Una sfida strutturale: la complessità della filiera Pirelli
Gestire il procurement e la supply chain di un colosso dell’industria come il Gruppo Pirelli significa coordinare una rete di 18 stabilimenti distribuiti su cinque continenti e più di 7.000 fornitori attivi. La diversità geografica comporta differenze normative, fluttuazioni valutarie e variabilità nella disponibilità delle materie prime, tra cui gomma naturale, catene di acciaio e prodotti chimici speciali. Prima dell’intervento digitale, i responsabili di acquisto operavano con sistemi legacy, reporting mensili e una visibilità limitata ai singoli nodi della catena.
Questa frammentazione ha generato ritardi nella rilevazione di anomalie, costi inattesi e un elevato rischio di interruzioni operative, soprattutto in periodi di volatilità dei mercati, come le crisi energetiche del 2022‑2023. Per rispondere a queste criticità, Pirelli ha deciso di investire in una trasformazione digitale end‑to‑end, affidandosi a SAP Ariba per il procurement e a Accenture per l’integrazione dei dati.
Architettura digitale: SAP, Accenture e l’AI pervasiva
La piattaforma implementata combina SAP Ariba, SAP S/4HANA e soluzioni di analytics avanzate. Accenture ha guidato il progetto di integrazione, creando un “data lake” centralizzato che aggrega dati provenienti da ERP, sistemi di gestione fornitori (SRM) e sensori IoT installati nei magazzini. Questo hub di dati consente di alimentare algoritmi di intelligenza artificiale capaci di:
- Prevedere le variazioni di prezzo delle materie prime con un margine di errore inferiore al 5 %.
- Identificare fornitori a rischio di interruzione sulla base di indicatori di stabilità finanziaria e geopolitica.
- Ottimizzare i cicli di approvvigionamento, riducendo i tempi di ordine‑consegna del 22 %.
L’AI pervasiva è integrata direttamente nei workflow di acquisto: al momento della creazione di una richiesta, il sistema suggerisce automaticamente i fornitori più affidabili, le condizioni contrattuali più vantaggiose e le quantità ottimali, basandosi su modelli di domanda predittiva.
Il ruolo del “digital twin” della supply chain
Un elemento chiave è il “digital twin” della catena di fornitura, una replica virtuale che simula in tempo reale l’intero network logistico. Grazie a questa simulazione, i responsabili possono testare scenari di “what‑if” (ad esempio, l’impatto di un’interruzione di un fornitore in Sud‑Est asiatico) e pianificare azioni correttive prima che il problema si manifesti fisicamente. Nel primo anno di utilizzo, il digital twin ha permesso di evitare costi per circa 12 milioni di euro legati a ritardi di consegna.
Benefici tangibili: riduzione dei costi e valore a lungo termine
Dal lancio della piattaforma, Pirelli ha registrato una diminuzione del 8 % nei costi di approvvigionamento delle materie prime, grazie a contratti più competitivi e a una migliore capacità di negoziazione basata su dati oggettivi. Inoltre, la visibilità in tempo reale ha ridotto gli stock di sicurezza del 15 %, liberando liquidità per investimenti in ricerca e sviluppo.
Un esempio concreto riguarda la gomma naturale, la cui volatilità è storicamente elevata. Utilizzando modelli predittivi, Pirelli ha anticipato un rialzo del 12 % dei prezzi nel primo trimestre del 2025 e ha negoziato contratti a prezzo fisso con fornitori chiave, risparmiando circa 4,5 milioni di euro rispetto al prezzo di mercato.
Impatto sulla sostenibilità
La digitalizzazione del procurement non è solo una questione di efficienza economica, ma anche di sostenibilità. Grazie al monitoraggio digitale, Pirelli può tracciare l’impronta carbonica di ogni fornitore e privilegiare quelli certificati secondo standard ambientali (ISO 14001). Nel 2024, il 30 % degli acquisti è stato effettuato da fornitori con certificazioni di sostenibilità, contribuendo a ridurre le emissioni di CO₂ della catena di fornitura del 4 %.
Lezioni apprese e consigli pratici per altre aziende
Il percorso di Pirelli offre diversi spunti per le imprese che intendono intraprendere una trasformazione digitale del procurement:
- Partire da una visione chiara dei dati: consolidare le fonti in un data lake è il primo passo per abilitare l’AI.
- Coinvolgere le funzioni operative fin dall’inizio: i team di acquisto devono partecipare alla definizione dei requisiti per garantire che le soluzioni siano realmente utili.
- Investire in partnership tecnologiche solide: la collaborazione con SAP e Accenture ha fornito competenze specialistiche e un supporto continuo.
- Implementare rapidamente casi d’uso a valore rapido: ad esempio, l’ottimizzazione dei prezzi delle materie prime ha generato risparmi immediati, creando fiducia nel progetto.
- Integrare la sostenibilità nella logica di acquisto: utilizzare metriche ambientali per valutare i fornitori favorisce una supply chain più verde.
Infine, è fondamentale monitorare costantemente i KPI (costo totale di proprietà, tempo di ciclo, percentuale di fornitori certificati) per valutare l’efficacia della trasformazione e apportare aggiustamenti in tempo reale.
Prospettive future: verso una supply chain autonoma
Guardando al futuro, Pirelli prevede di estendere l’uso dell’intelligenza artificiale a funzioni di manutenzione predittiva e a sistemi di automazione robotica nei magazzini. L’obiettivo è creare una supply chain quasi autonoma, dove le decisioni di acquisto, logistica e produzione sono orchestrate da algoritmi auto‑apprendenti. Questo approccio dovrebbe consentire al gruppo di rispondere in modo ancora più rapido a shock di mercato, mantenendo al contempo margini competitivi e standard di sostenibilità elevati.