- AutorIn
- Jenny Rüffer Westsächsische Hochschule Zwickau, Zwickau (Germany)
- Madlene LeißauWestsächsische Hochschule Zwickau, Zwickau (Germany)
- Christoph LaroqueWestsächsische Hochschule Zwickau, Zwickau (Germany)
- Titel
- Auf dem Weg zu nachhaltiger Reverse Logistics
- Untertitel
- Twin Transition mit Hilfe von Simulation in Closed- Loop Supply Chains
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-996557
- Übersetzter Titel (EN)
- Towards Sustainable Reverse Logistics: : Twin Transition with the Help of Simulation in Closed-Loop Supply Chains
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.242
- Abstract (EN)
- This paper presents a simulation-based approach to support the twin transition in reverse logistics within closed-loop supply chains (CLSCs). Using the example of the return of empties in the brewing industry, a discrete-event simulation (DES) model is developed to address complexity, uncertainty, and data gaps along the supply chain. The simulation integrates real data and domain knowledge to evaluate return scenarios, bottlenecks within logistics, and sustainability strategies. The use case highlights the lack of transparency, especially in consumer return behavior and intermediate distribution stages. The results underline the potential of DES in developing digital supply chain twins for decision support in sustainable logistics. Future work includes sensitivity analyses, scenario testing, and the integration of seasonal and regional behavior patterns for improved forecasting and strategic planning.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Rückwärtslogistik, geschlossener Lieferketten (CLSCs)
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, reverse logistics, closed-loop supply chains (CLSCs)
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-996557
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 18.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY-NC-ND 4.0