I sistemi di automazione chiusi bruciano fino al 7,5% dei ricavi e bloccano l’IA in logistica. Ecco perché servono automazione aperta e software-defined.
Automazione chiusa: il costo nascosto che blocca la logistica
Un dato colpisce più di tanti slogan: 11,28 milioni di dollari l’anno. È quanto, in media, brucia una manifattura di dimensioni medie a causa di sistemi di automazione industriale chiusi e proprietari. Parliamo del 7,5% del fatturato che sparisce tra rigidità hardware, fermate impianto e complessità gestionali.
Questo tema non riguarda solo la produzione: colpisce in pieno magazzini, centri di distribuzione e operatori logistici. Se la logistica italiana vuole puntare davvero alla Supply Chain Excellence basata su IA, dati e decisioni in tempo reale, il lock-in dei sistemi OT è oggi uno dei principali freni.
In questo articolo prendiamo spunto dalla ricerca Omdia presentata da Schneider Electric alla SPS di Norimberga e la portiamo dentro la realtà della logistica italiana: hub intermodali, 3PL, magazzini automatizzati, operatori e-commerce. Vediamo perché i sistemi chiusi costano così tanto, come impediscono di sfruttare l’intelligenza artificiale e quale strada concreta porta verso automazione aperta, software-defined e pronta per l’IA.
Dove si perdono milioni: anatomia dello spreco nei sistemi chiusi
Il punto centrale è chiaro: i sistemi di automazione chiusi trasformano ogni cambiamento in un progetto costoso. Per la logistica, abituata a picchi stagionali (Black Friday, Natale) e a un e-commerce che cambia volumi ogni settimana, questo è un problema strutturale.
Secondo Omdia, la perdita media di 11,28 milioni di dollari si scompone in quattro voci principali. Tradotte sul terreno della logistica italiana, suonano così.
1. Mancanza di agilità operativa (6,1 milioni $)
Il 77% dei sistemi analizzati è ancora hardware-centrico. In pratica:
- ogni modifica ai flussi di picking richiede interventi su PLC, cablaggi, sensori;
- l’introduzione di un nuovo tipo di collo o di etichetta diventa un mini-progetto;
- riconfigurare l’impianto per una nuova linea di business richiede settimane, se non mesi.
In un centro distributivo questo si traduce in:
- impossibilità di testare velocemente nuovi layout o algoritmi di slotting;
- ritardi nell’adattare il magazzino a nuovi servizi (same-day, click&collect, resi veloci);
- maggiore dipendenza dal fornitore del sistema di movimentazione.
La realtà? Ogni volta che l’hardware decide, la logistica perde agilità.
2. Inefficienze operative e frammentazione (2,28 milioni $)
Gran parte degli impianti utilizza da 2 a oltre 10 piattaforme proprietarie diverse: WMS, PLC di marche diverse, sistemi di smistamento, sorter, AGV o AMR con software dedicati. Una vera Torre di Babele tecnologica.
Effetti tipici in un magazzino italiano:
- per integrare un nuovo sistema di picking vocale servono mesi di sviluppo custom;
- ogni fermo di un trasportatore richiede il tecnico «certificato» del fornitore;
- i dati di performance viaggiano in report Excel slegati, difficili da correlare.
Nel report, il 30% degli interventi di manutenzione richiede l’uscita di specialisti del fornitore. Nel frattempo la linea è ferma. Nelle grandi aziende, un’ora di inattività non programmata può valere fino a 250.000 dollari. Portato sul terreno logistico:
- un’ora di fermo in alta stagione può voler dire migliaia di colli non spediti;
- SLA non rispettati, penali contrattuali, recensioni negative e costi extra di straordinari.
3. Sostenibilità e adeguamenti normativi (1,7 milioni $)
Quando cambiano le normative (sicurezza, efficienza energetica, tracciabilità), chi ha sistemi chiusi spesso deve affrontare costosi retrofitting hardware.
Esempi concreti per la logistica:
- nuovi requisiti su tracciabilità dei colli o temperature controllate;
- monitoraggio più stretto dei consumi energetici degli impianti di movimentazione;
- maggiori vincoli su sicurezza degli operatori in aree miste uomo–robot.
Con un’architettura chiusa, adattarsi significa smontare, cambiare componenti, riscrivere logiche su piattaforme proprietarie. Con un’architettura aperta basata su software, spesso è una questione di configurazione e aggiornamento software, non di sostituzione di hardware.
4. Dati bloccati e IA impossibile (1,2 milioni $)
Qui tocchiamo il cuore della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”.
Lo studio segnala che, con sistemi chiusi, solo il 28% delle aziende riesce ad accedere a insight in tempo reale. Nel resto dei casi i dati restano prigionieri nei vari sistemi OT.
