Optimizing Reverse Logistics in the Fashion Industry: A Case Study on Pickup Route Optimization

Abstract

[Abstract] This final degree project provides an in-depth study of the strategic role of reverse logistics in the fashion industry, analyzing how it has changed over the past few years, paying particular attention to its evolution in the context of the circular economy, high return rates, and the rise of e-commerce. Although the sector has made progress in implementing recycling programs and facilitating product returns, there remains a lack of operational solutions focused on the efficient collection and transportation of returned or surplus goods back to logistics centers. The study is structured into nine chapters. First, it begins with an introduction and a detailed outline of the objectives and motivations of the study. It then is followed by a literature review of the state of the art on reverse logistics, differentiating reverse logistics from traditional logistics and outlining its main phases. It also explores its evolution both in history and in the fashion industry, from its origins as a reactive function to its evolution as a strategic tool for promoting circularity. Current challenges are also identified, such as surplus management, textile recycling, and high return rates in e-commerce, along with emerging trends toward the circular economy and sustainability, such as transparency and traceability. The methodology involves the development of a simulated case study set in A Coruña (Spain). In this case, different product return points are defined, from which goods must be collected and transported to a central warehouse. To identify optimal routes, various optimization techniques are applied, including heuristic, exact and constraint programming approaches.Tools such as QGIS, Python, Gurobi and Google OR-Tools are used to model routes, generate road networks and calculate distance and CO₂ emissions. After detailing the technical tools employed, the design of the case study outlines the assumptions made, the scope of the analysis and its limitations. The dataset used is presented, along with a detailed mapping of the proposed routes with pickup points and depot is made, after that the solver is executed and the solutions are analyzed within the defined simulation framework. The results demonstrate that integrating sustainability criteria into route optimization can significantly reduce emissions and operational costs. The proposed models offer practical solutions for companies seeking to improve their reverse logistics systems and illustrate that even small-scale implementations can contribute meaningfully to sustainability goals. Conclusions show that reverse logistics is shown to be a strategic lever for improving the circularity and efficiency of supply chains in the fashion industry. By incorporating environmental variables into logistics planning, companies can make informed decisions and reduce their carbon footprint and enhance competitiveness in an increasingly sustainability-driven market.

[Resumen] Este trabajo de fin de grado ofrece un estudio en profundidad sobre el papel estratégico de la logística inversa en la industria de la moda, analizando cómo ha evolucionado a lo largo de los últimos años, prestando especial atención a su evolución en el contexto de la economía circular, las altas tasas de devolución y el auge del comercio electrónico. Aunque el sector ha avanzado en programas de reciclaje y en la facilitación de las devoluciones de productos, persisten una falta de soluciones operativas centradas en la recogida y transporte eficiente de productos devueltos o excedentes hacia los centros logísticos. El estudio se estructura en nueve capítulos. En primer lugar, se realiza una introducción junto con un desarrollo detallado de los objetivos y motivaciones del trabajo. A continuación, se expone un estado del arte sobre la logística inversa, diferenciándola de la logística tradicional y describiendo sus principales fases. También se analiza su evolución tanto a nivel histórico como dentro del sector de la moda, desde sus orígenes como una función reactiva hasta su consolidación como una herramienta estratégica para fomentar la circularidad. Se identifican así mismos los retos actuales, como la gestión de excedentes, el reciclaje textil y las elevadas tasas de devolución en e-commerce, junto con las tendencias emergentes hacia la economía circular y la sostenibilidad, como la transparencia y la trazabilidad. La metodología explica el desarrollo de un caso de estudio simulado ubicado en A Coruña (España). En él se definen distintos puntos de recogida de productos devueltos, desde los cuales deben de ser transportados a un almacén central. Para identificar rutas óptimas, se aplican diversas técnicas de optimización, incluyendo enfoques heurísticos, exactos y de programación con restricciones. Se emplean herramientas como QGIS, Python, Gurobi y Google OR-Tools para modelar las rutas, generar redes viarias y calcular distancias y emisiones de CO₂. Tras detallar las herramientas técnicas utilizadas, el diseño del caso describe los supuestos asumidos, el alcance del análisis y sus limitaciones. Se presenta el conjunto de datos y se elabora un mapeo detallado de las rutas propuestas, con los puntos de recogida y el almacén central, tras lo cual se ejecuta el solucionador y se analizan los resultados obtenidos en el marco de la simulación. Los resultados demuestran que la integración de criterios de sostenibilidad en la optimización de rutas puede reducir significativamente tanto las emisiones como los costes operativos. Los modelos propuestos ofrecen soluciones prácticas para empresas que buscan mejorar sus sistemas de logística inversa y muestran que incluso implementaciones a pequeña escala pueden contribuir de forma significativa a los objetivos de sostenibilidad. Las conclusiones evidencian que la logística inversa constituye una estrategia para mejorar la circularidad y la eficiencia de las cadenas de suministro en la industria de la moda. La incorporación de variables ambientales en la planificación logística permite a las empresas tomar decisiones más informadas, reducir su huella de carbono y aumentar su competitividad en un mercado cada vez más orientado hacia la sostenibilidad.

