《Sustainable Futures》：Single-use or reusable? Packaging strategies for decarbonizing fresh produce distribution in Ho.Re.Ca. supply chain
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本研究针对酒店、餐厅和咖啡馆（Ho.Re.Ca.）供应链中新鲜农产品配送的包装选择难题，开发了操作包装数字孪生（OPT）工具，以量化比较可重复使用包装箱（RCs）与一次性包装箱（DCs）的碳足迹。通过多情景分析发现，在低破损率条件下，可重复使用系统环境绩效最佳，而混合配置在某些条件下也可优于一次性系统。该研究为物流密集型且分散的Ho.Re.Ca. sector提供了关键的包装决策支持，强调了系统边界和具体运营数据在生命周期评估（LCA）中的重要性。
在全球应对气候变化和减少包装废弃物的紧迫背景下，食品供应链，特别是农产品供应链的低碳转型至关重要。酒店、餐厅和咖啡馆（Ho.Re.Ca.） sector是新鲜农产品的重要消费渠道，但其供应链具有订单零散、物流复杂的特点，使得包装选择对环境的影响尤为显著。是选择可重复使用包装箱（RCs）还是一次性包装箱（DCs）？这一决策不仅关乎成本，更直接影响到整个供应链的碳足迹。然而，现有研究多集中于大型零售系统，对Ho.Re.Ca.这一特定领域的包装策略及其环境影响的深入探讨仍显不足，尤其是缺乏能够整合真实运营数据的量化评估工具。
为了解决这一问题，来自博洛尼亚大学工业工程系的研究团队G. Bartolotti, R. Accorsi, B. Guidani, B. Lupi, R. Manzini, M. Ricci, M. Ronzoni在《Sustainable Futures》上发表论文，深入研究了Ho.Re.Ca.供应链中新鲜农产品配送的包装脱碳策略。研究人员开发了一个名为操作包装数字孪生（Operational Packaging digital Twin, OPT）的创新工具，该工具能够虚拟化真实的物流网络，并对不同包装策略进行从摇篮到坟墓（cradle-to-grave）的碳足迹评估。
为了开展这项研究，研究人员主要依赖几个关键技术方法。首先是构建操作包装数字孪生（OPT），该工具利用Matlab开发，核心功能是整合并处理来自企业资源规划（ERP）系统的真实运营数据，包括供应商和客户的地理位置、实际运输距离、每日产品流入流出量以及订单明细。其次是应用生命周期评估（LCA）方法论，结合商业LCA数据库中的排放因子，量化包装生产、运输、清洗（针对RCs）和报废处理（End-of-Life, EoL）各阶段的温室气体排放。运输排放计算则采用了经ISO 14083认证的EcoTransIT World工具的数据。研究还进行了多情景模拟分析，关键变量包括可重复使用包装箱的破损率（Breakage Probability，设定为1%, 3%, 5%）、一次性包装箱中纸质材料的占比（Paper Share，从0%到100%）以及可重复使用包装箱的清洗率（Washing Rate，设定为50%）。案例研究基于意大利一家食品服务分销商（FSD）的实际运营数据，时间跨度为约一个月。
4.1. 不同包装配置下的包装箱体积和重量动态
通过OPT工具虚拟化日常运输流，研究发现，完全可重复使用（RC-RC）和完全一次性使用（DC-DC）配置下处理的包装箱总数相近。然而，混合配置（DC-RC，即上游使用DCs，下游配送使用RCs）会导致系统中循环的包装箱数量显著增加，这是因为一次性包装和可重复使用包装的流动会叠加而非抵消。尽管RC-RC和DC-DC场景处理的包装箱数量可比，但由于可重复使用包装箱为耐用性设计，其单个重量更大，导致RCs相关场景的总运输重量显著高于DCs场景。这直接体现在日常物流相关的温室气体排放上，使用RCs的场景排放更高。
4.2. 不同包装场景下的包装箱物流
