Intelligent simulation-based approach to sustainable supply chain design

Abstract

The article is devoted to the study of simulation modeling as a tool for redesigning sustainable and resilient supply chains of a cargo transportation company. The paper presents theoretical and practical aspects of using digital models to assess the efficiency of a transport and logistics network under conditions of uncertainty, increasing environmental requirements, and the need to balance economic and ecological performance. The existing supply chain configuration of a company operating in the Polish market was reproduced in a simulation environment and analyzed according to key performance indicators, including revenue, logistics costs, profit, and CO2 emissions. The role of warehouse location, customer demand distribution, transportation distance, and environmental parameters in shaping the overall performance of the logistics network is considered. A baseline simulation experiment was conducted to evaluate the current state of the supply chain and identify the main directions for its improvement. To redesign the network, Greenfield Analysis was applied while preserving the number of distribution centers and maintaining customer service levels. The optimized configuration made it possible to reduce total logistics costs and CO2 emissions by 18%, while profit increased by 97% and revenue remained unchanged. The results confirm the practical value of simulation modeling as a decision-support tool for strategic supply chain planning. Recommendations are provided for the further development of sustainable logistics networks based on digital twins, scenario analysis, and the integration of environmental criteria into transport decision-making.

Keywords

supply chain, sustainable logistics, simulation modeling, digital twin, transport system, cargo transportation, CO₂ emissions, distribution logistics, optimization

Анотація

Стаття присвячена дослідженню імітаційного моделювання як інструменту реінжинірингу стійких та резильєнтних ланцюгів постачання транспортної компанії. У роботі розглянуто теоретичні та практичні аспекти використання цифрових моделей для оцінювання ефективності транспортно-логістичної мережі в умовах невизначеності, зростання екологічних вимог та необхідності балансування економічних і екологічних показників.

Існуючу конфігурацію ланцюга постачання компанії, що функціонує на польському ринку, було відтворено у середовищі імітаційного моделювання та проаналізовано за ключовими показниками ефективності, зокрема доходом, логістичними витратами, прибутком і викидами CO₂. Розглянуто вплив розташування складів, структури попиту клієнтів, транспортних відстаней та екологічних параметрів на формування загальної ефективності логістичної мережі.

Проведено базовий імітаційний експеримент для оцінювання поточного стану ланцюга постачання та визначення основних напрямів його вдосконалення. Для реінжинірингу мережі застосовано підхід Greenfield Analysis із збереженням кількості розподільчих центрів і рівня обслуговування клієнтів. Оптимізована конфігурація дозволила знизити сукупні логістичні витрати та викиди CO₂ на 18%, водночас прибуток зріс на 97%, а рівень доходу залишився незмінним.

Отримані результати підтверджують практичну цінність імітаційного моделювання як інструменту підтримки прийняття рішень у стратегічному плануванні ланцюгів постачання. Надано рекомендації щодо подальшого розвитку стійких логістичних мереж на основі цифрових двійників, сценарного аналізу та інтеграції екологічних критеріїв у процеси прийняття транспортних рішень.

Ключові слова

ланцюг постачання, стала логістика, імітаційне моделювання, цифровий двійник, транспортна система, вантажні перевезення, викиди CO₂, розподільча логістика, оптимізація

Back to Table of Contents No 36 (2026)

Popov R.R. PhD student at the Department of Business Logistics and Transport Technologies, State University of Infrastructure and Technologies (Ukraine)

•  ORCID – 0009-0008-7333-4366
• Researcher ID –
• Scopus author id: –
• E-Mail:  rostislav0398@gmail.com

