ERP AI-driven, l’ecosistema per il manufacturing

L’intelligenza artificiale potenzia i sistemi ERP migliorando l’efficienza operativa, la capacità decisionale, la relazione con il cliente, la sicurezza e la compliance. L’ERP si trasforma in ecosistema dinamico e adattivo che connette persone, processi e tecnologie

Nel settore manufacturing, la nuova intelligence gestionale migliora l’efficienza e la qualità della produzione. L’AI, integrata negli ERP, permette di passare da una gestione reattiva della produzione a un modello predittivo basato sull’analisi di dati in tempo reale. I sistemi ERP tradizionalmente utilizzati per gestire e monitorare i processi aziendali chiave hanno una funzione per lo più reattiva: raccolgono e organizzano i dati, ma lasciano all’utente il compito di interpretarli. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, questa logica cambia radicalmente. Le nuove funzionalità permettono di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, prevedere la domanda, ottimizzare la gestione delle risorse e ridurre i tempi di inattività. L’intelligenza artificiale applicata ai processi gestionali permette di trasformare i processi aziendali in motori di crescita e leve di cambiamento sostenibile per generare valore tangibile attraverso l’ottimizzazione dell’efficienza e la riduzione degli sprechi. L’industria manifatturiera, caratterizzata dalla produzione di beni per mezzo di processi meccanici e manuali, è quella che sta vivendo i cambiamenti più radicali, con impatti rilevanti in ogni parte del flusso produttivo dalla progettazione al customer service, dagli acquisti alla pianificazione e alla logistica.

Tuttavia, per evitare il rischio “bolla” come quella che ha interessato gli ERP negli anni 90 occorre adottare un approccio strategico sugli investimenti e focalizzarsi sul valore di business e non sulla tecnologia. Dall’ultimo “Manufacturing Trend Report” di Salesforce, emerge che il 96% delle aziende manifatturiere ha già intrapreso piani di adozione dell’AI. IDC prevede che entro il 2026, i sistemi ERP potenziati dall’AI saranno standard nell’80% delle grandi imprese, con un boost di crescita annuale sul mercato globale dell’ERP stimato intorno al 10%. Secondo McKinsey, il 72% delle aziende globali ha già adottato tecnologie di intelligenza artificiale, con un incremento significativo del 50% rispetto al 2020 (Global Survey 2024). Tuttavia, molte imprese faticano a ottenere valore concreto da questi investimenti: per Boston Consulting Group il 74% delle aziende non riesce a scalare i risultati dei progetti basati su AI.

SALTO IN AVANTI

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi ERP e nei processi produttivi sta trasformando profondamente i processi di pianificazione e gestione nel settore manifatturiero. I principali player di mercato stanno spingendo l’adozione di soluzioni AI-driven con l’obiettivo di migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare la supply chain e incrementare la capacità predittiva e prescrittiva delle aziende.

Uno dei temi chiave riguarda l’evoluzione del ruolo dell’ERP, sempre più dotato di strumenti AI per analizzare e interpretare grandi volumi di dati, prevedere tendenze e suggerire azioni strategiche. Le soluzioni gestionali si stanno arricchendo di agenti conversazionali per aumentare la produttività, di modelli predittivi per anticipare problemi e di strumenti prescrittivi per guidare le decisioni aziendali. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie richiede un approccio consapevole: la qualità e la coerenza dei dati, la formazione del personale e la scelta di partner tecnologici affidabili sono elementi fondamentali per il successo.

L’AI sta ridefinendo la gestione della supply chain, spostando il paradigma da reattivo a proattivo. Grazie ai dati IoT e all’analisi avanzata, le aziende possono prevedere la domanda con maggiore accuratezza, migliorare la manutenzione predittiva e ridurre i tempi di fermo macchina. Soluzioni di automazione integrate permettono inoltre di minimizzare errori e inefficienze, mentre la Generative AI apre nuove prospettive per la personalizzazione dei prodotti e l’ottimizzazione dei processi.

Parallelamente, le piattaforme ERP AI-driven si stanno sempre più integrando con altre tecnologie emergenti, come IoT, Digital Twin e automazione robotica, per offrire una gestione intelligente e interconnessa della produzione. Le sinergie con il cloud computing e l’edge computing garantiscono un’elaborazione in tempo reale dei dati, migliorando la resilienza operativa e la velocità di risposta alle variazioni del mercato.

