Phoenix Pharma Italia ha avviato un progetto per confrontare il proprio sistema previsionale con quello di Profiter, che ha collaborato all’iniziativa.
Phoenix Pharma Italia è player per servizi integrati per la salute. Profiter, invece, sviluppa modelli IA proprietari per efficientare i costi della supply chain farmaceutica tramite algoritmi di demand forecasting, replenishment e dynamic pricing.
Il progetto si è articolato in un anno di lavoro congiunto e strutturato, fra giugno 2024 e giugno 2025.
L’obiettivo è stato quello di effettuare un benchmark sul forecasting sviluppato internamente attraverso sistema di terzi, con quello di Profiter e valutare in modo oggettivo l’efficacia dei due approcci, su un paniere di circa mille referenze.
L’attività è stata condotta secondo un protocollo scientifico condiviso, finalizzato a misurare non solo l’accuratezza delle previsioni, ma anche l’impatto economico e l’operativo potenziale su scala estesa.
Il lavoro si è articolato in due fasi. La prima ha riguardato l’allineamento tecnico sulla base dati. In questo momento dei lavori è stato necessario definire regole condivise di normalizzazione, gestione dei picchi anomali e pulizia dei dati storici, per garantire coerenza nell’interpretazione delle informazioni da parte di entrambi i sistemi.
La seconda fase ha riguardato il confronto vero e proprio tra i due modelli previsionali, basato sulle vendite storiche relative al secondo semestre del 2023. Entrambi i sistemi hanno elaborato le previsioni, partendo dalla stessa base informativa e sono stati valutati con la metrica WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error), che restituisce una stima percentuale della differenza tra le previsioni e le vendite reali.
I risultati sono stati elaborati in modo congiunto tra le due aziende, a garanzia della neutralità e oggettività del processo: il modello di Profiter ha registrato un miglioramento del potere previsionale.
Questo primo risultato è stato tradotto in un impatto economico concreto attraverso una simulazione sviluppata internamente da Phoenix Pharma Italia sulla gestione dello stock.
Utilizzando il modello just in time e basandosi sulla formulazione classica dell’economic order quantity, è stata calcolata la total cost function, che rappresenta il costo totale annuale associato alla gestione del magazzino.
La total cost function risultante tiene conto di tre componenti:
- il costo di mantenimento del magazzino,
- il costo di emissione degli ordini,
- il costo di eventuali stock-out (perdite da vendite mancate), valorizzato da Phoenix Pharma Italia al 5% del valore di vendita.
L’analisi ha evidenziato un potenziale miglioramento del 7,9%, pari a 26.673 €/anno precisamente su un paniere di 819 prodotti che comportano un costo dell’operatività di circa 338.000 €/anno.
Con la stessa logica, su un portfolio di 28.000 referenze con caratteristiche analoghe, pari a un costo dell’operatività di circa 11.400.000 €/anno, è stato calcolato un risparmio potenziale di circa 911.000 €/anno.
È rilevante sottolineare che, complessivamente, il modello Profiter mostra un miglioramento sul 64% dei prodotti.
I risparmi derivano da:
- una riduzione del 5% dei costi di magazzino
- un miglioramento del 17,6% nella gestione degli stock-out
- un leggero peggioramento del 5,1% nel costo di riordino, legato a una maggiore frequenza di ordini, comunque compensata dagli altri due fattori
Questo progetto ha dimostrato come un approccio tecnico e strutturato alla previsione della domanda possa produrre risultati misurabili su larga scala.
«La collaborazione con Phoenix Pharma Italia è stata un banco di prova importante per il nostro sistema», ha commenta Osvaldo Mauro, co-founder di Profiter.
«In un contesto dove la precisione logistica può fare la differenza tra efficienza e spreco, crediamo che la previsione della domanda debba essere trattata come un asset strategico, misurabile e migliorabile nel tempo».
«Siamo stati felici di trovare in Profiter un’azienda pronta a tradurre i risultati, a volte poco tangibili, dell’applicazione dell’IA, in una stima di risultati economici concreti.
Passare da un miglioramento di forecast della domanda, alla sua traduzione quantitativa verso una riduzione dei costi, è stato importante, con particolare riferimento alla riduzione degli stock out, tema sensibile sia per noi sia per i nostri clienti», ha dichiarato Federico Pasquali, Head of Inventory Management Phoenix Group.