1. Korniiko, Ya., Kovbatiuk, H. Evolution of subjectivity: transformation of AI tools in supply chain management. Economics and Management. Scientific Journal. 2026. No. 59. P. 48–56. Available at: https://doi.org/10.32703/2664-2964-2026-59-48-56.
2. Sokolova, O., Ivannikova, V., Cherednichenko, K. Fundamentals of a Sustainable Supply Chain Designing with the Involvement of Air Transport. 2024 IEEE 7th International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Development (APUAVD). 2024. P. 140–145. Available at: https://doi.org/10.1109/apuavd64488.2024.10765912.
3. Chayka-Petegyrych, L. Multimodal and intermodal cargo transportation in the system of international transport logistics. Herald UNU. International Economic Relations and World Economy. 2020. No. 33. Available at: https://doi.org/10.32782/2413-9971/2020-33-41.
4. Sokolova, O., Grygorak, M., Ivannikova, V. “Green” sector of the air transport of Ukraine sustainable development. In: TRANSBALTICA XII: Transportation Science and Technology. Springer International Publishing. 2022. P. 448–455. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-94774-3_44.
5. Korniiko, Ya., Valiavska, N., Filin, O. Business models of sustainable development for transport enterprises. Adaptive Management: Theory and Practice. Series Economics. 2025. Vol. 20(40). Available at: https://doi.org/10.33296/2707-0654-20(40)-17.
6. Gülmez, S., Denktaş-Şakar, G. Digital transformation framework for logistics service providers. In: Handbook of Digital Innovation, Transformation, and Sustainable Development in a Post-Pandemic Era. CRC Press. 2024. P. 60–77. Available at: https://doi.org/10.1201/9781003438748-4.
7. Liu, Z., Shirakashi, R., Kamiebisu, R., Nishi, T., Matsuda, M. Simulation-based optimization using virtual supply chain structured by the configuration platform. IFAC-PapersOnLine. 2023. Vol. 56(2). P. 7840–7845. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1145.
8. Karmaker, C. L., Al Aziz, R., Ahmed, T., Misbauddin, S. M., Moktadir, M. A. Impact of Industry 4.0 technologies on sustainable supply chain performance. Journal of Cleaner Production. 2023. Vol. 419. Article 138249. Available at: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138249.
9. Fritz, M. M. C. Ethical supply chain practices to achieve supply chain resilience. In: Research Anthology on Business Law, Policy, and Social Responsibility. IGI Global. 2023. P. 574–594. Available at: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-2045-7.ch031.
10. Hosseini Dehshiri, S. J., Amiri, M., Hajiaghaei-Keshteli, M., Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Antuchevičienė, J. Designing a sustainable closed-loop supply chain using robust possibilistic-stochastic programming. Transport. 2024. Vol. 39(4). P. 323–349. Available at: https://doi.org/10.3846/transport.2024.23099.
11. Korniiko, Ya., Popov, R. Management of economic security of logistics enterprises in international freight transportation. Economics and Management: Scientific Journal. 2025. No. 58. Available at: https://doi.org/10.32703/2664-2964-2025-58-27-35.
12. Panwar, P., Singh, A. P., Chauhan, A., Arora, R. Optimization of a macro-algae-based biodiesel supply chain. Discover Sustainability. 2025. Vol. 6(1). Available at: https://doi.org/10.1007/s43621-025-01022-1.
13. Pratikno, Y., Soesilo, R., Prayoga, R., Endrawati, T., Limakrisna, N. Integrated green supply chain and human resource management for sustainability. Economic Annals-XXI. 2023. Vol. 206(11–12). P. 36–40. Available at: https://doi.org/10.21003/ea.v206-06.
14. Rodríguez-Gámez, I. F., Maldonado-Macías, A. A., Lagarda-Leyva, E. A., Hernández-Arellano, J. L., Rodríguez, Y. Continuous improvement instrument for ergonomics management system in the supply chain. Heliyon. 2024. Article e40956. Available at: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40956.
15. Ridwan Andi Purnomo, M., Darma Wangsa, I., Rizky, N., Ahmad Jauhari, W., Zahria, I. Multi-echelon fish closed-loop supply chain network problem. Expert Systems with Applications. 2022. Article 118416. Available at: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118416.
16. Thummala, V., Hiremath, R. B. Green aviation in India. Cleaner and Responsible Consumption. 2022. Article 100082. Available at: https://doi.org/10.1016/j.clrc.2022.100082.
17. Cherednichenko, K., Ivannikova, V., Sokolova, O. Simulation modelling for supply chain optimization with a logistics hub based at an airport complex. In: Lecture Notes in Networks and Systems. Springer Nature Switzerland. 2025. P. 33–44. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-031-91992-3_3.
18. Shevchuk, D., Yakushenko, O., Steniakin, I., Shyshka, A. Delivery route optimization with neural network. In: Intelligent Sustainable Systems. Springer Nature Singapore. 2024. P. 441–452. Available at: https://doi.org/10.1007/978-981-99-7569-3_36.
19. Ivannikova, V., Shenchuk, D., Konovalyuk, V., Borets, I., Vysotska, I. Estimation of innovative technologies influence on passengers processing procedures at the airport. Transportation Research Procedia. 2021. Vol. 59. P. 127–136. Available at: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.11.104.
20. Kovalenko, N., Malakhova, Y., Borets, I., Cherednichenko, K., Borets, O. Assessment of risks during the transport process in integrated transport systems. In: Lecture Notes in Networks and Systems. Springer Nature Switzerland. 2025. P. 414–425. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-031-87379-9_38.
21. Kharazishvili, Y., Bugayko, D., Lyashenko, V., Sokolovskiy, V., Baranov, V. Strategizing for sustainable development of transport systems. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 915(1). Article 012025. Available at: https://doi.org/10.1088/1755-1315/915/1/012025.
22. Abdelaziz, S., Munawaroh, M. Mitigating supply chain vulnerabilities. International Journal of Automotive Science and Technology. 2024. Available at: https://doi.org/10.30939/ijastech..1554338.
23. Popov, R. (InariTrans LLC). Operational logistics data and market indicators: Company database, internal materials (unpublished). Kyiv, 2026. Available at: https://www.inaritransua.com.ua/.
24. Supply chain design and optimization software. Available at: https://www.anylogistix.com/features/