DESEMPENHO: UMA REVISÃO
SISTEMÁTICA DE LITERATURA
Marina Bouzon (UFSC) marinabouzon@gmail.com Thomas Pereira Klen (UFSC) thomaspklen@gmail.com Gustavo Reitz Sperotto (UFSC) gustavoreitz@gmail.com Joao Luiz Cella Canineo (UFSC) joaoluizcella@gmail.com
A busca pelo aumento da qualidade nos serviços atrelada com o desenvolvimento da conscientização ambiental nas empresas vem permitindo um aumento em atividades que incorporam conceitos de logística reversa. Logo, a logística reversa deixa de ser uma obrigação indesejada para certas empresas e vêm ganhando espaço em atividades estratégicas. Embora exista um crescimento na visibilidade desse tipo de atividade, a quantidade de estudos envolvendo a temática ainda não é suficiente para a demanda atual, prejudicando o avanço e desenvolvimento técnico dentro de empresas que utilizam ou planejam implementar a logística reversa. Neste sentido, esta pesquisa busca analisar os indicadores de desempenho e suas categorias mais utilizadas na literatura existente, com o objetivo de facilitar a tomada de decisão de empresas no momento em que forem avaliar o
2
desempenho de atividades em logística reversa. Para a concretização da pesquisa, foi realizada uma revisão bibliográfica a respeito dos principais indicadores de desempenho de logística reversa, em artigos a partir de 2001 até 2016. Pesquisando pelas palavras-chaves indicadores e logística reversa, assim como por seus sinônimos nas bases WEB OF SCIENCE, SCIENCE DIRECT e SCOPUS. No artigo também é possível encontrar uma análise bibliométrica das publicações ao longo dos anos. Ao final da pesquisa foi realizada uma compilação entre indicadores mais citados pela literatura, divididos por subáreas, analisando as métricas mais utilizadas, além dos principais autores. Reunindo os dois indicadores mais importantes de cada subárea, foi possível chegar à um modelo que pode servir de base para empresas ou pesquisadores que desejam realizar projetos a respeito de indicadores de logística reversa.
Palavras-chave: Logística reversa, indicadores de desempenho,
3 1. Introdução
A logística reversa nos últimos anos esta recebendo uma atenção importante, por parte de pesquisadores e setores produtivos, devido uma crescente demanda dos consumidores por empresas com responsabilidade socioambiental, e um aumento nos custos de matérias-primas (HALL, 2013). A logística reversa, segundo Guimarães (2015), pode contribuir estrategicamente e operacionalmente, com a recaptura de valor econômico, adicionando valor na prestação de serviço, na adequação as leis, na mitigação de riscos e na melhoria da imagem da empresa.
Assim como qualquer outra operação na empresa, a logística reversa precisa ser planejada, controlada e avaliada. Segundo Ensslin (2010), a capacidade de mensurar resultados e definir metas, é um dos fatores mais significativos para o planejamento, e consequentemente, para o sucesso da empresa. Mesmo com a grande importância da mensuração de resultados nos processos reversos da empresa, a maioria da empresas que utiliza logística reversa possui dificuldade de definir indicadores eficientes (GUIMARÃES, 2015).
2. Referencial Teórico 2.1. Logística Sustentável
Ao longo das duas últimas décadas, as pressões de governos, clientes, funcionários, acionistas e outros grupos interessados vêm aumentando, para que as empresas enfrentem as consequências econômicas, ambientais e sociais de suas atividades. Como resultado, o conceito de sustentabilidade e suas aplicações às práticas comerciais ganham cada vez mais destaque (MORALI; SEARCY, 2013).
