La comunità internazionale della manifattura si è riunita a Milano in occasione del World Manufacturing Forum (WMF), che rilascerà il nuovo rapporto all’inizio del 2026, con l’integrazione delle evidenze, best practice e roadmap presentate nelle due giornate di keynote e panel verticali, con voci rappresentative da tutto il mondo.
Sono stati annunciati anche webinar per dare un contributo concreto alle imprese, nel percorso di adozione di tecnologie avanzate e intelligenza artificiale verso gli obiettivi di neutralità del 2030, rispetto a cui il WMF rilancia con una manifattura rigenerativa, che dia un contributo positivo all’intero ecosistema.
Strategia, competenze, collaborazione: le condizioni di successo per il futuro del manifatturiero
Dagli incontri sono emerse alcune condizioni di successo per il settore manifatturiero, che sarà sempre più basato su avanzate piattaforme digitali.
In primo luogo, gli investimenti tecnologici devono essere allineati a una strategia aziendale chiara, con obiettivi definiti e una roadmap di azioni e progetti intermedi misurabili, roadmap ben descritta nelle 10 raccomandazioni del WMF, che quest’anno si è concentrato sulle tecnologie abilitanti la manifattura dei prossimi anni: “Key enabling technologies for the future of manufacturing - Roadmaps & Platforms”.
In secondo luogo, si è ribadito il ruolo centrale delle risorse umane. AI agentica e robot di nuova generazione autonomi, mobili, collaborativi e umanoidi (Multirobots platform) aumenteranno non solo la produttività, ma risolveranno la carenza sempre più marcata di manodopera a livello globale.
Ma questo non vuol dire che non si debba investire in risorse umane. Da un lato servono competenze sempre più ibride e trasversali per orchestrare in modo sapiente e creativo la combinazione di più tecnologie, in direzione di una “intelligenza aumentata”, in cui l’intelligenza artificiale supporti quella umana. Dall’altro, servono competenze tecniche per la progettazione, manutenzione e gestione dei processi produttivi supportati dalle piattaforme avanzate.
«Le competenze sono la valuta del futuro: nella manifattura Smart c’è una combinazione tra digitale e ingegno umano. Bisogna essere lungimiranti e tener conto della demografia, per cui bisogna preparare fin da ora profili multiskilling (polivalenti) per garantire la resilienza della manifattura», spiega David Romero, vicepresidente del Comitato Scientifico della Fondazione WMF, professore di manifattura avanzata a Monterrey, in Messico.
Le twin skill per la digitalizzazione e la sostenibilità
Resta l’urgenza di “twin skill” (digital e green) per raggiungere non solo obiettivi “Net Zero”, ma di circolarità “by design” lungo l’intera Supply Chain, a partire dallo sviluppo di nuovi materiali per prodotti che dovranno essere concepiti per essere riciclati e/o riutilizzabili a fine vita. La direzione suggerita dal WMF è infatti quella di una manifattura rigenerativa, che non si limiti a non danneggiare l’ambiente, ma che restituisca valore positivo all’ecosistema ambientale e sociale. Ma ancora una volta, servono competenze progettuali.
«Oggi si sta orientando la forza lavoro sul processo di riciclo ma, per com’è ancora concepita l’economia, non funziona, perché costa di più che non immettere sul mercato prodotti nuovi. Bisogna investire e indirizzare competenze e tecnologie nella progettazione di macchine e prodotti già pensati con il recupero e per il riutilizzo, in modo da ridurre davvero il consumo di materie prime, con gli incentivi non più per una economia lineare, ma circolare», commenta Eline Boon, Senior Policy Manager, Shifting Policies for Systemic Change Ellen MacArthur Foundation, UK.
Il potere della collaborazione e della scalabilità
Terzo elemento di successo, la collaborazione per lo sviluppo e l’adozione delle tecnologie digitali. Proprio per la natura delle nuove tecnologie che fanno la differenza se integrate e su piattaforma, con il coinvolgimento di più saperi specialistici e multidisciplinari, servono collaborazione, open Innovation e tecnologie condivisibili dove possibile, nonché scambio di esperienze, conoscenze e best practice e scalabilità di ciò che funziona. Altrimenti, si rischia di non beneficiare del potenziale implicito dell’intelligenza artificiale e di perdere terreno rispetto a chi va più veloce, collabora e guadagna in vantaggio competitivo.
Eccellenti i risultati dei 201 Lighthouse mappati dal World Economic Forum, le fabbriche modello che negli ultimi 6 anni hanno adottato tecnologie e roadmap efficaci per la doppia transizione digitale e green: riduzione dei costi operativi del 25-70%; aumento di produttività fino al 250%, efficienza energetica del 20-30%; riduzione dei tempi di progettazione e sviluppo di prodotto fino al 100% e aumento di agilità nella gestione dei processi fino al mercato tra il 50 e il 100%.
Le 10 raccomandazioni del WMF per gestire in modo ottimale le piattaforme tecnologiche
Per avvicinarci dunque a parametri di successo ed eccellenza il WMF dà dieci suggerimenti.
- Definire obiettivi strategici e priorità all’interno di una roadmap chiara, in grado di guidare in modo trasparente i processi di trasformazione.
- Coinvolgere attivamente gli stakeholder strategici e operativi per garantire un impegno duraturo e un’esecuzione quotidiana efficace.
- Stabilire orizzonti temporali chiari e traguardi intermedi per monitorare i progressi e mantenere la continuità e lo slancio delle iniziative.
