Previsioni 2026: il Modern Data Estate, come l’AI abbatte i silos di dati e cosa devono sapere i leader del manifatturiero

Il settore manifatturiero sembra entrare in una fase di profondo cambiamento, mentre molte organizzazioni esplorano come gli agenti AI possano trasformare le operations interne, un silo di dati alla volta. I produttori hanno già iniziato a investire nelle tecnologie necessarie per restare competitivi e ottenere un vantaggio sul mercato. Ecco cosa devi sapere per prepararti ai cambiamenti in arrivo e far avanzare la tua azienda, senza restare indietro.

Il Modern Data Estate

Tradizionalmente, i produttori hanno isolato dati e logiche applicative in sistemi e applicazioni aziendali eterogenei, rendendo estremamente complessa la collaborazione tra funzioni e la condivisione delle informazioni, e rallentando innovazione e crescita. Oggi però l’AI, soprattutto sotto forma di agenti, sta mettendo in discussione lo status quo. Riteniamo che le aziende più lungimiranti possano trarre enormi benefici trasformando l’attuale ambiente dati in un Modern Data Estate. I tre elementi chiave su cui i produttori dovranno concentrarsi nel prossimo anno sono performance della supply chain, smart manufacturing e prodotti connessi.

Performance della supply chain

Quest’anno i produttori hanno un’opportunità concreta di iniziare a valorizzare nuove fonti di dati della supply chain, andando oltre quelle tradizionali. Ciò implica estendere la raccolta dati a monte, verso i fornitori, ad esempio per informazioni sulle materie prime, e a valle, verso i clienti, per comprendere come utilizzano i prodotti o quali problematiche incontrano. Questo approccio risponde alla crescente esigenza di ottenere una visibilità completa della supply chain in modo più efficiente e scalabile.

La partnership tra Snowflake and SAP e la disponibilità di SAP Business Data Cloud (BDC) sono progettate per supportare la condivisione bidirezionale dei dati e l’accesso in tempo quasi reale ai data product SAP tramite integrazione zero-copy, in base alla configurazione del cliente. Ciò consente di migliorare la visibilità aziendale e della supply chain, integrando i dati SAP con il resto dei dati enterprise.

Alcuni nostri clienti stanno già investendo nella visibilità enterprise con BDC, concentrandosi su vendite, supply chain, forecasting e relazione tra dati finanziari e pianificazione dell’inventario, e stanno finalmente esprimendo il reale valore del proprio data estate. Riferiscono un vero e proprio cambio di paradigma operativo, grazie alla riduzione della replica dei dati e a una maggiore fiducia nelle proprie informazioni. Creando una single source of truth, ottengono una visione a 360 gradi di tutti i dati e mettono leader a ogni livello dell’organizzazione, dagli executive agli esperti di business, nelle condizioni di comprendere con precisione cosa accade in azienda. Questo vale sia per analizzare la pianificazione complessiva dell’inventario sia per monitorare l’intero flusso, dalla produzione alla spedizione. Man mano che sempre più produttori rendono prioritaria la visibilità enterprise, chi non lo farà si troverà in netto svantaggio competitivo.

Smart manufacturing

Quasi tutto ciò che accade nello shop floor genera dati, e questi dati sono fondamentali per migliorare le operations, dall’efficienza alla qualità del prodotto. Nel 2026 i produttori inizieranno a sfruttare dati provenienti da un’ampia varietà di fonti dello shop floor, come telecamere e sensori, non solo per individuare le cause profonde dei problemi e migliorare qualità e resa, ma anche per intervenire in tempo reale, valutare la qualità o ottimizzare i consumi energetici.

In Snowflake stiamo sviluppando partnership per portare in modo semplice e sicuro nel cloud i dati provenienti dalle apparecchiature dello shop floor, siano esse di ultima generazione o legacy, ancora ampiamente diffuse nel settore.

