PHOENIX Pharma Italia, primo player per servizi integrati per la salute, nel nostro Paese, fra Retail e Wholesale e parte del gruppo europeo PHOENIX group, ha attuato un’iniziativa di confronto tecnico tra il proprio sistema previsionale e il modello sviluppato da Profiter. Il Gruppo serve ogni giorno circa 13.000 clienti, di cui oltre 11.000 farmacie, per un fatturato nel 2024 di oltre 3 miliardi€. Questo attraverso una rete capillare di 23 unità distributive e 2 hub logistici, per 28.000 consegne giornaliere, con oltre 3.000 dipendenti e un catalogo di circa 90.000 referenze. Profiter è una startup deeptech di Intelligenza Artificiale (AI) nata con il supporto della Regione Puglia nel 2020. Sviluppa modelli AI proprietari per efficientare i costi della supply chain farmaceutica tramite algoritmi di demand forecasting, replenishment e dynamic pricing. Collabora con tutti i principali attori della filiera: produttori, distributori, aree vaste e farmacie, con casi d’uso innovativi e ad alto impatto. Ha ricevuto supporto e finanziamenti dall’Università di Berkeley (USA) tramite il programma SkyDeck, da Lendlease (Australia), dall’acceleratore Startup Wise Guys (Estonia) e altri.
Il progetto si è articolato in un anno di lavoro congiunto e strutturato, fra giugno 2024 e giugno 2025, con l’obiettivo 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 1.000 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 principali.
La prima ha riguardato l’allineamento tecnico sulla base dati: 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. Questo passaggio ha richiesto un confronto dettagliato e continuo, volto a evitare qualsiasi artefatto nella fase successiva.
La seconda fase ha previsto 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 Profiter SRL e PHOENIX Pharma Italia, a garanzia della neutralità e oggettività del processo: il modello di Profiter SRL ha registrato un miglioramento del potere previsionale.
Questo primo risultato, di natura tecnica, 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 principali:
- 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 ad 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 SRL mostra un miglioramento sul 64% dei prodotti.
Nel dettaglio, 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. L’analisi si è basata su un numero consistente di referenze e un periodo significativo, rendendo i risultati trasferibili ad altri contesti della distribuzione farmaceutica. Inoltre, la fase di normalizzazione dati non ha solo garantito un confronto corretto tra modelli, ma ha creato una base condivisa utile anche per lo sviluppo futuro di iniziative di ottimizzazione logistica e gestione predittiva.
“La collaborazione con PHOENIX Pharma Italia è stata un banco di prova importante per il nostro sistema,” commenta Osvaldo Mauro, co-founder di Profiter SRL. “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’AI, 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” è il commento di Federico Pasquali, Head of Inventory Management PHOENIX Group