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Extended integrated procurement allocation, production planning, and routing problem for perishable food supply chains
Naranzul Amartugs
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Jan Fabian Ehmke
Mitbetreuer*in
Peiman Ghasemi
DOI
10.25365/thesis.82096
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-31346.84742.809624-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Perishable Food Supply Chains (PFSCs) erfordern eine enge Koordination von Beschaffung, Produktion, Lagerung und Distribution, da verderbliche Produkte nur eine begrenzte Haltbarkeit aufweisen und unter kontrollierten Bedingungen gelagert und transportiert werden müssen. Ineffizienzen in diesen Prozessen können zu erhöhten Lebensmittelverlusten, höheren Betriebskosten und zusätzlichen Umweltbelastungen führen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind von diesen Herausforderungen betroffen. Bestehende Modelle zur Beschaffungsplanung, Produktionsplanung und Tourenplanung betrachten diese Entscheidungen häufig getrennt voneinander, beruhen auf vereinfachenden Annahmen oder berücksichtigen Unsicherheiten und Verderblichkeitsprozesse nur unzureichend. Diese Arbeit entwickelt ein Extended Integrated Procurement Allocation, Production Planning, and Routing Problem (EIPAPPRP), das Beschaffungs-, Produktions-, Lagerungs- und Distributionsentscheidungen in einem integrierten Optimierungsrahmen verbindet. Aufbauend auf dem Modell von (Hashemi-Amiri et al., 2023) erweitert die vorgeschlagene Modellierung den bestehenden Ansatz um drei wesentliche Aspekte: (i) die explizite Berücksichtigung von Fertigwaren-Kühllagerung, (ii) die Abbildung von Mehrkomponenten- Produktion durch Stücklisten sowie (iii) die Einbeziehung transport bedingter CO₂-Emissionen als Nachhaltigkeitskomponente. Zur Berücksichtigung von Unsicherheiten in Angebot und Nachfrage wird Distributionally Robust Optimization (DRO) eingesetzt. Dadurch können Entscheidungen entwickelt werden, die auch unter unterschiedlichen plausiblen Datenverteilungen robust bleiben. Das Modell wird anhand einer realen Fallstudie eines mittelständischen Herstellers von verzehrfertigen Lebensmitteln in der Mongolei untersucht. Historische Betriebsdaten dienen zur Bewertung der Umsetzbarkeit und praktischen Anwendbarkeit des Ansatzes. Die durchgeführten Experimente analysieren Beschaffungs-, Produktions-, Lagerungs- und Distributionsentscheidungen unter verschiedenen Unsicherheitsszenarien und bewerten deren Auswirkungen auf Kosten und Umweltleistung. Die Ergebnisse zeigen, dass integrierte Planung die Koordination zwischen den einzelnen Bereichen der Lieferkette verbessern und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Unsicherheiten erhöhen kann. Darüber hinaus verdeutlichen die Ergebnisse, wie wirtschaftliche und ökologische Zielsetzungen innerhalb eines gemeinsamen Entscheidungsunterstützungsrahmens für PFSCs ausgewogen berücksichtigt werden können.
Abstract
(Englisch)
Perishable food supply chains (PFSCs) require close coordination of procurement, production, storage, and distribution activities due to the limited shelf life of products and the strict conditions required to maintain quality. Inefficiencies in these processes can increase food waste, operational costs, and environmental impact, particularly for small- and medium-sized enterprises (SME). Existing studies on supplier selection, production scheduling, and vehicle routing often address these decisions separately, rely on restrictive assumptions, or do not fully account for uncertainty and perishability. This thesis develops an Extended Integrated Procurement Allocation, Production Planning, and Routing Problem (EIPAPPRP) model that integrates procurement, production, cold-storage operations, and distribution decisions within a single optimization framework. Building on the model proposed by (Hashemi-Amiri et al., 2023), the proposed framework introduces three main extensions: (i) explicit modeling of finished-goods cold-storage, (ii) multi-ingredient production through Bills of Materials (BOM), and (iii) transportation-related CO₂ emissions as an environmental sustainability component. To address uncertainty in supply and demand, the model incorporates Distributionally Robust Optimization (DRO), allowing decisions to remain feasible under a range of plausible demand and supply conditions. The proposed framework is evaluated using a case study of a mid-sized ready-to-eat meal manufacturer in Mongolia. Historical operational data serve to examine the model's feasibility and its applicability under real operating conditions. Computational experiments examine procurement, production, inventory, and routing decisions under different uncertainty scenarios and assess their impact on cost and environmental performance. The findings indicate that integrated planning can improve coordination across supply chain activities and support more resilient decision-making under uncertainty. In addition, the results illustrate how economic and environmental objectives can be balanced within a unified decision- support framework for perishable food supply chains.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Verderbliche Lebensmittel-Lieferkette Beschaffungsplanung Produktionsplanung Tourenplanung Distributionell robuste Optimierung Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung Mehrzieloptimierung Nachhaltigkeit Integrierte Optimierung
Schlagwörter
(Englisch)
Integrated Optimization Perishable Food Supply Chain Procurement Allocation Production Planning Vehicle Routing Distributionally Robust Optimization Multi-objective Optimization Sustainability
Autor*innen
Naranzul Amartugs
Haupttitel (Englisch)
Extended integrated procurement allocation, production planning, and routing problem for perishable food supply chains
Paralleltitel (Deutsch)
Erweitertes integriertes Modell zur Beschaffungsallokation, Produktionsplanung und Tourenplanung für verderbliche Lebensmittel-Lieferketten
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
viii, 86 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Jan Fabian Ehmke
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.32 Beschaffung. Materialwirtschaft
AC Nummer
AC18050639
Utheses ID
82331
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |