A decision support system for process industry optimization in multiplant and supply chain contexts

Nowadays, the improved use of resources is highly relevant and it is crucial for achieving as well as maintaining sustainable conditions. Especially industrial production, as one of the main resource consumers, has a superior responsibility in creating a long-term viable way of living. Resource efficiency can be effectively achieved by reducing wastage in the different production steps in process industries: resource losses in the production means a non-productive, huge amount of input and a considerable increase in the total cost, as businesses not only pay to dispose wastes, but they also pay for labour, energy and material costs associated with generating and handling the wastes. The challenge in resource use improvement lies in a clearer assessment of resource utilization and waste generation. However, this evaluation is currently performed in a scope of a company and approaches of this kind are not sustainable anymore in a world with increasingly complex supply networks. The purpose of this thesis is to innovate an environmental costing method to a Decision Support System (DSS) for process industry optimization, which can be used to understand where major industrial wastes absorb resources capacity all along a production route, by considering interactions among players involved in multiplant or supply chain contexts. In this way, the DSS can establish a correct intervention priority plan to effectively improve eco-efficiency performance of the production system examined, by simulating intervention impacts at company and system-wide level and by avoiding contrasting impacts from the same intervention. An implementation of the DSS, in a Microsoft Excel format, is proposed in a chosen case study in the ceramic industry. The results confirm that the DSS can effectively enable different actors involved in production systems to understand how their decisions impact the whole production system and how significant inter-firm saving opportunities can be identified to deliver high performance and sustainable production.

Oggigiorno, il miglioramento dell’efficienza delle risorse risulta essere un punto cruciale e altamente rilevante sia per raggiungere che per preservare condizioni di vita sostenibili. La produzione industriale, essendo una delle principali consumatrici di risorse, possiede particolare responsabilità nel creare queste condizioni sostenibili di lungo termine. Nei sistemi di produzione, il miglioramento dell’efficienza delle risorse può essere conseguito mediante la riduzione degli sprechi che vengono generati nelle varie fasi del processo di produzione. Tali sprechi, infatti, implicano non solo un’ingente quantità di input, che risulta poi essere non produttiva, ma anche un notevole incremento dei costi di produzione, dal momento che le aziende pagano non solo per lo smaltimento di questi rifiuti ma anche per il lavoro, l’energia e i materiali implicati nella loro generazione. La sfida di un miglioramento dell’efficienza delle risorse risiede sicuramente nel rendere più chiara e trasparente la valutazione dell’utilizzo delle risorse e della generazione dei rifiuti. Valutazione che attualmente viene effettuata solo a livello di singolo impianto o azienda, nonostante l’economia sia oramai caratterizzata da interazioni e supply network sempre più complessi. Questa tesi pertanto si pone l’obiettivo di costruire un Sistema di Supporto Decisionale (DSS) per l’ottimizzazione dei sistemi produttivi in ambito di industria di processo, che sia in grado di captare dove e in che modo i rifiuti industriali assorbono la capacità delle risorse lungo un intero processo produttivo, prendendo in considerazione le interazioni tra i diversi attori coinvolti in un contesto di multiplant o di supply chain. In questo modo, il DSS è in grado di stabilire correttamente un piano di priorità per l’implementazione di interventi volti a migliorare l’eco-efficienza del sistema produttivo, simulando gli impatti che i potenziali interventi potrebbero avere sia a livello locale che a livello globale, e quindi evitando impatti contrastanti derivanti dallo stesso intervento. La tesi propone inoltre l’implementazione del DSS (in formato Excel) in un caso di industria ceramica. I risultati confermano che il DSS permette effettivamente ai diversi attori coinvolti nel processo produttivo di comprendere come le loro decisioni impattano sull’intero sistema di produzione e quanto significanti siano le opportunità che possono essere identificate a livello di interazione con altre aziende, in modo tale da conseguire un tipo di produzione che sia ad alte prestazioni e sostenibile.