A two-stage stochastic programming approach to reverse logistics network design under uncertainty in the context of circular economy

Being able to properly transition from an open-loop economic paradigm to a closed-loop one has become more and more important in the past few years. Together with finding ways to make products and materials "circulate" more, also came the need to decouple economic growth from the consumption of finite resources, which include - first and foremost - fossil fuels and all their derivatives. This brought, in turn, to the creation of alternative means of producing energy that relied, instead, on renewable sources. Among these we can surely find wind, the utilization of which has become a favorite in many countries, given the relative ease using such a source entails and the maturity of the related technology. However, with regards to being able to properly close the loop, there have been some issues with some of the materials contained in wind turbines - namely, (Glass) Fibers used as Reinforcement in the Polymeric structures of the blades. Specifically, when reusing the blades or turbines as a whole is not possible, these materials have proven to be very hard to recycle, and merely disposing of them is increasingly not a viable option in most of the developed countries. Many studies have been made to find the most appropriate and economical way of recycling such composites. There have been many advances lately and, despite mechanical processes being currently the best option, all the main techniques that are available or under study as of the moment in which this thesis was written have been put under scrutiny. What has not been done yet, though, is a study that takes into account the supply chain as a whole, from the wind turbine to the final market of recycled fibers. This task is currently in the hands of the researchers participating in the FiberEUse project. So far, a deterministic, logistic model has been developed so as to be able to predict in the most accurate manner possible the future flows of material and the costs they entail. This thesis is included in the same framework as that of the FiberEUse project, but aims at making the model more realistic by introducing some elements of uncertainty. A two-stage multi-period stochastic programming was used (the elements of stochasticity being both the offer and market demand of the material); the Sample Average Approximation method and Benders Decomposition algorithm were chosen to solve the optimization problem that was formulated. The obtained result is a model that allows for the design of the best performing reverse logistic network in terms of both facility location and capacity. This was an improvement to the deterministic model used thus far and is a crucial step towards the correct design of a strategically important decision such as that of a supply chain network.

Riuscire a passare correttamente da un paradigma economico a ciclo aperto ad uno a ciclo chiuso è diventato sempre più importante negli ultimi anni. Insieme alla ricerca di modi per "far circolare" maggiormente i prodotti e i materiali, è emersa anche la necessità di dissociare la crescita economica dal consumo di risorse limitate, che includono - innanzitutto - i combustibili fossili e tutti i loro derivati. Ciò ha portato, a sua volta, alla creazione di modi alternativi per produrre energia che si basano invece su fonti rinnovabili. Tra queste possiamo sicuramente trovare il vento, l’utilizzo del quale è diventato uno dei preferiti in molti paesi, data la relativa facilità che comporta l’utilizzo di tale fonte e la maturità della tecnologia per poterlo fare. Tuttavia, per quanto riguarda la capacità di chiudere correttamente il ciclo, ci sono stati alcuni problemi con alcuni materiali contenuti nelle turbine eoliche - vale a dire, le fibre (di vetro) utilizzate come rinforzo nelle strutture polimeriche delle pale. In particolare, quando non è possibile riutilizzare le pale o le turbine nel loro insieme, questi materiali si sono dimostrati molto difficili da riciclare e il loro semplice smaltimento, sempre più, non è un’opzione praticabile nella maggior parte dei paesi sviluppati. Sono stati fatti molti studi per trovare il modo più appropriato ed economico di riciclare tali composti. Ci sono stati molti progressi negli ultimi tempi e, nonostante i processi meccanici siano attualmente la migliore opzione, tutte le principali tecniche disponibili o in fase di studio dal momento in cui questa tesi è stata scritta sono state analizzate. Ciò che non è stato ancora fatto, tuttavia, è uno studio che tenga conto della catena di approvvigionamento nel suo insieme, dalla turbina eolica al mercato finale delle fibre riciclate. Questo compito è attualmente nelle mani dei ricercatori che partecipano al progetto FiberEUse. Finora è stato sviluppato un modello logistico deterministico in modo da poter prevedere nel modo più accurato possibile i flussi futuri di materiale e i costi che comportano. Questa tesi è inclusa nello stesso quadro del progetto FiberEUse, ma mira a rendere il modello più realistico introducendo alcuni elementi di incertezza. È stata utilizzata una programmazione stocastica multi-periodo a due fasi (gli elementi di stocastica sono sia l’offerta che la domanda di mercato del materiale); il metodo Sample Average Approximation e l’algoritmo Benders decomposition sono stati scelti per risolvere il problema di ottimizzazione che è stato formulato. Il risultato ottenuto è un modello che consente di progettare la migliore rete di logistica inversa in termini sia di ubicazione che di capacità. Questo è stato un miglioramento del modello deterministico finora utilizzato ed è un passo cruciale verso la corretta progettazione di una decisione importante dal punto di vista strategico come quella di una rete di filiera.