La tecnologia digitale rende le catene di approvvigionamento più resilienti

Per molto tempo, le industrie digitali e fisiche sono rimaste in parte separate, con strumenti come i software di Enterprise Resource Planning (ERP) e Customer Relationship Management (CRM) che rappresentavano la maggior parte della “digitalizzazione”.

Questo sta cambiando rapidamente poiché la produzione, la logistica e l’intera catena di approvvigionamento si stanno progressivamente automatizzando e diventando “intelligenti”. L’arrivo di strumenti di IA sempre più utili e potenti accelererà solo questa tendenza. Ciò sta portando a una progressiva convergenza tecnologica tra le industrie dell’economia digitale e reale.

Ciò offre agli operatori industriali intuizioni senza precedenti su ogni anello fisico della catena di approvvigionamento, dalla pianificazione strategica e la pre‑emissione del rischio all’approvvigionamento, alla programmazione della produzione e alla logistica.

In tal modo, fornisce loro anche un’opportunità senza precedenti per migliorare la resilienza della catena di approvvigionamento.

Un nuovo studio di due ricercatori della Jiangxi University of Finance and Economics in Cina sta analizzando questa questione. È emerso che il potenziamento della resilienza della catena di approvvigionamento è guidato da alcuni fattori chiave: alleviare le restrizioni finanziarie, ridurre la concentrazione della catena di approvvigionamento e favorire l’innovazione tecnologica.

Hanno pubblicato i loro risultati su International Review of Economics & Finance¹, con il titolo “The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience”.

Catene di approvvigionamento sempre più complesse e fragili

Una caratteristica dell’economia moderna è che ogni bene prodotto dipende da una catena di approvvigionamento la cui complessità è in costante aumento. Questo riguarda non solo le materie prime necessarie per realizzare un determinato prodotto, ma anche tutte le parti, gli elementi rari e le macchine ultra‑specializzate richieste per trasformare i materiali di base in prodotti finiti e, indirettamente, tutti gli altri input, parti e macchinari necessari per produrre questi strumenti e i materiali di base.

In periodi di crisi, come durante la pandemia di Covid, le catene di approvvigionamento intrecciate possono cedere sotto pressione, provocando una cascata di interruzioni che si ripercuotono su interi settori.

Poiché le tensioni geopolitiche, i disastri naturali e le frizioni commerciali sono sempre più frequenti e intense, il vecchio modello delle catene di approvvigionamento just‑in‑time, vulnerabili agli shock esterni, è sempre più messo in discussione.

“Ad esempio, l’improvvisa imposizione di tariffe rigorose da parte degli Stati Uniti all’inizio del 2025 ha interrotto la fornitura di materie prime per numerose aziende, costringendo alla sospensione delle attività produttive e provocando ingenti perdite economiche.”

Ciò ha suscitato un rinnovato interesse verso una catena di approvvigionamento più resiliente, che possiede la capacità intrinseca di assorbire e resistere agli shock esterni, garantendo così la fornitura continua di beni di consumo essenziali e di materiali strategici.

In definitiva, la stabilità e la sostenibilità a lungo termine dello sviluppo economico dipenderanno dallo sviluppo di una catena di approvvigionamento più resiliente.

Tecnologie digitali e catena di approvvigionamento

Fondere l’economia digitale con quella fisica

Il valore aggiunto dell’economia digitale cinese dovrebbe raggiungere 49 trilioni di RMB entro il 2025, costituendo circa il 35 % del Prodotto Interno Lordo (PIL) del paese, con numeri simili in molte altre economie sviluppate.

Con una così ampia quota dell’economia già digitale, l’unica via per una ulteriore crescita dell’economia digitale è integrarla ulteriormente con quella fisica e aumentare la produttività in entrambe.

Da un lato, ciò consentirà alle tecnologie dell’industria digitale di integrare risorse dati diversificate, capitale conoscitivo e paradigmi innovativi nel quadro tecnologico delle industrie reali.

Dall’altro, le industrie reali fungono da banco di prova per le tecnologie digitali, offrendo ambienti sperimentali ricchi e direzioni di ottimizzazione chiare per renderle più incisive sulla produttività dell’intera economia.

E quasi nessun settore sperimenterà un impatto più immediato rispetto alle catene di approvvigionamento.

Analizzare le catene di approvvigionamento reali

I ricercatori hanno selezionato le società cinesi quotate in A-share dal 2011 al 2024, con il dataset finale che comprende 13.410 osservazioni valide di azienda‑anno.