A clássica definição sobre o conceito de desenvolvimento sustentável foi produzido pelo relatório de Brundtland (WCED, 1987) que a define como o uso consciente dos recursos
4 atuais de modo que não se comprometa a capacidade de satisfazer as necessidades das gerações futuras. Desenvolvimento sustentável também é comumente apresentado como uma divisão entre economia, meio ambiente e sociedade (Hardi and Zdan, 1997; West Midlands Round Table, 2000). O desenvolvimento sustentável busca trazer esses três conceitos relacionados de uma maneira balanceada, mediando possíveis conflitos entre si, também conhecido como triple bottom line, como pode ser visto na Figura 1.
Figura 1 - Conceito de sustentabilidade
Fonte: Adaptado de Xu & Cong (2011)
Para aderir-se aos conceitos encontrados dentro do triple bottom line, surgiu a logística sustentável, que, segundo Bouzon e Rodriguez (2012), pode ser descrita como o processo de planejamento, execução e controle do fluxo de materiais e informações desde o ponto de origem até o ponto de consumo, tendo como objetivo atender às necessidades de todos os stakeholders, a partir do desenvolvimento sustentável, fundamentado na responsabilidade social, na preservação do meio ambiente e na eficiência econômica dos processos.
5 A logística sustentável engloba os três conceitos apresentados pelo relatório de Brundtland e busca a aplicação das áreas social, ambiental e econômica. Dentro de cada área, ainda existem diversas subdivisões como podemos ver na Figura 2.
Figura 2 - Estrutura da logística sustentável
Fonte: Bouzon e Rodriguez (2012)
Como uma das principais frentes da logística sustentável podemos citar a logística verde, que representa o seu pilar ambiental. Assim, define-se logística verde como o segmento com o objetivo de atingir benefícios econômicos e, ao mesmo tempo, preocupar-se com a preservação dos recursos naturais, protegendo o meio ambiente (PING, 2009). A Logística Verde é a parte do sistema responsável pelo meio ambiente, que inclui não somente os processos da logística direta, mas também inclui a logística reversa, lidando com reuso, remanufatura, reciclagem e disposição final (CHUNGUANG et al., 2008).
6 2.2. Logística Reversa
De acordo com Leite (2003, p.22) a logística reversa (LR) é a área da Logística Empresarial que planeja, opera e controla o fluxo, e as informações logísticas correspondentes, do retorno dos bens de pós-venda e de pós-consumo ao ciclo de negócios ou ao ciclo produtivo, através dos canais de distribuição reversos, agregando-lhes valor de diversas naturezas: econômico, ecológico, legal, logístico, de imagem corporativa, entre outros.
Nota-se, portanto, que a logística reversa tem importante função no fluxo reverso das cadeias de suprimentos com ciclo fechado (closed loop supply chain), que possuem foco no retorno de produtos de consumidores e na recuperação do valor agregado, por meio do reúso do produto como um todo, seus módulos ou peças (GUIDE JR.; WASSENHOVE, 2009).
2.3. Indicadores
2.3.1. Importância da avaliação de desempenho
Segundo Harrington (1991), medição é o primeiro passo necessário para o controle e eventualmente para melhorias. Se alguma atividade não é medida e gerenciada, essa não pode ser totalmente compreendida, e sem uma correta compreensão não é possível melhorá-la. Avaliação de Desempenho é o processo para construir conhecimento no decisor, a respeito do contexto específico que se propõe avaliar. Utilizando de atividades que identificam, organizam, mensuram ordinalmente e cardinalmente, e sua integração e os meios para visualizar o impacto das ações e seu gerenciamento. (ENSSLIN, 2010).
Segundo Caplice e Sheffi (1995), a motivação primária para a avaliação de desempenho é o apoio na tomada de decisão, possibilitando, além da avaliação de desempenho, a comparação com outras empresas.
2.3.2. Indicadores de desempenho
“Indicadores de desempenho são métricas quantitativas que refletem a performance de uma organização na realização de seus objetivos e estratégias” (NEVES, 2009). Caplice e Sheffi
7 (1995) abordam seis critérios principais, que necessitam ser levadas em consideração, ao se elaborar indicadores de desempenho, como pode ser observado na Figura 3.
