Development of a quantitative decision-making tool to evaluate and improve supply chain agility

Supply Chain Agility is considered crucial for organizations to survive in dynamic, competitive, and uncertain business environments. Due to the unexpected events that have characterized the industrial reality of recent years, this topic has gained relevance both among researchers and practitioners. This research is aimed to develop a quantitative model to evaluate and improve the agility of end-to-end supply chains. In order to do so, its constitutive elements are investigated, inquiring also the methodologies and metrics presented in the literature for its calculation. It emerged that authors identified several events that can disrupt supply chain activities, as well as technical and managerial actions that can be deployed to face them by enhancing the agility level of networks. Most of the articles analysed exploit qualitative methods based on experts’ subjective evaluations to assess this level, while existing quantitative models suffer from limitations and do not consider the heterogeneity of situations and levers that may affect the agility of organizations. Therefore, it is developed a novel mathematical model based on dynamic equations that represent the information and material flows of generic supply chain configurations, simulating the impact of these elements on the performance of the system. This allows an evaluation of the agility level of networks with respect to the disruption impacting the system, as well as the investigation of levers that can enhance it. The application of one lever with respect to another may generate different scenarios in terms of agile performance, and a discrete event simulation model is developed to compare them. In addition, a quantitative cost model is used to evaluate the costs incurred to activate these levers, while a theoretical framework permits to consider their environmental and social sustainability. An illustrative case study is presented to show the mechanism of the mathematical model, while a real case study is performed to show its applicability in industrial reality.

L’agilità delle catene di distribuzione è considerata una proprietà cruciale per la sopravvivenza di organizzazioni operanti in ambienti economici competitivi, dinamici ed incerti. A causa delle turbolenze che hanno caratterizzato la realtà industriale degli ultimi anni, questo tema ha acquisito rilevanza sia tra ricercatori che professionisti. Questa ricerca ha lo scopo di sviluppare un modello quantitativo per valutare e migliorare l’agilità di tali sistemi. A questo proposito, sono stati analizzati i suoi elementi costitutivi, indagando anche le metodologie e i parametri usati in letteratura per calcolarla. È emerso che gli autori hanno identificato diversi eventi che influenzano l’agilità delle catene di distribuzione, nonché varie azioni tecniche e manageriali che possono essere implementate per migliorarne il livello. La maggior parte degli articoli analizzati utilizza metodi qualitativi basati su valutazioni soggettive di esperti per stimare l’agilità dei sistemi, mentre i modelli quantitativi esistenti presentano limitazioni e non considerano l’eterogeneità di situazioni e leve che possono influenzarne le prestazioni. Pertanto, è stato sviluppato un nuovo modello matematico basato su equazioni dinamiche atte a rappresentare i flussi di informazioni e materiali caratteristici delle catene di distribuzione, simulando l’impatto di tali elementi sulle prestazioni del sistema. Questo consente una valutazione del livello di agilità dei sistemi, e l’indagine di leve che possono migliorarlo. L’applicazione di una leva rispetto ad un’altra può generare scenari diversi in termini di agilità, e per confrontarle è sviluppato un modello di simulazione ad eventi discreti. In aggiunta, un modello di costi è costruito per valutare l’impatto economico generato dall’ attivazione di queste leve, mentre uno studio teorico permette di considerarne la sostenibilità ambientale e sociale. Un caso studio illustrativo ed uno reale sono svolti per mostrare il funzionamento di tale modello e la sua applicabilità nella realtà industriale.