Hanno misurato diversi indicatori:

• Resilienza della catena di approvvigionamento, composta da diversi sotto‑componenti:
  • Reattività della catena di approvvigionamento, la capacità di rispondere rapidamente a fluttuazioni di domanda e offerta di fronte a interruzioni esterne.
  • Resistenza della catena di approvvigionamento, la capacità di mantenere operazioni continue e una circolazione fluida di fronte a shock esterni.
  • Recupero della catena di approvvigionamento, che riflette quanto efficacemente le performance aziendali resistono e si riprendono dagli shock esterni.
• Convergenza tecnologica tra le industrie dell’economia digitale e reale, misurata quando un brevetto è classificato al di fuori del dominio tecnologico dell’industria digitale ma cita almeno un brevetto di tecnologia dell’industria digitale.
• Variabili di controllo, come la dimensione dell’impresa (Size): il logaritmo naturale del totale degli attivi a fine anno; età dell’impresa, leva finanziaria, ritorno sugli attivi, crescita dei ricavi, flusso di cassa, dimensione del consiglio, concentrazione della proprietà, ecc.

In che modo la digitalizzazione può migliorare le catene di approvvigionamento?

Il primo passo, probabilmente quello più avanzato già grazie all’ERP, consiste nel trasformare gli elementi di dati e le informazioni end‑to‑end in risorse informative strategiche.

I modelli di sorveglianza del rischio ad alta fedeltà possono rilevare con precisione potenziali vulnerabilità, come vincoli di fornitura a monte e interruzioni logistiche. Il fattore chiave sarà spostare la gestione del rischio da una mitigazione reattiva a un’anticipazione proattiva, potenzialmente mediante l’uso di agenti IA dedicati.

Un altro passo è l’implementazione di strumenti come i digital twin e le risorse di simulazione virtuale. Questi possono modellare scenari di interruzione in ambienti virtuali, consentendo alle aziende di formulare preventivamente protocolli di riconfigurazione flessibili per i nodi critici della catena di approvvigionamento.

Quando si verificano interruzioni reali, l’impiego di risorse agili pre‑testate può mitigare efficacemente i danni al sistema complessivo.

Un altro passo sarà smantellare i silos di conoscenza inter‑industriali e facilitare l’integrazione end‑to‑end dei dati, dal processo produttivo a monte fino al consumo a valle.

In questo modo, le aziende possono identificare rapidamente i nodi in difficoltà dopo gli shock, sincronizzare protocolli di emergenza unificati con i partner della catena di approvvigionamento e mobilizzare in modo efficiente le risorse critiche verso i segmenti colpiti.

E, naturalmente, per tutte queste iniziative e dati, una solida crittografia e un controllo degli accessi saranno fondamentali per salvaguardare la riservatezza e l’integrità dei dati principali delle aziende.

Alleviare le restrizioni finanziarie

Dati più accurati possono fornire alle istituzioni finanziarie intuizioni affidabili sulla reale capacità operativa e di soddisfacimento delle imprese.

Ad esempio, la tecnologia dei big data integra informazioni multi‑fonte, come dati fiscali e di sicurezza sociale, per costruire profili creditizi dinamici per le imprese.

I rischi associati all’approvazione preliminare del prestito e ai costi di monitoraggio in corso possono essere ridotti tracciando i flussi in tempo reale di beni, informazioni e capitale.

Ciò dovrebbe, in ultima analisi, ridurre il costo del capitale e rafforzare le basi finanziarie della resilienza della catena di approvvigionamento.

Maggiore diversità dell’offerta

Gran parte della fragilità della catena di approvvigionamento deriva dalla mancanza di informazioni sulle opzioni disponibili. Questo porta spesso a dipendere da un piccolo gruppo consolidato di partner, aumentando la loro esposizione a rischi morali come il default dei partner e comportamenti fraudolenti.

“All’interno dei modelli tradizionali di catena di approvvigionamento, i costi proibitivi di ricerca e l’asimmetria informativa ostacolano la capacità di un’impresa di identificare e valutare efficacemente potenziali fornitori e clienti a livello globale.”

Al contrario, l’identificazione, la selezione e l’analisi in tempo reale, basate sui dati, dell’intelligence globale di offerta‑domanda possono fornire alternative molto necessarie.