Quest’anno i COO hanno al centro dell’attenzione la modernizzazione dello shop floor, con focus su tre temi chiave:

• Integrare rapidamente tecnologie di visione nelle linee produttive per il monitoraggio inline della qualità e la sicurezza dei lavoratori.

• Ottimizzare la capacità produttiva all’interno dei nuovi stabilimenti tramite modelli di ottimizzazione basati sull’AI.

• Ottimizzare l’inventario utilizzando l’AI nei calcoli per prendere decisioni in tempo reale sui livelli di materie prime e prodotti finiti.

In un caso concreto, Lindt & Sprüngli ha implementato un partner tecnologico Snowflake, HighByte, per acquisire i dati da tutte le apparecchiature dello shop floor, portarli nel cloud e abilitare soluzioni online per attività come la manutenzione predittiva e la gestione dell’efficienza. E Lindt e HighByte hanno reso il sistema operativo in soli 12 mesi. Sempre più produttori daranno priorità al trasferimento dei dati dello shop floor nel cloud, soprattutto dopo averne sperimentato l’impatto trasformativo sull’organizzazione.

Prodotti connessi

I produttori che realizzano prodotti alimentati elettricamente, come automobili, elettrodomestici o dispositivi Internet of Things, dotati di connettività e capaci di generare dati, hanno accesso a una quantità enorme di informazioni preziose per migliorare la relazione con i clienti, creare nuove linee di business e alimentare la progettazione e la produzione. Riteniamo che quest’anno i produttori inizieranno a inviare una quota crescente di questi dati nel cloud, prima di reintegrarli nei processi aziendali grazie all’emergere dello Unified Namespace.

Lo Unified Namespace rappresenta la convergenza di:

• Dati IT: Sistemi ERP come SAP e Oracle

• Dati OT: tecnologie di produzione e operations

• Dati IoT: il prodotto del produttore

Tradizionalmente, integrare i cinque livelli dello stack di automazione industriale, apparecchiature, SCADA, MES, ERP e cloud, è stato complesso a causa di protocolli, API e tecniche di integrazione point-to-point differenti. Oggi però il cloud, e in particolare l’AI Data Cloud Snowflake, può fungere da repository centrale in cui tutti questi dati vengono unificati. I grandi produttori stanno inoltre superando la visione di IT, OT e IoT come ambiti separati, grazie all’affermazione dello Unified Namespace. Questa convergenza aiuta le aziende a generare nuovi ricavi migliorando la customer experience, monetizzando servizi attraverso prodotti connessi e abilitando insight predittivi e proattivi all’edge.

AI ovunque, AI in ogni cosa

Da quest’anno in avanti e nel prossimo futuro, riteniamo fondamentale che le aziende siano in grado di dialogare con i propri dati, mentre l’AI pervade ogni ambito, integrando intelligenza in ogni decisione e dispositivo e trasformando processi, prodotti e opportunità. Snowflake Intelligence rende tutto questo possibile e stiamo osservando numerosi clienti adottarla in diversi casi d’uso. Ad esempio, gli utenti utilizzano modelli semantici per porre domande come: “Mostrami dove ho livelli di inventario particolarmente bassi e cosa devo fare per ripristinarli”. “Quali rischi esistono nel trasporto per il rifornimento delle scorte”. Oppure: “Le condizioni meteo possono influire sulla puntualità del rifornimento”.

Ottenere risposte a queste domande è possibile quando tutti i dati risiedono in un unico ambiente e sono affiancati da strumenti AI capaci di interpretarli. Recupera i dati rilevanti per rispondere alle tue domande e utilizza i modelli AI per raccomandare la migliore azione successiva: Snowflake Intelligence lo rende possibile. È così che i clienti lavorano con i propri dati nel 2026 e oltre.

Questi sono solo alcuni degli insight che abbiamo sui cambiamenti all’orizzonte per il manifatturiero. Per approfondire le previsioni di settore e scoprire come le aziende manifatturiere possono prepararsi, guarda il webinar Manufacturing AI Data Predictions 2026 e scarica subito Snowflake AI + Data Predictions 2026.