<
| 주장 | 근거 | 판정 |
|---|
| 디지털화가 2030년까지 폐기물 부문의 전 세계 CO2 배출량을 의미 있는 수준으로 감축 | Kurniawan et al.: 다수의 연구 검토 | ✅ 지지됨 — 우호적인 제도적 조건 하에서 |
| 디지털화 기반 CE가 지방자치단체의 폐기물 관리 예산 30–35% 절감 | Kurniawan et al.: 비용-편익 분석 | ✅ 지지됨 — 배출량 감축 수치가 아닌 경제적 공동 편익 |
| AI 폐기물 분류가 소재 회수율을 실질적으로 향상 | Kurniawan et al.: 시범 배치(pilot deployment)로부터 보고됨 | ✅ 지지됨 — 일반적인 폐기물 범주에 한함 |
| Industry 4.0 + CE로 넷제로 공급망 달성 | El Jaouhari et al. 프레임워크: 개념적 통합 | ⚠️ 불확실 — 종단적 실증 입증 없음 |
| 넷제로 지향성이 CE-성과 연계를 매개 | Abdulameer & Ibrahim: 설문 기반 SEM | ⚠️ 불확실 — 횡단면적(cross-sectional), 자기보고(self-reported) 데이터 |
| 기술만으로 공급망 탈탄소화 가능 | Kurniawan et al.: 기술만으로는 불충분함을 명시적으로 주장 | ❌ 반박됨 — 제도적·행동적 요인이 필수적 |
리바운드 문제
이 문헌에서 충분히 다루어지지 않은 우려 사항은 리바운드 효과(rebound effect)이다. 디지털화로 인한 효율성 향상은 단위 생산 비용을 낮춰 생산량 증가를 유발할 수 있으며, 이는 배출량 감축 효과를 부분적으로 또는 완전히 상쇄할 수 있다. AI로 최적화된 재활용 시설이 폐기물 처리 효율을 30% 향상시키면 더 낮은 처리 비용을 제공할 수 있게 되어 폐기물 유입량이 40% 증가할 수 있으며, 그 결과 단위 효율은 개선되더라도 절대적 배출량은 오히려 증가할 수 있다. 순환경제 문헌은 때때로 순환성이 본질적으로 소재 처리량을 줄인다고 가정한다. 그러나 실제로 순환 모델(서비스형 제품, 재제조)은 절대적 소비 상한 또는 충분성 지향 정책(sufficiency-oriented policy)과 결합되지 않을 경우 시장 접근성을 확대하고 총 소비량을 증가시킬 수 있다. 넷제로 공급망 문헌은 생태경제학의 "충분성(sufficiency)" 개념—"어떻게 더 효율적으로 생산할 것인가?"뿐만 아니라 "얼마나 생산해야 하는가?"를 묻는—과의 접점을 확대할 필요가 있다.
