Nel 2026 l’automazione industriale e logistica vedrà un rimbalzo degli ordini con forte rischio volatilità . Ecco come l’IA può aiutare la logistica italiana a giocare d’anticipo.
Automazione 2026 e logistica: chi vince sarĂ chi sa gestire i tempi
Nel 2025 molti operatori logistici italiani hanno visto qualcosa di strano nei numeri: niente crolli, ma tanti ordini di automazione rimandati. Progetti di magazzini automatici congelati, investimenti in AGV e AMR spostati “all’anno prossimo”, upgrade di WMS e sistemi di picking in attesa di approvazione.
Il 2026 rischia di essere l’esatto opposto: un rimbalzo di domanda di automazione industriale e logistica, concentrato in pochi trimestri, su una supply chain già stressata da dazi, tensioni USA–Cina e rischio di nuove strozzature sui componenti critici.
Per chi gestisce logistica, magazzini e supply chain in Italia questo non è un tema astratto. Significa una cosa molto semplice: i progetti di automazione e di IA nella logistica che pianifichi oggi potrebbero non essere realizzabili nei tempi che ti aspetti domani, se non prepari ora una strategia.
In questo articolo inserito nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” vediamo:
- cosa si aspetta il mercato dell’automazione nel 2026
- perché la geopolitica sta riscrivendo le regole di approvvigionamento
- come cambia la competizione in Europa, soprattutto per chi opera in logistica
- cosa possono fare le aziende italiane, usando IA e dati, per trasformare il rischio volatilitĂ in un vantaggio competitivo.
1. 2026: rimbalzo degli ordini e ritorno della “Lead Time Economy”
La previsione più concreta per il 2026 è chiara: molti ordini di automazione rinviati nel 2025 si materializzeranno. Non parliamo solo di robot di linea, ma anche di:
- sistemi di movimentazione e smistamento per hub logistici
- AGV/AMR per magazzini e stabilimenti
- magazzini automatici verticali
- motori, azionamenti, sensori, PLC, reti industriali
Secondo le analisi citate da Blake Griffin (Interact Analysis), gli OEM hanno visto una coda lunga di ordini “tenuti in sospeso” per tutto il 2025, con l’aspettativa che vengano sbloccati nel 2026. Tradotto: picco di domanda concentrato e non perfettamente prevedibile.
La conseguenza per la logistica è nota a chi ha vissuto il periodo post-Covid: torna la “Lead Time Economy”.
Nella Lead Time Economy non vince chi costa meno, ma chi consegna prima ciò che il cliente non può permettersi di rimandare.
Per la logistica italiana questo ha almeno tre implicazioni pratiche:
- Progetti di automazione logistico–magazzino (conveyor, sorter, shuttle, AS/RS) potrebbero avere tempi di consegna molto più lunghi, soprattutto nei componenti che usano magneti permanenti e terre rare.
- Gli integratori di sistemi e i costruttori di macchine inizieranno a dare prioritĂ ai clienti meglio pianificati e con pipeline chiara.
- Il prezzo conterà meno della certezza di avere l’impianto in esercizio entro una data precisa (per esempio prima del picco natalizio o della stagione alta).
Questo è il momento in cui IA e strumenti avanzati di pianificazione possono fare la differenza: chi prevede in modo accurato domanda e saturazione di magazzino, oggi, può bloccare capacità produttiva e supply di componenti prima che esploda la corsa agli ordini.
2. Geopolitica, terre rare e rischi per la supply chain logistica
Il vero fattore di instabilità è la combinazione tra nuovi dazi USA–Cina e restrizioni cinesi su materie prime strategiche. In particolare:
- da dicembre 2024 Pechino ha iniziato a limitare export di minerali per chip (come il gallio)
- ad aprile ha esteso le restrizioni a terre rare e magneti permanenti, centrali in motori, servomotori e azionamenti
- parte delle restrizioni è stata sospesa, ma il blocco sui magneti permanenti rimane attivo.
Perché questo tocca direttamente la logistica italiana?
