Evoluzione del processo di Forecasting nell’industria Life Science

Evoluzione del processo di Forecasting nell’industria Life Science

Evoluzione del processo di Forecasting nell’industria Life Science

Il valore del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale per affrontare il cambiamento e rispondere alle sfide del business environment

Webinar, 9 giugno 2021, 16.00 – 18.00

Introduzione

Nella situazione attuale, caratterizzata dalla pandemia e da uno scenario quanto mai incerto, la capacità di un’azienda di fare previsioni affidabili in ambiti strategici per il proprio business costituisce un asset fondamentale di competitività.
Alla base di un valido sistema di forecasting ci sono alcuni elementi chiave:

  • Definizione chiara degli obiettivi aziendali da raggiungere
  • Una metodologia strutturata di previsione
  • Supporto di tecnologie evolute che consentano di monitorare in modo “granulare” ed automatico tutte le principali variabili che impattano sugli esiti delle previsioni

Il webinar ha l’obiettivo di analizzare il processo di forecasting per alcune aree strategiche dal Sales alla Supply Chain, mettendo in evidenza l’importanza del Machine Learning (ML) e dell’Intelligenza Artificiale (AI) per migliorare l’accuratezza dei risultati, ottimizzare l’impiego delle risorse e pianificare con successo nuovi investimenti.

A chi è rivolto

Il webinar è rivolto ai manager delle imprese farmaceutiche e di Medical Devices operanti nelle seguenti funzioni: Sales Force Effectiveness, Commercial Excellence, Business Excellence & Customer Experience, Business Intelligence, Amministrazione e Finance, Market access, Digital Communication, Supply Chain, Logistica, Sistemi Informativi, HR.

Requisiti d’accesso

Il corso è consigliato a tutti manager interessati ai modelli e alle tecnologie di forecasting per l’industria Life Science. Non è richiesta una specifica conoscenza pregressa dell’argomento.

Che cosa imparerai

Partecipando al webinar avrai l’opportunità di approfondire il valore e le modalità di utilizzo del forecasting in ambito Life Science con particolare riferimento ai seguenti aspetti:

  • Gli orientamenti dell’industria rispetto all’attività di forecasting: in quali ambiti, con quali strumenti e per quali finalità vengono realizzate
  • I vantaggi di un sistema di previsione evoluto e supportato da solide basi tecnologiche
  • Come utilizzare le tecnologie del ML e dell’AI per ottenere delle previsioni affidabili e utili per il business aziendale

Programma

16.00 Saluti di apertura

16.05 Introduzione: modelli di forecasting e scenari di mercato

16.30 L’industria Life Science rispetto al forecasting: lo stato dell’arte e le dinamiche per il futuro

16.50 L’applicazione del forecasting nell’industria Life Science: case study e modelli di ML e AI

17.20 Quick survey con l’audience dei partecipanti e commento dei dati emersi

17.30 Sessione di Q&A

17.50 Considerazioni finali e conclusioni: lancio di un laboratorio e incubatore sul forecasting nel settore Life Science

18.00 Chiusura dei lavori

 

Iscrizione gratuita

 

Relatori

Nicola Celli
CEO & Owner di Blue BI, da sempre appassionato al potenziale di dati ed algoritmi. Il suo impegno è consolidare e sviluppare costantemente Blue BI come azienda riconosciuta di riferimento per le soluzioni di Analytics e Business Intelligence. Forte di una rilevante esperienza personale nel mondo farmaceutico, applica/focalizza quotidianamente la mission di Blue BI “Empower the data role in the decision-making to unleash business value” su questo settore.

Paolo Mariani
Professore Ordinario di Statistica Economica all’Università degli Studi di Milano Bicocca e Direttore di BASC – Bicocca Applied Statistics Center, coordina e dirige il Corso di Perfezionamento in Market Access in Life Science. Svolge attività di ricerca in ambito di business intelligence, analisi e trattamento dei big data sanitari e tecniche di accesso al mercato. E’ autore di articoli e monografie sulle tematiche oggetto di studio e relatore ad incontri nazionali e internazionali.

Nicola Scarfone
Sr. Business Developer Artificial Intelligence e Advanced Analytics in SAS Institute. Ha sviluppato negli anni numerose esperienze in diverse industry, ideando e implementando soluzioni data driven in applicazioni di Artificial Intelligence con tecnologie di data science tradizionali e innovative come Forecasting, Machine Learning, Deep Learning. Relatore ad incontri nazionali e internazionali e docente sulle tematiche citate.