Ottimizzare le catene di fornitura farmaceutiche con analisi avanzate e automazione

L'industria farmaceutica ha sempre affrontato sfide complesse, ma il contesto post-pandemia presenta un nuovo insieme di ostacoli operativi. Con la crescente richiesta di medicina personalizzata, nuove terapie e un numero sempre maggiore di regolamentazioni, le catene di approvvigionamento farmaceutiche devono diventare più efficienti e resilienti che mai.[1] Advanced analytics e automazione sono emersi come strumenti potenti che permettono questa trasformazione. Questo articolo esplora come approcci basati sui dati, automazione e soluzioni abilitate dall'AI possano aiutare a ottimizzare le catene di approvvigionamento, fornendo approfondimenti pratici per dirigenti pharma e professionisti della supply chain.

Il ruolo dei dati nelle catene di approvvigionamento farmaceutiche

Le catene di approvvigionamento pharma operano sotto intensa pressione, richiedendo precisione ed efficienza in ogni fase. La crescente complessità dei prodotti, come le terapie cellulari e geniche, ha aumentato significativamente i costi di produzione e logistica. Secondo un recente rapporto del Boston Consulting Group (BCG), le aziende ora si concentrano su approcci end-to-end alla supply chain che migliorano visibilità ed efficienza, in particolare alla luce dei nuovi requisiti normativi e delle interruzioni tecnologiche.[2]

I dati fungono da fondamento per la visibilità operativa. Proprio come un faro che guida le navi al sicuro nel porto, i dati in tempo reale permettono alle aziende di orientarsi nelle loro supply chain, aiutandole a evitare interruzioni e a raggiungere i propri obiettivi operativi in modo efficiente. Integrando dati da varie fonti, come fornitori, siti di produzione e partner logistici, le aziende possono creare una visione unificata della supply chain, migliorando collaborazione e processo decisionale.

Impatto dell'analitica avanzata sull'efficienza della supply chain



L'analitica avanzata sta rimodellando il modo in cui le aziende farmaceutiche affrontano la gestione della supply chain. In particolare, l'analisi predittiva è diventata un fattore di svolta, permettendo alle aziende di anticipare le interruzioni, ottimizzare le scorte e gestire i rischi in modo più efficace. Ad esempio, utilizzando dati storici, le aziende possono prevedere le fluttuazioni della domanda, consentendo di adeguare di conseguenza i programmi di produzione e i livelli di inventario.

Uno dei principali benefici dell'analitica avanzata è la pianificazione di scenari. In un caso d'uso recente del mio lavoro di consulenza, una grande azienda farmaceutica ha migliorato il proprio processo decisionale implementando uno strumento che ha permesso decisioni di compromesso migliori in tema di riduzione delle scorte. Questa soluzione forniva approfondimenti in tempo reale sulle implicazioni finanziarie dei vari scenari, consentendo ai responsabili della supply chain di prendere decisioni basate sui dati che bilanciassero efficacemente l'ottimizzazione del flusso di cassa, l'efficienza della produzione locale e la stabilità operativa complessiva.

L'integrazione dell'analitica avanzata nella gestione della supply chain non solo aiuta nelle operazioni quotidiane; prepara anche le aziende per il futuro. Un rapporto di McKinsey sottolinea come le aziende pharma si stiano sempre più concentrando sulla costruzione di resilienza tramite strumenti predittivi che possono mitigare rischi come tensioni geopolitiche, cambiamenti climatici e cyberattacchi.[3]​

L'analitica avanzata, nello specifico la componente predittiva, può essere utilizzata come base per l'automazione. Una volta consolidata su dati solidi, questi strumenti predittivi possono guidare l'automazione fornendo previsioni e approfondimenti accurati, abilitando decisioni basate sui dati più efficienti e parzialmente automatizzate.

Il ruolo dell'automazione nella supply chain farmaceutica



L'automazione è da tempo una componente critica della gestione della supply chain, ma l'integrazione dell'AI sta portando l'automazione a nuovi livelli. L'iper-automazione, in cui l'AI è integrata nei flussi di lavoro automatizzati, permette una supply chain più autonoma. L'AI nell'automazione spesso agisce come un CoPilot, aiutando gli utenti aziendali a creare flussi di automazione più rapidamente ed efficacemente. In alternativa, gli utenti possono agire come direttori d'orchestra, orchestrando più assistenti potenziati dall'AI integrati nelle piattaforme di automazione. L'automazione guidata dall'AI può ridurre i costi, minimizzare gli errori e migliorare i livelli di servizio accelerando i processi e abilitando decisioni in tempo reale.

