Innovazione, la tecnologia è nulla senza processo

L’innovazione è una questione di tecnologia o di processo? La risposta, oggi, sembra quasi scontata. Ma per lungo tempo non lo è stata. L’accesso sempre più facilitato, in termini di costi e di utilizzo, alla tecnologia ha illuso che bastasse dotarsi di soluzioni tecnologiche per innovare. Ora anche i più scettici si sono però convinti che, se la tecnologia è l’abilitatore del cambiamento, è necessaria la revisione dei processi perché il percorso di innovazione possa avere successo. Una famosa pubblicità lo ricordava già negli Anni 90: “La potenza è nulla senza controllo”.

Ruota intorno alla complementarietà di tecnologia e processi il messaggio di Italian Manufacturing Champions, l’evento promosso il 1 ottobre 2026 da sedApta-Elisa Industriq e Accenture e dedicato all’innovazione delle PMI manifatturiere. A ospitare l’iniziativa è stato il Milan Industry X Innovation Center for Engineering & Manufacturing (Mixic) di Assago, il polo che la multinazionale della consulenza ha dedicato allo sviluppo di soluzioni innovative di engineering e all’ottimizzazione dei processi di manufacturing.

In particolare il focus ha riguardato il passaggio dal dato alla decisione. Quante volte ci si confronta con un piano di produzione perfetto che dura pochi minuti? Sembra funzionare tutto, poi arriva un ordine urgente, un materiale non si trova, un lotto viene dichiarato male… È la realtà delle Operations delle Manifatture chiamate a risolvere la sfida di integrare tecnologie sempre più avanzate (dall’Intelligenza Artificiale agli Agenti AI) con la revisione dei processi.

La collaborazione tra i partner dell’innovazione

Ma quali sono le sfide delle Operations? A metterle in fila è stata Benedetta Cuttica, CEO di sedApta: l’incertezza sulle forniture; la variabilità della domanda; l’integrazione tra sistemi che non dialogano; la tempestività delle informazioni; le competenze per le nuove tecnologie. Sono questioni che toccano insieme gli ambiti di pianificazione ed esecuzione e richiedono un modello di dati e di processo integrato. Francesco Talarico, Head of Discrete Manufacturing Practice di Accenture, ha aggiunto il punto di vista di chi accompagna le aziende nella trasformazione: non basta implementare un sistema, occorre ricavare dalle tecnologie e dall’organizzazione il massimo potenziale per restare competitivi, è stata la sua riflessione.

Sul fronte delle tecnologie, la risposta di sedApta è la suite componibile che va dalla pianificazione della Supply chain allo shop floor. L’elemento distintivo, ha sottolineato Cuttica, è un unico modello dati: un fermo, uno scarto o un ritardo di approvvigionamento scatenano eventi che riallineano piani e sequenze lungo tutta la catena. Si aggiungono l’orchestrazione dei processi, un framework per configurare report e pagine senza sviluppare codice e l’AI incorporata nel sistema.

Così mentre Accenture guida la trasformazione, sedApta offre il prodotto. È questa la collaborazione che – come spiegato da Cuttica – consente anche di orientare la roadmap sulle esigenze dei clienti. I risultati? Dai casi cliente presentati emergono +15% di livello di servizio e puntualità, -20% di lead time produttivo, scorte e capitale circolante ridotti dal 10 al 25%, +20% di efficienza di fabbrica e -30% del tempo di decisione del planner.

Prendere decisioni su basi informative ampie

Tra le tecnologie più avanzate che rendono possibili questi risultati c’è l’Agentic AI, come raccontato da Sara Magnani, Solution Architect for Fashion Industry di sedApta. Gli agenti sono software con un obiettivo e in grado di scegliere in autonomia la modalità per raggiungerlo, entro però i limiti fissati dall’organizzazione su decisioni e dati. L’agente di sedApta si chiama Lumi VM ed è l’assistente che legge i dati di pianificazione ed esecuzione, segnala gli scostamenti e propone alternative con il motivo, senza scrivere nei sistemi.

