Системы отслеживания и выбросы углекислого газа являются двумя важными факторами, влияющими на производство и дистрибуцию. Использование этих двух факторов в производственной и дистрибьюторской деятельности по всей цепочке поставок обеспечит безопасность и качество продуктов питания за счет производства, упаковки и дистрибуции продуктов с минимальными затратами и экологически безопасным способом.
Цель: Целью данного исследования была разработка модели интеграции производства и дистрибуции рыбных консервов с учетом прослеживаемости и выбросов углекислого газа для минимизации общих затрат.
Метод: Для разработки математических моделей использовался подход линейного программирования со смешанными целыми числами (MILP), и оптимальное решение созданной модели было получено с помощью программы для решения электронных таблиц с открытым исходным кодом. Результаты: Результаты показывают, что предложенные модели обеспечивают минимальные общие затраты на производство и дистрибуцию при высокой прослеживаемости и низком уровне выбросов углекислого газа. Выводы: Анализ чувствительности, проведенный в этом исследовании, показывает, что существует существенная взаимосвязь между производством, выбросами углекислого газа и общими затратами на производство-распределение. Более того, был сделан вывод, что уровень производства, уровень выбросов углекислого газа и пороговое значение выбросов могут оказывать существенное влияние на формирование общего объема выбросов углекислого газа.
Вступление
Возможность интегрировать производство и дистрибуцию для максимизации прибыли может быть достигнута путем оптимизации планирования производства и распределения продукции. По мнению Ганджи, Каземипура, Моланы и Саджади [1], интеграция производства и дистрибуции может обеспечить значительную прибыльность и общее снижение затрат на 3-20 процентов. Аналогичное мнение было высказано Норузи и др. (2018) в том смысле, что интеграция производства и распределения в цепочку поставок может максимизировать общую прибыль. Это согласуется с исследованиями Аазами и Саиди-Мехрабад [2], в которых для максимизации прибыли используется планирование интеграции распределения и производства. С другой стороны, интеграция производства и распределения является серьезной проблемой в цепочке поставок [3]. Это означает, что решение об интеграции производства и дистрибуции очень актуально, поскольку они взаимосвязаны [4] и должны решаться совместно на комплексной основе [5]. Однако в последние несколько десятилетий исследования в области распределения и производства в цепочке поставок продуктов питания усложнились из-за глобализации и многочисленных взаимодействий в рамках продовольственной системы [6]. Это провоцирует нежелательные факторы и поведение в области безопасности пищевых продуктов, которые могут привести к глобальным катастрофам, связанным с пищевыми отравлениями [7]. Согласно Фенгу [8], для обеспечения безопасности и качества пищевых продуктов необходим системный подход, а именно система прослеживаемости.
В нескольких исследованиях сообщалось, что прослеживаемость, как полагают, позволяет отследить и идентифицировать источник различных проблем с качеством [9]. Аналогичное мнение высказали Сунь и Ван [10], которые заявили, что система отслеживания является мощным решением для преодоления проблем безопасности пищевых продуктов. Кроме того, система отслеживания может помочь свести к минимуму производство и распространение небезопасных или некачественных продуктов [11]. По этой причине больше внимания уделяется продуктам наилучшего качества и безопасным для употребления в пищу [12]. Кроме того, пищевые продукты должны сохранять и гарантировать безопасность пищевых продуктов и историю производственного процесса [13].
Система прослеживаемости в процессе производства и распределения имеет основополагающее значение, поскольку каждый участник цепочки несет ответственность за обеспечение безопасности и качества пищевых продуктов посредством обработки, производства, упаковки и транспортировки продуктов [14]. Это было рассмотрено в нескольких исследованиях, таких как Agustin, Mawengkang и Mathelinea [15], которые создали модель интеграции производства в индустрии переработки морской продукции, рассмотрев систему прослеживаемости.