L’adozione di queste soluzioni non è priva di sfide. Le aziende devono affrontare la gestione del cambiamento interno, garantire la sicurezza dei dati e rispettare le normative sulla privacy. Ma, il valore generato dall’AI è evidente: riduzione dei costi, miglioramento della qualità e maggiore sostenibilità. Diversi studi dimostrano che, grazie all’AI, è possibile ottenere una riduzione significativa dei consumi energetici, ottimizzare la programmazione produttiva e limitare sprechi e inefficienze.

In questo scenario, l’ERP si trasforma in un vero e proprio sistema nervoso digitale dell’azienda, in grado di connettere persone, processi e tecnologie in un ecosistema dinamico e adattivo. L’approccio graduale, con progetti pilota e strategie basate sul valore di business, si rivela fondamentale per garantire un’implementazione efficace e sostenibile. L’AI applicata agli ERP e alla manifattura non rappresenta solo una rivoluzione tecnologica, ma un cambio di paradigma nella gestione aziendale, aprendo la strada a un futuro più efficiente, competitivo e sostenibile.

EVOLUZIONE E USABILITÀ

Partiamo dal presupposto che il mercato degli ERP è in piena espansione, spinto da un cambiamento di mentalità nel mondo imprenditoriale. «Oggi, imprenditori e manager guardano l’azienda nella sua totalità, riconoscendo nell’ERP un mezzo essenziale per aumentare efficienza e competitività» – spiega Gianluca Enea, Technology Product Management di Wolters Kluwer Tax and Accounting Italia. «L’AI è già presente in molte soluzioni gestionali e lo sarà sempre di più in futuro. Le soluzioni intelligenti vengono sviluppate per migliorare l’efficienza operativa, ridurre gli errori e migliorare le decisioni aziendali». Grazie agli ERP evoluti, come Arca Evolution, e all’intelligenza artificiale, le aziende possono individuare anomalie, comportamenti insoliti e potenziali criticità, sia nell’area produttiva che in quella finanziaria o gestionale. Questo approccio consente di migliorare le performance aziendali a livello di singoli processi o reparti, ottimizzando l’intera supply chain. «L’AI, in particolare – continua Gianluca Enea – gioca un ruolo chiave nel rendere la gestione della catena di fornitura più efficiente, proattiva e resiliente. Già oggi, l’adozione dell’AI sta trasformando la pianificazione dinamica, la gestione delle scorte e la tracciabilità avanzata, offrendo un supporto gestionale sempre più preciso e automatizzato. Inoltre, le soluzioni di business intelligence diventano sempre più sofisticate e personalizzate, permettendo alle aziende di prendere decisioni strategiche basate su dati in tempo reale e su analisi predittive sempre più affidabili».

Un’interfaccia intuitiva, processi semplificati e un’esperienza utente fluida sono essenziali affinché i dipendenti possano adottare rapidamente la tecnologia e utilizzarla in modo efficace, senza rallentamenti o complessità inutili. Un sistema gestionale poco intuitivo, infatti, rischia di creare resistenze nell’uso quotidiano, vanificando i benefici dell’innovazione tecnologica. In questo contesto, i Large Language Models possono offrire un contributo significativo. Questi modelli di intelligenza artificiale avanzata possono migliorare l’usabilità attraverso le interfacce conversazionali, semplificando la reportistica e fornendo raccomandazioni proattive e supporto continuo.

«L’usabilità degli strumenti gestionali digitali è assolutamente imprescindibile» – afferma Gianluca Enea. «L’operatore umano è destinatario e utilizzatore. L’usabilità deve essere una priorità, soprattutto se parliamo di PMI. Per questo, Wolters Kluwer ha sviluppato il proprio universo ERP sull’esperienza dell’ecosistema Genya, il top dell’usabilità digitale, partendo dall’assunto che la tecnologia deve essere un aiuto e non una complicazione e che deve contribuire in modo coordinato all’efficienza aziendale e alla qualità della produzione».