Ciò può essere particolarmente utile quando un nodo specifico è colpito da un’interruzione. In generale, può migliorare l’influenza di mercato dell’impresa e le capacità di allocazione delle risorse, ridurre la dipendenza da un singolo fornitore o da una regione geografica e, in ultima analisi, favorire la diversificazione della catena di approvvigionamento dal lato della domanda.

Può avere effetti sistemici importanti, poiché un’interruzione data viene impedita dal propagarsi ad altri nodi della catena, migliorando la resilienza complessiva della catena di approvvigionamento in modo non visibile.

Stimolare l’innovazione

Una catena di approvvigionamento digitale e più trasparente significa anche consentire l’abbinamento preciso e l’offerta elastica delle risorse di innovazione. Ciò può aumentare la qualità dell’innovazione grazie a una migliore efficienza nell’allocazione delle risorse di innovazione.

“Consente alle imprese di monitorare le prestazioni in tempo reale delle nuove tecnologie e di quantificare il loro contributo all’efficienza produttiva e al risparmio dei costi, riducendo significativamente i costi di ricerca, sperimentazione e abbinamento insiti nel processo di ricerca e sviluppo (R&D)”

Potrebbe inoltre creare, in ultima analisi, un cambiamento di paradigma nella strategia di innovazione aziendale, passando da un modello “chiuso” a uno “aperto e collaborativo”, facilitando il libero flusso e l’integrazione efficiente delle risorse di innovazione all’interno dell’ecosistema.

Costruire catene di approvvigionamento digitali resilienti

Imprese statali vs imprese private

Le imprese statali (SOE) beneficiano di una forma di “slack di risorse”, inclusi l’accesso preferenziale al credito bancario, i sussidi governativi e posizioni di mercato dominanti, mentre le aziende private operano spesso con vincoli di risorse molto più stretti.

Ciò crea una situazione in cui le iniziative digitali volte a migliorare la resilienza hanno un impatto maggiore sulle aziende private più vulnerabili.

Proprietà intellettuale e ecosistema digitale

Un altro effetto riscontrato dai ricercatori è che una forte protezione della proprietà intellettuale e un’infrastruttura digitale ben sviluppata migliorano anche l’efficacia delle iniziative di resilienza della catena di approvvigionamento.

In questo caso, ciò è probabilmente dovuto al fatto che un maggiore impegno e investimenti su larga scala nell’innovazione vengono effettuati quando sono protetti da meccanismi come brevetti, diritti d’autore software e segreti commerciali.

“In un regime di protezione della proprietà intellettuale debole, le imprese sono più vulnerabili ai rischi di divulgazione tecnologica, il che indebolisce il legame tra investimento in innovazione e ritorni attesi. Di conseguenza, la spinta delle imprese a impegnarsi in innovazione tecnologica di livello profondo diminuisce, inducendole a favorire una strategia “wait‑and‑see” o a limitarsi a un’adozione tecnologica superficiale.”

Pertanto, l’ambiente normativo e le istituzioni nazionali possono avere un impatto significativo sulla convergenza delle economie digitale e fisica, anche per quanto riguarda le catene di approvvigionamento.

Allo stesso modo, lo sviluppo dell’infrastruttura digitale, come l’accesso a risorse quali cloud computing e grandi data center, può accelerare i processi di sviluppo, iterazione e commercializzazione dei prodotti digitali.

“Al contrario, le regioni con infrastrutture digitali poco sviluppate sono spesso caratterizzate da carenze come una copertura IoT inadeguata e una potenza computazionale insufficiente. Queste limitazioni ostacolano l’acquisizione e l’analisi di dati su larga scala e in tempo reale, impedendo così al TCDR di potenziare efficacemente la resilienza della catena di approvvigionamento.”

Ciò porta direttamente a una riduzione dei costi di prova‑e‑errore per le imprese nell’innovazione tecnologica e accelera la convergenza delle economie digitale e fisica.

Considerazioni per gli investimenti

La trasformazione digitale è stata tradizionalmente vista attraverso la lente del miglioramento dell’efficienza. Tuttavia, sempre più spesso si tratta di creare un vantaggio di resilienza misurabile per le aziende industriali, soprattutto quando operano in settori con tecnologie complesse e catene di approvvigionamento internazionali articolate.

La convergenza tra digitale e fisico sta migliorando le catene di approvvigionamento attraverso tre canali principali: alleviare le restrizioni finanziarie, ridurre la concentrazione della catena di approvvigionamento e favorire l’innovazione tecnologica.

