Approccio decisionale basato sull'ingegneria strategica per un'indagine industriale in un'area post-conflict

Abstract

Lo studio approfondisce una modalità di applicazione dell’ingegneria strategica, intesa come strumento basato su metodologie innovative come la modellazione e simulazione di sistemi complessi per effettuare una decisione. Il caso preso in esame è valutare una analisi di fattibilità nel realizzare un impianto industriale per medicinali di prima necessità in un territorio post-conflict, il Kurdistan iracheno. Dopo un inquadramento geopolitico del paese per conoscere ed evidenziare parametri e variabili da tenere in considerazione prima della costruzione del modello, viene chiarito il significato di sistema complesso e quali possono essere i metodi per affrontarlo. Esaminate caratteristiche e peculiarità dei metodi Agent Based Modeling e System Dynamics Modeling, si esegue un confronto sul loro impiego aiutati dalla literature review, volta ad evidenziare lo stato dell’arte sull’argomento e individuare gaps e opportunità di sviluppo nella ricerca. L’analisi dei dati disponibili per il modello evidenzia i limiti e le possibilità di utilizzo sull’oggetto di indagine. Prima di costruire il modello si avvia il processo concettuale di identificazione di variabili e loro interazioni, in una sorta di ideali loop causa-effetto che ne permettono relazioni ed esiti. Il modello, che riproduce il causal loop diagram, è stato creato con l’ausilio del software AnyLogic e la sua simulazione permette di visualizzare risultati per una prima analisi di fattibilità del progetto. Successivamente i valori ricavati vengono confrontati con quelli reali procedendo alla validazione del modello. Lo studio dimostra l’efficacia delle risorse dell’ingegneria strategica in un contesto non ordinario, aprendo il campo a future ricerche e implementazioni in modalità ibrida e multifunzionale in grado di valorizzare le caratteristiche e applicazioni nei differenti livelli di astrazione e di dettaglio dei metodi applicati, per una più accurata simulazione con opzioni alternative sfruttabili dal decisore.

The study delves into a mode of application of strategic engineering, understood as a tool based on innovative methodologies such as the modeling and simulation of complex systems to make a decision. The case examined is a feasibility analysis for building an industrial plant for essential medicines in a post-conflict territory, the Iraqi Kurdistan. After a geopolitical country’s framework to know and highlight parameters and variables to take into consideration before building the model, it is clarified the meaning of complex system and what the methods can be to deal with it. Examined characteristics and peculiarities of the Agent Based Modeling and System Dynamics Modeling methods, a comparison is made on their use aided by literature review, aimed at highlighting the state of the art on the topic and identifying gaps and development opportunities in research. The analysis of the data available to create the model highlights limits and possibilities of use on the object of investigation. Before building the model, the conceptual process of identifying the variables and their interactions begins, in a sort of ideal cause-effect loop that allows imagined relationships and outcomes. The model, which reproduces the causal loop diagram, was created with the help of the AnyLogic software and its simulation allows you to visualize some outcomes for an initial feasibility analysis of the project. Subsequently, the values obtained from the simulation are compared with the real ones, proceeding with the validation of the model. The study demonstrates the effectiveness of the strategic engineering resources in a non-ordinary context, opening the field to future research and implementation in a multifunctional hybrid mode that can enhance the characteristics and applications in the different levels of abstraction and detail of methods applied, for a more accurate simulation with alternative options (course of action) exploitable by the decision-maker.