L’UNIONE TRA ERP E AI

La rivoluzione della manifattura passa attraverso l’integrazione di soluzioni ERP di nuova generazione con l’intelligenza artificiale. Queste tecnologie stanno trasformando il modo in cui le aziende gestiscono la pianificazione, il dialogo con i sistemi MES e il collegamento con i dati IoT, aprendo nuove opportunità per migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare i costi e rispondere con agilità alle sfide di un mercato sempre più competitivo e in rapida evoluzione. Grazie all’AI, gli ERP sono ora in grado di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, offrendo insights che vanno ben oltre il semplice monitoraggio. Le aziende possono prevedere la domanda con maggiore precisione, ottimizzare l’utilizzo delle risorse, ridurre significativamente i tempi di inattività e migliorare la qualità complessiva dei prodotti. Queste capacità permettono decisioni più rapide e accurate, minimizzando gli errori umani e abilitando una gestione dinamica della supply chain.

Se la gestione tradizionale della supply chain risulta lenta e frammentata, la gestione dei processi potenziata dall’AI favorisce la creazione di ecosistemi più resilienti e interconnessi. I nuovi network collaborativi superano questi limiti, offrendo una piattaforma condivisa che migliora la trasparenza e l’efficienza lungo tutta la catena di approvvigionamento. Le aziende possono così prendere decisioni più rapide e consapevoli, rafforzando la loro competitività e allineando pianificazione, gestione e produzione.

Anche i modelli Digital Twin stanno vivendo una profonda evoluzione, passando da semplici modelli statici a piattaforme dinamiche e intelligenti. L’integrazione di dati, metriche operative e insight predittivi consente alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato, ridurre inefficienze e migliorare la gestione su larga scala. L’analitica predittiva si rivela un altro tassello fondamentale nella trasformazione digitale delle imprese. L’unione tra intelligenza artificiale e ERP permette di passare da un approccio reattivo a uno proattivo, anticipando colli di bottiglia, prevedendo la domanda e intervenendo in tempo reale per eliminare inefficienze. Infine, la compliance e la sostenibilità assumono un ruolo sempre più centrale in un contesto normativo in continua evoluzione. Con regolamenti stringenti come l’EU AI Act e i requisiti ESG, le aziende devono implementare strumenti capaci di monitorare e adattare le operazioni in tempo reale.

ADOZIONE E POTENZIALITÀ

I vendor di soluzioni gestionali stanno potenziando le piattaforme attraverso l’introduzione dell’intelligenza artificiale, ma dobbiamo anzitutto precisare che ci possono essere differenti livelli di applicazione. Gli assistenti conversazionali intelligenti migliorano la produttività automatizzando attività e rispondendo alle richieste degli utenti. Gli strumenti di analisi predittiva elaborano i dati storici per anticipare trend e fornire indicazioni strategiche. Le soluzioni più evolute non si limitano a prevedere scenari futuri, ma suggeriscono anche le azioni più efficaci da intraprendere. «Se ormai abbiamo raggiunto una certa dimestichezza con il conversazionale e ne apprezziamo le potenzialità, soprattutto dal punto di vista dell’efficienza, è molto importante focalizzarci sulle potenzialità predittive e prescrittive perché sono quelle che possono generare un maggiore impatto e beneficio» – spiega Roberto Gemma, CEO di Altea UP e chief growth officer di Altea Federation. «Assumendo che gli strumenti, più o meno specializzati a seconda dell’ambito di applicazione, esistono, e non siamo troppo distanti dal vero, spesso si sottovaluta il lavoro a monte della reale applicazione. Lavoro che si concentra soprattutto sui dati e sulla formazione del personale, non intesa semplicemente come abilità nell’utilizzo tecnico dello strumento. Tutti gli agenti a nostra disposizione devono essere formati sulla specifica realtà aziendale e per fare questo non solo dobbiamo disporre di una base dati sufficientemente ampia (cosa che ormai abbiamo, avendo digitalizzato da tempo tutti i processi aziendali), ma deve essere anche consistente, precisa e senza errori».