Se i PLC dei nastri, il WMS, il sistema dei sorter e gli AMR non espongono dati in modo aperto:
- non puoi costruire un gemello digitale del magazzino realistico;
- non puoi addestrare algoritmi di IA per la previsione dei colli in ingresso;
- non puoi fare manutenzione predittiva seria su motori, rulliere, navette.
Il risultato è paradossale: si parla tanto di IA nella logistica, ma l’infrastruttura di automazione non è progettata per “nutrire” l’IA con dati di qualità e in tempo reale.
Il fattore tempo: perché i sistemi chiusi rallentano il time-to-market
Per una supply chain moderna, il tempo è valuta. Qui l’indagine Omdia è molto chiara: solo per arrivare all’approvazione del design di un nuovo impianto servono 3–5 mesi.
Di questo periodo:
- 35% del tempo se ne va per selezionare hardware e soluzioni di connettività compatibili;
- 30% viene speso per far dialogare componenti di brand diversi.
In pratica, la metà del tempo di progettazione serve a gestire limiti e incompatibilità dell’automazione chiusa, non a creare valore logistico.
Per un operatore logistico italiano questo si traduce in:
- ritardi nell’apertura di un nuovo hub o nell’ampliamento di un magazzino automatizzato;
- incapacità di cogliere in tempo picchi di domanda improvvisi (promo, eventi, stagionalità);
- difficoltà a rispondere rapidamente alle richieste di un grande cliente retail.
Come sintetizza Anna Ahrens di Omdia, ignorare l’ottimizzazione dell’ecosistema di automazione significa rinunciare a oltre 1 milione di dollari a trimestre. Risorse che in logistica potrebbero diventare:
- nuovi algoritmi di ottimizzazione percorsi per la flotta;
- soluzioni di IA per il forecasting della domanda;
- automazione avanzata per il picking di unità singole.
Perché l’IA ha bisogno di automazione aperta per funzionare davvero
L’IA nella logistica non è magia: è matematica alimentata da dati operativi di qualità. Se i sistemi OT sono chiusi, l’IA resta confinata in piccoli progetti pilota, lontani dal cuore dell’operatività.
Un’infrastruttura aperta e software-defined permette invece di:
- raccogliere dati granulari da nastri, sorter, AGV/AMR, scaffalature automatiche;
- normalizzarli in tempo reale in un data lake o in una piattaforma di analisi;
- renderli disponibili agli algoritmi di machine learning, ottimizzazione e previsione.
Esempi concreti di IA che richiedono automazione aperta
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Ottimizzazione percorsi interni al magazzino
Per calcolare in tempo reale il percorso migliore per ogni missione di picking, l’algoritmo deve conoscere:- stato dei corridoi (congestionati/liberi);
- posizione e carico di ogni AMR o carrello;
- priorità degli ordini.
Se queste informazioni sono disperse in sistemi chiusi e non dialoganti, l’IA lavora “al buio”.
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Gestione magazzino dinamica (slotting intelligente)
L’IA può riorganizzare le ubicazioni in funzione della domanda prevista, riducendo i metri percorsi dagli operatori. Ma per farlo servono dati su:- tempi di prelievo reali per area e per articolo;
- profilo degli ordini per cliente/canale;
- performance di ogni linea automatizzata.
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Previsione domanda e staffing
Incrociando dati storici, ordini in portafoglio, campagne marketing e informazioni meteo è possibile prevedere i volumi e pianificare turni e risorse. Ma senza feed affidabili sui colli effettivamente processati da ogni linea, il modello resta teorico. -
Manutenzione predittiva sugli impianti
Vibrazioni, temperature motori, correnti assorbite: tutti segnali perfetti per anticipare i guasti. Con sistemi chiusi, questi dati restano confinati nei PLC o nei software del costruttore. Con automazione aperta, diventano il carburante per modelli predittivi che tagliano drasticamente i fermi imprevisti.
La conclusione è netta: senza automazione aperta, l’IA nella logistica resta una slide, non un vantaggio competitivo reale.
Open Software-Defined Automation: cosa cambia per magazzini e hub logistici
La risposta a questa situazione è l’approccio di Open Software-Defined Automation (SDA): disaccoppiare il software di controllo dall’hardware, eseguendo le logiche su piattaforme standard e aperte.
Nel white paper citato da Schneider Electric, l’adozione di standard aperti come la IEC 61499 consente di:
- ridurre i costi di ingegneria del 30%;
- dimezzare i tempi di commissioning di un nuovo impianto.
Traduciamo questi numeri nel contesto della logistica.
