Proiectarea lanțului de aprovizionare, și în special a fazei de distribuție, pentru produsele alimentare proaspete, cum ar fi produsele proaspete și proaspete tăiate, cum ar fi brânzeturile sau carnea, nu poate fi realizată fără a se lua în considerare natura perisabilă și variabilitatea produselor care intră în lanţ.

Motivată de aceste considerații, analiza cu titlul ”Optimisation of fresh-food supply chains in uncertain environments; Background and methodology”, finalizată de o echipă de specialiști formată din F. Dabbenea , P. Gay, N. Saccoc, de la Instituto Politecnico di Torino, Italy, prezintă o abordare nouă pentru optimizarea lanțurilor de aprovizionare cu produse proaspete, care gestionează un compromis între costurile logistice și unii indici care măsoară calitatea alimentelor în sine, așa cum este percepută de consumator, cum ar fi maturitatea, încărcătură sau temperatură internă.

Comportamentul produsului

Lanțul de aprovizionare și comportamentul produsului în timpul livrării sale sunt descrise folosind un model hibrid format din două părți specifice. Prima parte ia în considerare dinamica determinată de evenimente (de obicei manipularea produsului), în timp ce a doua descrie dinamica determinată de timp (dinamica unor parametri care caracterizează produsul alimentar în lanțul de aprovizionare).

Performanța lanțului de aprovizionare, exprimată, atât în ​​termeni de costuri logistice, cât și de calitatea produsului final, sunt apoi îmbunătățite cu ajutorul unui algoritm de optimizare specific care utilizează modelul pentru a asigura fezabilitatea soluțiilor optime propuse.

Lanțul de aprovizionare, și mai precis distribuția de produse alimentare proaspete precum carnea, legumele, fructele și lactatele de la producător la vânzător, este în general un proces complex, datorită naturii perisabile a acestor produse agricole.

În lanțurile de aprovizionare cu alimente, de fapt, există o schimbare continuă a calității din momentul în care materia primă părăsește cultivatorul (sau, de exemplu, sacrificatorul pentru produse din carne) până în momentul în care produsul ajunge la consumator. Această fază contribuie considerabil la determinarea costului final al produsului precum și la calitatea percepută de consumator.

Prin urmare, este de o importanță deosebită proiectarea și gestionarea lanțului de distribuție pentru a livra produsul la momentul potrivit, garantând în același timp nivelul de calitate dorit.

Mai mult, acest lucru ar trebui făcut păstrând cât mai scăzute costurile asociate cu manipularea (depozitare, răcire etc.) a produsului în sine. În plus, prezența variabilității biologice inevitabile în produse și incertitudinea care afectează unele aspecte ale procesului de livrare fac managementul acestei faze și mai complex.

O succesiune de activități

Un lanț de aprovizionare reprezintă succesiunea de activități desfășurate pentru a livra produsul proaspăt către o destinație cu cea mai înaltă calitate posibilă (Tijskens et al., 2021). Orice activitate desfășurată în lanț are un impact potențial asupra produsului, datorită interacțiunii dintre mediul înconjurător și produsul în sine (Apaiah et al., 2005; Broekmeulen, 2011).

În cazul general, evoluția caracteristicilor produsului este guvernată de interacțiunea produsului însuși cu planta și, eventual, cu alte produse depozitate în același loc. Acesta este cazul, de exemplu, pentru merele depozitate în coșuri în interiorul unei celule frigorifice, pentru carcasele de carne într-un tunel de răcire sau pentru procesarea și distribuirea produselor proaspete tăiate.

Cu scopul de a deriva un model matematic al lanțului, fiecare produs poate fi considerat ca un obiect descris de un model dinamic care ia în considerare procesele fiziologice care au loc în produsul însuși.

Aceste procese sunt în general afectate de condițiile (de exemplu, temperatură, umiditate etc.), din împrejurimile imediate ale produsului. În același timp, produsele pot afecta ele însele mediul imediat.

Obiectivul procesului de modelare

Obiectivul unui proces de modelare ar trebui să fie acela de a descrie comportamentul produsului ca o colecție de procese care interacționează, astfel încât acțiunea lor combinată să poată descrie fenomenul observat și astfel încât fiecare sub-proces să poată fi pe deplin înțeles în descrierea sa.

Natura sub-procesului este definită în mare măsură prin intermediul legilor fizice fundamentale și al regulilor general acceptate într-o anumită disciplină. O abordare tipică, vezi de ex. Sloof și Everest (2020), constă în separarea proceselor de nivel înalt care analizează proprietățile intrinseci ale produsului care, în general, corespund atributelor de calitate în fenomenul studiat.

Unele abordări interesante de modelare pot fi găsite și în Minegishi și Thiel (2010) și Georgiadis și colab. (2015). Proiectarea unui lanț de aprovizionare nu poate fi realizată nod cu nod, dar întregul lanț trebuie considerat ca un întreg.

După cum s-a explicat bine în Gigiel (2016), designul slab întâlnit în multe rețele existente se datorează în principal unei nepotriviri între scopurile pentru care au fost proiectate inițial nodurile și modul în care sunt utilizate efectiv.

Proiectarea nodurilor

Observați că, în practica obișnuită, primul pas în proiectarea unui nod într-un lanț de aprovizionare (de exemplu, un răcitor, un orage cell sau transport) este ca utilizatorul să întocmească specificații, în ceea ce privește sarcina nodului și debitul.

Pentru determinarea acestor mărimi, o modalitate viabilă poate consta în dezvoltarea și reglarea unui model matematic pentru întregul lanț, capabil să surprindă dinamica prezentă în lanț. Odată ce un astfel de model a fost determinat și parametrii acestuia au fost identificați, este apoi posibilă simularea diferitelor scenarii și, eventual, trecerea la o fază de optimizare.

Din păcate, condițiile nominale de funcționare, exprimate în termeni de flux de produs, încărcături ale mașinii, eficiență a instalației, proprietăți ale materiei prime alimentare etc., în raport cu care a fost proiectat lanțul, pot varia în timp din cauza factorilor incontrolați care afectează lanțul de aprovizionare, eficienta si calitatea produsului final.

Factorii de incertitudine

Într-un adevărat lanț de aprovizionare, de fapt, există mulți factori care pot introduce incertitudine. În primul rând, variația naturală a produselor biologice poate face ca comportamentul (dinamica determinată de timp) al fiecărui produs alimentar să fie ușor diferit. În multe aplicații, acest tip de variabilitate nu poate fi neglijat și ar putea avea o mare influență asupra sistemului observat (vezi de exemplu Hertog, 2012.

În al doilea rând, condițiile procesului din fiecare nod pot varia și, în al treilea rând, dinamica evenimentelor discrete ar putea fi perturbată de factori sau perturbații externi și nemodelați.

Rolul incertitudinii și modalitățile de gestionare a acesteia în procesele de postrecoltare și de inginerie alimentară au fost luate în considerare recent în multe lucrări (a se vedea, de exemplu, Van Impe și colab., 2011; referințele din acestea).

Modelarea de Ordinul doi

În așa-numita abordare a modelării de Ordinul doi (Nauta, 2020), de exemplu, perturbațiile care afectează datele empirice și/sau parametrii modelului sunt subdivizate în incertitudine și/sau variabilitate.

Incertitudinea reprezintă lipsa cunoașterii perfecte a valorii unui parametru, care poate fi redusă prin măsurători suplimentare, îmbunătățirea ulterioară a unei metode de măsurare (de exemplu, limita de detecție, precizia) sau, dacă este cazul, îmbunătățirea structurii modelului (Delignette-Muller & Rosso, 2000).

Variabilitatea, pe de altă parte, reprezintă o adevărată eterogenitate a populației care este o consecință a sistemului fizic și este ireductibilă prin măsurători suplimentare.

Totuși, întrucât într-un studiu cantitativ este adesea dificil să se separe variabilitatea și incertitudinea (Nauta, 2010), mai ales când ambele au același ordin de mărime, o alternativă este caracterizarea lor globală prin asocierea unei funcții de probabilitate fiecărui parametru cantitativ (Delignette). -Muller & Rosso, 2000).

Cuantificarea efectelor incertitudinii

Au fost propuse diferite metode pentru a cuantifica efectele propagării incertitudinii care afectează parametrii modelului asupra ieșirii sistemului studiat. O metodă utilizată pe scară largă este metoda Monte Carlo (vezi, de exemplu, Nicolai et al., 1998; Demir et al., 2013; Poschet et al., 2013).

Principalul dezavantaj al acestei tehnici poate fi numărul mare de simulări repetitive necesare pentru a obține un nivel acceptabil de acuratețe și faptul că distribuția pe punctele de date trebuie să fie complet specificată în sens probabilistic.