Le potenzialità dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero sono immense – sottolinea Gemma. «Dall’ottimizzazione dei processi produttivi, che integra le capacità umane con strumenti avanzati come ERP e schedulatori, alla manutenzione predittiva, fondamentale per migliorare l’efficienza operativa (OE). Ma non solo: l’AI può rivoluzionare la gestione delle scorte, basandosi non solo sulla domanda dei clienti e sulla capacità dei fornitori, ma anche su dati esterni che influenzano la supply chain. Infine, consente una personalizzazione sempre più raffinata dei prodotti, sfruttando le informazioni disponibili e le preferenze dei consumatori». Tuttavia, la strategia di adozione di agenti AI all’interno dei processi aziendali non parte dall’AI stessa, o dai tool da selezionare. «Ma dalla consapevolezza delle priorità del business» – sottolinea Gemma. «Dalla formazione del personale, dalla presa di coscienza dei dati a disposizione e di come strutturarli per renderli più fruibili agli agenti. Fino ad arrivare alla corretta selezione del partner tecnologico e, importantissimo, alla capacità di non soffermarsi al primo risultato per confermare o meno la bontà dell’investimento, ma di monitorare e adattarsi per evolvere l’apprendimento dell’agente. Spesso si sottovaluta quest’ultimo aspetto che, invece, è fondante: bisogna dare il tempo all’agente di “conoscerci” e quindi investire sul suo apprendimento, esattamente come si farebbe con una nuova risorsa».

INVESTIMENTI E RISCHI

L’intelligenza artificiale sta rivestendo un ruolo sempre più centrale nei processi produttivi e di supply chain, trasformando il paradigma da reattivo a proattivo. «Invece di limitarsi a reagire agli eventi, ora si lavora per prevederli e prevenirli» – afferma Giuseppe Romano, Predictive & Generative AI team manager di EOS Solutions. «La capacità di creare modelli predittivi con un’accuratezza senza precedenti è resa possibile dai progressi nelle tecnologie hardware e software». Un esempio è la previsione della domanda, che ottimizza la gestione del magazzino. «L’integrazione dei dati IoT ha abilitato nuove possibilità di manutenzione predittiva, permettendo di anticipare e prevenire guasti alle macchine» – spiega Romano. «I sensori installati sui macchinari possono raccogliere dati in tempo reale, che vengono poi analizzati da modelli AI per identificare i segnali premonitori di un potenziale guasto. In questo modo, le aziende possono intervenire prima che si verifichi un’interruzione, risparmiando tempo e denaro».

Oltre alle capacità predittive, l’AI generativa e gli agenti intelligenti stanno trasformando l’analisi dei dati, identificando colli di bottiglia e proponendo soluzioni concrete per ottimizzare le operazioni. «L’adozione di queste tecnologie comporta investimenti iniziali significativi e risultati non immediati» – avverte Romano. Per questo è consigliabile adottare un approccio graduale, avviando progetti pilota per testarne l’efficacia e misurarne i benefici. In ogni caso – continua Romano – l’implementazione di soluzioni AI non è priva di rischi. «Le aziende devono essere consapevoli dei potenziali aumenti nei costi di investimento iniziali senza garanzie di risultati immediati. Definire obiettivi chiari e coinvolgere gli stakeholder è essenziale, così come scegliere un partner affidabile per garantire personalizzazione e supporto continuo». Soluzioni come gli starter kit AI, tra cui PowerPredictive di EOS, supportano le aziende nell’adozione dell’intelligenza artificiale, accelerando i processi di acquisizione dati e modellazione per una rapida implementazione.

ECOSISTEMI APPLICATIVI

Il settore manifatturiero sta evolvendo verso modelli di business sempre più integrati, dove processi e funzioni aziendali lavorano in sinergia. Al centro di questa trasformazione c’è l’adozione di un modello dati unificato, che elimina le barriere e favorisce una collaborazione più fluida ed efficiente. Questa integrazione non solo ottimizza le operazioni interne, ma apre la strada a una gestione più agile e reattiva.

L’approccio di vendor e system integrator va oltre la semplice implementazione tecnologica, ma passa attraverso la progettazione di soluzioni che connettono ERP e piattaforme specializzate, coprendo l’intera catena del valore: dall’integrazione dei moduli ERP di mercato fino all’adozione di piattaforme di terze parti, garantendo un’architettura digitale armonizzata, capace di ottimizzare i processi aziendali e favorire un’operatività più fluida ed efficiente.

