Supply Chain e AI: dai costi al valore
La Supply Chain sta evolvendo da funzione operativa focalizzata sull’efficienza a leva strategica per la competitività e la resilienza aziendale.
Il contesto: come sta cambiando la Supply chain in Italia
La gestione della Supply Chain deve oggi tenere conto di più fattori di pressione nello stesso momento. L'aumento dei costi di energia, carburanti e materie prime, l'instabilità geopolitica e le nuove normative su sostenibilità, tracciabilità e sicurezza informatica incidono sul modo in cui le aziende di manufacturing, retail e logistica organizzano approvvigionamenti, produzione e distribuzione. Non si tratta più di gestire eventi straordinari: l'incertezza è diventata una condizione stabile e il ruolo della Supply Chain è cambiato.
Non più funzione operativa valutata soprattutto sul contenimento dei costi, ma una leva strategica da cui dipendono continuità del business, livello di servizio e competitività. Anche i criteri di valutazione si sono ampliati. Oltre ai costi contano il livello di servizio, la sostenibilità e la capacità di risposta agli imprevisti.
Per questo molte imprese stanno spostando l'attenzione dall'efficienza dei singoli processi alla capacità di anticipare. Previsione della domanda, pianificazione integrata e visibilità end-to-end sulla filiera sono diventate priorità concrete.
Allo stesso tempo, l'integrazione resta il punto più delicato: lo scambio di dati con fornitori, clienti e operatori logistici avviene ancora spesso su sistemi diversi e non collegati.
In questo percorso dati e Intelligenza Artificiale assumono un ruolo centrale.
Le aziende più mature non trattano più l'AI come un progetto sperimentale, ma come parte del modello operativo: uno strumento per prendere decisioni più rapide e informate e per rivedere processi e modalità di lavoro.
- 80,7%: indica le pressioni economiche come sfida principale
- 47,1%: ha avviato iniziative di Demand Forecasting & Planning
- 62,7%: considera l'AI una tecnologia abilitante
FONTE: Elaborazioni Barometro Integrated Supply Chain 2026, indagine su 150 aziende, dati a risposta multipla.
Le principali sfide della Supply Chain: integrazione, dati e adozione dell'AI
Le nuove tecnologie offrono alla Supply Chain grandi opportunità, ma per coglierle non basta adottarle. Il valore nasce quando la tecnologia si inserisce in una strategia chiara e si appoggia su dati affidabili e processi ben definiti. Serve anche un percorso di cambiamento che coinvolga le persone e le loro competenze. È su questo equilibrio tra tecnologia, organizzazione e governance dei dati che si gioca la trasformazione della Supply Chain.
Rispondere efficacemente alle sfide richiede il passaggio da una logica di ottimizzazione dei singoli processi a una gestione integrata dell’intera catena del valore, facendo leva su nuove tecnologie e cloud con l’obiettivo di bilanciare costi, livello di servizio, sostenibilità e capacità di risposta agli eventi imprevisti.
Fabio De Angelis
Executive Director Consumer & Industrial Goods di Engineering
Le leve per la trasformazione digitale della supply chain
La trasformazione non dipende dall’adozione isolata di una singola tecnologia. Richiede un’architettura coerente in cui piattaforme, dati, AI e tecnologie di campo lavorino insieme per aumentare visibilità, capacità predittiva e velocità decisionale.
Cloud e piattaforme
Il cloud consente di modernizzare i sistemi esistenti, renderli interoperabili e condividere informazioni con fornitori, clienti e operatori logistici in modo scalabile, con sicurezza e costi sotto controllo.
Cosa abilita
- Modernizzazione dei sistemi legacy
- Collaborazione con i partner di filiera su piattaforme condivise
- Scalabilità delle soluzioni in base ai volumi e alle esigenze del business.
Dati e integrazione
Raccogliere in un unico ambiente le informazioni interne ed esterne all'azienda e renderle disponibili ai diversi attori della filiera, con regole chiare su accesso e utilizzo. È la base su cui si costruiscono analisi e modelli di AI.
Cosa abilita
- Visione unica e aggiornata dell'intera filiera
- Scambio di informazioni affidabili con fornitori, clienti e operatori logistici
- Monitoraggio continuo dei KPI di processo
- Base dati solida per analisi avanzate e modelli di AI.
Intelligenza Artificiale
L'AI porta i benefici maggiori nei processi con grandi volumi di dati, dove la velocità e la qualità delle decisioni incidono direttamente sui risultati.
Cosa abilita
- Previsione della domanda e pianificazione più accurate
- Ottimizzazione di inventario e flussi logistici
- Accesso immediato alle informazioni distribuite tra sistemi e documenti
- Decisioni operative più rapide, con la supervisione delle persone.
IoT, & Automation
Sensori, sistemi automatizzati rendono monitorabili merci, impianti e flussi logistici e permettono di simulare scenari alternativi prima di prendere una decisione.
Cosa abilita
- Monitoraggio in tempo reale di impianti e spedizioni
- Simulazione di scenari prima di prendere una decisione
- Collegamento diretto tra dati di campo e sistemi di pianificazione.
Cybersecurity
La gestione della Cybersecurity nella Supply Chain non è solo una leva di protezione IT è diventa una vera leva di trasformazione operativa, perché è un aggregatore di tutte le precedenti lieve trasformative perché: modifica il modo in cui l’azienda seleziona fornitori, governa accessi e dati, progetta processi e assicura continuità produttiva.
Cosa abilita
- Supplier Risk Management → Supply Chain Governance
- Perimetro aziendale → Zero Trust esteso all'ecosistema
- IT/OT Integration → Cyber-resilient Manufacturing
- Software Supply Chain → Secure Product & Application Lifecycle
- Business Continuity → Cyber Resilience
- Efficienza → Resilienza dell'ecosistema.
Engineering: competenze verticali e tecnologie per una Supply Chain connessa, intelligente e resiliente
Trasformare la Supply Chain non significa introdurre una singola tecnologia, ma collegare processi, dati, applicazioni e conoscenza aziendale in un modello operativo integrato.
Engineering accompagna le imprese in questo percorso combinando conoscenza dei processi industriali, competenze tecnologiche e capacità di integrazione, con l’obiettivo di migliorare qualità, efficienza, resilienza e velocità decisionale.
Il nostro approccio parte dalle priorità del business e dalla maturità digitale dell’organizzazione e prosegue, attraverso attività di advisory e assessment un percorso per individuare i processi su cui intervenire, valutare la qualità e la governance dei dati e definire una roadmap sostenibile, collegando ogni iniziativa a risultati misurabili.
Il nostro approccio
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