Gestión de riesgos ambientales y operativos para la logística de producción sostenible de algodón: Modelado de dinámica de sistemas para una empresa textil
Autores: Ülkü, M. Ali; Akgün, Melek; Venkatadri, Uday; Diallo, Claver; Chadha, Simranjeet S.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Gestión de riesgos ambientales y operativos para la logística de producción sostenible de algodón: Modelado de dinámica de sistemas para una empresa textil
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión logística
Palabras clave
Gestión
Logística de producción de algodón
Riesgos ambientales
Riesgos operativos
Gestión de la cadena de suministro
Estrategias de respuesta a riesgos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La gestión efectiva de la logística de producción de algodón (CPL) frente a condiciones ambientales volátiles, mientras se mantiene la calidad del producto y el rendimiento a costos aceptables, se ha vuelto un desafío debido al aumento de la población y el consumo global y al cambio climático. En CPL, la cosecha, el procesamiento y el almacenamiento del algodón están todos interconectados, siendo susceptibles a varios riesgos ambientales (por ejemplo, inundaciones) y riesgos operativos (por ejemplo, el uso excesivo de pesticidas). Por lo tanto, es crucial que una gestión de la cadena de suministro resiliente y sostenible priorice los riesgos y trace estrategias de respuesta adecuadas. Para un CPL, empleamos un enfoque de dinámica de sistemas (SD) para investigar las probabilidades de riesgos ambientales y operativos y sus impactos en cuatro dimensiones: costos variables, costos fijos, rendimiento de calidad y rendimiento. Usando el caso de una empresa textil en Turquía, demostramos un marco de trabajo de extremo a extremo para mitigar los riesgos de CPL. Los resultados de la simulación SD muestran que los aumentos en los precios de las semillas y las averías de máquinas y equipos son los riesgos que más afectan el costo unitario, mientras que las plagas y las enfermedades de las plantas perjudican más el rendimiento de la cosecha de algodón. A través de análisis de escenarios, demostramos que una estrategia de respuesta adecuada al riesgo, en comparación con no hacer nada, puede reducir la variabilidad en la calidad del algodón en aproximadamente un 35% a expensas de un aumento de aproximadamente el 11% en la variabilidad del costo unitario.
Descripción
La gestión efectiva de la logística de producción de algodón (CPL) frente a condiciones ambientales volátiles, mientras se mantiene la calidad del producto y el rendimiento a costos aceptables, se ha vuelto un desafío debido al aumento de la población y el consumo global y al cambio climático. En CPL, la cosecha, el procesamiento y el almacenamiento del algodón están todos interconectados, siendo susceptibles a varios riesgos ambientales (por ejemplo, inundaciones) y riesgos operativos (por ejemplo, el uso excesivo de pesticidas). Por lo tanto, es crucial que una gestión de la cadena de suministro resiliente y sostenible priorice los riesgos y trace estrategias de respuesta adecuadas. Para un CPL, empleamos un enfoque de dinámica de sistemas (SD) para investigar las probabilidades de riesgos ambientales y operativos y sus impactos en cuatro dimensiones: costos variables, costos fijos, rendimiento de calidad y rendimiento. Usando el caso de una empresa textil en Turquía, demostramos un marco de trabajo de extremo a extremo para mitigar los riesgos de CPL. Los resultados de la simulación SD muestran que los aumentos en los precios de las semillas y las averías de máquinas y equipos son los riesgos que más afectan el costo unitario, mientras que las plagas y las enfermedades de las plantas perjudican más el rendimiento de la cosecha de algodón. A través de análisis de escenarios, demostramos que una estrategia de respuesta adecuada al riesgo, en comparación con no hacer nada, puede reducir la variabilidad en la calidad del algodón en aproximadamente un 35% a expensas de un aumento de aproximadamente el 11% en la variabilidad del costo unitario.