«In questo scenario, l’intelligenza artificiale riveste un ruolo importante, specialmente nelle sue applicazioni più consolidate – se vogliamo “tradizionali”– come il supporto predittivo e simulativo alla supply chain, sia per il planning che per l’execution, e l’automazione di attività ripetitive» – spiega Emmanuele Gallo, Consulting Retail, Fashion & Industry director di Sopra Steria Italia. «La Generative AI apre nuove prospettive, migliorando l’interazione con gli utenti e, se opportunamente “configurata”, rendendo più efficiente il lavoro quotidiano a tutti i livelli decisionali. In Sopra Steria Next, supportiamo la trasformazione digitale, potenziata dall’AI, in modo olistico, disegnando ecosistemi applicativi integrati tra ERP e soluzioni verticali, a copertura dell’intera value chain».

Se l’adozione o l’implementazione di soluzioni AI non possono essere considerate completamente priva di rischi, si può affrontarle con il giusto approccio. «Affidarsi a un partner che unisce competenze tecnologiche e di business, con una visione olistica della trasformazione, è fondamentale per gestire i rischi e garantire un’implementazione efficace» – afferma Gallo.

Il supporto strategico consente alle aziende di adottare l’intelligenza artificiale in modo organico e strutturato, ottimizzando ogni fase del processo: dalla gestione del cambiamento all’adozione di una mentalità data-driven. «Occorre portare il valore di business al centro, superare le resistenze interne e favorire l’adozione delle nuove soluzioni, lavorando su modelli organizzativi, operativi, comunicazione, up e reskilling e supporto day by day». In parallelo – continua Gallo – bisogna costruire la consapevolezza dell’importanza del dato, garantendo una base informativa coerente, di qualità e tempestiva, e la fiducia negli output dei modelli AI predittivi e simulativi. Grazie a framework e best practice consolidate, Sopra Steria Next supporta le aziende nell’identificazione di obiettivi, tempi e strumenti, evitando il rischio di considerare l’AI come un fine, ma come una potente leva di trasformazione».

CAMBIO DI PARADIGMA

L’ottimizzazione degli ordini e l’integrazione automatica delle macchine con i sistemi di tracciabilità rappresentano un cambiamento fondamentale nella gestione della produzione. Grazie all’automazione e all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, i processi diventano più efficienti, riducendo errori e tempi di inattività, e favorendo un miglioramento continuo attraverso l’analisi dei dati. Questo approccio non solo trasforma la produzione in un ecosistema dinamico, ma introduce anche un cambiamento di modello, in cui la qualità e l’efficienza sono costantemente ottimizzate. Inoltre, l’integrazione di soluzioni per il monitoraggio dei consumi energetici e il miglioramento della programmazione contribuiscono a una maggiore sostenibilità, riducendo le inefficienze e migliorando l’impatto ambientale.

«Sia per le industrie di processo – chimiche e alimentari – che di produzione discreta abbiamo ottimizzato il processo di pianificazione degli ordini di produzione in reparto, integrando l’esecuzione e il fitting della macchina in modo automatico e senza bisogno dell’intervento dell’operatore» – spiega Luisa Ferrari, Solution director di Formula Spa. «In questi casi, oltre all’efficienza del sequenziamento, abbiamo risparmiato tutti i tempi di inattività per il setting manuale, riducendo errori e aumentando le performance. Nell’automazione del processo sono state integrate anche tutte le informazioni di tracciabilità e in alcuni casi di qualità, per esempio SPC in linea, offrendo così una gestione della value chain completa. In questo modo, le informazioni raccolte diventano la base per l’addestramento continuo dell’AI, affinando costantemente le proposte di miglioramento e fornendo insights significativi sugli eventi in corso, oltre a segnalare anomalie in tempo reale».

Questo modello – continua Luisa Ferrari – non rappresenta solo un’ottimizzazione operativa, ma un vero e proprio cambio di paradigma: «L’integrazione intelligente di processi, automazione, tracciabilità con ausilio dell’AI trasforma la produzione in un ecosistema dinamico, capace di evolversi continuamente per massimizzare efficienza, qualità e sostenibilità». Per una manifattura più sostenibile, Formula Spa ha messo a disposizione soluzioni sia per il monitoraggio dei consumi energetici sia per l’ottimizzazione della programmazione allo scopo di ridurre le inefficienze.