Аналогичным образом, Йе, Лю, Чен, Ян и Лян [16] использовали систему отслеживания, чтобы сохранить свежесть и безопасность рыбных продуктов в процессе производства и сбыта. Аналогичным образом, Чен, Чиу, Чен, Као и Чанг [17] создали информационную систему отслеживания для координации и контроля качества производства, распределения и потребления. Однако для достижения прибыльности компаниям необходимо интегрировать производство и распределение, учитывая прослеживаемость, но при этом важно контролировать выбросы углерода [18]. Это связано с тем, что некоторые выбросы углерода в результате всего процесса будут сопряжены с определенными затратами [19]. Это согласуется с мнением Актаса и Темиса [20] о том, что производство и сбыт продукции являются причиной примерно 45% выбросов углекислого газа. В связи с этим выбросы углекислого газа становятся все более заметными [21], и компаниям необходимо обращать на это внимание [22].
В последние годы сокращение выбросов углекислого газа в цепочке поставок продуктов питания становится все более важной проблемой [23] и привлекает к себе внимание [18]. Это связано с тем, что проблема производства-распределения, которая включает в себя несколько этапов с несколькими процессами, может привести к значительным выбросам углекислого газа [24]. Ожидается, что к 2050 году выбросы углекислого газа в результате производственной и распределительной деятельности возрастут до тридцати процентов [25].
В соответствии с этими условиями Ян, Лю, Су и Цзин [26] и Манупати и др. [23].; в соответствии с этим было заявлено, что в 2020 году различные страны приняли на себя обязательства и разработали уникальные планы по сокращению выбросов углерода. Между тем, последняя информация о выбросах углерода по-прежнему ограничена [23,27], а объем исследований по-прежнему недостаточен [22]. Однако несколько исследователей, изучающих интеграцию производства и распределения с учетом выбросов углерода, например, Паласио и др. [19], провели исследование интеграции производства и распределения, которое позволило свести к минимуму общие сетевые затраты и общие выбросы углерода (включая общие выбросы углерода на объектах и транспорте).
Тем временем, Мун и др. [24] разработали систему распределения продукции и протестировали влияние ограничений на выбросы углерода. Аналогичным образом, Актас и Темис [20] смоделировали многопродуктовые и многоступенчатые сети распределения-производства и величину результирующих выбросов углерода. Другие исследования по выбросам углекислого газа в большей степени были посвящены устойчивости цепочки поставок [18,21,22]. Это связано с тем, что выбросы углекислого газа могут повлиять на эффективность работы компании в рамках устойчивой цепочки поставок [28], что может привести к снижению общих выбросов [23]. В частности, сокращение выбросов углекислого газа могло бы замедлить глобальное изменение климата [29].
Глобальное изменение климата связано с ролью человека в защите и поддержании экологических экосистем. Выбросы углекислого газа (CO2) являются одним из видов выбросов парниковых газов, возникающих в результате сжигания ископаемого топлива [30]. Чем выше содержание углерода в ископаемом топливе или чем ниже эффективность сгорания, тем больше выбросы углерода. В настоящее время изменение климата вызывает все большую тревогу, поэтому правительства и предприятия все активнее стремятся свести выбросы углерода к минимуму. Согласно Sureeyatanapas и соавт. [29], они утверждают, что сокращение выбросов углекислого газа может замедлить глобальное изменение климата. Кроме того, индекс выбросов углерода широко используется в качестве показателя оценки корпоративной устойчивости и отчетности. Это связано с тем, что оценка выбросов углерода может предоставить возможность для развития устойчивости цепочки поставок [31]. Таким образом, устойчивость вызывает серьезную озабоченность у компаний. Более того, компания, которая рассматривает возможность применения принципа устойчивого развития, может создать конкурентное преимущество [32] и контролировать выбросы углекислого газа [18].
Согласно Sarkar и соавторам [18], любая стратегия управления цепочкой поставок имеет основополагающее значение для сокращения выбросов углекислого газа и повышения качества. Одним из способов гарантировать качество и безопасность пищевых продуктов является внедрение системы отслеживания [14,33,34]. Gallo, Accorsi, Goh, Hsiao и Manzini [35] внедрили систему отслеживания по всей цепочке поставок, чтобы сократить выбросы углекислого газа при распределении и обеспечить безопасность продукции. Между тем, взаимосвязь между системами отслеживания и выбросами углекислого газа была выявлена Мюрхедом и Портом [36]. Они обнаружили, что выбросы углекислого газа являются одним из таких случаев, которые можно сократить с помощью системы отслеживания.
