Un buon totale nasconde un mix sbagliato?
Accuratezza e bias del forecast per famiglia, mercato e cliente: un errore del 14% si corregge prima che diventi una rottura di stock.
Soluzioni dati fast-deploy per la tua azienda
Migliaia di dati. Più ERP. Un'unica fonte di verità.
Trasformiamo sistemi aziendali frammentati in modelli dati unificati e governati. Smetti di riconciliare fogli Excel e inizia a guidare le decisioni.
Dove nasce il valore
Oltre 20 anni in supply chain e finance ci hanno insegnato dove i dati governati spostano i numeri.
Impatto sul fatturato
Accelera la crescita dei ricavi con una visibilità chiara e governata su tutti i canali commerciali e operativi.
Cassa e capitale circolante
Libera la cassa bloccata. Riduci il capitale circolante migliorando la salute delle scorte e l'efficienza della rete di fornitura.
Eccellenza in S&OP e IBP
Allinea demand planning, supply planning e gestione delle scorte in un unico ciclo di Integrated Business Planning.
Il nostro vantaggio tecnico
Cosa distingue i nostri progetti quando le dashboard sono in produzione.
Power BI write-back
Chiudi il cerchio. Non limitarti ad analizzare: aggiorna ERP e parametri di pianificazione direttamente dalle dashboard Power BI.
Data governance aziendale
Un livello semantico certificato in "managed self-service": ogni metrica risale a un'unica fonte di verità governata.
Integrazione multi-ERP
Armonizziamo SAP e sistemi legacy in architetture moderne su Microsoft Fabric e Snowflake.
Un modello dati, sei decisioni
Come lo costruiamo
Quattro livelli, un solo team: dalle tabelle SAP alla risposta che un agente dà ai tuoi planner. Ogni numero si può ricondurre alla sua origine.
Prenota una call diagnosticaScopri l'architettura
- 60%dei progetti AI senza dati pronti per l'AI sarà abbandonato entro il 2026Gartner
- 35%del tempo FP&A resta per l'analisi ad alto valoreFP&A Trends 2024
- 1 su 3delle organizzazioni di pianificazione passa circa l'80% del tempo a raccogliere dati invece di decidereAIMMS
Come funziona lo stack
Quali articoli vanno in rottura prima di marzo?
3 articoli nel Sud Europa scendono sotto le 2 settimane di copertura a febbraio.
Tracciabilità
Agenti AICopertura (sett.)fct_supply_planSAP · MARD · EKPO
I planner chiedono in linguaggio naturale e ricevono risposte dalle stesse misure governate della dashboard.
Dalla domanda alla cassa, in un unico report
Gestiamo questi numeri da oltre 20 anni in supply chain e finance. Questo è il tipo di report Power BI che consegniamo: domanda, fornitura, scorte, ordini, order-to-cash, margine e cassa sullo stesso modello dati, così ogni pagina concorda con le altre. Sfoglia le pagine.
- FY2026 vs FY2025
- Tutti i mercati
- Rx e ospedaliero
- Accuratezza del forecast87,2%+3,4 p.p. vs AP
- Bias del forecast−0,8%−1,3 p.p. vs AP
- Unità vendute38,4 mln confezioni+9,7% vs AP
- Domanda vs budget103,5%+3,5 p.p. vs AP
Domanda: effettivo vs forecast (mln confezioni)
Sul totale il forecast sembra corretto, ma per famiglia di prodotto sbaglia fino al 14%: l'oncologia è stata sottostimata e il cardiovascolare sovrastimato, e così nascono insieme rotture di stock ed eccessi.
- Effettivo
- Forecast
- Intervallo del forecast
Errori di forecast più grandi per famiglia
- Oncologia−14,0%Sottostimata dopo una gara ospedaliera vinta.
- Cardiovascolare+11,0%Sovrastimata: un generico concorrente ha preso quota.
- Respiratorio+7,0%Stagione influenzale in ritardo di un mese.
- Anti-infettivi−6,0%Sottostimati in due regioni.
- Gastroenterologia+2,0%Entro la tolleranza.
Le domande a cui rispondiamo
Sono le stesse che ogni direzione si pone ogni mese. Noi le trasformiamo in risposte pronte.
Quali prodotti rischiano una rottura di stock nei prossimi tre mesi?
Copertura per articolo e sito, con gli allarmi già calcolati.
Quanto capitale è fermo in scorte in eccesso o vicine alla scadenza?
Giacenze valorizzate per età, lotto e scadenza.
Le previsioni di domanda sono affidabili?
Accuratezza e bias del forecast per prodotto, mercato e cliente.
Perché il margine lordo è cambiato rispetto all'anno scorso?
Effetti di prezzo, volume, mix e costo, separati e spiegati.
Dove chiuderemo l'anno?
