Smart supply chain L’intelligenza artificiale può fornire un contributo significativo alla filiera del pharma rendendo più efficiente la gestione delle scorte, ottimizzando i percorsi di trasporto, riducendo i costi e i tempi di inattività, e aumentando la capacità di prevenire interruzioni e carenze Simone Montonati 44
makinglife | dicembre <strong>2023</strong> Nonostante l’improvvisa accelerazione digitale imposta dalla crisi del Covid-19, molte delle fragilità della filiera farmaceutica drammaticamente emerse nel periodo di emergenza sono rimaste irrisolte. Sebbene alcuni nodi rientrino in una più ampia azione di strategia geopolitica degli organismi nazionali e internazionali – come l’eccessiva dipendenza del mercato dai prodotti di Cina e India – altri aspetti devono essere affrontati direttamente dall’industria. La loro gestione, infatti, è cruciale per garantire la resilienza di una filiera già di per se articolata, in un contesto globale che, oltre a non aver trovato una “new normality”, si sta preparando a nuove emergenze. Accanto alla catena di crisi geopolitiche, infatti, si fa sempre più insistente la previsione di una nuova pandemia che potrebbe verificarsi a breve, se non a brevissimo termine. Il direttore generale dell’Oms, Tedros Adhanom Ghebreyesus, ha recentemente condiviso le sue preoccupazioni per la minaccia di un’altra variante che possa provocare “nuovi picchi di malattia e morte” e quella dell’emergere di un altro patogeno con un potenziale ancora più letale. Alcuni analisti della Casa Bianca hanno quantificato il rischio di una nuova epidemia entro il 2025 in una percentuale variabile tra il 20% e il 40%. Queste incertezze rendono ancor più complicata una fase già caratterizzata da una profonda trasformazione e da nuove emergenti necessità come la gestione dei parametri ambientali o la conservazione e il trasporto di prodotti sensibili alla temperatura, ad esempio i vaccini e i biologici. Un panorama che impone alle aziende di assicurarsi il maggior controllo possibile su una filiera iperstratificata che coinvolge centinaia di fornitori in decine di Paesi con strutture e regolamentazioni in gran parte diverse. In una situazione che presenta una moltitudine di variabili distribuite in rete, sistemi interallacciati e una mole inquantificabile di dati da gestire, di solito si chiama in causa l’intelligenza artificiale (AI). Anche nel contesto della supply chain farmaceutica, in effetti, l’AI può coprire un ruolo significativo contribuendo all’ottimizzazione dei percorsi di trasporto, la gestione delle scorte in tempo reale e a un controllo di produzione più accurato e tempestivo. Compagnie come Pfizer, Amgen, GSK, Merck e Roche sfruttano già soluzioni di intelligenza artificiale per prevedere interruzioni della catena di fornitura, ottimizzare i livelli di inventario e migliorare i processi produttivi. AI E DISTRIBUZIONE Una delle più frequenti criticità che il mercato deve affrontare è lo shortage di farmaci: già prima del Covid, il 95% degli intervistati in un’indagine condotta in 39 Paesi europei indicava la carenza di farmaci come ostacolo al processo ottimale di cura. Nel 2020, con la pandemia, un terzo dei Paesi europei ha segnalato carenze per almeno 400 farmaci e in un periodo di soli 9 mesi, cinque stati hanno pubblicato complessivamente oltre 5.000 segnalazioni di carenza (Finlandia, Svezia, Norvegia, Spagna e Stati Uniti). Uno altro studio afferma che anche negli Usa “le carenze attuali sono le più alte in un decennio”. Naturalmente su questo fattore pesa la dipendenza da Paesi terzi ma nell’ottica di ottimizzare l’ottimizzabile, la predictive analytics può fornire il suo contributo. Ad esempio può essere usata per prevedere con maggior dettaglio la domanda di prodotti, permettendo alle aziende di calibrare i sistemi di inventario e mantenere livelli di stock adeguati riducendo i rischi di scorte insufficienti o eccessive. Secondo quanto riportato da un fornitore di servizi digitali, l’introduzione di sistemi di machine learning basati sul cloud di AWS (i servizi web di Amazon) ha permesso a una big pharma di ridurre gli errori di previsione di circa il 15%, risparmiando il 2,5% sui costi e aumentando i ricavi dell’1,5% (circa 600 milioni di dollari). Nella sua forma più semplice, l’intelligenza artificiale prevede quali articoli saranno immagazzinati più a lungo e li posiziona di conseguenza. Forbes riporta il caso di un fornitore di alimenti nella cold supply chain che in questo modo ha aumentato la sua produttività del 20%. Anche la mancata ottimizzazione dei mezzi di trasporto e delle rotte può essere costosa: uno studio condotto da McKinsey ha calcolato che le inefficienze della supply chain farmaceutica aumentano i costi fino al 30%. Gli algoritmi AI permettono di identificare i mezzi e le rotte di trasporto più economici ed efficienti, tenendo conto di fattori come le caratteristiche geografiche, le condizioni meteorologiche e i pattern logistici. Secondo Analytics Insight, il mercato globale dell’AI nel settore dei trasporti sta crescendo a un tasso annuo composto del 15,8% e dovrebbe raggiungere i 3,8 miliardi di dollari nel 2025. 45
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