Аналогичное исследование, проведенное Парашаром и соавторами [25], выявило основные вспомогательные факторы, влияющие на цепочку поставок продуктов питания и выбросы углекислого газа, что является одним из основных факторов, поддерживающих цепочку поставок продуктов питания, а именно прослеживаемость. Однако различные исследования по отслеживанию и выбросам углерода в производственных и транспортных операциях в цепочке поставок продуктов питания были недостаточно изучены. Текущие исследования, как правило, рассматривают только выбросы углерода, игнорируя прослеживаемость, и наоборот. Между тем, в рамках исследования прослеживаемости и выбросов углерода прослеживаемость рассматривалась как инструмент решения проблем, связанных с выбросами углерода. Таким образом, не проводилось исследований, связанных с распределительной и производственной деятельностью, в которых одновременно учитывались бы отслеживаемость и выбросы углерода.
В некоторых исследованиях, посвященных моделям интеграции производства и распределения, рассматривались вопросы прослеживаемости и выбросов углерода. Однако нет исследований, в которых одновременно рассматривались бы отслеживаемость и выбросы углерода в результате производства и распределения. Поэтому в данном исследовании была разработана модель принятия решений по интеграции производства и распределения с учетом прослеживаемости и выбросов углерода в рыбных консервах. Математическая модель, разработанная в этом исследовании, использует подход линейного программирования со смешанными целыми числами (MILP). Считается, что метод линейного программирования со смешанными целыми числами (MILP) позволяет проводить математическую оптимизацию [37].
В нескольких исследованиях, таких как Agustin и др. [15], были разработаны модели MILP для интеграции производства и распределения с учетом прослеживаемости. Кроме того, Билген и Челеби [38] представили модель MILP для решения задач планирования производства и распределения на многопродуктовой линии по производству йогуртов. Более того, Джолайеми и Олорунниво [39] разработали двухэтапную модель цепочки поставок для определения оптимального количества продуктов, производимых на каждой фабрике, которые затем распределяются по каждому распределительному центру. Таким образом, в данном исследовании одновременно использовалась модель MILP, в которой прослеживаемость и выбросы углекислого газа рассматривались как отличительные признаки от других моделей MILP.
Целью этого исследования была разработка модели интеграции производства и дистрибуции с учетом прослеживаемости и выбросов углекислого газа для минимизации общих затрат. Общие затраты включают производство, закупку сырья, транспортировку, регулярную оплату труда, инвентаризацию сырья, готовой продукции, распределение, выбросы углекислого газа при производстве, транспортировку и затраты на отслеживание. Остальная часть этого документа состоит из шести разделов. В разделе 1 (введение) обсуждается предыстория исследования и выявляется разрыв между предыдущими исследованиями и заявлением об исследовании. В разделе 2 обсуждаются соответствующие исследования, которые способствовали разработке модели и подхода. Затем в следующем разделе описывается модель исследования, за которой следует раздел 4, в котором представлены данные о рыбных консервах. В разделе 5 рассматриваются результаты и обсуждение. За этим следует заключительный раздел, который является заключением.
Обзор литературы
Обзор литературы в этом исследовании был использован для выявления методов оптимизации, широко используемых исследователями при решении проблем интеграции производства и распределения, и выявления пробелов в исследованиях по этой теме. Этот подраздел состоит из трех частей, включая первую часть, в которой рассматриваются методы оптимизации и метаэвристические методы интеграции производства и распределения. Во второй части описывается подход к оптимизации для обеспечения прослеживаемости. В то же время, третья часть посвящена оптимизации для сокращения выбросов углекислого газа. В этом исследовании, чтобы выяснить, какие методы были использованы при решении проблемы распределения в цепочке поставок, была использована база данных Scopus. Scopus был выбран потому, что это крупнейший индексатор статей, и в Scopus проиндексировано более 20 000 аннотаций статей [40]. На основе базы данных Scopus с ключевыми словами “производство”— “дистрибуция” и “цепочка поставок” подготовлено 412 статей с классификацией исследований на две части, а именно метод оптимизации и метаэвристический метод. Математическими методами решения задач производства и распределения являются нелинейное программирование, линейное программирование, смешанное целочисленное программирование и целевое программирование. В то же время, метаэвристические методы, такие как генетические алгоритмы, имитационный отжиг и оптимизация роя частиц, могут решить эти проблемы.