Perché praticamente ogni:
- motore di navetta in un magazzino automatico
- motore brushless di un AGV
- azionamento di un sistema di movimentazione
usa materiali che, in larga parte, dipendono dalla Cina. Se l’offerta alternativa non scala in fretta, nel 2026 vedremo:
- lead time in allungamento sugli equipment logistici piĂą sofisticati
- possibili versioni “depotenziate” degli impianti, per mancanza di alcuni componenti
- maggiore bisogno di retrofit smart di impianti esistenti, invece di sostituzione completa.
Qui entra in gioco l’IA nella logistica non solo come tecnologia di automazione, ma come strumento di risk management.
Come usare l’IA per gestire il rischio componenti
Un operatore logistico o un’azienda manifatturiera può usare modelli predittivi per:
- stimare la probabilitĂ di ritardi su fornitori critici, combinando dati storici, news su dazi, tempi doganali
- calcolare il costo totale di possesso (TCO) di componenti a rischio, confrontando scenari di stoccaggio scorte vs. attesa just-in-time
- simulare l’impatto sul servizio al cliente se un nuovo impianto di automazione entra in esercizio con 3, 6 o 9 mesi di ritardo.
Il punto non è farsi prendere dal panico, ma avere scenari quantitativi per decidere: compro scorte, cambio design, rinvio l’investimento o confermo subito?
3. Perché il 2026 non sarà un nuovo “shock come i chip”… ma farà male a chi non pianifica
Griffin lo dice chiaramente: lo scenario 2026 non è un copia–incolla della crisi semiconduttori 2021–2022. Mancano due ingredienti chiave:
- domanda esplosiva “fuori scala”
- blocchi produttivi globali.
Oggi la domanda industriale è più debole rispetto al 2021, i tassi di interesse non sono a zero e non c’è stato un congelamento totale delle fabbriche. Questo riduce il rischio di paralisi totale della supply chain.
Ma resta un problema serio:
La disponibilitĂ fisica del prodotto tornerĂ a spostare quote di mercato, piĂą del prezzo e piĂą del brand.
In pratica, tra due fornitori di sistemi per magazzini automatici:
- chi consegna in 4 mesi, anche se costa il 10–15% in più
- batterà chi consegna in 10–12 mesi, salvo rari casi.
Per gli operatori logistici italiani, questo si trasforma in tre mosse strategiche:
- Riprogettare i capitolati tecnici con almeno una “configurazione B” che usi componenti meno esposti alle terre rare, dove possibile.
- Introdurre nei contratti clausole chiare su lead time garantiti, penali e piani di fallback.
- Usare algoritmi di IA per:
- ottimizzare al massimo processi esistenti (slotting, routing, picking) e guadagnare capacitĂ operativa senza aspettare nuovi impianti
- ridurre errori e rilavorazioni, migliorando il servizio al cliente anche con infrastrutture non perfette.
Un esempio concreto: una rete distributiva B2C può ridurre il picco di saturazione impianti del 10–15% con previsioni di domanda più accurate e micro-riallocazioni giornaliere di stock tra hub. Significa meno pressione su nuove installazioni e più margine per aspettare componenti critici.
4. La spinta cinese in Europa: cosa significa per chi compra automazione
Mentre gli USA sono colpiti in pieno dalla guerra dei dazi, l’Europa vive un effetto collaterale: i fornitori cinesi di automazione si stanno spostando in massa sul mercato europeo, con:
- prezzi aggressivi
- prodotti tecnologicamente sempre piĂą maturi
- grande flessibilitĂ commerciale.
Per chi gestisce logistica o acquista impianti in Italia, questo crea un trade–off non banale:
- da un lato, opportunitĂ di ridurre CAPEX scegliendo soluzioni cinesi competitive
- dall’altro, interrogativi su supporto locale, integrazione software, cybersicurezza, continuità di fornitura.
Qui l’IA torna utile in modo molto concreto.
Valutare i fornitori con dati, non a sensazione
Un sistema di supplier analytics supportato da IA può:
- raccogliere e normalizzare dati su tempi di consegna, guasti, tempi di reazione post–vendita
- integrare feedback di operatori e manutentori (ticket, note intervento, valutazioni qualitative)
- produrre un “affidability score” oggettivo per ogni vendor, a prescindere dal Paese.
