Modelli e metodi simulativi per tracciabilità e smart pricing nelle supply chain di prodotti deperibili

Obiettivo: fornire un modello di track and trace per prodotti deperibili lungo una cold supply chain, implementando algoritmi di dynamic pricing, al fine di ottenere una funzione dinamica di prezzo che tenga in considerazione la perdita di valore dei prodotti stessi durante il loro ciclo di vita. Il modello proposto verrà infine trattato, a livello teorico, in un contesto tecnologico estremamente attuale come quello della blockchain, un registro digitale che, grazie alle proprie caratteristiche, è in grado di fornire ottimi spunti e implicazioni pratiche al mondo della logistica e della filiera di distribuzione. Metodologia: viene presentato un modello simulativo realizzato sul software AutoMod, in cui i prodotti transitano nei nodi del sistema, nei quali vengono registrate le informazioni di temperatura, valori nutrizionali e tempo di permanenza nel sistema. I nodi del sistema sono in grado di elaborare tali informazioni e, mediante apposito algoritmo, calcolare un prezzo legato proporzionalmente alla perdita di valore. Risultati: la simulazione ha fornito una solida base di dati su cui poter lavorare ed analizzare i modelli di decadimento utilizzati. Lo studio della blockchain, degli smart contract e del progetto VeChain ha portato numerosi spunti di interesse che verranno trattati nella parte finale dell’elaborato. Implicazioni pratiche: le stringenti normative in merito alla sicurezza alimentare e la necessità di garantire ai consumatori prodotti di qualità necessitano di un robusto modello di business che garantisca trasparenza ed efficienza nelle filiere di distribuzione. Grandi aziende del settore del calibro di Walmart e IBM stanno già esplorando numerose soluzioni per l’integrazione della supply chain con le innovazioni tecnologiche dell’IoT e della blockchain. Questo elaborato vuole pertanto fornire una panoramica delle tecnologie che nei prossimi anni potrebbero rivelarsi armi vincente nei processi di supply chain management.