Distribuția eficientă a alimentelor se realizează nu numai prin luarea în considerare a standardului tehnicilor de management cantitativ dar și prin luarea în considerare a particularităților fiecărui lanț de aprovizionare. Pe lângă factori precum perisabilitatea, siguranța, variabilitatea, și costuri fixe de plată, datorită naturii sale biologice, lanțul de aprovizionare cu alimente este afectat de cererea în creștere, poluare, disponibilitatea apei, creșterea costurilor și complexitate. În consecință, peisajul producției alimentare s-a schimbat continuu în ultimii 50 de ani și va continua să se schimbe în perioada previzibilă viitor, după cum se precizează în studiul privind eficiența lanțurilor de aprovizionare cu produse alimentare intitulat ”Using logistic models to optimize the food supply chain”, și realizat de R. Garcia Souza Filho, specialist al companiei Computational Informatics, Clayton South.

O revizuire necesară

Prin urmare, o revizuire a aplicațiilor actuale și a optimizării de către industrie este relevantă și necesară, deși metodele de optimizare a producției și logisticii sunt utile indiferent de produs, mai ales că există preocupări specifice industriei care adaugă nuanțe rezultatului modele logistice.

Această ipoteză este justificată de van Asselt et al. (2010), care a observat că producătorii de alimente au preocupări diferite cu privire la factorii de risc care le amenință lanțurile de aprovizionare.

De exemplu, ei au subliniat că, întrucât toate industriile chestionate sunt preocupate de logistică, producătorii de fructe sunt mai preocupați cu distanțele parcurse decât complexitatea lanțului de aprovizionare, ceea ce este mai mult o îngrijorare pentru producătorii de lactate. Modul în care aceste diferențe sunt reflectate în modele poate fi de interes către cititori.

Caracteristici și tendințe

Aplicarea metodelor de optimizare la lanțurile agricole datează din anii 1950, odată cu lucrarea fundamentală a lui Waugh (1951), dar s-a extins rapid la mijlocul anilor 1990, cu un număr mare de publicații în cercetarea operațională și literatura agricolă (Higgins et al., 2010). Oportunitățile de îmbunătățire cantitativă a lanțurilor de aprovizionare sunt abundente. Astăzi, următoarele tendințe în logistica alimentară pot fi identificate după cum urmează:

1. Creșterea comerțului cu amănuntul online: consumatorii finali caută confortul de a comanda alimente prin internet, care schimbă operațiunile de retail și ospitalitate

companiilor.

2. Producția de alimente la scară industrială: Creșterea populației necesită producția în masa de alimente și, așa cum se întâmplă în alte industrii, marketingul afectează modelele de consum.

3. Noi inițiative din industrie: Creșterea gradului de conștientizare a publicului cu privire la siguranța alimentară și preocupările legate de producție motivează fermierii, comercianții cu amănuntul și industria de servicii alimentare să se organizeze și să se autoregleze.

4. Dezvoltarea și adaptarea sistemelor sofisticate de management al siguranței alimentelor pentru alimente sectorul serviciilor.

5. Costul certificării, auditului și asigurării calității declanșează inovații tehnologice și o mai bună integrare pentru a îmbunătăți eficiența și pentru a reduce costurile de-a lungul lanțului de aprovizionare. Aceste schimbări vor implica experți în știința alimentației, cercetare operațională (OR), mediu știință, marketing și economie de afaceri.

6. Dezvoltarea sistemelor de control al calității care se preocupă și de calitatea nutrițională.

7. Regândirea continuă a valorii și a costurilor pentru a evita risipa.

8. Estomparea și extinderea limitelor fabricilor de alimente pentru a cuprinde mai multe etape ale lanțul de aprovizionare pentru a minimiza consumul de deșeuri, apă și energie (adică fabrica viitorului; vezi Augustin et al., 2013): Acest lucru va afecta eficiența procesului la nivel de fabrică, dar și calitatea și funcționalitatea produsului final.

9. Utilizarea sporită a modelelor comportamentale pentru planificare și a combinațiilor acestora cu cele matematice abordări de programare (de exemplu, Howitt, 1995).

Succesul modelelor analitice

Până în prezent, succesul modelelor logistice analitice, cantitative, în producția de alimente a fost limitată parțial, pentru că exercițiile de optimizare sunt concentrate pe un singur segment a lanțului de aprovizionare și lipsește o perspectivă la nivelul întregului lanț de aprovizionare și, parțial, din cauza complexității inerente a sistemelor, cauzată de natura biologică a lanțurilor de aprovizionare.

