Primark apre il primo polo logistico ad Alessandria: ecco come IA, previsione domanda e trasporti intelligenti possono trasformare la supply chain retail in Italia.
IA, logistica e fast fashion: perché il nuovo polo Primark conta davvero
Nel 2024 Primark ha dichiarato che il 74% dei capi venduti contiene materiali riciclati o più sostenibili. Numeri importanti, ma c’è un aspetto che spesso passa sotto traccia: senza una logistica intelligente questi obiettivi restano solo sulla carta.
L’apertura del primo polo logistico Primark in Italia ad Alessandria non è solo una notizia di espansione retail. È un segnale chiaro di come la supply chain italiana stia cambiando, spinta da modelli omnicanale, sostenibilità e – sempre di più – intelligenza artificiale applicata alla logistica.
In questo articolo inseriamo la mossa di Primark dentro un quadro più ampio: quello di “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”. Vediamo come un hub da 81.000 mq, 200 nuovi posti di lavoro e una rete di 20 store (in crescita) possano diventare il terreno perfetto per applicare algoritmi di previsione domanda, ottimizzazione dei percorsi e gestione magazzino data-driven.
Un hub da 81.000 mq: cosa cambia per la supply chain di Primark in Italia
Il primo dato chiave è la scala del progetto:
- 81.000 mq di superficie logistica
- localizzazione ad Alessandria, connessa al porto di Genova e ai grandi assi autostradali del Nord Italia
- ~200 nuovi posti di lavoro previsti
Questo centro diventa, di fatto, la spina dorsale della distribuzione Primark in Italia.
Perché Alessandria è una scelta “logisticamente intelligente”
Alessandria sta diventando uno dei poli logistici più interessanti del Nord Ovest, grazie a:
- prossimità al porto di Genova (import tessile e accessori)
- collegamenti rapidi con Piemonte, Lombardia, Liguria, Emilia-Romagna
- accesso efficiente a poli retail chiave: Milano, Torino, Genova, e ora anche Biella.
In un modello retail basato su alta rotazione di prodotto, margini bassi e volumi alti, avere un hub nazionale permette di:
- ridurre i tempi di rifornimento ai negozi
- accorciare il lead time tra arrivo merci al porto e arrivo a scaffale
- stabilizzare i costi di trasporto, meno esposti a volatilità di rotte internazionali.
La vera leva, però, arriva quando questa infrastruttura fisica viene gestita con strumenti digitali e IA.
Come l’IA può trasformare il nuovo polo logistico di Primark
Un polo logistico moderno senza intelligenza artificiale è come un centro commerciale senza clienti: imponente, ma poco efficace. La supply chain excellence oggi passa per algoritmi, dati e automazione.
1. Previsione della domanda: meno stock morto, più prodotto giusto in negozio
Per un retailer come Primark, che lavora con collezioni moda, capsule come Edit e collaborazioni con celebrity (Rita Ora, Paula Echevarría), la previsione della domanda è decisiva.
Con l’IA è possibile:
- analizzare storico vendite per store, categoria, taglia, colore
- incrociare dati con stagionalità, meteo, calendario saldi, eventi locali
- considerare trend social e contenuti virali che possono spingere una collezione.
In pratica, il polo di Alessandria potrebbe:
- preparare assortimenti diversi per Biella, Napoli, Roma, Perugia
- anticipare la domanda di prodotti sostenibili o capsule “hot”
- ridurre gli stock in eccesso, allineando logistica e sostenibilità.
Snippet quotabile:
La vera sostenibilità nel fashion non è solo nel tessuto, ma nella capacità di non produrre e non stoccare ciò che non verrà venduto.
2. Gestione magazzino con algoritmi: layout dinamico e picking più rapido
Un magazzino da 81.000 mq non può essere gestito “a occhio”. Qui l’IA e l’analisi dati possono intervenire su almeno tre fronti:
- Slotting intelligente: posizionare i prodotti più richiesti in aree facilmente accessibili, aggiornando il layout in base ai cambi di domanda.
- Percorsi ottimali di picking: algoritmi che calcolano il giro migliore per gli operatori (o per i robot) riducendo metri percorsi e tempo per ordine.
- Simulazioni what-if: simulare picchi (es. Natale, Black Friday, saldi) per capire quante risorse servono e dove, senza farsi trovare impreparati.
Risultato atteso:
- tempi di preparazione ordini ridotti
- meno errori di spedizione
- migliore servizio verso i punti vendita.
3. Ottimizzazione dei trasporti: meno km a vuoto, meno CO₂
Dal polo di Alessandria partiranno flussi continui verso i 20 store italiani (e quelli futuri). Qui entra in gioco la ottimizzazione dei percorsi con IA:
- clustering dei punti vendita per area geografica e volumi
- scelta dinamica dei percorsi in base a traffico, cantieri, finestre orarie di consegna
- riempimento ottimale dei mezzi per ridurre i viaggi a mezzo carico.
Per un brand che dichiara ambizioni forti sulla sostenibilità, l’impatto è doppio:
- riduzione costi di trasporto
- riduzione delle emissioni legate alla distribuzione.