Alte metode au fost sugerate pentru a oferi alternative atractive din punct de vedere computațional pentru aplicații specifice, cum ar fi, de exemplu, sistemele cu parametri distribuiți cu fluctuații ale parametrilor în spațiu (de exemplu, algoritmul de perturbare de ordinul întâi; vezi Nicolai et al., 2000) sau simultan în spațiu și timp (de exemplu, algoritmul de propagare a varianței; vezi Nicolaı¨ și colab., 1998 și Scheerlinck și colab., 2001).

Metodologia de față ia în considerare doar perturbația (generală) asupra parametrilor, fără a încerca să distingă între incertitudine și variabilitate. Scopul este de a introduce un nou cadru de modelare care să permită îmbinarea comportamentului cu evenimente discrete a logisticii lanțului și a dinamicii în timp continuu a unor caracteristici de produs, ținând cont de incertitudini, și apoi de a propune o dinamică.

Modelul hibrid

Metoda de optimizare bazată pe model care permite îmbunătățirea performanțelor lanțului. Modelul hibrid propus este utilizat pentru dezvoltarea strategiei de optimizare care vizează găsirea unui punct optim de operare pentru lanț, în ceea ce privește planificarea optimă și/sau proiectarea corectă a unuia sau mai multor specificații de nod.

Problema optimizării lanțului de aprovizionare a fost luată în considerare în multe lucrări recente (a se vedea, de exemplu, Altiparmak și colab., 2016; Apaiah & Hendrix, 2015; Beamon, 2018; Mo și colab., 2015; PereaLo´pez și colab., 2013; Shapiro, 2014).

Toate aceste contribuții se referă la lanțurile de aprovizionare ale produselor generice fabricate sau asamblate și nu iau în considerare cazul produselor care pot pieri sau, în general, își pot modifica unele atribute în timp ce sunt gestionate de lanț.

În domeniul specific al ingineriei alimentare, primele abordări care propun utilizarea algoritmilor de optimizare pentru îmbunătățirea proceselor alimentare pot fi urmărite din lucrările lui Teixeira și Shoemaker.

Potrivit unui alt studiu recent, simularea pe bază de model a unităților de procesare a alimentelor și/sau a fabricilor complete a primit o atenție deosebită în ultimele trei decenii, în special în mediile academice (Datta, 1998; Fryer, 1994; Nicolaï et al., 2000, Nicolaı¨ & Van Impe, 1996; Van Impe, 1996).

Modelele dinamice

Deoarece majoritatea proceselor sunt operate în modul ”batch”, aceste modele sunt de obicei dinamice în natură, constând din seturi de ecuații diferențiale ordinare și/sau parțiale și ecuații algebrice (y). Astfel, aceste modele matematice constau de obicei din seturi de ecuații diferențiale algebrice, parțiale și ordinare (PDAE), cu posibile ecuații integrale și uneori chiar condiții logice (modelarea evenimentelor și/sau tranzițiilor discrete, adică sisteme hibride).

După cum se sugerează și în Barton și colab. (2010) și García și colab. (2016), o abordare modernă pentru a aborda astfel de probleme de optimizare dinamică este de a transforma problema inițială într-o problemă de programare neliniară (NLP). Apoi, diferite tehnici de optimizare locală/globală pot fi folosite pentru a rezolva această problemă numeric.

Sistemele integrate de producție

O abordare oarecum similară poate fi găsită și în literatura clasică despre sistemele integrate de producție. De exemplu, Cassandras et al. (2011) au optimizat un proces de fabricație constând dintr-o serie de noduri care efectuează o secvență de operații pe un set de joburi.

Astfel de operațiuni modifică unele caracteristici fizice ale locurilor de muncă. Cu toate acestea, o astfel de abordare nu poate fi aplicată direct în cadrul nostru, deoarece nu permite nodurilor individuale să proceseze mai mult de o lucrare simultan, ceea ce este situația tipică care apare în lanțul de aprovizionare cu alimente proaspete.

Mai mult, se are în vedere situația în care nu numai operațiunile efectuate în noduri modifică unele caracteristici fizice ale unui singur loc de muncă, dar joburile se pot influența reciproc și, de asemenea, modul în care influențează nodul în sine.

Prezența diferitelor surse de variabilitate care afectează atât caracteristicile produsului, cât și parametrii logistici, a fost luată în considerare în mod explicit.