Questo tipo di approccio è fondamentale quando si mettono sul tavolo:
- fornitori europei consolidati ma con lead time lunghi;
- nuovi player cinesi con ottima tecnologia sulla carta ma track record europeo limitato.
Chi riesce a legare dati fornitori, performance impianti e KPI logistici all’interno di una piattaforma unica di supply chain analytics può prendere decisioni d’acquisto molto più lucide, anche in uno scenario geopolitico instabile.
5. Il vantaggio del Made in Italy specializzato e il ruolo dell’IA
C’è una buona notizia per l’Italia: la nostra forza nei macchinari specializzati protegge più di quanto si pensi.
Nei segmenti “general purpose” (pallettizzatori standard, robotica di base) il rischio sostituzione è alto, soprattutto in USA, dove possono nascere alternative locali. Ma nell’area tipica del Made in Italy – packaging, food processing, linee su misura per filiere complesse – spesso non esistono veri equivalenti nazionali sul mercato americano o altrove.
Questo vale anche nella logistica di filiera, ad esempio:
- linee di confezionamento integrate con magazzini automatici per alimentare GDO
- soluzioni di intralogistica per fresco e surgelato con requisiti molto specifici
- sistemi picking–packing integrati con e-commerce ad alto mix.
Qui l’IA gioca un ruolo ancora più interessante:
- permette a costruttori italiani di offrire macchine “data-driven”, che si integrano nativamente con WMS, TMS e piattaforme di previsione domanda dei clienti
- consente a operatori logistici di spremere il massimo dalle soluzioni Made in Italy giĂ installate, grazie a manutenzione predittiva, ottimizzazione dinamica delle missioni, simulazioni avanzate (digital twin).
Chi unisce specializzazione meccanica italiana + intelligenza artificiale nei processi logistici crea un’offerta molto difficile da replicare, anche per i player cinesi più aggressivi.
6. Cosa fare da adesso ai prossimi 12 mesi
La volatilità non è gestibile con gli strumenti di pianificazione di dieci anni fa. Serve un misto di visione strategica, dati e scelte molto concrete.
Se operi in logistica o supply chain in Italia, questi sono i passi che hanno più senso nel 2025–2026:
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Mappa i progetti di automazione nei prossimi 24–36 mesi
Non basta il budget annuale. Serve una “roadmap di trasformazione” che includa automazione fisica e progetti IA (previsione domanda, ottimizzazione trasporti, warehouse analytics). -
Classifica i rischi componenti critici
In collaborazione con fornitori e integratori identifica cosa dipende da terre rare e magneti permanenti. Per ogni progetto chiedi: c’è una variante tecnica meno esposta? -
Introduce IA per migliorare oggi i processi esistenti
- previsioni di domanda multi–livello (SKU, cliente, canale)
- algoritmi per ottimizzare layout di magazzino e slotting
- routing intelligente per flotta interna ed esterna.
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Negozia contratti basati sui lead time, non solo sul prezzo
Inserisci KPI chiari su tempi di consegna, disponibilitĂ ricambi, tempi di risposta assistenza. Chiedi al fornitore come sta mitigando il rischio supply chain. -
Costruisci partnership di lungo periodo con 2–3 fornitori chiave
Chi avrĂ relazioni solide e dati condivisi con i propri partner di automazione sarĂ il primo ad avere accesso a capacitĂ produttiva e componenti scarsi nei momenti di picco.
Questa fase della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” è forse la più scomoda: costringe a guardare in faccia la volatilità e a prendere decisioni prima che l’urgenza le renda obbligate.
La buona notizia è che gli strumenti ci sono: dati, IA applicata alla supply chain, competenze di nicchia del Made in Italy. La domanda vera, per chi guida logistica e operations, è solo una:
vuoi arrivare al 2026 a rincorrere lead time impossibili, o usare il 2025 per costruire una logistica davvero resiliente e intelligente?