미해결 과제와 향후 방향
Scope 3 측정: 공급망 배출량(Scope 3)은 측정하기 매우 어려운 것으로 악명높다. IoT, 블록체인 등 Industry 4.0 기술이 신뢰할 수 있는 Scope 3 회계를 위한 데이터 인프라를 제공할 수 있는가? 2. 중소기업(SME) 포용: 디지털 순환 공급망 구현의 대부분은 대기업에서 이루어지고 있다. 전 세계 기업의 90%를 차지하는 중소기업은 과도한 기술 투자 부담 없이 어떻게 참여할 수 있는가? 3. 글로벌 사우스(Global South) 경로: 유럽 및 북미 맥락에서 개발된 CE-탄소중립 프레임워크는 서로 다른 제도적 조건, 노동시장, 인프라가 존재하는 제조업 중심 경제(중국, 방글라데시, 베트남)에는 적용되지 않을 수 있다. 4. 소재 희소성(Material criticality): 일부 순환경제 전략(예: 전기차용 배터리 재활용)은 그 자체가 핵심 광물을 필요로 하는 기술에 의존한다. 탄소에서 소재 채굴로 환경 부담이 전가되는 것을 어떻게 방지할 것인가? 5. 측정 표준: "탄소중립 공급망 성과"를 가장 잘 포착하는 지표는 무엇인가? 단위당 탄소 집약도인가? 절대 배출량인가? 순환율인가? 표준화된 지표의 부재는 연구 및 산업 전반에 걸친 비교를 저해한다. ## 연구자 및 실무자를 위한 시사점탄소중립 공급망을 향한 순환경제와 Industry 4.0의 수렴은 생산적인 연구 프론티어를 형성하고 있으나, 개념적 프레임워크가 실증적 검증을 앞서가고 있는 영역이기도 하다. 공급망 관리자에게 있어 실천적 메시지는, AI 분류, IoT 모니터링, 디지털 트윈에 대한 기술 투자가 측정 가능한 배출량 감소를 가져올 수 있지만, 이러한 투자는 보다 광범위한 순환 설계 원칙 내에 내재화되고 적절한 규제 지원을 받아야 한다는 것이다. 정책 입안자에게는, 제도적 개혁 없는 디지털화는 불충분하다는 Kurniawan et al.의 연구 결과가, 기술 인센티브와 생산자 책임 확대(extended producer responsibility), 소재 회수 목표, 탄소 가격제를 결합한 규제 패키지의 필요성을 시사한다. 연구자에게는, CE-Industry 4.0-탄소중립 통합 여정을 거치는 조직을 추적하고 5~10년에 걸쳐 실제(모델링이 아닌) 배출 궤적을 측정하는 종단 연구가 가장 높은 가치를 지닌 기여가 될 것이다. ## 참고문헌
[1] Hettiarachchi, I., Rotimi, J. & Shahzad, W. (2025). Bridging Sustainability and Performance: Conceptualizing Net-Zero Integration in Construction Supply Chain Evaluations. Sustainability, 17(13), 5814. https://doi.org/10.3390/su17135814
[2] Kurniawan, T.A., Othman, M. & Liang, X. (2023). Decarbonization in waste recycling industry using digitalization to promote net-zero emissions and its implications on sustainability. Journal of Environmental Management, 338, 117765. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.117765
[3] El Jaouhari, A., Samadhiya, A. & Benbrahim, F.Z. (2024). Forging a green future: Synergizing industry 4.0 technologies and circular economy tactics to achieve net-zero in sustainable supply chains. Computers & Industrial Engineering, 196, 110691. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110691
[4] Abdulameer, S.S. & Ibrahim, Y.M. (2025). Leveraging Industry 4.0 technologies, AI-based supply chain analytics and circular economy practices for net-zero and sustainable supply chain performance: a moderated mediation model. Supply Chain Management, 30(5), 461. https://doi.org/10.1108/scm-05-2025-0461
References (5)
[1] Hettiarachchi, I., Rotimi, J. & Shahzad, W. (2025). Bridging Sustainability and Performance: Conceptualizing Net-Zero Integration in Construction Supply Chain Evaluations. Sustainability, 17(13), 5814.
[2] Kurniawan, T.A., Othman, M. & Liang, X. (2023). Decarbonization in waste recycling industry using digitalization to promote net-zero emissions and its implications on sustainability. Journal of Environmental Management, 338, 117765.
[3] El Jaouhari, A., Samadhiya, A. & Benbrahim, F.Z. (2024). Forging a green future: Synergizing industry 4.0 technologies and circular economy tactics to achieve net-zero in sustainable supply chains. Computers & Industrial Engineering, 196, 110691.
[4] Abdulameer, S.S. & Ibrahim, Y.M. (2025). Leveraging Industry 4.0 technologies, AI-based supply chain analytics and circular economy practices for net-zero and sustainable supply chain performance: a moderated mediation model. Supply Chain Management, 30(5), 461.
Abdulameer, S. S., & Ibrahim, Y. M. (2025). Leveraging Industry 4.0 technologies, AI-based supply chain analytics and circular economy practices for net-zero and sustainable supply chain performance: a moderated mediation model. Supply Chain Management: An International Journal, 30(6), 701-718.