Un landing di fine anno che unisce consuntivo, forecast e piano di supply.
Cosa è cambiato rispetto al mese scorso?
Confronti con mese e anno precedente su volumi, prezzi e costi, a ogni chiusura.
Il machine learning migliorerebbe il nostro forecast?
Un forecast ML confrontato con quello attuale, sulle stesse misure di accuratezza.
I nostri dati sono pronti per l'AI?
Una verifica di qualità, struttura e documentazione, con un piano per colmare le lacune.
Soluzioni
Quattro linee di soluzioni sullo stesso modello dati, dalla domanda fino al conto economico.
- Supply Chain SolutionsIl livello di servizio giusto con il magazzino giusto.Demand PlanningSupply planningGestione delle scorteScopri la soluzione
- Finance SolutionsSai sempre perché il margine si muove.FP&AGross margin e varianzeAnalisi di costi e prezziScopri la soluzione
- AI SolutionsPrevisioni migliori, decisioni più rapide.Forecast della domanda con AI e MLOttimizzazione delle scorte con AIDashboard costruite con l'AIScopri la soluzione
- Data PlatformUna sola verità, da tutti i tuoi ERP.Integrazione di più ERPDashboard e reportingScopri la soluzione
Settori
Conosciamo i processi, i vincoli e il linguaggio di questi mercati.
Pharma e Life Science
Lotti, scadenze e shelf life, reti di distribuzione in più paesi, livelli di servizio verso ospedali e distributori.
Beni di consumo (CPG)
Promozioni e stagionalità, migliaia di SKU e canali, pressione costante su prezzi e margini.
Il nostro approccio
Partiamo dalle decisioni che devi prendere, non dagli strumenti. Valore visibile in poche settimane, poi si scala.
Diagnosi
Nelle prime settimane mappiamo decisioni, KPI e dati, e individuiamo dove si crea o si perde valore.
Disegno
Definiamo con te modello dati, indicatori e regole di calcolo, e il caso di valore da dimostrare.
Pilota
Un primo caso d'uso sui tuoi dati reali, misurato rispetto a come lavori oggi.
Scala e trasferimento
Estendiamo a mercati, prodotti e processi, e formiamo il tuo team perché sia autonomo.
Chi siamo
Orbit DataWorks (Orbit Data Works) nasce dall'unione di consulenti con oltre 20 anni di esperienza in supply chain e finance, maturata in gruppi multinazionali dei settori Pharma, Life Science e beni di consumo.
Abbiamo costruito control tower di pianificazione, modelli di margine e piattaforme dati che integrano più ERP. Oggi portiamo la stessa esperienza alle aziende che vogliono decidere più in fretta, con numeri di cui fidarsi. Lavoriamo in italiano, inglese, spagnolo e tedesco.
Oggi applichiamo anche l'AI e il machine learning a forecast, scorte e reporting, sempre su dati preparati e verificati prima.
Tecnologie che usiamo
- Snowflake
- dbt
- Power BI
- Microsoft Fabric
- SAP
- SQL
- Python
- Excel
Domande frequenti
Potete integrare più ERP in Snowflake?
Sì. Portiamo i dati di SAP e degli altri ERP in Snowflake con modelli dbt documentati, e da lì in Power BI o Microsoft Fabric.
Realizzate dashboard Power BI per la supply chain?
Sì: control tower per domanda, fornitura e scorte, con accuratezza del forecast, copertura e livello di servizio.
Cos'è l'analisi prezzo volume mix?
Scompone la variazione di ricavi o margine lordo negli effetti di prezzo, volume, mix e costo, così vedi perché il margine è cambiato rispetto all'anno o al mese precedente. La consegniamo come bridge del margine lordo in Power BI.
Lavorate con aziende farmaceutiche e life science?
Sì, anche su lotti, scadenze e shelf life del magazzino e su reti di distribuzione in più paesi.
L'integrated business planning è solo per le grandi aziende?
No. Lo impostiamo anche per le medie imprese, con un solo ciclo mensile che collega il piano dei volumi al piano finanziario.
Come può l'AI migliorare il forecast della domanda e le scorte?
I modelli di machine learning colgono stagionalità, promozioni e tendenze che i forecast manuali perdono. Con previsioni migliori, l'AI imposta scorte di sicurezza e punti di riordino che proteggono il livello di servizio con meno magazzino.
I nostri dati sono pronti per l'AI?
Quasi sempre serve una preparazione. Verifichiamo qualità, struttura e documentazione dei dati nei tuoi ERP, poi costruiamo uno strato pronto per l'AI in Snowflake o Microsoft Fabric.
Parliamo dei tuoi dati
Raccontaci in poche righe cosa vuoi vedere più chiaramente: scorte, margini, previsioni o la chiusura del mese. Ti rispondiamo entro due giorni lavorativi.
Scrivi a info@orbitdataworks.com