A potenziare questo agente è ancora la collaborazione con Accenture: Lumi VM è programmato per dialogare (a breve) con Aria, l’agente sviluppato con la multinazionale della consulenza che estende il contesto sul quale agisce il primo Agente AI a ERP, magazzino, fornitori e dati commerciali. E così, ragionando con un esempio, un’azienda di componentistica dell’Automotive potrebbe gestire un ordine urgente che entra nella pianificazione già congelata in modo del tutto nuovo: a fronte dei tre scenari proposti da Lumi VM, sarà l’intervento di Aria che fa preferire quello più adatto. Lo scenario migliore, infatti, non per forza è quello che permette di ottimizzare le attività in tempi più ristretti, ma quello che tiene conto di una base informativa più ampia.

Nonostante le evidenze del potenziale delle nuove tecnologie, come ha evidenziato Filippo Torriani, AI Product Manager di sedApta, appena un quarto delle imprese ha progetti di AI attivi o in pilota in ambito Supply chain, il 47% sta ancora valutando e l’86% ritiene mature le soluzioni (dati dell’Osservatorio Supply Chain Planning del Politecnico di Milano). Il freno non è la tecnologia: per il 38% delle grandi imprese e il 43% delle PMI la prima barriera sono le competenze. Cinque le ragioni della fatica dell’adozione: il significato del dato; la ripetibilità delle risposte; la spiegabilità; la maturità organizzativa; i costi dei modelli di grandi dimensioni. La via indicata è verticalizzare i modelli così da rendere governabili i limiti. Secondo Torriani, il confronto non è fra AI e esseri umani, ma fra chi usa l’AI e chi non la usa.

Chi adotta l’AI ha un vantaggio competitivo

Sull’introduzione dell’AI nei sistemi decisionali, c’è già chi è un passo avanti. Durante l’evento sono stati raccontati cinque casi aziendali reali (le Champions Voices) che toccano vari aspetti: pianificazione, manutenzione degli asset critici, qualità di processo, OEE e conoscenza operativa. Lo schema è sempre lo stesso: il sistema registra, segnala e calcola; l’AI mette in relazione ciò che restava nell’esperienza di pochi (come la storia di una macchina e il piano di produzione, i difetti e i parametri di linea, le micro-fermate mai classificate, le correzioni che solo l’esperto sa fare). La decisione resta però al responsabile, che sceglie a fronte di uno scenario più chiaro.

Dal tessuto elastico che si deforma sul tavolo di taglio alla fresatrice che lavora metalli durissimi per Motorsport e Aerospazio, dove i segnali di rottura dell’utensile sono comparsi in frequenze non udibili, i casi delle Champions Voices hanno mostrato che il processo da solo non basta. È chiaro allora che i sistemi non sono tutti uguali: serve un’architettura integrata con una componente AI che trasformi il dato in informazione spendibile.

A fronte di queste eccellenze, tuttavia, ci sono le realtà ancora in fase di esplorazione. La grande maggioranza dei partecipanti all’iniziativa di sedApta-Elisa Industriq e Accenture ha ammesso di avere un ciclo di pianificazione frammentato in funzioni separate o con processi standardizzati su strumenti diversi; in fabbrica prevalgono processi poco digitalizzati o dati aggregati a livello settimanale, e la relazione con i fornitori passa soprattutto da email e telefono. Sul rapporto con l’AI il freno è duplice: manca il dato oppure manca il progetto per usarlo. Da dove potrebbero partire queste aziende per cambiare? La gran parte delle preferenze si è concentrata su pianificazione e conoscenza operativa.

C’è poi un ultimo aspetto che merita attenzione. Consulenti e sviluppatori di tecnologia convergono sulla necessità di creare in azienda una funzione per l’AI. È chiaro, infatti, che non si tratta esclusivamente di un tema di adozione, ma di governance, perché l’AI può aumentare il valore dei Kpi. La tecnologia c’è ed è già a disposizione. A fare la differenza sarà chi saprà dare un contesto ai propri dati e un perimetro alle deleghe degli agenti.

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