Смешанное целочисленное программирование и оптимизация
Линейное программирование (ЛП) — это особый метод математического программирования, в котором целевая функция и граница являются линейными. В задаче о производстве и распределении с использованием метода ЛП в задаче о производстве и распределении использовались 10 из 412 работ, или 2% от других методов. Кроме того, метод смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) является одним из методов, используемых в литературе, и имеет сходные характеристики с моделью линейного программирования (LP). Однако разница заключается в том, что модель MILP имеет линейные целевые функции и пределы, или некоторые переменные решения являются целыми числами [41]. Метод MILP может обеспечить глобальную оптимизацию для каждого идентифицированного решения, где требуется целочисленная переменная [42]. Из в общей сложности 412 статей в 121, или 29%, была предложена модель MILP, так что метод MILP в этом обзоре литературы наиболее широко используется в задачах производства и распределения. Между тем, модель нелинейного программирования (NLP) — это особый тип математической модели программирования с нелинейными ограничениями и целевыми функциями. Это связано с тем, что линейное моделирование неприменимо в большинстве случаев при решении сложных задач. Если в нелинейном программировании используется целочисленная переменная, она включается в смешанное нелинейное целое число (MINLP). Таким образом, сложность нелинейных и линейных моделей побуждает исследователей разрабатывать различные задачи. Из 412 статей, связанных с производством и распределением в цепочке поставок, десять статей, или 2%, включают в себя одну статью, в которой обсуждается НЛП, и девять статей, в которых предлагается модель MINLP. Метод программирования целей был впервые предложен в 1955 году и с тех пор является одним из подходов, широко используемых для решения многоцелевых задач принятия решений. В настоящее время метод программирования целей применяется в различных приложениях, и это связано с тем, что программирование целей рассматривается как один из наиболее распространенных подходов к решению задач многоцелевого планирования [20].
Оптимизационный подход для обеспечения прослеживаемости
Метод оптимизации, используемый в случае прослеживаемости, включает в себя модели линейного и нелинейного программирования со смешанными целыми числами, а также целевое программирование. Модель линейного программирования со смешанными целыми числами (MILP) является наиболее широко используемой в литературе. К числу исследователей, которые использовали оптимизационный подход для решения проблем прослеживаемости, относятся Ронг и Грунов [43]. Они разработали планирование производства и распределения для управления рисками безопасности пищевых продуктов в цепочках поставок на основе прослеживаемости с использованием подхода MILP. Такое же исследование было проведено Агустином и соавт. [15]. В их исследовании рассматривается прослеживаемость при планировании производства и дистрибуции для удовлетворения потребительского спроса на качество продукции с использованием метода MILP. Аналогичным образом, Каллель и Бенаисса [44] предложили модель MILP для минимизации разбросанных партий продукции и оптимизации прослеживаемости. Между тем, Тхакур, Ванг и Гурбург [45] выбрали смешанное целочисленное программирование (MIP), поскольку этот метод эффективно минимизирует риск для безопасности пищевых продуктов и их прослеживаемости. Такой же подход был применен Монизом, Барбоза-Повоа и Пиньо де Соузой [46], которые использовали метод MILP при планировании производства с учетом прослеживаемости. Другой подход был применен Гаутамом и соавторами [47]. Они использовали многоцелевой подход целочисленного нелинейного программирования, рассматривая две целевые функции, которые включают в себя минимизацию общей стоимости логистики, затрат на внедрение RFID для отслеживания и затрат на загрязнение в цепочке поставок киви. В другом подходе использовалось целевое программирование с учетом двух целевых функций: минимизации риска невозможности отследить халяльные продукты питания, который может возникнуть во время логистических операций на выезде, и максимизации качества информации о халяльных продуктах питания [48].