Tuttavia, l'AI non è sempre la tecnologia più adatta per ogni compito. A volte, usare l'AI per un processo relativamente semplice può essere eccessivo. È come prendere una macchina di Formula 1 per un facile viaggio di 20 minuti al supermercato: certo, è un veicolo ad alte prestazioni, ma un'auto economica sarebbe più che sufficiente e molto meno costosa. Lo stesso principio si applica all'automazione nelle supply chain: sebbene l'AI possa essere potente, tecnologie di automazione più semplici, come la robotic process automation (RPA), possono gestire molti compiti ripetitivi altrettanto efficacemente, e senza il pesante prezzo dei sistemi AI.

Secondo Bain & Company, il 40% dei dirigenti farmaceutici ha incorporato nei budget 2024 risparmi previsti dall'AI[4], ma è importante confrontare questi potenziali risparmi con i costi spesso più elevati di abbonamento e manutenzione associati alle piattaforme AI​. In molti casi, gli strumenti di automazione tradizionali possono essere una scelta migliore per le aziende che cercano efficienza senza la complessità e la spesa dell'AI.

Un esempio del settore riguarda una società farmaceutica globale che affrontava un'alta volatilità dei lead time durante il processo dall'ordine alla consegna. Si sono rivolti al process mining e all'analitica predittiva per affrontare il problema. Automatizzando il processo di creazione delle consegne basandosi su dati in tempo reale di stock e trasporto, hanno ridotto significativamente i ritardi e migliorato la soddisfazione del cliente. Questo tipo di automazione non richiedeva AI ma è stato incredibilmente efficace nell'eliminare i colli di bottiglia manuali fornendo la flessibilità necessaria per adattarsi rapidamente alle circostanze in cambiamento.

Tendenze future: AI e iper-automazione

Man mano che l’industria farmaceutica continua a evolversi, l’uso dell’AI e dell’iper-automazione diventerà ancora più cruciale. Un esempio emblematico è l’integrazione di AI copilots nelle suite di automazione, che accelera notevolmente la creazione di workflow automatizzati. Tradizionalmente, creare workflow di automazione poteva richiedere molto tempo, competenze tecniche e una configurazione manuale significativa. Gli AI copilots, tuttavia, rendono questo processo più rapido e intuitivo per gli utenti aziendali, guidandoli nella configurazione, suggerendo configurazioni ottimali e persino automatizzando parti del design del workflow. Ciò significa che le aziende possono implementare casi d’uso di automazione più rapidamente, riducendo i tempi di deployment e di scalabilità.

In termini pratici, questo si traduce in un’adozione più rapida di soluzioni come il demand forecasting, la schedulazione della produzione e l’ottimizzazione dei percorsi di trasporto, con una maggiore accuratezza. Gli AI copilots permettono agli utenti aziendali — che potrebbero non essere esperti di automazione — di sfruttare appieno queste tecnologie, portando a tempi di risposta più rapidi, meno errori e una supply chain più agile in grado di adattarsi ai cambiamenti in tempo reale. Di conseguenza, le aziende farmaceutiche possono non solo migliorare l’efficienza operativa, ma anche rispondere alla domanda di mercato e alle disrupture con una velocità senza precedenti.

Il futuro delle supply chain farmaceutiche risiede nell’integrazione senza soluzione di continuità di analytics guidati dall’AI e automazione. Muovendosi verso l’iper-automazione, le aziende possono ottenere una supply chain più resiliente e reattiva, capace di resistere agli shock esterni e mantenere elevati livelli di efficienza.

Le aziende farmaceutiche stanno anche esplorando sempre più l’uso di AI composito, un approccio che combina più tecniche di AI per migliorare il processo decisionale. Questa tecnologia consente previsioni più precise, aiutando le aziende a ottimizzare tutto, dalla pianificazione della produzione alla logistica​.[5]

L’importanza del change management

Sebbene i vantaggi dell’analisi dei dati e dell’automazione siano evidenti, l’implementazione di successo di queste tecnologie dipende da un change management efficace. Infatti, il 90% delle aziende che riescono nell’automazione destina più della metà del proprio budget agli sforzi di change management.[6] Questo investimento ha due scopi principali: primo, costruire accettazione e supporto per nuovi strumenti e modi di lavorare; secondo, coltivare una comprensione profonda e un cambiamento nella mentalità dei dipendenti.

Una parte cruciale di questa trasformazione è promuovere una cultura guidata dai dati in tutta l’organizzazione. I responsabili della supply chain e i dirigenti devono essere formati non solo all’uso delle nuove tecnologie ma anche all’interpretazione e all’azione sui dati che questi strumenti generano. Revisioni delle prestazioni congiunte, comunicazione trasparente e obiettivi allineati sono essenziali per garantire che tutti i team si muovano nella stessa direzione, lavorando verso obiettivi condivisi.