8 Fonte: Caplice e Sheff (1995)
A questão fundamental a ser enfrentada é como medir desempenho em termos de qualidade, eficiência e equidade e montar sistemas de gerenciamento de desempenho na perspectiva de impulsionar mudanças de comportamentos que possibilitem conseguir melhores resultados (Hurst, 2002).
Akyuz (2010) cita algumas funções importantes da avaliação de performance na cadeia de suprimento, entre elas destacam-se, identificar se as necessidades dos clientes estão sendo atendidas, identificar gargalos, desperdícios, problemas e oportunidades de melhoria proporcionando decisões factuais, acompanhamento do progresso e, por fim, facilitar a comunicação e cooperação mais aberta e transparente.
9 2.3.3. Indicadores de desempenho na logística reversa
Segundo Genchev, Richev e Gabler (2011), os problemas envolvendo o gerenciamento da logística reversa tem um grande e abrangente impacto em diferentes funções dentro de uma empresa. A grande quantidade de fatores desconhecidos, ou de difícil controle, dificulta a execução de planejamentos e orçamentos da operação de logística reversa. Entre os problemas encontrados, destacam-se a visibilidade do número de retornos no canal reverso e a condição de cada produto devolvido, assim como de sua embalagem.
Uma das questões principais no contexto da logística reversa é a sua avaliação de desempenho. A maioria dos sistemas de medição de desempenho para logística reversa considera os fatores relacionados ao desempenho econômico e diretamente ou indiretamente relacionados com o desempenho ambiental (AGRAWAL, Saurabh; SINGH, et al. 2016). Segundo Hall (2013), os indicadores de logística reversa são extremamente importantes, pois facilitam o direcionamento da empresa, assim como controle de eficiência e gastos. Ressaltando também que a comunicação, e o planejamento são alguns dos principais problemas, o que pode ser amenizado com a presença de indicadores claros.
3. Metodologia
Para a execução deste trabalho, foi realizada uma pesquisa de natureza teórica e qualitativa com o objetivo de obter-se uma revisão na literatura existente sobre indicadores de desempenho na logística reversa.
Primeiramente, foram definidos três strings de busca para a pesquisa, sendo estes SCIENCE DIRECT, SCOPUS e WEB OF SCIENCE. Todas as palavras-chave selecionadas foram utilizadas nessas três bases de dados, com o objetivo de analisar a extensão de cobertura dos artigos na área de cada plataforma.
10 Além disso, é importante ressaltar que o recorte temporal selecionado compreende os anos entre 2001 e 2016, intervalo no qual é possível observar uma evolução do número de publicações. Utilizando esse intervalo garante-se a cobertura do conteúdo essencial para a revisão uma vez que as publicações relevantes que antecedem 2001 já foram citadas nos trabalhos mais recentes e, portanto, seu conteúdo também foi considerado.
As palavras-chave e critérios de inclusão estão descritos na Figura 4. É importante mencionar que nas duas primeiras pesquisas nenhum filtro foi selecionado, ou seja, abordam todas as possíveis opções (título, assunto, resumo, palavras-chave, artigos, revistas e periódicos). Enquanto isso, a última pesquisa seleciona apenas artigos que apresentem os critérios de busca em seu título.
Figura 4 - Palavras-chave utilizadas
11 Na opção A é possível observar as seguintes palavras que não se encontram em B e C: “(Transport* OR Distribuition) AND (Green OR Sustainable)”. Além disso, é importante salientar que as opções B e C diferenciam-se entre si somente pelos seus critérios de inclusão. Conhecendo essas características, é possível traçar algumas hipóteses de resultados esperados. Acredita-se que a opção A terá o maior número de resultados em artigos na área, seguido de B e por fim da opção C, ou seja, é provável que ocorra um afunilamento de resultados ao longo dessas tentativas.