Espansione retail e polo logistico: due mosse di una stessa strategia
In parallelo all’hub logistico, Primark ha aperto il 20° store italiano nel centro commerciale Gli Orsi di Biella:
- 2.300 mq di superficie vendita
- oltre 6,5 milioni di euro di investimento
- 90 nuove assunzioni
- inserito in un piano da 40 milioni di euro in Italia, con nuove aperture a Perugia, Napoli e Roma.
Questa espansione non è scollegata dalla logistica: la rete retail e il polo di Alessandria vanno letti come un unico progetto.
Dalla rete fisica alla supply chain orientata ai dati
Con una rete che cresce, la complessità logistica aumenta in modo non lineare:
- più punti vendita = più combinazioni di assortimento e flussi
- più collezioni e capsule = più variabili per pianificazione scorte
- più attenzione alla sostenibilità = meno margine di errore sugli stock.
Qui l’IA diventa il “direttore d’orchestra” invisibile che:
- assegna priorità alle spedizioni verso i negozi con sell-out più veloce
- riconfigura i flussi quando un nuovo store entra a regime
- individua store con performance anomale (troppi resi, rotture di stock frequenti) per attivare azioni correttive.
Dal fast fashion al fast replenishment
Nel contesto italiano, il fast fashion che funziona non è quello che riempie i negozi di prodotto, ma quello che garantisce fast replenishment intelligente:
- consegne più frequenti ma ottimizzate
- riassortimenti guidati da dati reali, non da sensazioni
- politiche di stock più leggere, perché la supply chain è reattiva.
Se Primark userà il polo di Alessandria in questo modo, passerà da una logica di “magazzino gigante” a una logica di piattaforma intelligente di distribuzione.
IA, logistica e sostenibilità: un triangolo sempre meno teorico
Primark dichiara un obiettivo chiaro: arrivare al 100% di capi con materiali riciclati o più sostenibili entro il 2030. Ma la sostenibilità non si ferma ai materiali.
Una logistica sostenibile richiede:
- meno sprechi di produzione e stockaggio
- meno viaggi superflui
- maggiore utilizzo delle risorse (uomini, mezzi, metri quadri).
Dove l’IA può dare un contributo concreto
Nel caso di un polo come Alessandria, l’IA può abilitare:
- riduzione degli stock di sicurezza grazie a previsioni più accurate
- riduzione dei resi interni tra store e magazzino (segno di assortimento sbagliato)
- simulazione degli scenari di CO₂ legati a diverse strategie di trasporto.
Esempio pratico:
- se un algoritmo prevede un picco di domanda per una capsule sostenibile a Roma e Napoli ma non a Biella, il sistema può:
- pianificare volumi diversi
- evitare sovra-stock nel Nord
- ridurre il rischio di dover spostare merce tra negozi (costo + CO₂).
La morale è chiara: senza IA, la sostenibilità nella supply chain resta parziale.
Cosa possono imparare retailer e operatori logistici italiani
La mossa di Primark ad Alessandria è un buon case study per chi opera nel retail e nella logistica in Italia.
3 domande da farsi subito
-
Ho una visione integrata tra espansione retail e infrastruttura logistica?
Aprire store senza ripensare magazzini e trasporti porta solo complessità. -
Sto già usando IA per almeno una di queste aree?
- previsione domanda
- layout magazzino
- ottimizzazione dei percorsi di consegna
-
I dati che raccolgo oggi sono sufficienti per allenare modelli di IA utili?
Senza dati puliti su vendite, giacenze, tempi di consegna, errori, l’IA resta sulla carta.
Alcune azioni concrete che ho visto funzionare
Per chi vuole portare un po’ di “supply chain excellence” nella propria realtà italiana, anche senza essere Primark:
- Partire da un pilota di previsione domanda su una sola categoria o area geografica
- Mappare i flussi di magazzino e individuare dove gli operatori fanno più metri inutili
- Introdurre un sistema di route optimization semplice, anche solo per razionalizzare i giri di consegna
- Costruire un cruscotto dati condiviso tra logistica, retail e acquisti.
Non serve avere 80.000 mq per far lavorare l’IA: serve chiarezza sugli obiettivi, qualche dato ben strutturato e la volontà di cambiare processi.
Verso una supply chain italiana più intelligente
Il nuovo polo logistico Primark ad Alessandria è un passaggio simbolico: mostra come anche nel fashion a basso prezzo si stia entrando in una fase in cui la competitività passa dalla logistica e dall’IA, non solo dal prodotto.
Per il mercato italiano questo significa due cose:
- chi investe in hub logistici integrati con sistemi intelligenti avrà più margine per crescere, aprire nuovi store, sostenere politiche di prezzo aggressive
- chi resta fermo a una logica di magazzino “tradizionale” farà sempre più fatica a tenere il passo, soprattutto con l’aumento dei costi operativi.
Se lavori nel retail, nella logistica o stai pianificando investimenti in nuovi poli o magazzini, questo è il momento di chiederti che ruolo vuoi dare all’IA nella tua supply chain.
Perché la vera differenza, nei prossimi anni, non la farà chi ha il magazzino più grande, ma chi avrà **la rete più intelligente. **