L’uso di soluzioni proprietarie potenziate dall’AI può ridurre significativamente i tempi di cambio e setup, monitorando parametri chiave e suggerendo azioni come le manutenzioni predittive. «Grazie alle funzionalità di simulazione, queste tecnologie consentono di valutare gli impatti delle diverse scelte, offrendo rapidità e flessibilità di azione impensabili senza strumenti simili» – afferma Luisa Ferrari. «Già nei primi mesi di implementazione in contesti machinery, i risultati sono stati tangibili con un miglioramento dei consumi del 4% su media mensile, e con impatti ancora più significativi nei casi di ottimizzazione del mix produttivo».

NUOVE SINERGIE

Microsoft sta rivoluzionando il mondo delle applicazioni aziendali, in particolare nel campo delle soluzioni ERP, grazie all’intelligenza artificiale. L’adozione di strumenti basati sul linguaggio naturale semplifica l’accesso ai dati, mentre l’automazione delle attività ripetitive tramite agenti AI consente di ridurre il carico operativo, lasciando spazio a compiti strategici. Nel settore manifatturiero, l’AI supporta il demand planning con modelli di machine learning, automatizza l’aggiornamento degli ordini e permette la gestione operativa attraverso comandi vocali, migliorando l’efficienza complessiva. «L’impegno di Microsoft nell’intelligenza artificiale sta trasformando le Business Applications, rendendo l’ERP uno strumento sempre più intelligente» – spiega Denise Alessiani, senior Go To Market lead Business Applications di Microsoft.

«Gli obiettivi principali sono semplificare l’interrogazione dei dati tramite il linguaggio naturale con Copilot e automatizzare le attività ripetitive attraverso agenti autonomi per lasciare spazio ai temi di ricerca, creatività e sviluppo strategico di nuovi prodotti e servizi. Nel settore manifatturiero, per esempio, i planner possono migliorare le previsioni grazie a un’applicazione di demand planning basata su machine learning, mentre i buyer possono delegare ad agenti AI l’aggiornamento degli ordini, intervenendo solo in caso di criticità. Anche i tecnici possono aggiornare lo stato delle lavorazioni o delle manutenzioni tramite comandi vocali. Questo è solo l’inizio di un percorso in continua evoluzione».

Un punto di forza della piattaforma è l’integrazione nativa con la piattaforma cloud Microsoft Azure, che abilita l’analisi in tempo reale dei dati raccolti dai sensori sugli asset produttivi. Questa capacità consente di prevenire interruzioni nei processi e garantire continuità operativa. «Tramite Azure IoT Hub, l’intelligenza artificiale analizza in tempo reale i dati raccolti dai sensori degli asset produttivi, prevenendo i fermi macchina e garantendo la continuità produttiva» – spiega Denise Alessiani. «I tool di process mining di Power Automate, analizzando automaticamente i log ERP, identificano colli di bottiglia nei processi produttivi, consentendo interventi mirati e un miglioramento continuo. Queste sinergie dimostrano come l’AI sia fondamentale per ottimizzare produzione e supply chain».

La protezione dei dati rappresenta un elemento critico, con meccanismi che impediscono l’utilizzo delle informazioni dei clienti per il training dei modelli AI e garantiscono la conformità ai profili utente. «La sicurezza dei dati è una priorità per Microsoft» – afferma Denise Alessiani. «Con Azure OpenAI i dati dei clienti non vengono usati per il training dei modelli, mentre l’interrogazione in linguaggio naturale segue le regole di profilazione utente tramite Microsoft Entra ID. Sul fronte sostenibilità, Microsoft Cloud for Sustainability si integra nativamente con i dati ERP per identificare miglioramenti ambientali, ottimizzare i processi e ridurre le emissioni grazie all’intelligenza artificiale».

STRATEGIA IN TRE FASI

Le aziende manifatturiere possono massimizzare il valore dei loro investimenti in ERP AI-driven adottando un approccio scalabile basato sui risultati. ServiceNow raccomanda una strategia in tre fasi. La prima fase prevede una valutazione approfondita delle personalizzazioni esistenti nei sistemi ERP per identificare quali processi stanno creando inefficienze o richiedono eccessiva manutenzione. Per esempio, un’azienda manifatturiera ha utilizzato ServiceNow per identificare oltre 70 customizzazioni critiche che potevano essere migrate su piattaforme moderne, riducendo significativamente i costi di manutenzione.