Essa pesquisa ainda foi mais afundo e com os artigos encontrados na opção C foi realizada um vasto estudo para selecionar os principais indicadores de desempenho em logística reversa. Os critérios de seleção desses indicadores foram por meio do número de vezes que o indicador era encontrado em artigos e também pelo número de citações do próprio artigo. Para encontrar a quantidade de citações que certo artigo possuía, foi feita uma pesquisa através da plataforma GOOGLE SCHOLAR.
4. Análise de resultados 4.1. Análise bibliométrica
Os primeiros resultados obtidos neste estudo foram para demonstrar a extensão da cobertura de artigos, comparando as palavras-chave utilizadas e também realizando uma comparação entre as diferentes bases de dados, as quais podem ser mais claramente analisados através da Figura 3. Como pressuposto, a simulação A obteve uma quantidade mais expressiva de artigos, devido ao fato de possuir um maior número de palavras-chave, o que permitiu uma pesquisa mais abrangente. Além disso, também se concretizou a teoria de que quando se pesquisa com filtros abertos, e não somente em títulos, são encontrados mais artigos, como visto na relação entre o caso B e C.
12 Fonte: Autores
Quando as bases de dados são comparadas entre si nota-se que para as três situações a SCIENCE DIRECT possui sempre uma maior abrangência em artigos, seguida pela SCOPUS e, por fim, a WEB OF SCIENCE. Essa informação é relevante para pesquisas futuras no tema de logística reversa, onde será possível selecionar uma respectiva base de dados dependendo do interesse do pesquisador em obter mais ou menos resultados.
Dentro da pesquisa, ainda foi realizada uma análise da quantidade de publicações publicadas ao longo do intervalo temporal escolhido. É importante entender que quando se busca resultados quantitativos em uma análise bibliográfica, faz-se necessária a escolha de um correto intervalo de tempo, que para o estudo foi entre os anos de 2001 até 2016.
Com o objetivo de demostrar essa relação de publicação ao longo do período, foi feita leitura de todos os resumos dos artigos, e posteriormente a leitura completa de todos os relevantes para a pesquisa. Assim, foram selecionados todos os artigos que continham indicadores vinculados a LR, totalizando 77 artigos, os quais estão dispostos por ano de publicação na Figura 6.
13 Figura 6 - Relação de publicações na área ao longo dos anos
Fonte: Autores
Vale ressaltar que a logística reversa, atrelada à concepção de indicadores, não se tornou um tópico de pesquisa acadêmica mundialmente na mesma época. Esse fato se deu pelo incentivo industrial em processos de logística reversa ter acontecido primeiramente em países de primeiro mundo e depois em países emergentes. Dentro do intervalo de tempo analisado, é possível analisar um aumento no número de publicações sobre assunto em 2008, atingindo seu ápice em 2013. Desde então é possível observar uma diminuição das pesquisas sobre o tema, devido provavelmente a uma saturação desse campo, principalmente nos países mais desenvolvidos.
4.2. Análise dos indicadores
Além dessas contribuições, foi realizada uma pesquisa mais afundo dentro dos artigos com o objetivo de listar os indicadores de desempenho na área de logística reversa mais vezes citados, considerados como mais relevantes e, possivelmente, indicadores chaves para o gerenciamento da LR. Os indicadores foram selecionados seguindo os critérios da quantidade de vezes encontrada em diferentes artigos e com o grau de citações desses mesmos artigos. É
14 importante ressaltar que os indicadores também foram divididos em subáreas, as quais são explicitadas na Figura 7, facilitando o entendimento e sua forma de medição.
Figura 7: Divisão das áreas dos indicadores de logística reversa
Fonte: Autores
Os indicadores selecionados foram agrupados, um conjunto para cada subárea, exibidos juntos com suas descrições, métricas e os principais autores que os citaram. Além disso, para quantificar a importância de cada indicador, foi realizado um somatório do número de citações de todos os artigos que mencionavam cada indicador. Considerando as citações dos autores que estão nas figuras, e os que devido às limitações de tamanho, não puderam ser expostos no artigo. Os indicadores divididos por subárea, estão na Figura 8 à 13.
