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Isolan, Ilaria (2019) Environmental economics models for efficient and sustainable logistics systems. [Ph.D. thesis]

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Abstract (italian or english)

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reports that global warming poses a grave threat to the world’s ecological system and the human race. This phenomenon is very likely caused by increasing concentrations of carbon emissions, which mainly results from such human activities as fossil fuel burning and deforestation (IPCC, 2007). A powerful action is required to stabilize the rising temperatures, involving many countries with a common objective. As asserted by Stavins (2008), without an effective global climate agreement no result will be accomplished.
In order to mitigate global warming, the United Nations (UN), the European Union (EU), and many countries have introduced some policies and mechanisms to contain the total amount of greenhouse gas emissions. Among these, one of the primary legislations is the European Union Emission Trading System (EU-ETS). On the contrary, other nations still consider the efforts to mitigate global warming as obstacles to striving for economic growth. Therefore, without a comprehensive engagement, some actors are advantaged and more competitive in the global economy. Some others, involved in emission saving policies, have to face stronger investments and restrictions, with the risk of suffering economic disadvantages.
Since the emissions released by companies’ operational activities into the air are one of the main causes of global climate change (He et al. 2015), businesses are becoming increasingly conscious of their carbon footprint and have begun to incorporate environmental thinking into their business strategy and supply chain management.
In order to help managers driving companies towards sustainable and efficient purchasing decisions, in this research work the Sustainable Economic Order Quantity (S-EOQ) Model introduced by Battini et al. (2014) is improved by developing a bi-objective lot-sizing model with two different objective functions to minimize (costs and emissions) and integrating the Cap and Trade regulatory policy (characteristic of the EU-ETS). This S-EOQ model is useful in practice to support managers in understanding the Pareto frontier shape linked to a specific purchasing problem, defining the cost-optimal and emission-optimal solutions and identifying a sustainable quantity to purchase when a Cap and Trade mitigation policy is present.
The model behavior is analyzed according to variation in the market carbon price and it is analytically demonstrated that today carbon prices are still far too low to motivate managers towards sustainable purchasing choices.
Moreover, two innovative bi-objective Sustainable Joint Economic Lot Size (S-JELS) Models under a Cap and Trade policy are introduced (applying the Cap and Trade regulation only to the buyer or to both buyer and supplier), in order to consider costs and emissions related to a two-echelon supply chain, not only to the buyer. By considering two different objective functions to minimize (costs and emissions), both economic and sustainable issues are equally considered and integrated in the contest of a supply chain. In this way, the models lead the Decision Makers to more sustainable and efficient logistic and purchasing solutions, considering a supply chain point of view. With the purpose of helping companies analyzing the trade-offs among different supplies, the S-JELS models can be run iteratively for many sourcing options, in order to build the Pareto frontiers for each supplier and compare then the frontier shapes, the cost-optimal solutions and the emission-optimal ones.
One of the two S-JELS models presented (the one with Cap and Trade regulation applied only to the buyer) is then integrated into a procedure for assessing a Sustainable Supplier Selection. The objective is to provide the managers with numerical KPI and user-friendly graphs, in order to help them on analysing the trade-offs among different supplies and on evaluating the selection criteria for each potential supplier in an easier, faster, analytical and correct way.
In the end, it is presented a case study from the manufacturing industry. The objective is to help managers on carrying out a Sustainable Supplier Selection between a Domestic and a Far East sourcing, by applying the S-JELS model integrated in an AHP supplier selection procedure. The model is exploited in order to provide the Decision Makers (DMs) with the tools for selecting the best sourcing option for their company. The DMs by iterating the solution process can obtain and compare different Pareto frontiers, being able to consider trade-offs before taking a purchasing strategy decision.

Abstract (a different language)