La seconda fase si concentra sull’implementazione incrementale. I risultati documentati di questo approccio sono evidenti nel caso di un’azienda agricola globale che ha ottenuto l’83% di riduzione nei tempi di evasione ordini. La terza fase riguarda la misurazione continua dei risultati attraverso KPI concreti. Un cliente del settore manifatturiero ha registrato risparmi di 88mila ore/uomo all’anno dopo l’implementazione di un’applicazione per la gestione della manualistica tecnica, con un recupero di 10 FTE precedentemente dedicati ad attività a basso valore aggiunto. «I risultati dimostrano che questo approccio graduale e focalizzato sul valore porta a benefici tangibili» – spiega William Olivieri, solution sales manager, AppEngine di ServiceNow. «Riduzione del 50-75% nei tempi di completamento dei workflow, 4 volte meno sviluppatori necessari per gestire le applicazioni, e risparmi documentati di 2,1 milioni di dollari in tre anni dalla dismissione di software legacy». ServiceNow sta rivoluzionando il modo in cui le aziende, manifatturiere e non, interagiscono con i loro sistemi ERP, combinando intelligenza artificiale e low-code per ridefinire l’innovazione aziendale.

«Con App Engine for ERP, non ci limitiamo a potenziare i sistemi esistenti con funzionalità AI, ma consentiamo alle imprese di evolversi mantenendo un “clean core” ERP, ovvero un sistema snello e aggiornabile senza le complessità legate a personalizzazioni rigide» – continua Olivieri. Al cuore di questa trasformazione ci sono tre componenti chiave: «ERP Customization Mining (ERP-CM) sfrutta il machine learning per analizzare le personalizzazioni nei sistemi ERP, individuando quali possono essere ottimizzate e migrate su piattaforme più moderne. ERP Data Hub semplifica radicalmente l’accesso ai dati ERP, traducendo strutture complesse in formati facilmente utilizzabili, anche da chi non è specializzato. Infine, App Engine permette di sviluppare rapidamente applicazioni avanzate con strumenti low-code potenziati dall’intelligenza artificiale generativa, accelerando la digitalizzazione senza perdere il controllo sull’architettura del sistema». Questa combinazione di tecnologie non solo ottimizza le operazioni aziendali, ma apre la strada a un nuovo modo di concepire gli ERP: più agili, intelligenti e accessibili a un numero sempre maggiore di utenti».

Un caso concreto di questa trasformazione è quello di una grande azienda manifatturiera che, grazie a una «supply chain disruption app» – come la definisce Olivieri – ha rivoluzionato il monitoraggio e la gestione della propria catena produttiva, permettendo di rilevare in tempo reale eventuali criticità negli approvvigionamenti o nella produzione, consentendo interventi tempestivi per ridurre ritardi e inefficienze. Con un impatto diretto su 88 stabilimenti produttivi distribuiti in tutto il mondo, l’azienda ha ottenuto una visibilità senza precedenti sulle operazioni globali, migliorando la resilienza della supply chain e ottimizzando la gestione delle risorse. «Questa soluzione – spiega Olivieri – ha permesso di automatizzare le notifiche real-time agli stakeholder e di scalare automaticamente le comunicazioni al management in base al tipo e alla gravità degli eventi, garantendo visibilità immediata su questioni critiche come sicurezza, qualità, consegne e tempi di inattività delle apparecchiature». La capacità di integrare dati, processi e sistemi in tempo reale non è più un’opzione, ma una necessità.

ServiceNow, con la sua piattaforma integrata, ha sempre puntato a connettere persone e tecnologie in modo fluido. Ora, con l’introduzione di Workflow Data Fabric, questa visione compie un ulteriore salto evolutivo, offrendo un layer di dati integrato che ridefinisce l’approccio all’automazione e alla gestione delle informazioni aziendali. «Il cuore di Workflow Data Fabric è la sua capacità di unificare i dati aziendali e tecnologici, garantendo accesso sicuro e in tempo reale a informazioni provenienti da qualsiasi fonte. Questo non solo alimenta i workflow e gli agenti AI con dati sempre aggiornati, ma permette anche di leggere e scrivere su diversi sistemi, superando le limitazioni tradizionali dell’integrazione dati» – spiega Olivieri.

