Oggi appena il 3% dei produttori italiani del settore CPG (Consumer Packaged Goods) considera le architetture basate su intelligenza artificiale un elemento centrale e strutturale all’interno dei propri processi decisionali operativi, contro una media globale del 13%.
A rivelarlo è lo studio globale 2026 Industrial AI in CPG di Schneider Electric, condotto su un campione di 200 dirigenti industriali. La rilevazione evidenzia come la gran parte delle imprese si trovi ancora nelle fasi iniziali dell’integrazione tecnologica.
Poco più di un terzo delle aziende, pari al 38,5%, dichiara che i progetti di intelligenza artificiale sono fermi alla fase pilota o a test di fattibilità. Un ulteriore 34,5% ha avviato soluzioni limitate a una o due aree operative, mentre soltanto il 15% ha esteso le applicazioni digitali su più siti produttivi.
All’interno di questo quadro emerge un marcato divario settoriale. Le aziende del comparto Life Science dimostrano un livello di maturità digitale superiore, con il 22% delle strutture che ha implementato l’intelligenza artificiale su molteplici impianti.
Nel settore Food & Beverage, la medesima quota si arresta all’8%. La divaricazione trova spiegazione nelle differenti prassi operative e normative: l’industria farmaceutica e delle scienze della vita è da lungo tempo vincolata a rigorosi requisiti di conformità e tracciabilità del dato (data integrity), che hanno imposto la creazione di basi informative strutturate e pronte per l’integrazione con algoritmi avanzati.
Indice degli argomenti
L’impatto economico dell’inefficienza produttiva e la compressione dei margini
La lentezza nella scalabilità delle soluzioni di intelligenza artificiale si traduce in perdite economiche misurabili per la manifattura nazionale. Le stime elaborate indicano che i produttori italiani di beni di consumo perdono attualmente il 15,6% dei propri ricavi potenziali a causa di inefficienze di fabbrica, fermi macchina e scarti di lavorazione.
Il valore italiano supera la media globale del 15,2% e mostra una traiettoria di costante peggioramento, con proiezioni che vedono la perdita salire al 21,0% entro il 2027 e al 29,2% entro il 2030. Nel solo Food & Beverage, l’impatto attuale delle inefficienze arriva a prosciugare il 17,7% dei ricavi potenziali, contro il 13,5% rilevato nel Life Science.
Analizzando la struttura di costo che definisce il prezzo finale dei prodotti alimentari e farmaceutici nel Paese, le spese energetiche legate alla fabbricazione incidono mediamente per il 15,4%.
A questa voce si aggiungono i ritardi di produzione e le inefficienze gestionali (12,5%) insieme ai guasti e ai tempi di inattività degli asset (10,8%), per una quota cumulata pari al 23,3%. I consumi energetici e le inefficienze d’impianto arrivano a coprire da soli quasi il 40% del costo complessivo del prodotto finito. L’insieme di queste componenti rappresenta l’ambito su cui la direzione aziendale può agire con maggiore efficacia mediante l’impiego di modelli predittivi e di automazione avanzata.
Le iniziative di intelligenza artificiale già attive nei complessi industriali mostrano un ritorno sull’investimento medio del 15,0% allo stato attuale. La progressiva ottimizzazione dei modelli prevede un incremento della redditività al 33,6% entro il 2027, fino a raggiungere il 54,9% entro il 2030. Parallelamente, le imprese mirano a ridurre i tempi di rientro del capitale investito (payback period), con l’obiettivo di passare dagli attuali sei anni a una finestra di soli due anni entro il termine del decennio.
Le barriere strutturali alla scalabilità dell’architettura digitale
Il passaggio dalle sperimentazioni isolate all’adozione su larga scala incontra precisi ostacoli tecnici e organizzativi. La principale criticità segnalata dalle imprese italiane risiede nella carenza di competenze interne in data science e intelligenza artificiale, indicata come primo fattore limitante dal 46,5% del campione.
La percentuale risulta superiore alla media globale del 43%, mettendo in luce un deficit formativo nell’aggiornamento del personale tecnico e nella gestione dei dati di impianto.
La seconda barriera per rilevanza è costituita dai vincoli legati alle infrastrutture tecnologiche datate (legacy), citata dal 34,5% delle aziende. La dipendenza da specifici fornitori di hardware e automazione (vendor lock-in) ostacola la comunicazione tra macchinari e linee di produzione realizzate in epoche differenti.
A ciò si affianca la mancanza di dati operativi contestualizzati in tempo reale, evidenziata dal 28,5% delle realtà manifatturiere. Ulteriori elementi di freno includono la resistenza al cambiamento da parte della forza lavoro (21,0%) e lo scetticismo del management aziendale (14,0%).
La transizione verso l’autonomia operativa e l’automazione aperta
La flessibilità delle linee e la velocità nella riconfigurazione dei lotti rappresentano elementi decisivi per tutelare la redditività d’impresa. L’88% degli impianti analizzati possiede l’infrastruttura di base per adeguare le ricette o le miscele in funzione delle variazioni della domanda o del costo delle materie prime.
Ciononostante, nel 62,5% dei casi le variazioni richiedono ancora una configurazione o un’approvazione manuale da parte degli operatori di linea. Soltanto il 25,5% delle aziende dichiara di gestire i cambi ricetta in modalità completamente integrata e automatizzata.
L’esigenza di ridurre le interruzioni spinge la pianificazione strategica: il 43% dei dirigenti considera l’avvio di operazioni industriali autonome una priorità alta o critica già entro il prossimo anno.
L’adozione di piattaforme di automazione aperte e indipendenti dai costruttori hardware (software-defined automation) permette di integrare macchinari eterogenei all’interno di un unico strato informativo condiviso. Per un’azienda di medie dimensioni, l’integrazione di software aperti e interconnessi può generare benefici economici diretti stimati in circa 9,8 milioni di euro all’anno, legati alla riduzione dei fermi non programmati e all’ottimizzazione dei flussi energetici.
Le esperienze industriali sul territorio italiano
Sul territorio nazionale si evidenziano alcune esperienze virtuose in cui l’ammodernamento delle infrastrutture ha garantito maggiore agilità produttiva.
Nel sito industriale di Settimo Torinese della società Lavazza, la modernizzazione dell’impianto storico avviata con tecnologie di automazione aperta e software di supervisione ha consentito di aumentare la flessibilità dell’impianto azzerando i tempi di fermo produttivo e riducendo a metà la durata dei lavori.
In modo analogo, la torrefazione siciliana Zicaffè ha introdotto un’architettura digitale aperta in grado di digitalizzare i dati di processo lungo le fasi di lavorazione, riducendo il margine di errore nella formulazione delle miscele e migliorando il controllo operativo