15 Fonte: Autores
Figura 9 – Principais indicadores logísticos e de produção na logística reversa
Fonte: Autores
16 Fonte: Autores
Figura 11 – Principais indicadores de tecnologia e qualidade na logística reversa
Fonte: Autores
Figura 12 – Principais indicadores ambientais na logística reversa
17 Figura 13 – Principais indicadores de marketing e imagem na logística reversa
Fonte: Autores
Existe um grande número de autores que citam e recomendam indicadores nas áreas econômica, social e ambiental, porém ainda são poucas as recomendações de indicadores de desempenho nas áreas de tecnologia e qualidade. A grande variedade de processos envolvidos na LR é um dos fatores que dificulta elaborar indicadores que sejam suficientemente abrangentes nessas duas últimas áreas.
Após a análise da compilação dos indicadores acima é possível observar os que são, possivelmente, mais usados atualmente. Essa análise que pode servir para embasar futuras pesquisas e, além disso, como sugestões para empresas que desejam implementar a medição de suas atividades de LR.
Objetivando formar um modelo mais simplificado de indicadores de LR, consolidando todas as pesquisas analisadas e sugerindo um padrão que poderia servir de sugestão para empresas que desejam iniciar a medição de suas atividades de LR. Foi elaborada uma compilação entre os principais indicadores de cada área analisada, selecionando-os com base no número de citação e na sua abrangência. O resultado está exposto no Figura 14, onde é possível observar
18 um total de 14 indicadores, uma quantidade razoável para uma empresa que está iniciando esse modelo de levantamento de dados.
Figura 14 – Principais indicadores pesquisados
Fonte: Autores
5. Considerações finais
A área de processos logísticos de fluxo direto já possui uma base consolidada em pesquisas e processos dentro de empresas. Quando, no entanto, se estuda canais reversos fica claro uma diferença no grau de importância quando comparamos com outros tipos de atividades. A revisão da literatura existente sobre a temática da LR oferece a pesquisadores, empresas e indústrias insumos para melhor compreender as informações disponíveis, ressaltando a importância estratégica em consolidar esse tipo de processo, além de demonstrar tendências futuras para desenvolver na área.
Podemos citar como principais contribuições desta pesquisa as sugestões de palavras-chave a serem utilizadas quando se está pesquisando artigos sobre indicadores de LR, avaliando sempre a quantidade e os assuntos do artigo que se está buscando. Além disso, pelo fato da pesquisa ser realizada em três diferentes bases de dados foi possível entender como essas englobam artigos em LR.
19 A pesquisa também realizou uma análise em artigos selecionados na busca pelos indicadores de desempenho em LR mais vezes citados na literatura. Isso permite a empresas que trabalham com canais reversos a entender as melhores maneiras de medir e controlar os processos. No entanto, os critérios de seleção desses indicadores foram somente através da quantidade de vezes encontrada nos artigos e no número de citações dos mesmo. Utilizando somente esses critérios é possível observar uma limitação no estudo, onde observam-se os indicadores mais citados e não é possível ver quais desses indicadores são os mais relevantes para as empresas. Desse modo, sugere-se que em pesquisas futuras sejam feitas comparações entre esses indicadores selecionados quanto ao seu grau de importância, que pode ser realizado através de métodos multicritério de apoio à decisão como o Analytic Hierarchy
Process (AHP), entrevistando especialistas com experiência prévia no assunto tanto na área
acadêmica quanto da indústria. Esse tipo de pesquisa auxiliará ainda mais na tomada de decisão dos empresários na escolha dos corretos indicadores de desempenho para seus processos reversos.
6. Referências
AGRAWAL, Alok; CHOUDHARY, V. Reverse logistics: Performance measures and their effect in product lifecycle. International Journal of Core Engineering and Management, 2014, 1. Jg., Nr. 2, S. 14-22.
