Un modello matematico con vincoli di eco-sostenibilità nel contesto della Reverse Logistics

La presente tesi sviluppa e analizza modelli di programmazione lineare intera mista per la gestione di una rete logistica inversa integrata, ampliando il lavoro di Demirel e Gökçen (2008) per includere considerazioni ambientali. L'obiettivo dei modelli è stabilire le quantità ottimali da produrre e trasportare di prodotti nuovi e rigenerati, nonché determinare l'ubicazione dei centri di distribuzione, raccolta e smontaggio. In particolare, sono stati formulati due modelli di programmazione lineare intera mista che incorporano due diverse politiche ambientali: il limite alle emissioni e il cap-and-trade. La prima politica stabilisce un tetto massimo per le emissioni di CO₂, spingendo le aziende a implementare soluzioni onerose per rispettare i vincoli di sostenibilità imposti. Al contrario, la politica del cap-and-trade fornisce una maggiore flessibilità, consentendo alle aziende di scambiare crediti di carbonio, facilitando così la gestione delle emissioni in un contesto di mercato. Tutti i modelli sono stati implementati usando il linguaggio di modellazione matematica AMPL e risolti usando il risolutore commerciale Cplex. Attraverso l'analisi di sensitività, è stato fatto un confronto tra le due politiche, evidenziando il trade-off tra sostenibilità ambientale e costi operativi. Infine, sono state suggerite estensioni future, come l'integrazione con l'Analisi del Ciclo di Vita (LCA) per una valutazione più ampia degli impatti ambientali, oltre a scenari più complessi caratterizzati da incertezza su parametri chiave, quali domanda, tasso di ritorno e costo dei crediti di carbonio.