Dissertação
{en_GB=Monte Carlo Simulation for Sustainable Closed-Loop Supply Chain Optimization: A Decision Support Tool} {} EVALUATED
{pt=A sociedade moderna insiste cada vez mais em práticas sustentáveis e, por esta razão, as empresas estão a integrar preocupações ambientais e sociais nos seus objetivos de desenvolvimento sustentável. Este trabalho desenvolve uma ferramenta de apoio à decisão baseada numa abordagem de simulação-otimização sob incerteza da procura e do preço de venda unitário. Para gerar a incerteza, é utilizado um método de Simulação de Monte Carlo, enquanto um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP) otimiza a conceção e o planeamento da cadeia de abastecimento. Esta ferramenta de apoio à decisão combina as três dimensões sustentáveis (ou seja, económica, ambiental e social) e pretende maximizar o desempenho da cadeia de abastecimento global. Para o desempenho económico, foi aplicado o Valor Atual Líquido (VAL). O impacto ambiental da cadeia de abastecimento foi avaliado através de uma metodologia de Avaliação do Ciclo de Vida (ACV), utilizando o método das Estratégias de Prioridades Ambientais (EPS) para a quantificação ambiental. Para o pilar social, a criação de emprego foi selecionada como indicador social. Esta abordagem assegura uma avaliação exaustiva dos três pilares de sustentabilidade da cadeia de abastecimento quantificados em unidades monetárias. Este trabalho contribui para uma nova ferramenta de apoio à decisão que capacita os decisores ao fornecer informações valiosas sobre a produção, o armazenamento e o transporte numa cadeia de abastecimento de ciclo fechado. Um estudo de caso de uma cadeia de abastecimento internacional demonstra a aplicação prática da ferramenta e oferece perspetivas de gestão relevantes., en=Modern society is increasingly insisting on sustainable practices and, for this reason, companies are integrating environmental and social concerns in their sustainable development goals. This work develops a decision support tool built on a simulation-optimization approach under both demand and unit selling price uncertainty. To generate uncertainty, a Monte Carlo Simulation method is employed, while a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model optimizes the supply chain design and planning. This decision support tool combines the three sustainable dimensions (i.e. economic, environmental, and social) and intend to maximize the global supply chain’s performance. For the economic performance, the Net Present Value (NPV) was applied. Supply chain’s environmental impact was assessed through a Life Cycle Assessment (LCA) methodology using the Environmental Priorities Strategies (EPS) method for environmental quantification. For the social pillar, job creation was selected as the social indicator. This approach ensures a comprehensive evaluation across the three sustainability pillars of supply chain quantified in monetary units. This work contributes to a novel decision support tool that empowers decision-makers by providing valuable insights into production, storage, and transportation within a closed-loop supply chain. A case study of an international supply chain demonstrates the tool's practical application and offers relevant managerial insights.}
dezembro 5, 2024, 15:0
Orientação
ORIENTADOR
Cátia Rafaela Ferreira Medeiros da Silva Coelho
Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)
Professor Auxiliar Convidado