对包装箱在供应链参与者间移动的分析显示，在RC-RC场景下，物流网络因整合逆向物流而变得复杂。Sankey图直观展示了可重复使用包装箱的闭环流动，包括从客户回收空箱、返回至食品服务分销商（FSD）、再运至可重复使用包装箱仓库（RC Warehouse）进行分拣（部分送往清洗中心Washing Center，破损的送往造粒机Granulator），最后重新分配给农户的完整循环。分析表明，DC-RC混合配置需要处理的入库包装箱数量比DC-DC和RC-RC配置分别高出57.4%和53.3%，凸显了混合系统带来的操作复杂性。
4.3. 不同场景下的环境物流比较
对物流碳足迹组成部分的分析表明，在所有场景中，农户至食品服务分销商（FSD）和食品服务分销商（FSD）至客户的运输流是排放的主要贡献者，合计占比超过90%。这是因为这些流程运输的是满载产品的包装箱，重量大，且涉及地理分散的参与者（特别是供应商），运输距离长。在RC-RC场景中，逆向物流操作（如空箱回收）贡献了约5%的物流排放，而在涉及RCs的场景中，包括清洗在内的逆向物流操作占比可超过8%。相比之下，DC-DC场景几乎没有逆向物流。尽管RCs的物流排放较高，但其整体环境优劣势需结合生产、使用周期结束和清洗阶段的排放综合判断。
4.4. 替代包装系统的多场景分析
4.4.1. 比较环境分析
多场景分析结果明确显示，在广泛的参数范围内，RC-RC配置始终具有最佳的环境绩效（总排放最低），而DC-DC配置的排放最高。混合DC-RC配置的性能介于两者之间，但更接近DC-DC。RC-RC系统的优势随着其破损率（Breakage Probability）的升高而减弱。研究通过公式确定了关键阈值：当可重复使用包装箱的破损率低于约12%时，RC-RC系统优于即使是100%纸制的DC-DC系统。可重复使用包装箱的清洗率（Washing Rate）对总排放的影响相对较小。这些结果表明，在可重复使用包装箱破损率得到有效控制的前提下，将其应用于Ho.Re.Ca.供应链能带来显著的环境效益。
4.4.2. 按生命周期阶段分析环境负担
按生命周期阶段分解排放发现，在一次性包装箱（DCs）主导的场景中，包装生产阶段的影响占主导地位。而在可重复使用包装箱（RCs）场景中，由于生产影响被分摊到多次使用周期，其单次使用的生产排放很低，使得物流运输成为主要排放源。增加DCs中的纸质材料占比可以降低其生产环节的排放，但即使DCs全部为纸质，其环境绩效也无法超越在良好条件下（低破损率）运行的RC-RC系统。
4.4.3. 完全重复使用场景下的碳足迹评估
通过三维曲面图进一步分析RC-RC系统，确认破损率（Breakage Probability）是影响其总环境负担的最关键参数，影响远大于清洗率（Washing Rate）。在所有模拟条件下，RC-RC系统的环境表现均不劣于最佳的DC-DC系统（100%纸质），再次肯定了可重复使用包装在所述案例中的环境优势。
本研究通过OPT工具进行的细致分析得出结论：对于所研究的Ho.Re.Ca.新鲜农产品分销案例，采用可重复使用包装箱（RCs）在全系统范围内（RC-RC配置）是减少碳足迹的最有效策略，但其环境优势高度依赖于将包装箱的破损率（Breakage Probability）维持在较低水平（例如低于12%）。这意味着每个包装箱需要实现足够多的使用次数（例如超过8次），才能将其生产和报废阶段的环境影响充分分摊。混合配置（DC-RC）作为一种过渡方案，在某些条件下可能优于完全使用一次性包装箱，但这很大程度上取决于具体的业务结构（特别是零担产品箱FPCs的管理方式），其普适性需谨慎评估。增加一次性包装中纸质材料的比例虽能改善其环境表现，但无法替代在良好管理的重复使用系统所能带来的根本性减排效益。
该研究的深刻意义在于它强调了包装决策的“系统性影响”。选择何种包装不仅仅是单个企业的选择，它会重塑整个供应链的物流网络和运营模式，特别是引入可重复使用包装会带来复杂的逆向物流。因此，不能孤立地看待包装本身的生产和废弃，而必须将其置于具体的运营网络中进行评估。本研究开发的OPT工具正是一种强大的决策支持系统（DSS），它通过集成真实的一手数据，使企业和政策制定者能够量化评估不同包装策略在其特定供应链环境下的碳足迹，从而做出更科学、更可持续的决策。这对于推动物流密集型且高度分散的Ho.Re.Ca. sector向循环经济转型具有重要的实践指导价值。