[Resumo] Este traballo de fin de grao ofrece un estudo en profundidade sobre o papel estratéxico da loxística inversa na industria da moda, analizando como evolucionou ao longo dos últimos anos e prestando especial atención ao seu desenvolvemento no contexto da economía circular, as altas taxas de devolución e o auxe do comercio electrónico. Aínda que o sector avanzou na implantación de programas de reciclaxe e na facilitación das devolucións de produtos, persiste unha carencia de solucións operativas centradas na recollida e transporte eficiente de produtos devoltos ou excedentarios cara aos centros loxísticos. O estudo estrutúrase en nove capítulos. En primeiro lugar, preséntase unha introdución xunto cun desenvolvemento detallado dos obxectivos e motivacións do traballo. A continuación, exponse un estado da arte sobre a loxística inversa, diferenciándoa da loxística tradicional e describindo as súas principais fases. Tamén se analiza a súa evolución tanto a nivel histórico como dentro do sector da moda, desde os seus inicios como función reactiva ata a súa consolidación como ferramenta estratéxica para fomentar a circularidade. Identifícanse tamén os retos actuáis, como a xestión de excedentes, o reciclaxe téxtil e as elevadas taxas de devolución no e-commerce, xunto con tendencias emerxentes cara á economía circular e a sustentabilidade, como a transparencia e a trazabilidade. A metodoloxía céntrase no desenvolvemento dun caso de estudo simulado situado na cidade da Coruña (España). Nel defínense distintos puntos de recollida de produtos devoltos, que deben ser transportados a un almacén central. Para identificar as rutas óptimas, aplícanse diversas técnicas de optimización, incluíndo enfoques heurísticos, exactos e de programación con restricións. Utilízanse ferramentas como QGIS, Python, Gurobi e Google OR-Tools para modelar as rutas, xerar redes viarias e calcular distancias e emisións de CO₂. Unha vez descritas as ferramentas técnicas empregadas, o deseño do caso expón os supostos asumidos, o alcance da análise e as súas limitacións. Preséntase o conxunto de datos e elabórase un mapa detallado coas rutas propostas, cos puntos de recollida e o almacén, tras o cal se executa o solucionador e analízanse os resultados obtidos no marco da simulación. Os resultados amosan que a integración de criterios de sustentabilidade na optimización de rutas pode reducir de forma significativa tanto as emisións como os custos operativos. Os modelos propostos ofrecen solucións prácticas para empresas que desexen mellorar os seus sistemas de loxística inversa e mostran que mesmo as implementacións a pequena escala poden contribuír de maneira relevante aos obxectivos de sustentabilidade. As conclusións poñen de manifesto que a loxística inversa constitúe unha estratexia clave para mellorar a circularidade e a eficiencia das cadeas de subministración no sector da moda. A incorporación de variables ambientais na planificación loxística permite ás empresas tomar decisións máis informadas, reducir a súa pegada de carbono e mellorar a súa competitividade nun mercado cada vez máis orientado á sustentabilidade.