10/06/2026

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Come la data governance e il digital twin trasformano la resilienza della supply chain

Mottin (Kirey): la qualità dei dati e l'AI permettono decisioni rapide e trasformare l'instabilità in continuità operativa

Valerio Mottin, Business Line Manager Digital Solutions Industry di Kirey, spiega che la resilienza della catena di approvvigionamento non dipende da un singolo strumento, ma da un sistema integrato di dati, modelli e processi. Quando una crisi colpisce un nodo logistico critico, ad esempio lo stretto di Hormuz, l'effetto si diffonde in tutta la rete: i porti rallentano, le rotte si allungano, i costi aumentano e i fornitori diventano meno affidabili. In queste situazioni, la mancanza di un componente non blocca solo la produzione; influisce sulla fatturazione, sul cash-flow, sulle priorità commerciali e sui dati dei clienti.

Mottin sottolinea che la supply chain non è più un "silo". "Se manca un componente non si blocca soltanto una linea produttiva - ha dichiarato Mottin - si sposta la fatturazione, cambia la previsione di cassa, si rinegoziano priorità commerciali e si valutano impatti su specifici clienti". La resilienza richiede quindi una single source of truth basata su dati di alta qualità.
Le organizzazioni stanno passando da una logistica globalizzata a modelli più regionali, avvicinando la catena ai mercati per ridurre i rischi di trasporto. Questo riequilibrio non elimina la necessità di strumenti avanzati: la simulazione e l'integrazione del dato, supportate da una solida Data Governance, sono i pilastri tecnologici fondamentali.

- Capacità di simulazione: il digital twin diventa un abilitatore di scenario planning, non una mera replica dell'impianto. "Il punto chiave non è prevedere Hormuz - ha aggiunto Mottin - ma costruire modelli che rappresentino classi di criticità e ne valutino l'impatto". Grazie a simulazioni "what-if", le aziende possono analizzare l'effetto di interruzioni prolungate sui livelli di stock, sugli ordini e sui clienti critici, passando dal forecasting alla readiness operativa.
- Integrazione dei dati: i dati devono essere puliti, consolidati e collegati a tutti i domini aziendali (ordini, produzione, logistica, finanza). Solo così le simulazioni generano decisioni coerenti tra i diversi verticali.

- Data Governance: non è solo controllo burocratico, ma il coordinamento di persone, processi e soluzioni per garantire disponibilità, integrità e coerenza dei dati. "La Data Governance dà regole e ruoli a ciò che la Data Quality misura, costruisce coerenza nella Data Integration e abilita una single source of truth", continua Mottin.
L'introduzione dell'AI, in particolare di agenti intelligenti, riduce la latenza decisionale, ma la loro efficacia dipende dalla solidità dei dati di base. Senza una Data Quality elevata, le decisioni automatiche risultano fragili e la fiducia si erode rapidamente.
I partner tecnologici devono quindi passare da semplici implementatori a abilitatori end-to-end, capaci di orchestrare integrazione, governance e modelli. Misurare la resilienza con KPI come il Time to Recovery, ossia il tempo necessario perché la supply chain torni pienamente operativa dopo uno shock, diventa un indicatore strategico. "È una metrica semplice ma strategica, perché misura la capacità di trasformare l'instabilità in continuità operativa e diventa espressione di una sfida più ampia: assicurare capacità di decisione e risposta anche quando lo scenario diventa instabile", conclude Mottin.