Linking data analytics and social sustainability in supply chains

The increasing complexity of supply chains diffused worldwide is taking businesses under important stress related to management of complex companies’ networks. Moreover, managers should also confront with the current explosion of cutting-edge technologies that are revolutionising the business models and the way data are used and intended. The great amount of information shared across channels connecting companies and stakeholder increase every second the amount of statistical insights useful for analysis, the data. In the contemporary period, data-driven technologies like Blockchain or Artificial Intelligence are driving the new normal era leveraging on the innovative uses that these technologies can make out of data. Managers and companies are facing huge transformations in a short period, making difficult to maintain anything under direct control while following these new waves reshaping business and customer environments. In fact, is increasingly difficult to cope with necessities coming from new innovative techniques and sustainability criteria that a company must always follow while running the business. About sustainability, considering its three dimensions of economic, social and environmental, is evident that less care is given to social dimension. Literature about social sustainability is little and applications in this field of new emerging technologies is under-developed. Thus, the aim of this thesis is to demonstrate that complexity rising in supply chains and companies can be faced taking care of social sustainability issues, leveraging on impact of data and data-driven technologies. Following this aim, a systematic literature review was performed to define constructs and literature state-of-art that provide theoretical support to identify clearly social issues that interest business areas and how data-driven technologies can help in solving those issues. Then, a sample of case studies from fashion and food industry was considered to understand how technologies are used to face social sustainability issues. The main social issues found in the sample examined were Child and Forced Labour, Health and Safety, Working hours, Modern Slavery and fair wages. This research shows that all these problems can be faced using data-driven technologies improving transparency in supply chains, providing decision-making support to companies, and giving them instruments that help in reaching social sustainable goals across the whole supply chain.

La crescente complessità delle catene di fornitura diffuse in tutto il mondo sta sottoponendo le aziende a un forte stress legato alla gestione di reti aziendali complesse. Inoltre, i manager devono confrontarsi con l'attuale esplosione di tecnologie all'avanguardia che stanno rivoluzionando i modelli di business e il modo in cui i dati vengono utilizzati e intesi. La grande quantità di informazioni condivise attraverso i canali che collegano aziende e stakeholder aumenta ogni secondo la quantità di intuizioni statistiche utili per l'analisi, i dati. Nel periodo contemporaneo, le tecnologie data-driven come Blockchain o l'Intelligenza Artificiale stanno guidando una nuova era facendo leva sugli usi innovativi che queste tecnologie possono fare dei dati. I manager e le aziende si trovano ad affrontare enormi trasformazioni in un breve periodo, rendendo difficile mantenere un controllo diretto mentre seguono queste nuove ondate che rimodellano gli ambienti aziendali e dei clienti. Infatti, è sempre più difficile far fronte alle necessità derivanti dalle nuove tecniche innovative e ai criteri di sostenibilità che un'azienda deve sempre seguire nella gestione del business. Per quanto riguarda la sostenibilità, considerando le sue tre dimensioni: economica, sociale e ambientale, è evidente che la dimensione sociale è poco considerata. La letteratura sulla sostenibilità sociale è scarsa e le applicazioni in questo campo delle nuove tecnologie emergenti sono poco sviluppate. Pertanto, l'obiettivo di questa tesi è dimostrare che la complessità crescente nelle catene di fornitura e nelle aziende può essere affrontata prendendosi cura delle questioni di sostenibilità sociale, facendo leva sull'impatto dei dati e delle tecnologie data-driven. A tal fine, è stata condotta una revisione sistematica della letteratura per definire i costrutti e lo stato dell'arte della letteratura che forniscono un supporto teorico per identificare chiaramente le questioni sociali che interessano le aree aziendali e come le tecnologie data-driven possono aiutare a risolvere tali questioni. In seguito, è stato preso in considerazione un campione di casi di studio provenienti dall'industria della moda e dell'alimentazione per capire come le tecnologie vengono effettivamente utilizzate per affrontare i problemi di sostenibilità sociale. Le principali problematiche sociali riscontrate nel campione esaminato sono state il lavoro minorile e forzato, la salute e la sicurezza, gli orari di lavoro, la schiavitù moderna e i salari equi. Questa ricerca dimostra che tutti questi problemi possono essere affrontati utilizzando tecnologie guidate dai dati che migliorano la trasparenza nelle catene di fornitura, forniscono un supporto decisionale alle aziende e forniscono loro strumenti che aiutano a raggiungere obiettivi di sostenibilità sociale lungo l'intera catena di fornitura.