Comunicazione SCHNEIDER ELECTRIC
Dai progetti pilota ai risultati concreti: le aziende italiane Food & Beverage e Life Science pronte a scalare l'AI industriale
L'automazione aperta e software-defined, una delle soluzioni fondamentali per l'AI industriale, può generare da sola, per le imprese di medie dimensioni, risparmi pari a 9,8 milioni di euro l'anno.
Schneider Electric, leader globale nelle tecnologie per la gestione dell'energia, ha reso noti i nuovi dati per l'Italia estratti dallo studio globale 2026 Industrial AI in CPG. I risultati evidenziano come le aziende manifatturiere italiane che adottano per prime l'AI industriale possano sbloccare i maggiori incrementi di efficienza nel mercato CPG. Condotta su un campione di 200 senior decision-maker dell'industria manifatturiera italiana nei settori Food & Beverage e Life Science, la ricerca descrive l’Italia a un punto di svolta: l'ambizione è elevata, i pionieri stanno già dimostrando la validità del modello e l'opportunità per chi sceglie di scalare ora l'AI è considerevole.
L'opportunità per l'Italia: l'AI industriale può trasformare i crescenti costi di produzione in valore
Lo studio 2026 Industrial AI in CPG rivela che i produttori italiani del settore CPG (Consumer Packaged Goods) perdono attualmente circa il 15,6% dei ricavi potenziali a causa delle inefficienze produttive, un dato leggermente superiore alla media globale del 15,2%, con una proiezione di aumento che raggiungerà il 21,0% entro il 2027 e il 29,2% entro il 2030.
I costi energetici incidono già per il 15,4% sul prezzo finale del prodotto, mentre ritardi di produzione e tempi di fermo (downtime) aggiungono un ulteriore 23,3%. Nel complesso, queste voci rappresentano quasi il 40% del costo del prodotto e rientrano tra i fattori sui quali le aziende possono intervenire più direttamente. È proprio qui che gli investimenti nell’AI industriale possono generare il maggiore impatto: un approccio end-to-end consente di trasformare queste inefficienze stimate in opportunità concrete di recupero dei margini.
Una ricerca indipendente condotta lo scorso anno da Omdia sottolinea il costo dell'inazione: aziende di medie dimensioni che adottano un'automazione aperta, software-defined e indipendente dai singoli fornitori (vendor-agnostic), uno dei pilastri fondamentali per l'intelligenza industriale e l'AI su scala, possono generare in media 9,8 milioni di euro (11,28 milioni di dollari) all'anno di benefici economici. È questa l'entità dell'opportunità che le aziende manifatturiere italiane possono cogliere, a patto di costruire le giuste fondamenta.
Il settore Life Science traccia la strada: tasso di adozione quasi triplo
Oggi solo il 3% dei produttori CPG italiani considera l'AI un elemento centrale nei processi decisionali operativi, contro il 13% a livello globale. Poco più di un terzo (38,5%) dichiara che i progetti di AI sono ancora in fase pilota, e solo il 15% ha implementato l'AI su più siti produttivi. Le aziende del comparto Life Science si dimostrano più avanzate, con il 22% che ha esteso l'AI a più stabilimenti rispetto al solo 8% del Food & Beverage, a testimonianza di una disciplina nella gestione dei dati regolata dai requisiti normativi del settore.
L'ambizione verso l'AI industriale è fondamentale per colmare il divario di adozione e cogliere i benefici in termini di ritorno sull'investimento (ROI). Tra le aziende che hanno già implementato l'AI, il ROI medio si attesta oggi al 15,0%, ma è destinato a raggiungere il 54,9% entro il 2030, un livello di redditività attualmente riscontrabile solo nelle aziende riconosciute come Lighthouse dal World Economic Forum o negli impianti autonomi.
«I risultati emersi in Italia raccontano una realtà in cui possono riconoscersi i leader del settore CPG con cui collaboriamo a livello globale. Le aziende manifatturiere che integrano dati in tempo reale, automazione e intelligenza artificiale annullano il divario tra insight e azione, ed è proprio lì che si concretizza il ROI. Tuttavia, per sviluppare una vera intelligenza industriale (Industrial Intelligence) e passare da processi basati sull’approvazione manuale a una reale autonomia è necessaria una base solida: un’automazione aperta e software-defined che consenta ai macchinari di qualsiasi costruttore, esistenti o di nuova generazione, di funzionare come un unico sistema integrato», ha dichiarato Neil Smith, CPG President di Schneider Electric.
Il percorso di crescita: colmare un gap di competenze superabile
La carenza di competenze nell'AI o nella data science figura al primo posto tra i vincoli riscontrati in Italia (46,5%), un dato superiore alla media globale del 43%. I sistemi legacy - come le apparecchiature vincolate a singoli fornitori (vendor lock-in) descritte nello studio Omdia — si posizionano al secondo posto (34,5%), mentre la mancanza di dati operativi contestualizzati si colloca al terzo (28,5%).
«Le aziende manifatturiere CPG italiane hanno sempre fatto leva su qualità, tradizione e ingegno. I dati di questa indagine evidenziano chiaramente come la prossima frontiera competitiva sia l'intelligenza operativa. Quando si integrano i dati relativi a energia, processi e asset in un unico layer di intelligenza condiviso, l'AI industriale smette di essere un semplice strumento di monitoraggio e inizia a supportare decisioni che proteggono i margini e guidano prestazioni misurabili. L'Italia possiede la tradizione industriale e l'ambizione necessarie: il compito ora è realizzare le infrastrutture che trasformino questa ambizione in un vero vantaggio competitivo», ha affermato Claudio Giulianetti, Vice President Industrial Automation di Schneider Electric Italia.
Cecile Vercellino, SVP Services & Advisory, Industrial Automation di Schneider Electric, ha concluso: «Non è possibile scalare l'AI senza le persone in grado di gestirla. È esattamente questo il tipo di sfide della trasformazione digitale industriale che il nostro team di consulenza Industrial Digital Transformation Advisory si propone di risolvere per i clienti».
Le aziende sul territorio in prima linea per l’adozione dell’AI industriale
Tra i produttori in Italia che stanno guidando questo percorso, adottando con successo soluzioni di automazione aperta e software-defined, essenziali per l'AI industriale, figurano la storica torrefazione di caffè di alta qualità Zicaffè, il produttore di macchine per l'imballaggio alimentare Reepack e l'azienda specializzata nel riciclo chimico GR3N.
| 