AGRAWAL, Saurabh; SINGH, Rajesh Kr; MURTAZA, Qasim. Triple Bottom Line Performance Evaluation of Reverse Logistics. Competitiveness Review: An International Business Journal, v. 26, n. 3, 2016.
ARZU AKYUZ, Goknur; ERMAN ERKAN, Turan. Supply chain performance measurement: a literature review. International Journal of Production Research, v. 48, n. 17, p. 5137-5155, 2010.
20 BANSIA, Milind; VARKEY, Jayson K.; AGRAWAL, Saurabh. Development of a Reverse Logistics Performance Measurement System for a battery manufacturer. Procedia Materials Science, 2014, 6. Jg., S. 1419-1427.
BOUZON, Marina, et al. A Framework Towards a Sustainable Development in Supply Chain. Rencontres
Internationales de la Recherche en Logistique, 2012.
BOUZON, Marina; RODRIGUEZ, Carlos MT. Desmistificando os conceitos de logística e cadeia de suprimentos sustentáveis: Afinal, sua empresa possui uma Logística Verde ou opera em uma Cadeia de Suprimentos Sustentável. Revista Mundo Logística, 2012.
CAPLICE, Chris; SHEFFI, Yossi. A review and evaluation of logistics performance measurement systems. The
International Journal of Logistics Management, v. 6, n. 1, p. 61-74, 1995.
DAVID, K. G.; SHALLE, N. An assessment of the effects of reverse logistics adoption on supply chain performance in the manufacturing sector in kenya: a case of Hewlett-Packard Kenya. European Journal of
Business Management, 2014, 2. Jg., Nr. 1, S. 161-173.
ENSSLIN, L. et al. Avaliação do desempenho de empresas terceirizadas com o uso da metodologia multicritério de apoio à decisão-construtivista. Revista Pesquisa Operacional, v. 30, 125-152, 2010.
GENCHEV, Stefan E.; GLENN RICHEY, R.; GABLER, Colin B. Evaluating reverse logistics programs: a suggested process formalization. The International Journal of Logistics Management, v. 22, n. 2, p. 242-263, 2011.
GUIMARÃES, José Leonardo; SALOMON, Valério Antonio Pamplona. ANP applied to the evaluation of performance indicators of reverse logistics in footwear industry. Procedia Computer Science, 2015, 55. Jg., S. 139-148.
21 HARRINGTON, H. James. Business process improvement: The breakthrough strategy for total quality,
productivity, and competitiveness. McGraw Hill Professional, 1991.
HERNÁNDEZ, Cecilia Toledo, et al. Using AHP and ANP to evaluate the relation between reverse logistics and corporate performance in Brazilian automotive industry. Proceeding of Proceedings of the 10th International
Symposium on the Analytic Hierarchy/Network Process Multi-criteria Decision Making held at Pennsylvania, USA. 2009.
HONG, J. Y.; SUH, E. H.; HOU, L. Y. Identifying the factors influencing the performance of reverse supply chains (RSC). International journal of sustainable engineering, 2008, 1. Jg., Nr. 3, S. 173-187.
HUANG, R. H., et al. Constructing a performance evaluation model for reverse logistics—Cases of recycled tire traders. Management of Innovation and Technology (ICMIT), 2010 IEEE International Conference on.
IEEE, 2010. S. 606-611.
HUANG, Yi-Chun; JIM WU, Yen-Chun; RAHMAN, Shams. The task environment, resource commitment and reverse logistics performance: evidence from the Taiwanese high-tech sector. Production Planning & Control, 2012, 23. Jg., Nr. 10-11, S. 851-863.
HUANG, Yi-Chun; YANG, Min-Li. Reverse logistics innovation, institutional pressures and performance.
Management Research Review, 2014, 37. Jg., Nr. 7, S. 615-641.
