Analisi simulativa di una supply chain con flussi diretti e inversi

Abstract

La presente tesi analizza il comportamento di una supply chain con logistica inversa mediante un approccio di simu- lazione a eventi discreti. L’obiettivo del lavoro è valutare l’impatto dei flussi di ritorno sulle prestazioni operative, am- bientali ed economiche del sistema, attraverso il confronto di diversi scenari caratterizzati da differenti livelli di reso, invio al riciclo e recupero dei prodotti. Il sistema è modellato in ambiente AnyLogic, rappresentan- do in forma aggregata i principali nodi della rete produttiva, tra cui fornitore, produttore, centro di distribuzione, punto vendita, cliente, centro di raccolta e riciclatore. I prodotti sono trattati come entità che attraversano il sistema secondo tempi e probabilità assegnati, mentre le risorse sono model- late con capacità limitata. Per ciascuno scenario sono state effettuate più repliche al fine di ridurre l’effetto della variabilità stocastica, e sono stati analizzati diversi indicatori di performance, tra cui il numero di prodotti consegnati, il tasso di reso, la quota di smaltimento, il tasso di recupero e il profitto unitario. I parametri numerici utilizzati sono di natura ipotetica ma scelti in modo da rappresentare un comportamento realistico del sistema, con finalità prevalentemente comparative. I risultati mostrano come l’introduzione della logistica in- versa possa influenzare in modo significativo le prestazioni complessive della supply chain e la redditività del sistema, evidenziando le condizioni in cui il recupero dei prodotti ri- sulta conveniente dal punto di vista gestionale.

This thesis analyzes the behavior of a supply chain with reverse logistics using a discrete-event simulation approach. The objective of the work is to evaluate the impact of return flows on the operational, environmental, and economic performance of the system by comparing different scenarios characterized by varying levels of product returns, recycling, and recovery. The system is modeled in the AnyLogic environment, representing the main nodes of the production and logistics network in an aggregated form, including supplier, manu- facturer, distribution center, retailer, customer, collection center, and recycler. Products are treated as entities that move through the system according to assigned processing times and probabilities, while resources are modeled with limited capacity. For each scenario, multiple replications were performed to reduce the effect of stochastic variability, and several per- formance indicators were analyzed, including the number of delivered products, return rate, disposal share, recovery rate, and unit profit. The numerical parameters used are hypothe- tical but chosen to represent realistic system behavior, with a primarily comparative purpose. The results show that the introduction of reverse logistics can significantly affect the overall performance and profitability of the supply chain, highlighting the conditions under which product recovery becomes advantageous from a managerial perspective.