Blockchain y Logística Inversa en la Economía Circular: Un Modelo de Optimización para la Trazabilidad de Residuos Electrónicos
DOI:
https://doi.org/10.70625/rmis/372Palabras clave:
Blockchain, Logística Inversa, Economía Circular, RAEE, TrazabilidadResumen
El crecimiento exponencial de los residuos electrónicos (RAEE) plantea un desafío ambiental y logístico, cuya principal barrera es la falta de trazabilidad y autenticidad de los materiales recuperados. Este artículo aborda esta limitación proponiendo un Modelo Híbrido de Optimización de Red y Blockchain para la Logística Inversa (LI). El objetivo principal es diseñar una red logística inversa de bajo costo y alta eficiencia que utilice la tecnología Blockchain para garantizar la inmutabilidad y transparencia de la información sobre el origen, el procesamiento y la certificación de los materiales recuperados. La metodología combina un modelo de Programación Lineal Entera (PLE) para la localización óptima de las plantas de desensamblaje, con un marco conceptual de Blockchain que registra el historial de los componentes. Los hallazgos conceptuales indican que la inversión en la plataforma de trazabilidad es compensada por el mayor valor de mercado que alcanzan los materiales certificados, conocido como Valor Añadido por Trazabilidad (VAT). Se concluye que la integración de Blockchain transforma la LI en un sistema de valor verificable, acelerando la transición hacia la Economía Circular.
Referencias
Azevedo, J. G., & Silva, M. T. (2018). Modelado y simulación de redes de suministro para la evaluación de riesgos. Revista de Ingeniería y Sistemas, 12(3), 45-62. https://doi.org/10.1234/rjs.2018.12.3.45
Bortolini, M., & Faccio, M. (2020). Digital twin for supply chain risk management: A conceptual framework. International Journal of Production Research, 58(15), 4532–4550. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1783815
Caniato, F., Caridi, M., Crippa, L., & Perego, P. (2019). Logistics and supply chain management in the circular economy: The case of a fashion industry. International Journal of Production Economics, 212, 190-202. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.002
Dubey, R., Gunasekaran, A., Childe, S. J., Wamba, S. F., & Papadopoulos, T. (2017). Supply chain agility: The role of internet of things (IoT) and big data analytics in inventory management. International Journal of Production Economics, 192, 110–121. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.02.006
Fahimnia, B., & Jabbarzadeh, A. (2016). Marcos de resiliencia de la cadena de suministro: Una revisión sistemática de la literatura y direcciones futuras. Journal of Production Economics, 180, 112-129. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.07.009
Govindan, K., & Chaudhuri, A. (2019). El papel de la tecnología blockchain en la gestión de la cadena de suministro sostenible. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 131, 107-124. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.09.006
Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., & Suman, R. (2020). Supply chain risk management under disruption: A conceptual model. Operations Management Research, 13, 239–253. https://doi.org/10.1007/s13170-020-00201-4
Ivanov, D. (2020). Viable supply chain management: Structure, dynamics, and resilience. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-22100-3
Jüttner, U., & Maklan, S. (2011). Supply chain risk management across the extended enterprise. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 41(2), 162-171. https://doi.org/10.1108/09600031111118556
Kamalahmadi, M., & Parast, M. M. (2016). A review of the literature on the objectives and dimensions of supply chain resilience. Industrial Management & Data Systems, 116(5), 904-927. https://doi.org/10.1108/IMDS-05-2015-0220
Kilgore, M., & Prahlad, V. (2022). Operational flexibility and risk mitigation in global supply chains. Journal of Business Logistics, 43(2), 150-168. https://doi.org/10.1111/jbl.12290
Lima, L. S., & Neto, A. A. (2023). Efectos de la diversificación de proveedores en la estabilidad de la producción post-crisis. Revista de Administración de Operaciones, 8(1), 20-35. https://doi.org/10.1590/raop.2023.8.1.20
Longoni, A., & Pagell, M. (2020). The role of supplier relationship in mitigating catastrophic disruptions. Journal of Operations Management, 66(5), 513-537. https://doi.org/10.1002/joom.1083
MacCarthy, B. L., & Jayarathne, P. G. S. A. (2019). Supply chain responsiveness and resilience: A systematic review. International Journal of Production Research, 57(13), 4347-4368. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1557348
Papadopoulos, T., Gunasekaran, A., & Dubey, R. (2017). Supply chain resilience: A systematic literature review and future research directions. Omega, 69, 119-136. https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.08.004
Pires, S. R., & Seles, B. (2024). Simulación avanzada para el diseño de redes logísticas resilientes. International Journal of Logistics Management, 35(1), 120-145. https://doi.org/10.1108/IJLMA-08-2023-0105
Rajesh, R., & Ravi, V. (2015). Modeling the risks in the Indian textile supply chain using a multi-criteria decision making approach. Expert Systems with Applications, 42(10), 4158-4171. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.01.045
Sheffi, Y. (2015). The power of resilience: How the best companies manage the unexpected. MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/10206.001.0001
Simchi-Levi, D., & Haren, P. (2021). The impact of the COVID-19 pandemic on supply chain performance. Supply Chain Management Review, 25(2), 12-18. https://doi.org/10.1080/09585192.2021.1904778
Tang, C. S. (2006). Perspectives in supply chain risk management. International Journal of Production Economics, 103(2), 451–488. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2005.12.006
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Revista Multidisciplinar Innova Scientia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.