Această complexitate se reflectă în variabilitatea ridicată a calității alimentelor și a costurilor în diferite puncte ale lanțului de aprovizionare, dificultatea de a încorpora durabilitatea și importanța critică a timpului de procesare și de comercializare.

Managementul lanțurilor de aprovizionare cu alimente împărtășește multe dintre aceste caracteristici cu managementul general al resurselor naturale, inclusiv silvicultură și minerit (Bjorndal și colab., 2012). Ca atare, multe dintre preocupările și soluțiile propuse, cum ar fi sustenabilitatea, variabilitatea și calitatea, se aplică și la industriile din urmă.

Variabilitatea și incertitudinea

Poate că o caracteristica distinctivă a tuturor lanțurilor de aprovizionare agricole este variabilitatea lor, ceea ce este evident la toate scările temporale şi spaţiale. Cauzele acestei variabilitati sunt biologic, de exemplu, genetica raselor de bovine și pășunilor de mediu, de exemplu, schimbarea modelelor meteorologice care afectează culturile și calitatea furaje, și socioeconomice, de exemplu, schimbarea modelelor de cerere și decizii politice care afectează adesea acordurile de producție contractate.

Tehnica folosită cel mai adesea pentru a face față incertitudinii legate de aceste schimbări a proceselor este programarea stocastică, după cum arată un studiu al literaturii de specialitate. Acest tip de programare și formulările dinamice sunt mai potrivite pentru captarea variabilelor incerte.

Un program stocastic este o problemă de optimizare, în care unii sau toți parametrii sunt descriși de variabile aleatorii. Aceste formulări nu numai că sunt mai greu de rezolvat, dar necesită și o înțelegere mai profundă din partea a decidentului. Spre deosebire de soluțiile deterministe, unde soluția prescrie valori unice pentru variabilele de decizie, soluția unei programari stocastice este cea care optimizează cu adevărat valoarea așteptată a obiectivului funcţie.

În consecință, soluția stocastică nu este în mod normal niciodată optimă, după ce valorile variabilelor sunt cunoscute, dar, în același timp, nu este aproape niciodată cu adevărat rău (Kall și Wallace, 1994). Atunci când se utilizează acest tip de model, decidentul trebuie fi conștient de faptul că valoarea soluției stocastice este în opțiunile pe care le oferă, în sensul că soluția sugerează unele decizii de investiții în anticiparea realizărilor de variabile incerte, cum ar fi prețurile mari sau cererea.

Recursul stocastic

Programarea stocastică a fost utilizată pe scară largă în lanțurile de aprovizionare cu alimente, de exemplu, de Boyabatli et al. (2011), care au dezvoltat un recurs stocastic în două etape, pentru înțelegerea compromisurilor cu care se confruntă o companie de procesare a cărnii din alegerea unor aranjamente alternative pentru aprovizionarea cu bovine, atunci când societatea respectivă acționează ca angro pe mai multe piețe de produse finale.

Rezultatele au arătat că o variabilitate mai mare crește profiturile companiei de prelucrare dar scade dependența de contract pe piață, față de piața spot. Schlutz și Tomasgard (2011) și Schlutz et al. (2009) au studiat relația dintre incertitudine și flexibilitate într-o aprovizionare cu carne, folosind un model de programare stocastică în două etape. Apoi, au comparat rezultatele acestui model la problema deterministă a valorii așteptate, pentru a discuta impactul flexibilității în lanțul de aprovizionare.

Rezultatele lor au arătat că, având în vedere suficientă flexibilitate în lanțul de aprovizionare, o abordare deterministă a planificării poate duce la rezultate mai bune decât un model stocastic. Jiang şi colab. (2009) au formulat o programare stocastică cu numere întregi, în modelul mixt al unui lanț de aprovizionare cu carne și l-au rezolvat folosind descompunerea cu algoritmul Benders.

Modelul simulării

Simularea a fost utilizată pe scară largă pentru a aborda variabilitatea. McDermott şi colab. (2005) au introdus un model de simulare a lanțului valoric al cărnii de vită din Noua Zeelandă și au analizat trei scenarii de simulare: modificări ale prețului terenului, utilizarea mai largă a materialului seminal de vită în industria produselor lactate și introducerea unei gene pentru îmbunătățirea aportului de furaje.

