Il manifatturiero italiano ha strumenti di pianificazione maturi (ERP, MRP, APS, MES) ma opera in un contesto strutturalmente instabile, dove il piano ottimale perde aderenza in poche ore. Il vero collo di bottiglia non è la macchina né il motore di calcolo, ma il processo con cui si decide come riadattare il piano quando le condizioni cambiano. Le evidenze mostrano che questa continua ri-decisione è oggi la parte più costosa e mal spesa del mestiere. Oltre una certa soglia, migliorare il forecast rende meno che migliorare la capacità di simulare scenari e scegliere. La frontiera è una produzione decision-driven, con l'AI a supporto e non in sostituzione del giudizio umano.

KEY INSIGHTS

• 23 punti percentuali di capacità produttiva latente. L'OEE medio del manifatturiero discreto resta tra il 60% e il 67% contro una soglia world class dell'85%, raggiunta stabilmente solo da circa il 3% degli impianti: un divario che dipende in larga parte da decisioni operative (fermi, micro-arresti, cambi setup), non dalla tecnologia.
• Il 40% del tempo dei manager va in decisioni, e il 61% è giudicato inefficace. In una survey McKinsey su oltre 1.200 manager, i dirigenti dedicano circa il 40% del tempo a decidere e considerano inefficace il 61% di quel tempo, per un costo stimato di ~530.000 giornate-uomo l'anno (~250 milioni di dollari) in una grande impresa; il 72% ammette che le decisioni sbagliate sono frequenti quanto quelle giuste.
• La spesa in software SCM con AI agentica passa da meno di 2 a 53 miliardi di dollari entro il 2030. Nello stesso periodo la quota di imprese che usano software SCM dotato di AI agentica sale dal 5% al 60% e il 70% delle grandi organizzazioni adotterà forecasting basato su AI (Gartner), a conferma dello spostamento verso una pianificazione decision-centric.