La potenza di questa tecnologia si basa su tre componenti: «RaptorDB Pro, un database ad alte prestazioni, ha dimostrato miglioramenti impressionanti: transazioni più rapide del 53%, report generati 27 volte più velocemente e un throughput triplicato. Zero Copy Connectors per accedere ai dati senza duplicarli, eliminando costi e complessità legati alla gestione delle informazioni. Infine, il Knowledge Graph trasforma i dati grezzi in insights intelligenti, creando connessioni tra persone, processi e sistemi per decisioni più rapide e consapevoli». Nel contesto ERP, questo significa che le aziende possono integrare dati da sistemi core come SAP con altre fonti aziendali, mantenere una singola vista integrata del business e agire sui dati in tempo reale attraverso workflow automatizzati. «Questa capacità – continua Olivieri – è particolarmente strategica per le implementazioni di App Engine for ERP, garantendo un’interazione fluida tra i sistemi legacy e le nuove applicazioni aziendali. Per le imprese manifatturiere, significa la possibilità di creare un vero e proprio sistema nervoso digitale, in cui persone, processi e tecnologie collaborano in modo intelligente per una trasformazione digitale misurabile e concreta».

IL VALORE DI BUSINESS

L’integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale con l’ERP rappresenta una delle evoluzioni più significative nel panorama tecnologico aziendale. Grazie a questa sinergia, le aziende possono ottenere una visione più completa e dinamica dei fenomeni aziendali, migliorando la capacità di analisi, previsione e decisione.

I sistemi ERP, tradizionalmente utilizzati per gestire e monitorare i processi aziendali chiave, come la logistica, le vendite, la contabilità, la produzione, hanno una funzione per lo più reattiva: raccolgono e organizzano i dati, ma lasciano all’utente il compito di interpretarli. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, questa logica cambia radicalmente. In particolare, l’AI può trasformare i processi produttivi e di gestione della supply chain attraverso la previsione della domanda, l’ottimizzazione delle risorse, la manutenzione predittiva, il miglioramento della qualità – come spiega Filippo Ollari, senior consultant di Sinfo One. «Per trarre il massimo valore dall’implementazione di un ERP AI-driven, le aziende manifatturiere devono adottare un approccio strategico e ben pianificato, procedendo per gradi attraverso progetti pilota prima di estenderne l’uso su larga scala». Un altro elemento determinante è il focus sul valore di business: «Le imprese devono concentrarsi su come l’intelligenza artificiale possa risolvere problemi specifici e ottimizzare i processi aziendali. L’innovazione non può prescindere dal capitale umano. Investire nella formazione del personale è essenziale per garantire che i dipendenti siano pronti a sfruttare al meglio le nuove tecnologie, accompagnando questo percorso con un cambiamento culturale che favorisca un’apertura all’innovazione».

Infine, per garantire un’implementazione efficace, è fondamentale avvalersi della collaborazione di esperti del settore. «Lavorare con vendor e system integrator specializzati consente di ridurre il rischio di errori e di massimizzare i benefici dell’intelligenza artificiale». L’implementazione di soluzioni ERP basate sull’intelligenza artificiale offre grandi opportunità, ma non è priva di ostacoli. «Uno dei principali è la sicurezza dei dati e la privacy» – avverte Ollari. «Questi sistemi si basano su enormi quantità di informazioni per funzionare al meglio, ma qualsiasi violazione può avere conseguenze legali e reputazionali significative. Un altro aspetto critico è la gestione del cambiamento. «Senza una strategia adeguata e senza il coinvolgimento attivo degli utenti, il rischio di fallimento è concreto». Anche l’integrazione con i sistemi legacy rappresenta una sfida complessa – «perché eventuali incompatibilità potrebbero compromettere la continuità operativa».

A questo si aggiunge la necessità di competenze tecniche specifiche: «Il personale deve essere in grado di comprendere e gestire le nuove tecnologie per sfruttarle al meglio». Superare questi ostacoli richiede una pianificazione accurata, accompagnata da programmi di formazione mirati e dal supporto di partner specializzati. Solo così è possibile garantire elevati standard di sicurezza, una gestione efficace del cambiamento e un’integrazione senza intoppi. Con una strategia ben strutturata, le aziende possono cogliere appieno i vantaggi di soluzioni avanzate, come Si Fides di Sinfo One, trasformando l’AI in un motore di crescita e innovazione.