Secondo l’Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), il riscaldamento globale rappresenta una grave minaccia per il sistema ecologico mondiale e quindi anche per l’umanità. Questo fenomeno è causato in gran parte dall'aumento di emissioni di CO2, derivanti principalmente da attività umane come la combustione fossile e la deforestazione (IPCC, 2007). Risulta quindi necessaria una decisa azione per stabilizzare le temperature in aumento, tale da coinvolgere molti Paesi per il raggiungimento di un obiettivo comune; come sostenuto da Stavins (2008), senza un efficace accordo globale non sarà possibile raggiungere alcun risultato.
Al fine di mitigare il riscaldamento globale, le Nazioni Unite (ONU), l'Unione Europea (UE) e molti altri Paesi hanno introdotto politiche e meccanismi per contenere la quantità totale di emissioni di gas serra. Tra questi, una delle normative più rilevanti è l’European Union Emission Trading System (EU-ETS).
Altre Nazioni, al contrario, considerano gli sforzi per mitigare il global warming un ostacolo alla loro crescita economica e risultano quindi avvantaggiate e più competitive rispetto a quei Paesi coinvolti in politiche per la riduzione delle emissioni.
Dato che le emissioni rilasciate nell’aria dalle attività operative delle imprese sono una delle principali cause del cambiamento climatico globale (He et al., 2015), le aziende stanno prendendo consapevolezza del loro impatto ambientale e iniziano a seguire una filosofia più sostenibile sia a livello di strategia aziendale, che di gestione della supply chain.
In questo lavoro di ricerca, il Sustainable Economic Order Quantity (S-EOQ) Model introdotto da Battini et al. (2014) viene perfezionato, al fine di aiutare i manager a guidare le aziende verso decisioni di acquisto sostenibili ed efficienti. Si sviluppa un modello di dimensionamento del lotto con due diverse funzioni obiettivo da minimizzare (costi ed emissioni), inoltre viene integrata la politica di regolamentazione Cap and Trade, caratteristica dell’EU-ETS. Questo modello S-EOQ risulta utile per varie ragioni: comprendere la forma della di frontiera di Pareto associata ad uno specifico problema di acquisto; definire le soluzioni ottimali in termini di costi e di emissioni; identificare una quantità sostenibile di acquisto quando è presente una politica di Cap and Trade delle emissioni.
Il comportamento del modello viene analizzato in relazione alla variazione del prezzo delle emissioni di carbonio, dimostrando analiticamente che i prezzi attuali sono ancora troppo bassi per motivare i manager verso scelte di acquisto sostenibili.
Inoltre, vengono introdotti due Sustainable Joint Economic Lot Size (S-JELS) Models nell'ambito di una politica di Cap and Trade (applicando la regolamentazione solo al buyer o sia al buyer che al supplier), in modo da considerare i costi e le emissioni relativi ad una catena di fornitura, non solo al buyer. Considerando due differenti funzioni obiettivo da minimizzare (i costi e le emissioni), le problematiche economiche e sostenibili sono ugualmente tenute in considerazione e integrate nel contesto di una supply chain. In questo modo, i modelli supportano i manager nel prendere decisioni logistiche e di acquisto più sostenibili ed efficienti, considerando il punto di vista della supply chain. Con lo scopo di aiutare le aziende ad analizzare i trade-off tra diverse forniture, i modelli S-JELS possono essere eseguiti iterativamente per varie opzioni di sourcing, al fine di costruire le frontiere di Pareto per ciascun fornitore e confrontare quindi le forme della frontiera, le soluzioni ottimali in termini di costi e in termini di emissioni.
Uno dei due modelli S-JELS presentati (quello in cui la politica di Cap and Trade è applicata solo al buyer) viene inoltre integrato in una procedura per effettuare una Sustainable Supplier Selection. L'obiettivo è fornire ai decisori KPI numerici e grafici user-friendly, al fine di aiutarli ad analizzare i trade-off tra le diverse opzioni di fornitura e valutare quindi i criteri di selezione per ogni potenziale fornitore in modo più semplice, rapido, analitico e corretto.
Infine, viene presentato un caso studio del settore manifatturiero. L'obiettivo è quello di aiutare i manager a condurre una Sustainable Supplier Selection tra un fornitore Nazionale ed uno collocato nel Far East, applicando il modello S-JELS, integrato in una procedura AHP per la selezione dei fornitori. Tale modello viene dunque impiegato per fornire ai Decision Makers (DMs) gli strumenti per selezionare la migliore opzione di approvvigionamento aziendale. I DMs, iterando il modello, possono ottenere e confrontare diverse frontiere di Pareto, valutando così i trade-off prima di prendere una decisione in merito alla strategia di acquisto.

EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Battini, Daria
Ph.D. course:Ciclo 30 > Corsi 30 > INGEGNERIA MECCATRONICA E DELL'INNOVAZIONE MECCANICA DEL PRODOTTO
Data di deposito della tesi:10 April 2019
Anno di Pubblicazione:10 April 2019
Key Words:multi-objective approach; sustainable purchasing; sustainable lot sizing; Economic Order Quantity; Joint Economic Lot Size; Cap and Trade; carbon price; Sustainable Supplier Selection
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/17 Impianti industriali meccanici
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Tecnica e Gestione dei Sistemi Industriali
Codice ID:11878
Depositato il:06 Nov 2019 11:22
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