PRO473

87 progettare 473 • OTTOBRE 2025 da una crescente de-globalizzazione, da supply chain complesse e dinamiche di mercato imprevedibili, le imprese devono poter contare su soluzioni capaci di trasfor- mare i dati in decisioni e azioni ‘informate’ e mirate. In questa direzione, attraverso la collaborazione con Made4.0, vogliamo contribuire a costruire un ecosistema in- dustriale più agile, flessibile e innovativo”. In questo contesto, Axiante porta in dote un solido know-how nell’ambito del da- ta management, del demand planning e dell’Integrated business planning (IBP) con l’obiettivo di supportare le imprese nell’adozione di un approccio data-driven alla pianificazione e al governodei processi operativi. Evoluzione della pianificazione L’adozione di strumenti avanzati come al- goritmi predittivi, intelligenza artificiale (AI) e machine learning consente alle imprese del comparto di passare da una gestione reattiva a un modello proattivo. In questo nuovo approccio, è possibile monitorare e soprattutto anticipare variazioni della domanda, identificare colli di bottiglia in produzione, rispondere tempestivamente a interruzioni nella supply chain. Il risultato è una riduzione di sprechi e inefficienze e un’ottimizzazione delle risorse lungo tutto il processo produttivo. “In particolare, per un’industria ad alta specializzazione come quella della produzione di macchine uten- sili, che opera spesso su commessa o in logiche just-in-time, la pianificazione preci- sa e dinamica è ormai un elemento critico. Soluzioni di Demand planning evoluto e Integrated business planning permettono oggi un’integrazione sempre più stretta tra le funzioni aziendali, dalla produzione alle vendite, dalla logistica alla finanza, garan- tendo una visione unificata e strategica delle operation” afferma Gubian. L’IBP, in particolare, supera l’approccio tradizionale della sales & operations planning, esten- dendo l’orizzonte decisionale al medio-lun- go termine e offrendo un allineamento continuo tra obiettivi aziendali e capacità finanziarie e operative. In questo scenario, le aziende possono migliorare la reattività alle condizioni di mercato, ottimizzare l’im- piego delle materie prime e delle risorse produttive, aumentare la puntualità delle consegne e gestire in modo più efficace stock e approvvigionamenti. Il ruolo centrale dei dati Uno dei fattori abilitanti di questa evoluzio- ne è rappresentato dalle piattaforme cloud e dalle architetture API-driven. Queste tec- nologie favoriscono l’interoperabilità tra sistemi legacy, ERP, MES e strumenti di advanced analytics. Grazie a queste solu- zioni, è possibile raccogliere, aggregare e analizzare in tempo reale dati provenienti da fonti eterogenee, dalle linee di produ- zione agli impianti IoT, fino ai mercati di destinazione, creando una base solida per decisioni operative e strategiche più accu- rate e tempestive. Gubian osserva: “Nel contestoodierno, caratterizzatoda volatilità della domanda, scarsità di materie prime e pressioni sui costi, la governance dei dati assume un ruolo centrale. Infatti, senza dati affidabili, aggiornati e governati in modo coerente, nessuna tecnologia, per quanto avanzata, può realmente esprimere il pro- prio potenziale. La qualità delle decisioni è direttamente proporzionale alla qualità dei dati su cui si basano”. Non solo efficienza operativa Va infine evidenziato che investire in solu- zioni tecnologiche avanzate significa non solo poter contare su una maggiore effi- cienza operativa ma anche rendere le ope- ration un driver della strategia aziendale. “La capacità, per esempio, di prevedere la domanda combinando dati interni storici di vendita, capacità produttiva ed esterni trend di mercato, segnali macroeconomici, consentenon solodimigliorare lapianifica- zione industriale, ma anche di orientare le scelte commerciali, imercati a cui rivolgersi e gli investimenti futuri”, conclude Gubian. Mirko Gubian, global demand senior manager & partner di Axiante. Axiante nell’ambito del data management, del demand planning e dell’Integrated business planning supporta le imprese nell’adozione di un approccio data-driven alla pianificazione e al governo dei processi operativi.