Pertanto, le tecnologie digitali dovrebbero oggi essere viste come un vantaggio competitivo e una parte essenziale dell’infrastruttura di resilienza, anziché come una spesa IT discrezionale.

Ciò è particolarmente vero per gli strumenti più avanzati e generatori di dati, come l’IA industriale, i digital twin, la simulazione, la produzione connessa e il software per la catena di approvvigionamento.

Investire nei dati industriali

Siemens AG

Siemens è un gigante degli strumenti e della produzione industriale, con una portata ineguagliabile per quanto riguarda le tecnologie digitali per l’automazione della produzione, l’IoT (Internet of Things), il software industriale, l’IA industriale, la simulazione, i digital twin e il complessivo “smart manufacturing”.

“Il concetto prevede fabbriche in cui robot collaborativi lavorano in sicurezza accanto agli esseri umani, dove l’intelligenza artificiale supporta piuttosto che sostituire il processo decisionale umano, e dove i processi produttivi sono progettati per minimizzare l’impatto ambientale massimizzando al contempo la personalizzazione e la flessibilità.

Industry 5.0: Bridging human-machine collaboration.”

È anche un fornitore chiave di componenti fisici essenziali come controller industriali e PLC (Programmable Logic Controllers), azionamenti e inverter, apparecchiature di commutazione, controlli di rete, automazione degli edifici, ecc.

Non è inoltre solo un fornitore di software, ma un operatore industriale a tutti gli effetti attraverso attività come Siemens Mobility, che produce treni e infrastrutture ferroviarie.

Nel complesso, questo rende il profilo di Siemens il partner ideale per le grandi imprese globali che desiderano potenziare la loro capacità produttiva, sia con Intel (INTC ) nei semiconduttori, con Hyundai nella costruzione navale, con Foxconn per veicoli elettrici intelligenti, o con Nvidia (NVDA ) per digital twin conformi alla fisica di intere fabbriche.

Source: Siemens

L’esperienza diretta e continua di Siemens nella produzione, combinata con la sua ampia gamma di partnership industriali, la rende una società ben posizionata per beneficiare della fusione in corso tra le economie digitale e fisica, e della produzione e delle catene di approvvigionamento sempre più digitalizzate.

“I sistemi basati sull’IA possono analizzare enormi quantità di dati in tempo reale raccolti dai sensori IoT in tutta la fabbrica, identificando pattern, prevedendo guasti alle apparecchiature e regolando autonomamente i parametri di produzione per migliorare efficienza e qualità. L’impatto dell’IA va ben oltre la semplice efficienza operativa. Questi sistemi intelligenti consentono ai produttori di prendere decisioni più informate e basate sui dati riguardo al design dei prodotti, alla gestione della catena di approvvigionamento e alla pianificazione strategica.”

Un componente chiave delle future “fabbriche 5.0” di Siemens sarà l’Intelligence Center X, il suo software di orchestrazione IA industriale di livello aziendale. Può essere utilizzato per distribuire agenti IA autonomi accanto ai lavoratori umani e unire tutti i livelli di silos di dati attualmente separati nei reparti di produzione.

Source: Siemens

L’azienda sta già registrando una forte domanda nei suoi settori digitali e infrastrutturali. Nel Q3 FY2026, i ricavi del software Digital Industries sono aumentati del 15 %, mentre gli ordini di Smart Infrastructure sono cresciuti del 42 %, includendo un balzo dell’81 % negli Stati Uniti. Questo la rende una delle rare aziende tedesche che beneficia sia del mercato cinese sia degli sforzi dell’UE e degli USA per reindustrializzare.

Source: Siemens

Lo stesso vale per l’infrastruttura intelligente (ordini in crescita dell’81 % negli USA e crescita a doppia cifra altrove), mentre il business della mobilità (treni) è stabile.

Nel complesso, questo rende Siemens un’azienda che storicamente è stata un importante produttore tedesco di treni e turbine, ma che oggi è sempre più il partner globale chiave per promuovere la produzione intelligente, l’IA industriale e le catene di approvvigionamento reattive e resilienti.

Ultime notizie e sviluppi sul titolo Siemens AG (SIE)

Studio citato

^{1. Haohua Liu and Qiang Pan. The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience. International Review of Economics & Finance. ottobre 2026. Article: 105741. Volume 111.}