DiaSorin, una Supply Chain Demand-Driven che si adatta rapidamente ai cambiamenti del mercato
DiaSorin S.p.A. opera nel campo delle biotecnologie, all’interno del quale sviluppa, produce e commercializza test (reagenti e analizzatori per analisi del sangue) per la diagnosi di alterazioni dello stato di salute del paziente di origine infettiva, ormonale o tumorale. Ad inizio 2020, con il diffondersi del focolaio del nuovo Coronavirus, DiaSorin ha prontamente sviluppato un test diagnostico molecolare per rilevare tutte le varianti conosciute del COVID-19 oltre ad aver sviluppato i test sierologici per rilevare la presenza degli anticorpi specifici.
PROGETTO
L’aumentata complessità della supply chain sia dal punto di vista della rete distributiva sia dal punto di vista del portafoglio prodotti gestiti, ha spinto l’organizzazione aziendale ad inseguire rapidamente le esigenze del business incontrando però alcune criticità. Il sistema di pianificazione infatti non era pienamente allineato tra le sue diverse componenti (filiali commerciali e siti produttivi) causando da una parte disservizi per i clienti finali e dall’altra parte causando obsolescenze sia a livello di filiale sia a livello di siti produttivi; un sistema di pianificazione che risultava farraginoso perché non supportato da un sistema strutturato.
L’azienda ha dunque voluto investire su un sistema di Sales & Operation Planning che consentisse un maggior presidio del segnale della domanda ed un maggior coordinamento tra le filiali commerciali ed i siti produttivi.
SOLUZIONE IMPLEMENTATA
I moduli individuati come elementi costitutivi della soluzione sono riferiti ai seguenti componenti della sedApta suite:
RISULTATI
- Maggiore frequenza di revisione della pipe-line lungo l’intera supply chain
- Aggiornamento automatico dei diversi input di sistema quali vendita e ordinato
- Processo di consenso lungo l’intera supply chain
- Possibilità di fare previsioni su viste aggregate e propagare successivamente il dato sui livelli sottostanti in maniera proporzionale
- Accuratezza della previsione calcolata sulle quantità ordinate e non sulle quantità spedite
- Possibilità da parte dei demand planner di iniziare la revisione del forecast ripartendo dal dato salvato nel mese precedente
- Maggiore visibilità centrale sulle politiche di gestione/pianificazione delle singole filiali
- Migliore visibilità per le filiali delle spedizioni in transito
- Calcolo automatico dello scrap potenziale.