HURST, J. 2002. Performance measurement and improvement in OECD health systems: overview ofissues and challenges, p. 35-54.In OECD.Measuring up – improving health system performance in OECD countries. Editora da OCDE,Paris.
HUSCROFT, Joseph R., et al. Task-technology fit for reverse logistics performance. The International Journal
22 J. HALL, Dianne, et al. Reverse logistics goals, metrics, and challenges: perspectives from industry.
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 2013, 43. Jg., Nr. 9, S. 768-785.
JINDAL, Anil; SANGWAN, Kuldip Singh. An integrated fuzzy multi-criteria evaluation of sustainable reverse logistics network models. In: Fuzzy Systems (FUZZ), 2013 IEEE International Conference, 2013. S. 1-7.
JUN, Wang. A fuzzy evaluation model of the performance evaluation for the reverse logistics management.
Computer Science and Information Engineering, 2009 WRI World Congress on. IEEE, 2009. S. 724-727.
LEITE, Paulo Roberto. Direcionadores estratégicos em programas de logística reversa no Brasil. Revista
Alcance, 2012: 182-201.
MIMOUNI, Faycal; MHARZI, Hassan; ABOUABDELLAH, Abdellah. Proposition of a mathematical model to measure the minimal rates of return for a beneficial introduction of reverse logistics in a direct chain. Electrical
and Information Technologies (ICEIT), 2015 International Conference on. IEEE, 2015. S. 198-204.
NIKOLAOU, Ioannis E.; EVANGELINOS, Konstantinos I.; ALLAN, S. A reverse logistics social responsibility evaluation framework based on the triple bottom line approach. Journal of Cleaner Production, 2013, 56. Jg., S. 173-184.
OLUGU, Ezutah Udoncy; WONG, Kuan Yew. An expert fuzzy rule-based system for closed-loop supply chain performance assessment in the automotive industry. Expert Systems with Applications, 2012, 39. Jg., Nr. 1, S. 375-384.
POCHAMPALLY, Kishore K.; GUPTA, Surendra M.; GOVINDAN, Kannan. Metrics for performance measurement of a reverse/closed-loop supply chain. International Journal of Business Performance and
23 SHAIK, Mohammed N.; ABDUL-KADER, Walid. Transportation in reverse logistics enterprise: a comprehensive performance measurement methodology. Production Planning & Control, 2013, 24. Jg., Nr. 6, S. 495-510.
SHAIK, Mohammed; ABDUL-KADER, Walid. Comprehensive performance measurement and causal-effect decision making model for reverse logistics enterprise. Computers & Industrial Engineering, 2014, 68. Jg., S. 87-103.
SHAIK, Mohammed; ABDUL-KADER, Walid. Performance measurement of reverse logistics enterprise: a comprehensive and integrated approach. Measuring Business Excellence, 2012, 16. Jg., Nr. 2, S. 23-34.
SHEN, Yan; NIE, Qing; YUAN, Qingda. Influence of Recovery Rate on Reverse Logistics Performance Based on Structural Equation Model. Business Computing and Global Informatization (BCGIN), 2011
International Conference on. IEEE, 2011. S. 134-137.
ŠKAPA, Radoslav; KLAPALOVÁ, Alena. Reverse logistics in Czech companies: increasing interest in performance measurement. Management Research Review, 2012, 35. Jg., Nr. 8, S. 676-692.
WCED (World Commission on Environment and Development), 1987. Our Common Future. Oxford University Press, Oxford.
ZATTAR, I. C.; DREHER, B.; PINTO, F. S. Performance Indicators for Quantifying Sustainable Development: Focus in Reverse Logistics. In: Sustainable Manufacturing. Springer Berlin Heidelberg, 2012. S. 269-274.
ZHOU, Li; NAIM, Mohamed M.; DISNEY, Stephen M. The impact of product returns and remanufacturing uncertainties on the dynamic performance of a multi-echelon closed-loop supply chain. International Journal