Da dove iniziare: passaggi pratici per implementare analytics avanzati e automazione

Per le aziende farmaceutiche che mirano ad adottare analytics avanzati e automazione, il percorso inizia con una valutazione dettagliata delle operazioni attuali, la definizione di obiettivi chiari e l’avvio dei primi pilot. Questi primi 3 passaggi sono fondamentali per identificare inefficienze e punti critici dove è possibile intervenire. Ecco come iniziare:

Valutare lo stato attuale delle operazioni: Iniziate mappando i vostri processi di supply chain dalla A alla Z. Ciò comporta l’identificazione delle aree chiave dove si verificano colli di bottiglia, processi manuali o incoerenze. Queste aree di inefficienza rappresentano opportunità per l’automazione e per insight basati sui dati. Coinvolgere diversi stakeholder tra i reparti aiuterà a catturare una visione completa dello stato attuale, oltre che delle aree in cui sono possibili miglioramenti immediati. Questa valutazione fornisce una solida base per prioritizzare dove automazione e analytics avanzati possono avere l’impatto maggiore.

Definire obiettivi chiari e metriche: Stabilite obiettivi specifici per le vostre iniziative di analytics e automazione. Volete migliorare l’accuratezza delle previsioni, ridurre i lead time di produzione, migliorare la gestione dell’inventario o aumentare l’efficienza operativa complessiva? Obiettivi chiari aiuteranno a dirigere le risorse in modo efficace e a garantire l’allineamento tra i team. Inoltre, definire indicatori chiave di performance (KPI) per misurare progressi e successo, assicurando che le tecnologie implementate producano risultati concreti.

Partire in piccolo e scalare: È spesso saggio iniziare con un progetto pilota. Scegliete un’area singola della supply chain dove l’automazione o gli analytics avanzati potrebbero portare quick wins, come snellire i processi di esecuzione delle consegne o ottimizzare le operazioni di magazzino. Concentrandovi su un’area, potete testare, apprendere e raffinare l’approccio prima di espandere gli sforzi di automazione all’intera supply chain. Partire in piccolo riduce il rischio, favorisce l’adesione degli stakeholder e fornisce prove di fattibilità prima della scalabilità.

Una volta gettate queste basi, le organizzazioni possono procedere con i seguenti passi:

Investire in Predictive Analytics: Sfruttando i dati storici, le aziende possono prevedere la domanda con maggiore accuratezza, anticipare le interruzioni e prendere decisioni informate sulla produzione e gestione dell’inventario.

Automatizzare i processi ripetitivi: Implementare RPA o altri strumenti di automazione per gestire compiti di routine, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su aree più strategiche.

Integrare l’AI con l’automazione: Valutare l’incorporazione di AI copilots nei workflow di automazione per migliorare il processo decisionale e aumentare la velocità delle operazioni.

Concentrarsi sul change management: Durante l’introduzione di nuove tecnologie, assicurarsi che tutti i team comprendano come le innovazioni influenzeranno i loro ruoli. Formazione e comunicazione sono fondamentali. Un piano di change management efficace garantisce che l’adozione tecnologica sia fluida e che i dipendenti si sentano potenziati, non sostituiti, dall’automazione e dagli analytics avanzati.

Conclusione: Abbracciare il futuro delle supply chain farmaceutiche

La catena di approvvigionamento farmaceutica del futuro è quella in cui analitiche avanzate, automazione e soluzioni abilitate all'IA lavorano insieme per creare operazioni più efficienti e resilienti. Sfruttando queste tecnologie, le aziende farmaceutiche possono ridurre i costi, migliorare i livelli di servizio e gestire meglio i rischi in un contesto sempre più complesso.

Tuttavia, la tecnologia da sola non basta. Una gestione efficace del cambiamento è fondamentale per garantire l'adozione e l'integrazione di successo di questi strumenti. I dirigenti farmaceutici e i professionisti della supply chain devono dare priorità all'allineamento dei loro team attorno a obiettivi chiari, promuovere una cultura basata sui dati e investire nella formazione e nella comunicazione necessarie per supportare questa transizione.

È il momento di agire ora. Abbracciare queste nuove tecnologie è essenziale per rimanere competitivi. Ma la vera chiave del successo non risiede solo negli strumenti, bensì nel preparare l'organizzazione—attraverso una gestione strategica del cambiamento—per sfruttare appieno il potere dei dati nel guidare ogni aspetto della supply chain.

Riferimenti

[1] Uscire dalle interruzioni: il futuro della strategia delle operazioni farmaceutiche | McKinsey

[2] Approccio trasformativo end-to-end alla catena di approvvigionamento di BCG | BCG

[3] Uscire dalle interruzioni: il futuro della strategia delle operazioni farmaceutiche | McKinsey

[4] Il 40% dei dirigenti farmaceutici sta includendo i risparmi previsti dall'IA generativa nei budget 2024 | Bain & Company

[5] Avere successo nella rivoluzione dell'IA nella supply chain | McKinsey

[6] Vincere nell'automazione richiede un focus sulle persone | McKinsey