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Chi siamo
Aree di business
Delpharm

Pharma

  • Analisi dei dati con sistemi vecchi e lenti
  • Integrazione fragile tra i vari sistemi
  • PossibilitĂ  di errori umani nell’analisi dei dati

Microsoft Power BI, SQL

  • Formazione di un team per l’analisi dei dati
  • Impostazione di un nuovo workflow di analisi
  • Aumento della sicurezza dei dati
  • Aumento della velocitĂ  di analisi dei dati

Corso di formazione on the job su SQL e PowerBI con training pratico

  • Acquisizione competenze in ambito SQL
  • Impostazione delle prime dashboard in PowerBI
  • Maggiore velocitĂ  di analisi e decisione da parte del management

La rivoluzione Delpharm parte dai dati con SQL e PowerBI

L’azienda del settore pharma ha scelto Pipeline per formare un team di collaboratori su SQL e PowerBI. Un passo decisivo per ammodernare gli indicatori di costi e performance e sfruttare la sinergia dei dati.

Query, elaborazione e vecchi fogli fogli di calcolo

Andrea Figini, membro del team Innovazione e sviluppo, racconta così com’è nato questo progetto di innovazione.

Viene un momento in cui non è più possibile dire: abbiamo sempre fatto così. Avevamo visto PowerBI e abbiamo pensato che potesse essere una svolta per Delpharm.

L’azienda aveva alcuni database con diverse applicazioni che registravano i dati dell’andamento della produzione, della pianificazione e dell’amministrazione finanziaria. Tutte queste informazioni venivano estratte e interpretati da query SQL costruite su fogli di calcolo. Una modalità di elaborazione e analisi esposta a fragilità ed errori e caratterizzata da una notevole lentezza.

Da qui è partita l’esigenza di pensare ai dati in modo nuovo e soprattutto con una piattaforma di sistema come PowerBI, in grado di garantire quattro aspetti chiave:

  • AffidabilitĂ  del sistema
  • Sicurezza dei dati
  • FlessibilitĂ  delle risorse
  • VelocitĂ  di analisi e di output dei risultati

Questi requisiti sono stati alla base della scelta di PowerBI come strumento operativo e di Pipeline come partner per la formazione di un nuovo team interfunzionale composto da quattro talenti:

  • Alberto Di Maria    (Planning e Scheduling)
  • Andrea Figini          (Operational Excellence)
  • Damiano Bellotti    (Operational Excellence)
  • Massimo Levati      (Information Technology)

L’Operational Excellence Manager ha accolto la richiesta dei giovani collaboratori e l’ha sponsorizzata all’Azienda che l’ha accolta e trasformata in un investimento atto a migliorare le performance e la redditività. Un primo passo verso un cambio di paradigma.

Industria 4.0: come ridurre i tempi di fermo delle macchine grazie ai dati

In Delpharm, azienda farmaceutica da 500 dipendenti, migliorare le performance di output significa limitare al massimo i fermi macchina. Il team ha spiegato che questi possono essere di due tipi:

  • Fermi e riparazioni causate da avarie o rotture
  • Fermi dovuti a manutenzione e settaggio per i cambi di produzione

In questi casi, l’elaborazione dei dati macchina memorizzati nei database è fondamentale per implementare azioni risolutive mirate con risultati di business tangibili.

Grazie alla digitalizzazione e all’interconnessione dei dati provenienti da più sistemi è possibile elevare le perfomance partendo dalla raccolta e dall’elaborazione dati fino a giungere ad azioni immediate e mirate. Una applicazione da manuale del concetto di Industria 4.0.

Fogli di calcolo. Oracle, SQL tutti i dati si parlano con PowerBI

Anche in Delpharm i dati necessari provengono da più aree (produzione, amministrazione e operations) e sono raccolti su database diversi (Oracle, SQL, Fogli di calcolo). Con PowerBI è stato possibile connettere le varie fonti e visualizzarli graficamente in un’unica dashboard personalizzata.

Ciò permetterà d’ora in poi di controllare i dati in tempo reale, in modo veloce e interattivo.

Il team si è posto come obiettivo quello di creare alcuni modelli iniziali di dashboard, consentendo ai membri del Leadership team di comprendere le potenzialità del sistema e decidere di supportare il cambiamento. La condivisione dei dati in modo sicuro e protetto tra le varie funzioni, l’immediatezza e la customizzazione dei report è stata valutata di estrema utilità per i responsabili di area e i manager, che potranno prendere decisioni su dati facilmente disponibili ed oggettivi.

Non serve essere esperti per usare SQL e PowerBI

Per arrivare all’obiettivo, è stato sviluppato un progetto formativo strutturato in due moduli:

  • 4 giornate di fondamenti di linguaggio SQL
  • 4 giornate di laboratorio sull’impostazione di dashboard con PowerBI

La risposta del team, composto da utenti con background di eterogenei, dall’area economica a quella IT, è stata di eccellente livello e in soli quattro giorni i ragazzi hanno appreso i fondamenti dell’uso delle query in SQL.

Il passo successivo è stato lo sviluppo dei primi modelli di dashboard interattive, costruite in collaborazione con gli esperti delle varie aree al fine di individuare i KPI (Key Performance Indicators) e visualizzarli nel modo più chiaro possibile.

La Business Analysis direttamente in azienda

Il clima è stato aperto e collaborativo, tipico di chi ha un atteggiamento curioso e attivo verso la tecnologia e una passione per il proprio lavoro.

Grazie a una formazione adeguata e a PowerBI, Delpharm ha creato un team indipendente capace di estrarre ed elaborare dati sensibili senza dover far ricorso a sviluppatori e consulenti esterni. Un primo passo che apre la strada a ulteriori sviluppi, personalizzazioni, analisi e successi.

L’IT Manager ha commentato così i risultati:

“Sono positivo perché finalmente vedo un gruppo strutturato e diretto verso gli obiettivi aziendali con un approccio ai dati di tipo sistemico”

Risultati finali ed esperienza del Team

Siamo piacevolmente soddisfatti. Abbiamo davvero fatto un salto di qualitĂ , siamo partiti dalle basi e siamo arrivati ad avere una versione beta di quello che sarĂ  la nostra futura BI. Pipeline ha superato davvero le nostre aspettative.

Andrea Figini e Damiano Belotti – Membri del Team Continuous improvement.

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