Оптимизационный подход к сокращению выбросов углекислого газа
Несколько исследователей применили метод оптимизации, который широко используется в задачах интеграции производства и распределения, связанных с выбросами углерода, приведенный в таблице 1. Джабарзаде, Ямчи, Кумар и Гаффаринасаб [49] выбрали многоцелевой метод линейного программирования со смешанными целыми числами для решения оптимизационной модели для скоропортящихся продуктов с минимизацией общего объема выбросов углерода. сетевые затраты и выбросы углекислого газа, а также максимальное реагирование на спрос. Принимая во внимание, что Чжан, Сундарамурти, Гроссман и Пинто [50] предложили модель MILP для планирования производства нескольких наименований продукции с учетом выбросов углекислого газа в процессе производства. Метод MILP был также выбран Муном и соавторами [24] при формулировании проблемы компромисса между оптимальной прибылью и недостатками в планировании производства и распределения, связанными с ограничениями на выбросы углекислого газа и неточной информацией о ресурсах сырья. С другой стороны, Актас и Темис [20] предложили модель линейного целевого программирования (LGP) для поддержки решений по планированию производства и распределения с учетом величины выбросов углекислого газа, образующихся при транспортировке материалов и продуктов.
Проведенный нами обзор литературы показывает, что MILP широко используется для решения проблем производства и распределения, связанных с отслеживаемостью и выбросами углерода. Однако метод MILP для объединения как отслеживаемости, так и выбросов углерода в задачах производства и распределения не обсуждался. Таким образом, в данном исследовании предлагается метод MILP, учитывающий прослеживаемость и выбросы углекислого газа одновременно.
Для сокращения выбросов углекислого газа правительство и промышленность разработали несколько стратегий, а именно: налог на выбросы углерода (CT), ограничение выбросов углерода (CC), строгое ограничение выбросов углерода (SCC), ограничение выбросов углерода и торговля ими (CCT). Бенджафаар и др. [30] определили некоторые из этих стратегий, а именно: стратегия “углеродного налога” или “углеродного налога на выбросы углерода” — это стратегия для компаний. Между тем, “ограничение выбросов углерода” означает, что участники рынка могут быть обязаны сокращать/ограничивать выбросы углерода. Как правило, для распределения квот на выбросы в начале периода проставляется штамп. Участники, превысившие лимит, могут приобрести дополнительную квоту у участников, чья квота не используется. Из этих данных можно узнать, превышен ли уровень выбросов или нет. Эти данные также будут использованы в качестве основы для определения лимитов выбросов в следующем периоде [51]. Продолжение этой стратегии называется стратегией “ограничения выбросов углерода и торговли ими” или “limit-and-trade”, которая представляет собой стратегию, направленную на ограничение выбросов углерода участвующими сторонами. В таблице 2 подробно описаны несколько исследований, связанных с политикой сокращения и ограничения выбросов углерода.
Разработка модели
В этом исследовании использовалась математическая модель с учетом прослеживаемости и выбросов углекислого газа на этапе разработки предлагаемой модели. Кроме того, математическая модель интегрированной производственно-распределительной сети была преобразована в математическую модель с использованием подхода смешанного целочисленного программирования. На этапе тестирования модели проводится численное тестирование на основе одного реального практического примера в отрасли переработки морской продукции. Был проведен анализ результатов тестирования модели, чтобы получить общее представление о производительности и оценке предложенной модели. После проверки результатов анализа модели на реальных данных проводится тест на чувствительность. Анализ чувствительности необходим для того, чтобы увидеть, насколько сильно меняются характеристики модели при изменении параметров модели.
Интеграция производства и сбыта: Сети рыбных консервов
Промышленность по переработке морепродуктов является наиболее надежным сектором национальной экономики Индонезии [58]. Рыбоконсервная промышленность является одним из видов пищевой промышленности, в качестве основного сырья для производства которой используется морская рыба [59]. Рыбные консервы являются одним из примеров того, как подают морепродукты [60]. Согласно [61] рыбные консервы пользуются спросом у потребителей во всем мире, поскольку они могут храниться длительное время, готовы к употреблению и доступны по цене. Он также может сохранять питательную ценность и безопасность пищевых продуктов без добавок и консервантов [62]. Именно поэтому с 1960 года спрос на рыбные консервы возрос [63]. То же самое было заявлено Хоспидо и др. [60]; Авади и др. [64] заявили, что рыбные консервы пользуются большим спросом, и спрос будет продолжать расти в течение следующего десятилетия. Аналогичным образом, Пекораро и др. [65] подчеркнули, что спрос на переработку морепродуктов на международном уровне растет; это побуждает компании рыбоконсервного сектора увеличивать загрузку производственных мощностей, повышать операционную эффективность и максимизировать прибыльность [66].
