{en_GB=Decision-Support Tool for Sustainable Supply Chain Design and Planning: An Optimization-Simulation Approach} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=As preocupações com a sustentabilidade têm aumentado significativamente devido a pressões governamentais e sociais. Por esta razão, as decisões de planeamento e design das cadeias de abastecimento (CA) devem considerar objetivos económicos, ambientais e sociais para apoiar o esforço global de não comprometer as gerações futuras. Em resposta, abordagens matemáticas têm sido reconhecidas na literatura como ferramentas de apoio à decisão estratégica em cadeias de abastecimento sustentáveis (CASs) sob incerteza, nomeadamente técnicas baseadas em otimização e simulação. No entanto, carecem de pesquisa mais detalhada em CASs. A dissertação visa preencher esta lacuna apresentando uma ferramenta de apoio à decisão baseada numa abordagem de otimização-simulação. Um modelo de programação linear inteira mista é desenvolvido com base no desempenho económico, ambiental e social da CA, usando um processo de monetização para integrar estes aspetos numa única função objetivo. Depois é desenvolvido um modelo de simulação de eventos discretos que segue a recolha e análise de dados da solução ótima obtida, considerando incerteza na procura, na devolução de produtos, atrasos no processamento e em trânsito. São realizadas análises de cenário e de sensibilidade sobre a solução inicial. A validação dos modelos é conduzida através de um caso de estudo, revelando que o pilar social é dominado pelos fatores económicos e ambientais e a inclusão de variabilidade nos parâmetros limita a satisfação da procura. Os decisores devem equilibrar os trade-offs entre os três pilares de sustentabilidade ao aplicar recomendações, considerando as principais limitações do estudo para uma gestão eficaz da CAS., en=Sustainability concerns have risen to a major high following governmental and societal pressures. For this reason, supply chain design and planning decisions must account for economic, environmental and social targets to support the global effort not to compromise future generations. As a response, mathematical approaches have been acknowledged in the literature to provide a decision-support tool for strategic decisions on sustainable supply chains under uncertainty, namely optimization-based and simulation-based techniques. Nevertheless, merged approaches combining both optimization and simulation models under uncertainty lack more detailed research on sustainable supply chains. This dissertation aims to overcome this gap by presenting a decision support tool based on an optimization-simulation approach. A mixed-integer linear programming (MILP) model is built upon the economic, environmental and social performances of the supply chain, using a monetization process to integrate these aspects into the same objective function. In addition, a discrete-event simulation (DES) model is also developed following data collection and analysis of the optimal solution obtained, considering demand uncertainty, processing and transit delays, as well as product return uncertainty. Scenario and sensitivity analysis are performed over the initial solution. Models’ validation are conducted using a case study of an international supply chain, whose key findings reveal that the social pillar is dominated by economic and environmental factors and the inclusion of variability in the parameters constrains demand satisfaction and customer expectations. Decision-makers must balance triple bottom line trade-offs while applying recommendations and managerial insights, considering the study's key limitations for effective sustainable supply chain management.}

Discussão: dezembro 5, 2024, 13:30

Orientação

AUTOR

Mariana Pina Camarneiro (ist1105758)

ORIENTADOR

Miguel Jorge Vieira

ULHT

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Cátia Rafaela Ferreira Medeiros da Silva Coelho

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar Convidado