Au ajuns la concluzia că prețul terenurilor domină capacitatea acestei industrii de a crea valoare pe termen lung. În același timp, revizuind caracteristicile distinctive ale lanțurilor de aprovizionare cu produse proaspete, Bruzzone et al. (2009) au prezentat un studiu de caz pentru lanțul de aprovizionare cu carne proaspătă al unui mare retailer care operează în nordul Italiei. Au introdus un sistem de simulare și au propus o scală euristică pentru a echilibra cererea și a gestiona variabilitatea. Al doilea model a funcționat mai bine.

Sustenabilitatea lanțului

Sustenabilitatea este înțeleasă ca satisfacerea nevoilor generației umane actuale fără a compromite capacitatea generațiilor viitoare de a-și satisface nevoile. Asigurarea durabilității necesită analiza dimensiunilor sociale, economice și de mediu (Dake et al., 2005). Sustenabilitatea este o preocupare relativ nouă pentru logistica alimentelor (Bjorndal et al., 2012), iar majoritatea cercetărilor existente se referă la mediul înconjurător (White și Lee, 2009).

Studiile tipice de optimizare a durabilității explorează o varietate de protecție a strategiilor de mediu, de obicei, în combinație cu măsuri economice. Toate acestea includ selectarea locurilor de procesare (de exemplu, instalații de incinerare pentru eliminarea deșeurilor animale descrisă de Caballero et al., 2007), îmbunătățirea eficienței fermei (după cum s-a discutat de Dimara și colab., 2005, care au folosit analiza datelor DEA), focar de boală și management (Zhao et al., 2006) și evaluarea emisiilor de gaze cu efect de seră (Marquez et al., 2010).

Menținerea biodiversității și exploatarea rațională a naturii resursele sunt de asemenea obiective frecvente. Un studiu realizat de Havlik et al. (2006) a introdus un model liniar care a reprezentat producția comună de carne de vită și alte produse agricole mărfuri într-o regiune a Republicii Cehe.

Acest proiect s-a concentrat pe producția în comun în ferme organice de vaci care alăptează, pășuni și culturi. Modelul a maximizat marja de profit în funcție de disponibilitatea resurselor de teren, capacitatea de producție și producția. Havlik şi colab. au explicat că guvernele europene sprijină multifuncționalitatea fermelor pe motivul menţinerii biodiversităţii.

Costa și Rehman (2005) au analizat motivele pentru care fermierii încurajează suprapășunatul în Brazilia și au evaluat politica optimă folosind un model de optimizare bi-criteria. Modelul a maximizat veniturile și valoarea activelor bovinelor supuse structurii efectivului, furajelor și restricțiilor de capital, în raport cu costurile pășunilor și cerințele minime ale efectivelor. Autorii au concluzionat că un anumit nivel de suprapășunare este rațional din punct de vedere economic.

La rândul lor, Moloney și Hearne (2009) au arătat că înlocuirea animalelor domestice cu alternative autohtone, sau chiar pășunatul mixt, este o alternativă economică și de mediu viabilă în Australia. Cititorul interesat poate găsi o recenzie a modelelor de optimizare și simulare a animalelor sistemele agricole cu accent pe durabilitate în Gouttenoire et al. (2011).

Variabilele ”Food miles”

Variabilele ”Food miles” au fost introduse în anii 1990 pentru a evalua sustenabilitatea (SAFE Alliance, 1994, conform lui Van Passel, 2013). Ei măsoară distanța pe care o parcurge mâncarea de la poarta fermei la farfurie. Cu cât distanța este mai mare, cu atât este mai mare impactul asupra mediului.

Aceste variabile de distanță au fost folosite mai recent ca măsură a emisiilor de carbon în transporturi pentru distribuţia şi vânzarea cu amănuntul. Utilizarea lor ca măsură generală a eficienței în studiile cantitative de logistică a fost limitată, pentru că sunt limitate la distanțe și nu reușesc să ia în considerare alți factori, precum diferențele de producție, sisteme, costuri crescute legate de stocare pentru sistemele locale și strategii de distribuție (Smith et al., 2005).

Un exemplu de utilizare a distanțelor alimentare este lucrarea lui Osvald și Stirn (2008), care a prezentat o problemă de rutare a vehiculelor adaptată pentru a aborda problema a livrării de mărfuri perisabile, luând în considerare impactul scadenței acestora ca parte a costurile totale de distributie.

În privința aspectelor sociale ale durabilității, acestea au fost abordate doar recent cantitativ, din cauza intereselor multiple ale părților interesate care trebuie optimizate simultan. Pentru o discuție extinsă a acestor dificultăți, a se vedea White și Lee (2009).