В этой статье был рассмотрен конкретный пример рыбоконсервной промышленности. На рисунке 1 показана система производства рыбных консервов, которая начинается с нескольких поставок сырой рыбы, а именно m = 1, 2, … M, и отправляется на завод в количестве j = 1, 2, … J, с последующей обработкой материала. Рыбное сырье на фабрике будет храниться в системе учета сырья. Затем фабрика будет производить несколько видов рыбных консервов в количестве p = 1, 2, … P. Для производства рыбных консервов требуется несколько человек, что соответствует трудозатратам на производство рыбных консервов. Кроме того, выбросы углерода с предельными значениями ELV — это выбросы углерода, производимые в соответствии с разрешениями правительства. После завершения производственного процесса рыбные консервы отправляются в дистрибьюторский центр в количестве l = 1, 2, … Л. В процессе распределения могут возникнуть выбросы углерода при транспортировке. Затем рыбные консервы могут продаваться розничными торговцами в зависимости от спроса со стороны конечного потребителя.
Данные о рыбных консервах
Это исследование было проведено в отрасли переработки морепродуктов в период с января по февраль 2021 года. Работа системы начинается с получения исторических данных о спросе от конечных потребителей к дистрибьюторам, где дистрибьюторы обобщают данные о спросе и составляют прогнозы спроса. Результаты прогнозирования спроса используются в качестве ориентира для осуществления производственного процесса. В процессе производства будут происходить выбросы углекислого газа. Затем, после завершения производственного процесса, продукт будет отправлен в дистрибьюторский центр. Затем продукт будет отправлен розничному продавцу. Процесс транспортировки приведет к выбросам углекислого газа.
Результаты и обсуждение
Согласно расчетам с помощью программного обеспечения Solver, общая стоимость составляет 252 361 498 долларов США. В таблице 7 показан весь компонент затрат с указанием суммы, которая формирует общую стоимость. Из этих составляющих видно, что затраты на хранение рыбного сырья и затраты на хранение рыбных консервов на заводе составляют 0 долларов США, что означает, что на заводе отсутствуют запасы этих двух видов материалов и продуктов. Самая высокая доля затрат приходится на закупочные расходы, которые составляют 48,23%. Из таблицы 7 также следует, что затраты на выбросы углекислого газа минимальны и составляют 0,01%. Это связано с тем, что затраты на выбросы углекислого газа для каждого продукта ниже, чем затраты на приобретение сырья.
Количество рыбного сырья (m), поставляемого на завод (j) за период (t), показано на рисунке 2. Это показывает, что поставки второго вида рыбного сырья (m2) достигают наиболее значительного показателя для второго завода (J2) в течение первого периода (t1). Более того, второй тип продукции (P2) является наиболее производимым на заводах по сравнению с другими типами продукции.
С точки зрения распределения, результаты показывают, что первая фабрика (j1) поставила большее количество обоих продуктов в распределительный центр 1 (l1) в течение первого периода (t1) (см. рисунок 4). Между тем, на рисунке 5 показано, что уровень запасов продукта 2 (p2) в распределительном центре 2 (l2) выше, чем продукта 1 в распределительном центре 1 (l1).
В результате этого исследования общий объем выбросов углерода в процессе производства превысил общий объем выбросов углерода при распределении. Объем выбросов углерода, образующихся при распределении, составляет 1364 кг CO2 (9,04%). В то же время количество выбросов углекислого газа в процессе производства составляет 13 636 кг-CO2 (90,91%). Это согласуется с мнением Ванга, Чжана, Хоу и Яо [67], которые утверждают, что выбросы углерода, образующиеся при распределении, значительно ниже. В отличие от Актаса и Темиса [20], выбросы углерода в результате производственной и распределительной деятельности составляют 45%. Согласно (Parashar et al. [25]), продукты, связанные с пищевыми продуктами, могут вызывать выбросы в атмосферу в процессе производства и распределения.
