Partiamo da un’evidente considerazione. Negli ultimi anni le catene di fornitura globali sono state attraversate da eventi traumatici senza precedenti: pandemia, crisi energetiche, tensioni geopolitiche, instabilità nei corridoi logistici strategici e nuove barriere tariffarie. In questo scenario di estrema volatilità strutturale, le imprese italiane sono chiamate a ripensare modelli organizzativi, processi decisionali e strumenti di pianificazione.
È questa la premessa di una ricerca dell’Osservatorio Supply Chain Planning della School of Management del Politecnico di Milano, secondo cui la consapevolezza dei rischi è diffusa, ma la capacità di risposta anticipatoria resta limitata. In particolare, l’82% delle aziende monitora i principali fattori di rischio, ma solo il 26% delle grandi imprese e appena il 5% delle PMI ha aggiornato i propri modelli di risk management. Ancora più significativo è il dato sui piani di contingenza: solo una impresa su dieci sviluppa scenari alternativi strutturati.
Una pianificazione ancora reattiva
La maggior parte delle aziende italiane adotta in sostanza un approccio tradizionale alla pianificazione della supply chain, prevalentemente reattivo e non preventivo. I rischi maggiormente presidiati restano quelli finanziari e operativi, ma cresce l’attenzione verso i rischi geopolitici e di sostenibilità, segnale di un contesto sempre più complesso.
Nell’ultimo anno circa il 60% delle imprese ha avviato iniziative di trasformazione digitale, intervenendo soprattutto su demand planning (il processo strategico della supply chain che prevede, analizza e gestisce la domanda di mercato per prodotti o servizi) e production planning (il processo strategico e operativo che organizza, controlla e ottimizza le risorse aziendali come macchine, materiali e manodopera). Tuttavia – dice lo studio – queste iniziative incidono più sul piano operativo che su quello strategico.
Secondo il Politecnico per i prossimi dodici mesi emergono due priorità: automazione e formazione. Il 13% delle aziende prevede progetti di automazione, con differenze significative tra PMI e grandi imprese. Le prime puntano su strumenti semplici di Robotic Process Automation – tecnologia software che consente di automatizzare compiti ripetitivi, basati su regole e ad alta intensità di lavoro – per la raccolta dati o le comunicazioni automatizzate; le seconde su soluzioni più evolute di Intelligent RPA, con l’utilizzo quindi dell’Intelligenza Artificiale. Parallelamente, l’11% delle imprese indica la formazione come area chiave di investimento, con percorsi di potenziamento e aggiornamento delle competenze professionali su data analytics, machine learning e AI.
Il nodo delle competenze
Oltre il 60% delle imprese guida internamente i progetti di change management (la gestione del cambiamento nell’adozione di nuove procedure, tecnologie o culture aziendali), segno che la pianificazione della supply chain è percepita come leva strategica. Nelle grandi aziende il 45% si affida al team interno di SCP (Supply Chain Planning, la componente aziendale che si occupa di sviluppare una strategia per bilanciare domanda e offerta, prevedere le necessità future e monitorare la realizzazione degli ordini di produzione), mentre nelle PMI circa un terzo adotta la stessa soluzione e un ulteriore 30% ricorre a team dedicati al miglioramento continuo.
Eppure metà delle grandi imprese non investe nello sviluppo delle competenze del team di planning. Dove invece si interviene, si registrano percorsi strutturati di rafforzamento degli organici e formazione specialistica, con impatti positivi su previsioni di domanda, ottimizzazione delle scorte e programmazione produttiva.
Non a caso, i risultati delle iniziative digitali sono complessivamente incoraggianti: il 69% delle grandi imprese e il 64% delle PMI ha raggiunto pienamente o in larga parte gli obiettivi prefissati. I casi di insuccesso sono legati soprattutto al fattore umano: resistenze interne, aspettative irrealistiche o percezione dei nuovi sistemi come vincoli anziché opportunità.
Integrazione dei sistemi e governance dei dati
L’integrazione dei sistemi informativi rappresenta uno snodo cruciale. Collegare i sistemi gestionali come ERP, WMS e TMS consente di allineare previsioni, livelli di scorte, flussi di produzione e trasporti, riducendo ritardi e disallineamenti. Tuttavia, il 52% delle grandi imprese e il 39% delle PMI opera ancora con sistemi solo parzialmente integrati. Solo un terzo delle grandi aziende e una PMI su cinque ha raggiunto una piena integrazione.
Ancora più critico è il tema della data governance, le procedure che garantiscono qualità, sicurezza, integrità e disponibilità dei dati aziendali lungo l’intero ciclo di vita: oltre il 20% delle grandi imprese e più del 40% delle PMI non dispone di regole formali sulla data ownership – l’approccio strategico che definisce la responsabilità, il controllo e la proprietà dei dati all’interno di un’organizzazione – con ricadute sulla qualità dei piani e sulla reportistica.
L’adozione dell’intelligenza artificiale
Le imprese che hanno avviato percorsi di integrazione stanno esplorando anche le potenzialità dell’IA, ma l’adozione resta limitata: il 62% delle grandi aziende e l’86% delle PMI non utilizza ancora soluzioni di intelligenza artificiale.
Le applicazioni più diffuse riguardano l’elaborazione di dati numerici strutturati per migliorare le previsioni di domanda, ottimizzare la capacità produttiva e pianificare i trasporti. L’analisi semantica e i modelli di machine learning hanno superato la fase sperimentale, mentre sistemi di pianificazione completamente autonomi restano ancora a livello di prototipo.
Una transizione ancora incompleta
In conclusione il quadro che emerge è quello di supply chain italiane in transizione, spinte dall’instabilità del contesto a innovare, ma ancora frenate da limiti organizzativi, culturali e tecnologici.
La direzione appare chiara: integrazione dei sistemi, governance dei dati, automazione intelligente e soprattutto investimento sulle competenze rappresentano le leve decisive per costruire filiere più resilienti. La sfida non è solo tecnologica, ma strategica e culturale. Chi saprà trasformare la volatilità in capacità anticipatoria potrà ottenere un vantaggio competitivo duraturo in un mercato sempre più complesso.
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