Vantaggi concreti per operatori logistici e 3PL
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Maggiore libertà di scelta dei fornitori
Con standard aperti, puoi scegliere:- sorter di un fornitore,
- AGV di un secondo,
- sensori di un terzo, mantenendo un layer di controllo software unico. Meno lock-in, più potere negoziale.
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Modifiche rapide ai processi
Vuoi introdurre una corsia veloce per ordini urgenti o B2C? Con un’architettura software-defined, cambi le logiche di instradamento a livello software, senza riprogettare tutto l’hardware. -
Scalabilità stagionale
Nei mesi di punta puoi aggiungere linee o robot mobili integrandoli più velocemente. Quando i volumi calano, puoi riconfigurarli per altri hub o per attività diverse. -
Accesso nativo ai dati per l’IA
Le piattaforme aperte espongono API e flussi dati standard. Questo rende molto più semplice connettere:- piattaforme di analytics in cloud;
- motori di IA per la previsione e l’ottimizzazione;
- sistemi di control tower per la supply chain.
Come ha osservato Gwenaëlle Avice Huet di Schneider Electric, la cosa interessante è che sono proprio le aziende più piccole a ottenere i risparmi relativi maggiori, risorse da reinvestire in crescita. Nel contesto italiano, dove la logistica è piena di PMI e 3PL specializzati, questo è un segnale importante.
Da dove iniziare: percorso pratico verso automazione aperta e IA in logistica
Passare da sistemi chiusi a un’architettura aperta e software-defined non è un interruttore on/off. È un percorso. Ho visto che le aziende che riescono davvero a cambiare seguono più o meno questi passi.
1. Mappare il lock-in esistente
- Elenca tutti i sistemi OT e software: WMS, PLC, sorter, AGV/AMR, sistemi di stampa/etichettatura.
- Per ciascuno, valuta:
- livello di apertura (protocollo standard o proprietario?);
- dipendenza dal fornitore per modifiche e manutenzione;
- facilità di accesso ai dati in tempo reale.
2. Definire 2–3 casi d’uso prioritari di IA
Non serve “mettere IA ovunque”. Scegli 2–3 casi con impatto misurabile, per esempio:
- previsione giornaliera dei colli in ingresso per pianificare turni e slot di scarico;
- ottimizzazione delle missioni AMR per ridurre i tempi di ciclo;
- manutenzione predittiva su sorter e rulliere critiche.
Per ogni caso, chiediti: quali dati mi servono e da quali sistemi devono arrivare? Questo ti dirà dove l’automazione chiusa è davvero un collo di bottiglia.
3. Introdurre un layer di integrazione aperto
Prima di cambiare tutto, inserisci un livello di integrazione dati e controllo aperto sopra i sistemi esistenti:
- connettori verso PLC e sistemi proprietari;
- normalizzazione dei dati in un modello comune;
- prime logiche di orchestrazione a livello software.
Questo layer diventerà il tronco dell’albero su cui innestare via via nuove componenti aperte.
4. Richiedere standard aperti nei nuovi investimenti
Ogni nuovo progetto (nuova linea, nuovo magazzino, nuovo hub) dovrebbe avere nei capitolati:
- requisiti chiari su standard di comunicazione aperti;
- accesso completo ai dati operativi;
- possibilità di integrare facilmente sistemi di terze parti.
Chi continua a proporre sistemi chiusi oggi non sta vendendo tecnologia: sta vendendo problemi futuri.
5. Costruire competenze interne su dati e automazione
Automazione aperta e IA funzionano davvero solo se in azienda ci sono persone che:
- capiscono sia il mondo OT (impianti) sia il mondo IT/analytics;
- possono valutare le proposte dei fornitori senza subire il lock-in;
- gestiscono un roadmap di trasformazione coerente e misurabile.
Verso una logistica italiana data-driven, aperta e intelligente
La logistica italiana è sotto pressione: clienti più esigenti, margini sottili, cicli sempre più rapidi. Continuare a basarsi su sistemi di automazione chiusi significa accettare anni di ritardi nell’adozione efficace dell’IA e milioni di euro bruciati in inefficienze.
La buona notizia è che la tecnologia per cambiare rotta esiste già: automazione aperta, software-defined, standard come IEC 61499, layer dati unificati. Non è un tema da “visionari”, è una scelta di business molto concreta.
Per chi segue questa serie su “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, il messaggio è semplice:
se vuoi davvero usare l’IA per ottimizzare percorsi, gestire il magazzino in modo dinamico, prevedere la domanda e guidare una supply chain data-driven, devi mettere mano alle fondamenta dell’automazione.
Il passo successivo? Valutare dove i tuoi sistemi chiusi stanno frenando i progetti di IA più promettenti e pianificare, già nei prossimi mesi, i primi interventi verso un’automazione aperta, integrata e pronta per l’intelligenza artificiale.