- Progettare piani di implementazione strutturati per tradurre gli obiettivi strategici della roadmap in azioni coordinate e concretamente realizzabili.
- Monitorare, aggiornare, comunicare e allineare regolarmente tutte le attività previste nei piani di implementazione della roadmap.
- Definire lo scopo e la proposta di valore della piattaforma tecnologica di riferimento per assicurare l’erogazione di benefici concreti e rilevanti.
- Valutare la maturità e la prontezza organizzativa nell’adottare la piattaforma tecnologica individuata.
- Fornire una giustificazione chiara della piattaforma tecnologica selezionata, basata sulla coerenza strategica e sulla fattibilità tecnologica.
- Garantire l’integrazione della piattaforma tecnologica scelta con i sistemi e i processi esistenti, al fine di favorire la continuità operativa.
- Coinvolgere e formare tutti gli stakeholder della piattaforma tecnologica per sviluppare competenze, senso di responsabilità e un utilizzo efficace degli strumenti.
I dati, quarto fattore produttivo nell’industria moderna
"Il nuovo paradigma industriale si fonda sulla capacità di analizzare i dati per prendere decisioni basate sui numeri: dopo lavoro, materie prime e impianti, i dati diventano il quarto fattore produttivo", commenta Marco Taisch, presidente del Comitato Scientifico della Fondazione WMF e professore al Politecnico di Milano.
"In uno scenario geopolitico sempre più complesso, tra dazi, nuove potenze industriali e filiere globali in trasformazione, l’Europa e l’Italia devono puntare sui propri fondamentali: innovare i prodotti rendendoli intelligenti e sostenibili, ridisegnare le organizzazioni per rispondere alla domanda 'tutto e subito' e utilizzare realmente le tecnologie digitali, non solo l’intelligenza artificiale".
Avere “dati buoni” da processare resta una delle sfide principali per le imprese. C’è un tema di governance e di interoperabilità da fonti eterogenee, poiché le aziende tendono ancora a lavorare a silos, con scarsa condivisione delle informazioni. Per lavorare in modo fluido, invece, in particolare gli agenti artificiali (Agentic AI) hanno bisogno di poter accedere ai dati omogenei.
Douglas Woods, presidente di AMT (The Association for Manufacturing Technology, USA) suggerisce di circoscrivere i bisogni, di partire da cosa si sta affrontando in azienda e selezionare i dati, usando standard aperti con semantica condivisa.
"Avere una idea chiara dell’obiettivo e raccogliere dati per quella finalità, vediamo che è il modo che funziona meglio", commenta a sua volta Noriko Suzuki dell'IBM Institute for Business Value (Giappone).
Gli agenti AI aumentano l’efficienza produttiva, offrono insight al processo decisionale e tolgono un po’ di carico alle attività umane in produzione, che soffre di carenza di personale. Ma il loro utilizzo è solo agli albori in produzione: neanche il 20% di quel 50% di imprese manifatturiere che usano l’AI a supporto dell’automazione, secondo una ricerca globale di IBM. In altri ambiti (vendita e servizi) invece c’è già un utilizzo più esteso di digitale e AI agentica.
In produzione si è ancora in fase di test e ci sono forti problemi di integrazione soprattutto nelle grandi aziende, ma secondo Woods è solo questione di tempo e di orizzonte temporale.
Il futuro dei sistemi multirobotici
Con il supporto dell’AI che interpreta i dati che arrivano dall’ambiente, attraverso sensori e vision computing, anche la robotica sta vivendo una profonda trasformazione. Le soluzioni mobili, autonome e collaborative, con la corretta governance e integrazione con i processi e le attività umane, possono rispondere alle sfide di agilità e di frequente cambio formato e prodotto per piccole serie, oggi sempre più richiesto alle imprese, che nel frattempo lamentano mancanza di personale.
"Se 15 anni fa la robotica era un mercato maturo, con l’arrivo dei cobot si sono aperti nuovi scenari. La Cina ha superato per produzione Germania e Corea, e ora l’intelligenza artificiale consente di programmare in pochi minuti robot per cui prima servivano giorni", commenta Bob Struijk, vice presidente & Director di Fanuc Spagna.
Grazie alla computer vision e alla simulazione, migliora la percezione dell’ambiente e l’addestramento di sistemi che guideranno la robotica mobile, evitando per esempio la collisione, semplicemente cambiando strada.
"Con la migliore percezione dell’ambiente, l’analisi di dati robusti e l’addestramento dei sistemi in simulatori, sarà più semplice anche l’interazione tra robot e umani. Questo faciliterà anche la condivisione di ambienti produttivi tra umani e droni, robot collaborativi e robot mobili autonomi su ruote, che saranno governati da piattaforme digitali multirobotiche", precisa Andrea Cassoni, Global Head of Collaborative Robotics di ABB Italia.
È in corso anche l’addestramento di robot umanoidi con sistemi di intelligenza artificiale. Un esempio arriva da una collaborazione cino-svizzera. "Stiamo creando un 'foundation model' per la gestione dei dati, che richiede forti investimenti e un team di una trentina di ingegneri, oltre a servizi di compliance, certificazione e assicurazione, per favorire l’accessibilità della robotica umanoide alle aziende, riducendo i costi e i tempi di un PoC (Proof of Concept), che passa d da 6-9 mesi a 3 mesi", racconta Yuki Long, fondatrice di Aimbo Robotics da Sino Swiss Hub AG, Svizzera e Cina.