La supply chain è in continua evoluzione. In fabbrica servono dati affidabili per produrre meglio; nei trasporti, nuove regole accelerano la digitalizzazione di documenti e controlli; l’Intelligenza Artificiale esce dall’hype ed è valutata per il valore reale che porta. In breve, meno effetti speciali e più risultati misurabili. In questo scenario la digital supply chain diventa la spina dorsale dell’impresa: non un progetto in più, ma il modo con cui processi, persone e tecnologie si parlano in tempo reale, dall’ordine alla consegna.
AI e automazione nella produzione e logistica
In produzione l’obiettivo è trasformare il progetto pilota in quotidianità. Collegare macchine, sensori e sistemi perché le informazioni scorrano in tempo reale consente decisioni più rapide e precise; quando i dati di linea arrivano davvero a pianificazione e qualità, gli scarti si riducono, i fermi calano e i piani diventano più realistici. Qui l’APS (Advanced Planning & Scheduling) diventa sempre più strategico per orchestrare in modo reattivo la pianificazione dell’intera fabbrica.
Nelle realtà labor-intense emergono soluzioni di Workforce Management che collegano pianificazione, skill, competenze e sicurezza. La digital supply chain si concretizza in integrazioni API/EDI che eliminano colli di bottiglia tra ERP, MES e qualità; in un digital thread che collega la vita del prodotto dal disegno al post-vendita; e in digital twin di impianto usati per testare scenari di capacità e manutenzione prima di toccare la fabbrica vera.
A dare un’accelerazione ulteriore interviene il Data Act europeo, operativo dal 12 settembre 2025, che chiarisce chi può usare i dati generati da prodotti e macchinari connessi: per molte aziende significa rivedere i contratti con i fornitori, assicurarsi l’accesso ai dati utili e mettere in ordine processi, ruoli e responsabilità. La differenza tra un pilota e una fabbrica data-driven sta tutta nella qualità e nella circolazione del dato.
La digitalizzazione della logistica: e-CMR e automazione
Sul fronte logistico la trasformazione non è più opzionale e va oltre la sola e-CMR. L’e-CMR, operativa in Italia dal 26 settembre 2024 per i trasporti internazionali su strada, riduce carta, errori e tempi ai controlli; in parallelo il quadro eFTI spinge lo scambio elettronico standard delle informazioni, con progetti pilota e lavori sull’interoperabilità per rendere le autorità pronte a ricevere e processare documenti digitali entro il 2027.
Ma il perimetro è più ampio: le imprese devono recuperare efficienza e ridurre costi in un contesto di incertezza geo-economica, maggiore complessità operativa (dogane più lente), volumi in calo in alcuni settori manifatturieri, incremento di manodopera, energia, carburanti, assicurazioni, pedaggi e spazi di magazzino, nuovi obblighi su sostenibilità e tempi di sosta, carenza di personale in magazzino e alla guida.
In questo scenario la digital supply chain prende forma con control tower e visibilità end-to-end, automazione e robotica per le attività ripetitive, e software di orchestrazione capaci di ottimizzare i processi logistici e distributivi: piattaforme che unificano tracking, eventi, documenti e allarmi su un’unica mappa, così da anticipare ritardi, riassegnare slot, coordinare magazzini e informare i clienti con trasparenza.
AI nella supply chain: dall’hype ai casi d’uso reali
Anche l’AI entra in una fase più matura. Molti prototipi non hanno prodotto il valore atteso e i costi, anche infrastrutturali, si vedono, ma i casi d’uso efficaci sono più nitidi. Le previsioni di domanda migliorano integrando segnali esterni (meteo, promozioni, eventi); i piani di trasporto diventano più solidi quando considerano davvero vincoli come slot, finestre temporali e regole europee; qualità e manutenzione rendono quando i sensori sono affidabili e i dati storici sono tracciati con rigore.
La digital supply chain è il “campo da gioco” che permette a queste applicazioni di performare: servono dati standardizzati, master data governati, eventi IoT affidabili, cataloghi e anagrafiche pulite. La cornice normativa rafforza questa direzione: il Data Act spinge a una migliore governance del dato, mentre l’AI Act introduce obblighi a scadenze progressive – con adempimenti per i modelli di base intorno ad agosto 2025 e per i sistemi ad alto rischio tra il 2026 e il 2027 – che rendono urgente impostare politiche di qualità del dato, logging e valutazioni d’impatto per evitare domani freni regolatori e sorprese sui costi.
Numeri chiave della digital supply chain in Italia
Alcuni numeri aiutano a mettere a fuoco il quadro italiano. Usa almeno una tecnologia di AI circa l’8,2% delle imprese con almeno dieci addetti; tra le grandi l’adozione effettiva si colloca intorno al 32,5%, mentre nella fascia 50–99 addetti si attesta attorno al 14%. Solo circa il 30% delle aziende dichiara oggi una buona maturità digitale della supply chain, ma il trend è in forte accelerazione e — secondo Gartner — il mercato è destinato a raddoppiare entro il 2029.
La contract logistics vale circa 117,8–118 miliardi di euro e cresce la richiesta di efficienza e tracciabilità lungo la catena. Anche la finanza di filiera fa passi avanti: il potenziale servito della Supply Chain Finance è vicino al 22%, pari a circa 131 miliardi di euro nel 2024, segnale che dati e processi stanno diventando più leggibili anche per banche e partner finanziari. In molte realtà i primi benefici arrivano quando si passa da isole applicative a una piattaforma di digital supply chain capace di unire dati e processi, con metriche condivise su servizio, scorte, costi ed emissioni.
Le sfide del futuro per la digital supply chain
La priorità è mettere ordine nei dati: comprendere quali si raccolgono, dove risiedono, chi li utilizza e per quanto tempo vengono conservati, aggiornando in parallelo i contratti in ottica Data Act. Ha senso portare in produzione un singolo caso d’uso di AI con obiettivi chiari – puntualità delle consegne, livello di servizio, scorte o costo del trasporto – per misurare il valore senza disperdere energie. Sul versante logistico conviene attivare l’e-CMR e allinearsi all’eFTI, aderendo ai progetti pilota e predisponendo l’interoperabilità con le autorità; in parallelo, investire in automazione, WFM e strumenti di orchestrazione per rispondere a costi e carenze di personale.
Il futuro della supply chain sarà costruito su dati condivisi, con integrazioni robuste tra sistemi, e supportato da una “torre di controllo” che centralizza tutte le operazioni. Le aziende che riusciranno a navigare queste sfide vinceranno nel lungo periodo, sfruttando i dati in modo strategico e implementando soluzioni che producono risultati misurabili.
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