Optimizing water impact in textile supply chains: the case of hemp as a textile fiber

Martina Lourenço Monteiro

Key information

Authors:

Martina Lourenço Monteiro (Martina Lourenço Monteiro)

Supervisors:

Bruna Alexandra Elias Mota (Bruna Alexandra Elias Mota)

Published in

11/14/2023

Abstract

O crescimento previsto da classe média global, particularmente na Ásia, irá aumentar a produção de vestuário. Esta projeção pode vir a agravar significativamente a escassez de água, considerando a dependência da indústria têxtil a este recurso. Com crescentes preocupações ambientais, a indústria tem vindo a explorar o cânhamo como uma matéria-prima mais sustentável que o algodão. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear multiobjectivo como ferramenta de apoio à decisão para o planeamento de cadeias de abastecimento sustentáveis, integrando decisões como a seleção de fornecedores, de instalações de produção e de armazenamento; níveis de compra; rede de transporte e tipo de produtos a fabricar. As funções objetivo abordam os três pilares da sustentabilidade: económico, através do Valor Presente Líquido; ambiental, através do impacto hídrico da cadeia, considerando a pegada hídrica das matérias-primas, o consumo de água das operações e o stress hídrico das regiões onde estas ocorrem; social, através da criação de emprego. O método ɛ-constraint foi usado para a otimização multiobjectivo. Outros impactos ambientais também foram analisados e uma abordagem estocástica foi empregue para confrontar a incerteza na procura. O modelo foi aplicado a uma empresa de vestuário e foram propostas recomendações para reduzir o impacto hídrico, numa rede que apenas comercializa jeans de algodão e numa que também comercializa jeans parcialmente feitas com cânhamo. Verificou-se que a incorporação de cânhamo origina uma melhoria económica de 5.36x105 unidades monetárias, melhoria no consumo de água de 3.60x106 m3 e nos benefícios sociais e ambientais de 5% e 3%, respetivamente. The projected expansion of the global middle class, particularly in Asia, is poised to increase apparel production. In a world where the patterns of consumption have already instigated a global water crisis, this projection can significantly aggravate water scarcity, given the textile sector’s large dependency on water. To face growing environmental concerns, the industry has been exploring hemp as a more sustainable fiber than cotton. This work presents a multi-objective mixed integer linear programming model as a decision support tool for the design and planning of a sustainable supply chain, integrating decisions concerning suppliers, production and storage facilities’ selection; purchase levels; transportation network and product-mix. The objective functions address the triple bottom line approach: economic, through Net Present Value (NPV); environmental through the supply chain’s water impact, which considers raw materials’ water footprint, operations’ water consumption and the water stress level of the regions where these activities occur; social, through employment generation. The ɛ-constraint method was used to solve the multi-objective optimization. Other environmental impacts were also analyzed and a stochastic approach was employed to face demand uncertainty. The model was applied to an apparel company and a set of recommendations was proposed to reduce the water impact both in a network that only trades cotton jeans and one that also trades jeans partly composed of hemp. It was found that introducing hemp in the network can improve the NPV by 5.36x105 currency units, the water consumption by 3.60x106 m3 and social and environmental benefits by 5% and 3%, respectively.