Тот же результат был получен Патаком [68] в его исследовании, в котором говорится, что выбросы углекислого газа происходят на различных этапах обработки пищевых продуктов, в которых задействованы машины в производственной системе [69]. Кроме того, согласно Актасу и Темису [20] и Саге, Джаухари, Лаксоно и Двикахьяни [70], увеличение количества продуктов приводит к значительно большему объему производства, что может спровоцировать большие выбросы углекислого газа. Это утверждение подтверждается фактами, приведенными в таблицах 7 и 10. Увеличение объемов производства влияет на стоимость выбросов углерода [71], но количество отправляемых товаров будет влиять на распределение выбросов углерода [72]. Это можно увидеть в таблице 8, где представлено количество продукции, отправленной с завода в дистрибьюторский центр. Между тем, в таблице 11 представлено общее распределение выбросов углекислого газа от завода до дистрибьюторского центра. Таким образом, увеличение объемов производства существенно повлияет на стоимость выбросов углекислого газа.
В таблице 1 приведены затраты на выбросы углекислого газа на уровне производства, составляющие 0,01% от общей стоимости, при затратах на распределение, составляющих 0,00%. Это означает, что затраты, связанные с выбросами углекислого газа, составляют 19 841 доллар США из общей суммы в 252 361 498 долларов США. Между тем, затраты на распределение выбросов углекислого газа составили 1984 доллара США, что составляет 10% от затрат на производство выбросов углекислого газа. Распределение затрат на выбросы углекислого газа по единицам получено для каждого изделия, отправленного из производственного подразделения в распределительный центр. Кроме того, затраты, рассмотренные в исследовании, помимо затрат на выбросы углекислого газа, включали затраты на отслеживание в размере 490 727 долларов США, или 0,19%, что значительно превышает затраты на выбросы углекислого газа (19 841 доллар США). Стоимость отслеживания зависит от количества продуктов, умноженного на стоимость отслеживания. Затраты на отслеживание включают затраты на отслеживание перемещения продуктов на определенных этапах производства, обработки и распределения. В данном случае определение прослеживаемости — это действия по отслеживанию и сопровождению продовольственного сырья и продуктов на этапах производства, инвентаризации и распределения. Определение прослеживаемости в данном исследовании соответствует принципам системы прослеживаемости Ramesh & Jarke [73]. Они считали, что успешная система отслеживания — это комбинация этапов планирования, определяющих, когда, как, где и почему создается каждое звено отслеживания.
Анализ чувствительности
Анализ чувствительности был проведен для проверки надежности результатов предложенной модели, что означает, что анализ чувствительности нескольких параметров позволяет протестировать модель. В ходе анализа чувствительности были проанализированы такие параметры, как уровень производства на заводе, уровень спроса, пороговое значение выбросов углерода и количество доступных работников. Этот анализ был проведен с целью определения того, насколько сильно тот или иной параметр влияет на результат принятия решения.
Параметры, используемые при проведении анализа чувствительности, аналогичны другим исследованиям, таким как производственные параметры, спрос и пороговые значения выбросов углерода. Мишра, Ву и Саркар [52] разработали модель устойчивого экономического объема производства, используя параметры спроса и предельные значения выбросов углерода. Аналогичным образом, Moon и др. [24] включили параметры спроса и ограничения на выбросы углерода в модель задачи двухцелевой оптимизации с использованием линейного программирования со смешанными целыми числами. Эти два параметра использовались для разработки математических моделей другими исследователями, такими как Saga и др. [70], Манупати и др. [23], Джаухари [71] и Мишра и др. [52]. Тем временем Саркар и др. [72] использовали параметры уровня производства и спроса при разработке модели трехзвенной цепочки поставок. Кроме того, Саркар и др. [18] также обратили внимание на параметры уровня производства и спрос на устойчивое управление цепочками поставок с помощью политики «одна настройка-несколько поставок».
