Digitalizzazione nel manifatturiero: i trend tecnologici del 2026 - Gruppo RES

• La digitalizzazione è una leva strategica per le industrie del manifatturiero, poiché migliora efficienza operativa e resilienza industriale. 
• I dati ISTAT mostrano progressi nella digitalizzazione delle industrie italiane, ma anche un divario tra grandi aziende e PMI. 
• I trend chiave per il 2026 nel manufacturing riguardano: integrazione dei sistemi, AI nei processi operativi, digital twin, configurazione digitale e cyber resilience. 
• Il vantaggio competitivo dipende da come le singole tecnologie vengono integrate e governate nei processi industriali. 
• Soluzioni come Planifica (Workflow Management) e Tridix (configurazione digitale 3D), insieme a strumenti per la gestione della filiera e della documentazione, contribuiscono a realizzare la trasformazione digitale nel manufacturing. 

La digitalizzazione nel manifatturiero: a che punto siamo in Italia 

La trasformazione digitale nel manifatturiero è diventata una necessità per migliorare l’efficienza aziendale e la competitività nell’ambito dell’industria 5.0.  

In Italia il quadro mostra un’accelerazione significativa nell’adozione di tecnologie digitali avanzate, con una crescita rilevante nell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (IA) e degli strumenti di analisi dei dati nelle imprese con almeno 10 addetti, come evidenziato dal report ISTAT – Imprese e ICT, Anno 2025. 

In particolare, nel report si osserva che delle imprese con almeno 10 addetti, nel 2025: 

• il 16,4% utilizza almeno una tecnologia di Intelligenza Artificiale: un dato che raddoppia quello registrato nel 2024 (8,2%), ma che resta minoritario sul totale delle imprese; 
• quasi l’80% raggiunge un livello “base” di digitalizzazione (inteso come adozione di almeno 4 attività digitali su 12 previste dal Digital Intensity Index); 
• mentre, solo il 38,1% si colloca a livelli definiti almeno “alti” (adozione di almeno 7 attività digitali); 

Questi dati confermano una diffusione più ampia delle tecnologie digitali rispetto agli anni precedenti, ma evidenziano anche una differenza marcata tra grandi imprese e PMI.  

Infatti, delle grandi imprese:  

• il 96,4% raggiunge un livello base di digitalizzazione; 
• l’81,4% raggiunge un livello almeno alto. 

La diffusione delle tecnologie, però, non deve essere confusa con la maturità digitale, raggiungibile quando si integrano sistemi, dati e processi in modo coerente. 

In questa direzione si inserisce anche l’analisi del World Economic Forum che, attraverso il programma del Global Lighthouse Network, studia stabilimenti produttivi che hanno scalato con successo le tecnologie della Quarta Rivoluzione Industriale. I report più recenti mostrano come le aziende considerate “Lighthouse” non si distinguano per la semplice adozione di AI, IoT o advanced analytics, ma proprio per la loro capacità di integrare queste tecnologie nei processi operativi core, generando miglioramenti misurabili in termini di produttività, resilienza della supply chain e sostenibilità. 

Tipologia imprese	Grado di digitalizzazione base (DII)*		Grado di digitalizzazione alto (DII)*		Utilizzo di almeno una tecnologia di IA
	2024	2025	2024	2025	2024	2025
PMI (10–249 addetti)	70,2%	79,5%	26,2%	38,1%	7,7%	15,7%
Grandi imprese (250+ addetti)	97,8%	96,4%	83,1%	81,4%	32,5%	53,1%

* Il Digital Intensity Index (DII) misura il livello di digitalizzazione delle imprese sulla base di 12 attività digitali (es. utilizzo di ERP, CRM, cloud, e-commerce, IA, ecc.). 

• Livello base: almeno 4 attività digitali su 12; 
• Livello alto: almeno 7 attività digitali su 12. 

Essendo un indicatore “a soglia”, anche variazioni contenute nell’adozione di singole attività possono determinare piccoli spostamenti percentuali anno su anno. Per questo motivo, oscillazioni di 1 o 2 punti percentuali (a maggior ragione nelle grandi imprese, già prossime al 100%) possono riflettere normali dinamiche statistiche, senza necessariamente indicare un arretramento. 

I trend tecnologici più rilevanti per il manufacturing nel 2026 

I numeri mostrano un’accelerazione nell’adozione delle tecnologie digitali, ma quali saranno le innovazioni possono in grado di generare un vantaggio per le aziende, nel corso del 2026? 

Non tutte le tecnologie avranno lo stesso impatto e si prevede che quelle che faranno la differenza saranno capaci di incidere su tre dimensioni chiave:  

• efficienza,  
• controllo della complessità, 
• capacità decisionale. 

Vediamo quali sono le tendenze tecnologiche maggiormente impattanti.  

AI integrata nei processi decisionali 

Dopo una fase iniziale caratterizzata da sperimentazioni e progetti pilota, l’Intelligenza Artificiale nel manufacturing sta progressivamente entrando in una fase più strutturata, in cui l’attenzione si sposta dall’adozione alla reale integrazione nei processi aziendali. 

Nel 2026 le applicazioni più rilevanti saranno quelle strettamente collegate alle attività operative principali, come: 

• manutenzione predittiva, per ridurre i fermi non pianificati e ottimizzare gli interventi; 
• pianificazione dinamica della produzione in presenza di variabili complesse; 
• monitoraggio in tempo reale degli scostamenti rispetto agli obiettivi operativi. 

Le aziende dovranno focalizzarsi sulla capacità di connettere in modo coerente dati provenienti dal campo, sistemi gestionali e strumenti di analisi, integrandoli in un flusso decisionale unico e utilizzabile dalle funzioni operative. 

In questo percorso evolutivo rientra anche l’utilizzo di modelli avanzati, inclusi Large Language Model (LLM) e agenti intelligenti, a supporto delle attività decisionali. Nel settore industriale, il loro impiego si concentra sull’analisi strutturata delle informazioni disponibili, sulla sintesi di dati provenienti da fonti diverse e sulla generazione di indicazioni operative. 

L’approccio prevalente resta quello human-in-the-loop: l’intelligenza artificiale supporta operatori e responsabili di funzione nell’interpretazione dei dati e nella valutazione delle alternative, contribuendo a ridurre tempi di analisi e margini di errore. In questo modo, l’AI si integra nei flussi decisionali esistenti, rafforzandone efficacia e coerenza senza alterarne le responsabilità. 

Digital twin come strumento di gestione del rischio 

Il digital twin consente di creare una rappresentazione digitale di linee produttive, impianti o configurazioni di prodotto prima della loro realizzazione fisica. Questo permette di analizzare e testare scenari in modo controllato, riducendo l’incertezza nelle fasi successive. 

Tra i principali vantaggi di applicazione rientrano: 

• la riduzione di errori e rilavorazioni prima dell’avvio operativo; 
• la valutazione preventiva di scenari di investimento; 
• l’ottimizzazione di layout e capacità produttiva; 
• l’individuazione anticipata di possibili colli di bottiglia. 

Il digital twin tende a superare il perimetro strettamente tecnico e ad assumere un ruolo più ampio come strumento di supporto alle decisioni industriali, contribuendo a rendere più prevedibili e misurabili gli effetti delle decisioni aziendali. 

Configurazione digitale e controllo della variabilità 

La crescente personalizzazione della domanda sta aumentando il numero di varianti prodotto gestite dalle aziende manifatturiere, con effetti che si riflettono sull’intera organizzazione. 

Ogni nuova v