WORKSHOP BONFIGLIOLI CONSULTING - LAIF
Dalla visione all’impatto: AI e Digital Transformation nei processi core del Pharma
ABSTRACT:
Nel contesto farmaceutico attuale, la Digital Transformation non può più essere interpretata come una sequenza di iniziative tecnologiche isolate. È un percorso strutturato che integra processi, dati e persone, con l’obiettivo di generare valore misurabile e duraturo.
Durante il workshop è stato condiviso il modello di Smart Manufacturing per trasformare i dati in informazioni strategiche in 5 step:
• Step 0 – Definire: come allineare e creare commitment per convergere verso l’obiettivo finale
• Step 1 – Analizzare: valutare il livello di maturità digitale attuale attraverso un’analisi dei processi, dell’organizzazione, delle persone e degli strumenti e sistemi esistenti
• Step 2 – Progettare: il modello pilota to-be viene condiviso, definendo anche requisiti, investimenti, roadmap e business case per garantire l’esecuzione della Digital Agenda e il raggiungimento e mantenimento dei risultati previsti
• Step 3 – Implementare: il modello pilota viene implementato
• Step 4 – Scalare: consolidamento ed estensione modello Lean Digital a tutto il Plant o Plants. L’obiettivo è trasformare l’approccio Digital in cultura aziendale permanente
Ampio spazio è stato dedicato a casi reali di implementazione con evidenze quantitative sui risultati ottenuti e soprattutto è stato approfondito come selezionare i processi a maggior impatto e valutare correttamente le soluzioni (plug&play vs soluzioni custom). Le esperienze condivise:
• Knowledge Management: Strutturazione della conoscenza aziendale attraverso piattaforme AI per integrare documentazione tecnica, Standard Operating Procedures (SOP), contenuti Quality Assurance e dati storici, rendendoli interrogabili in linguaggio naturale. Obiettivo: ridurre i tempi di accesso alle informazioni, aumentare la qualità delle decisioni operative e garantire coerenza e tracciabilità nei processi, anche in contesti regolati.
• Anomaly Detection: Applicazione di modelli di analisi avanzata sui dati di produzione e qualità per identificare pattern anomali e deviazioni rispetto agli standard attesi. Obiettivo: anticipare criticità, migliorare il controllo dei processi e supportare la compliance, riducendo il rischio di non conformità e ottimizzando le attività di monitoraggio.
• Supply Chain & Forecasting: Sviluppo di modelli predittivi per la domanda e strumenti di ottimizzazione delle scorte, integrati con i sistemi di pianificazione esistenti. Obiettivo: migliorare l’accuratezza delle previsioni, aumentare la flessibilità operativa e garantire un equilibrio tra livello di servizio e costi, in contesti caratterizzati da elevata variabilità.
• Production Optimization & Scheduling: Introduzione di soluzioni di ottimizzazione e sequenziamento della produzione basate su vincoli reali (impianti, turni, setup), in grado di generare piani dinamici e adattivi. Obiettivo: aumentare l’efficienza produttiva, ridurre i tempi di inattività e migliorare l’utilizzo delle risorse lungo l’intero ciclo produttivo.