Результаты анализа чувствительности предельных значений выбросов углерода показывают, что этот параметр чувствителен к общим затратам. Мун и др. [24] пришли к выводу, что величина выбросов углерода чувствительна к затратам. Кроме того, Саркар и др. [18] показывают, что параметр выбросов углерода влияет на общую стоимость, так что, исходя из результатов чувствительности, этот параметр находится в равновесном положении. Другой параметр в исследовании Саркара и др. [18] и Масудина и др. [74], а именно уровень производства, показывает, что чувствительность к параметру уровня производства постепенно возрастает с ростом общих затрат. Сага и др. (2019) обнаружили, что тест на чувствительность к потерям энергии, связанным с выбросами углекислого газа, увеличивает общую стоимость. Более того, Саркар и др. [72] проанализировали чувствительность, чтобы определить изменения в общей стоимости параметров затрат на выбросы углерода у поставщика и затрат на выбросы углерода на заводе. Результаты его исследований показывают, что общая стоимость увеличивается, если увеличиваются параметры затрат на выбросы углекислого газа у поставщика и затраты на выбросы углекислого газа на заводе. Мишра и др. [52] заявили, что чем выше уровень социальных издержек, связанных с выбросами углекислого газа, тем ниже выбросы углекислого газа. Сократить количество выбросов углекислого газа на уровнях производства и распределения можно, выбрав грузовики или транспортные средства с более низким уровнем выбросов углекислого газа [71]. Еще одним способом сокращения выбросов углекислого газа является применение «зеленых» технологий [52] и технологии блокчейн [22,75]. В отличие от Ценга и Хунга [76], правительство вынуждено устанавливать правила, по которым компании должны оплачивать социальные расходы по сокращению выбросов углерода.
Управленческие последствия и ограничения
Что касается управленческих последствий, вытекающих из результатов этого исследования, то решение проблемы производства и распределения путем интеграции прослеживаемости и выбросов углекислого газа дает рекомендации по политике заинтересованным сторонам, участвующим в многоуровневых цепочках поставок. С точки зрения правительства, регулирование выбросов углекислого газа оказало значительное влияние на рынок торговли. Известно, что государственные выбросы углекислого газа, регулируемые правительством, играют значительную роль в стоимости цепочки поставок. Поэтому местным органам власти следует применять разумный налог на выбросы углекислого газа для промышленных секторов. В противном случае это повлияло бы на стоимость производства и распределения, что отразилось бы на экономических показателях страны [77]. Следует применять другой налог на выбросы углерода для продуктов питания и предметов первой необходимости, который был бы ниже, чем для коммерческих продуктов, поскольку это существенно повлияло бы на цену продуктов [78].
С точки зрения промышленных секторов, результаты этого исследования показывают, что наибольшие выбросы углерода образуются в результате производственных процессов. Таким образом, высшему руководству производственных секторов следует рассмотреть возможность применения подходов к устойчивому, бережливому и экологичному производству. Можно использовать несколько подходов, в том числе принципы экологичного и бережливого производства, которые могут значительно сократить выбросы углекислого газа [79,80]. Кроме того, политика утилизации в процессах восстановления значительно сократит выбросы углекислого газа [81].
В этом документе обсуждается интеграция производства и дистрибуции с учетом прослеживаемости и выбросов углекислого газа для определения минимальных общих затрат. Однако некоторые ограничения требуют дальнейшего рассмотрения. Во-первых, в этом исследовании рассматривается система цепочки поставок, состоящая из производителей и дистрибьюторов, без участия поставщиков в сети цепочек поставок. Таким образом, выбросы углекислого газа поставщиками не учитывались. Аналогичным образом, общие затраты связаны только с производителями и дистрибьюторами. В предыдущем исследовании Саркара и др. [72], было показано, что чем длиннее была сеть цепочки поставок, задействованная в разработке модели, тем более всеобъемлющими были результаты. Второе ограничение этого исследования заключается в том, что оно не учитывало аспект устойчивого развития при проектировании сети цепочки поставок. Предыдущее исследование, проведенное Манупути и соавторами [23], показало, что аспект устойчивого развития является важным моментом, который необходимо учитывать при проектировании цепочки поставок.
Выводы
На основе результатов исследования была успешно смоделирована интегрированная модель производства и сбыта рыбных консервов, учитывающая выбросы и прослеживаемость. На основе этой модели были получены минимальные общие затраты. По результатам анализа чувствительности было также установлено, что параметры предельных значений выбросов углерода и уровней производства очень чувствительны к общим затратам. Напротив, параметры наличия рабочей силы и уровня спроса изменились, но были не очень чувствительны к общим затратам. Кроме того, такие параметры, как уровень производства, уровень спроса и пороговое значение выбросов углекислого газа, могут оказывать существенное влияние на общий объем выбросов углекислого газа. Предложения для дальнейших исследований заключаются в разработке модели с учетом уровня обслуживания центрального дистрибьютора в удовлетворении потребностей клиентов и возможности использования различных видов транспорта.