La Direttiva CSRD ha tracciato in modo chiaro il futuro della rendicontazione di sostenibilità. Un futuro che nel 2025 diventa il presente, con l'estensione degli obblighi a migliaia di aziende italiane. Le nuove disposizioni richiedono standard più stringenti e un'integrazione sempre più strutturata dei dati ESG nei processi aziendali. La sfida principale consiste nella gestione della complessità dei dati. Le aziende, tuttavia, possono trasformare questo obbligo in un'opportunità per migliorare efficienza e competitività. Le soluzioni digitali avanzate consentono di automatizzare la raccolta dei dati, garantire la trasparenza e ottimizzare la rendicontazione, per una gestione più strategica della sostenibilità.

L'intelligenza artificiale si sta evolvendo da strumento consolidato per l'ottimizzazione dei processi a motore di innovazione nel settore manifatturiero. La Generative AI, in particolare, sta aprendo nuove prospettive nel manufacturing: dalla creazione di concept di prodotto alla previsione dei trend di mercato, passando per la gestione ottimizzata della logistica. Questa tecnologia si integra con le applicazioni tradizionali già presenti, come la robotica collaborativa, il digital twin e la manutenzione predittiva, offrendo ulteriori opportunità di sviluppo e miglioramento dei processi produttivi.

L'industria italiana ed europea sta affrontando sfide significative, tra supply chain disruption e calo della domanda. Nel 2025, l'ottimizzazione della supply chain diventerà un elemento chiave per mantenere la competitività. Strategie come l'adozione dell'intelligenza artificiale, l'analisi avanzata dei dati, pratiche sostenibili e la produzione localizzata saranno fondamentali. L'integrazione di soluzioni digitali avanzate come SAP SCM permetterà alle aziende di migliorare efficienza, resilienza e sostenibilità.

La manutenzione predittiva consente alle aziende manifatturiere di ottimizzare i processi produttivi e ridurre significativamente i costi operativi. Grazie all'integrazione tra ERP e IoT industriale, è possibile monitorare in tempo reale le condizioni dei macchinari, prevedere i guasti e pianificare interventi manutentivi più efficienti. L'adozione di tecnologie avanzate come sensori IoT, analisi dei dati e machine learning è alla base della strategia di innovazione che permette di sfruttarla.