Pubblicato il 14 novembre 2025
Come cambierà la tua azienda quando potrai osservare ogni processo in tempo reale, prevedere i colli di bottiglia prima che si verifichino e simulare decisioni strategiche senza rischi per l’operatività?
La risposta è già qui: si chiama Process Intelligence.
Nel giro di pochi anni, la convergenza tra Process Intelligence, Digital Twin di Processo e Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il modo in cui le organizzazioni comprendono, gestiscono e ottimizzano i propri flussi operativi.
Non si tratta di una moda tecnologica, ma di un cambio di paradigma: dall’analisi del passato alla previsione del futuro, dall’osservazione dei processi alla loro ottimizzazione automatica.
Dalla diagnosi alla previsione: l’evoluzione della Process Intelligence
Per decenni le aziende hanno cercato di comprendere come funzionavano i propri processi interni attraverso interviste, workshop e diagrammi di flusso statici.
Questi strumenti, pur utili, erano basati su percezioni e ricostruzioni, spesso lontane dalla realtà quotidiana.
Con l’avvento del Process Mining, la prospettiva è cambiata radicalmente: l’analisi si è spostata dai racconti alle evidenze, utilizzando i dati transazionali estratti dai sistemi informativi (ERP, CRM, MES) per mappare ciò che realmente accade.
Il Process Mining ha offerto per la prima volta una rappresentazione oggettiva dei flussi operativi, rivelando inefficienze, deviazioni e colli di bottiglia con precisione matematica.
La Process Intelligence rappresenta oggi il passo successivo. Non si limita a descrivere il processo dopo che è avvenuto, ma lo osserva mentre accade, ne prevede gli sviluppi e suggerisce azioni per migliorarlo.
È una disciplina che unisce la scienza dei dati alla conoscenza dei processi, fondendo la capacità analitica del Machine Learning con la logica operativa dell’organizzazione.
L’obiettivo non è più solo capire dove si è sbagliato, ma anticipare i problemi e guidare le decisioni verso la massima efficienza.
In questa visione, la Process Intelligence diventa la tecnologia abilitante che alimenta la creazione di un vero Digital Twin di processo.
Il Digital Twin di processo (DTO)
Quando si parla di Digital Twin, si pensa spesso alla replica di un oggetto fisico: un motore, una turbina, un impianto industriale. In questi casi, i dati provengono da sensori IoT e servono a monitorare le condizioni operative o a prevedere guasti meccanici.
Il Digital Twin di Processo (DTO) è invece qualcosa di più ambizioso: non rappresenta un oggetto, ma l’intera organizzazione.
Si tratta di un modello digitale dinamico che riproduce i processi aziendali in modo fedele, aggiornandosi in tempo reale grazie ai dati provenienti dai sistemi informativi. Non misura vibrazioni o temperature, ma flussi di lavoro, tempi di attraversamento, decisioni operative, movimenti di risorse e percorsi informativi.
La differenza è sostanziale: mentre il gemello digitale di un asset serve a migliorare la manutenzione o la produzione di un singolo elemento, il DTO consente di analizzare l’impatto complessivo delle decisioni aziendali.
Con un DTO è possibile sperimentare scenari “what-if” – cosa succede se si modifica un turno di lavoro, se cambia il fornitore di una materia prima o se un macchinario si ferma – e valutare gli effetti di queste variabili su tempi, costi e performance complessive.
La Process Intelligence è ciò che permette al DTO di esistere. Senza di essa, il gemello digitale resterebbe una simulazione statica. Con la PI, diventa un sistema vivente, che si aggiorna, apprende e simula l’organizzazione reale in modo continuo e trasparente.
L’AI come motore analitico e decisionale
L’Intelligenza Artificiale è il cuore pulsante di questa trasformazione. È ciò che trasforma il Digital Twin da un modello descrittivo a una piattaforma predittiva e prescrittiva.
L’Intelligenza Artificiale è in grado di riconoscere pattern nascosti, prevedere ritardi e colli di bottiglia, e persino suggerire la soluzione migliore per eliminarli. Quando integrata nella Process Intelligence, l’AI agisce su tre livelli di maturità:
- Descrive ciò che è accaduto (livello diagnostico);
- Prevede cosa accadrà (livello predittivo);
- Consiglia o esegue la miglior azione possibile (livello prescrittivo).
Nei contesti più avanzati, il Digital Twin diventa una palestra per l’AI: un ambiente virtuale dove testare strategie, algoritmi e politiche decisionali senza interrompere la produzione reale.
Le simulazioni vengono poi trasferite nella fabbrica fisica, riducendo tempi e rischi di implementazione.
Un mercato in piena accelerazione
I dati di mercato parlano chiaro. Il settore globale dei Digital Twin e delle simulazioni AI-driven sta crescendo con tassi straordinari: tra il 35% e il 48% di CAGR nel periodo 2024–2030.
Si stima inoltre che il comparto più vicino alla Process Intelligence, quello dell’AI-Powered Simulation & Digital Twin, crescerà da 3,7 miliardi di dollari nel 2024 a oltre 80 miliardi nel 2034. Oggi l’Europa rappresenta il terreno più fertile per la diffusione di queste tecnologie, grazie a una combinazione di driver economici e normativi.
Da un lato, la forte presenza del manifatturiero avanzato e dei distretti industriali spinge le imprese a cercare nuovi strumenti per incrementare produttività e resilienza. Dall’altro, iniziative come l’EU AI Act e il Green Deal favoriscono l’adozione di soluzioni trasparenti e sostenibili.
In particolare, l’AI Act, con i suoi requisiti di “Responsible AI” ed “Explainability”, sta indirizzando il mercato verso piattaforme che garantiscono tracciabilità e controllo umano, trasformando la conformità in un vero vantaggio competitivo.
L’Italia, inserita in questo contesto, mostra un potenziale enorme. Il mercato nazionale dell’AI cresce a ritmi sostenuti, ma rimane segnato da un divario tra grandi imprese, che guidano l’adozione, e PMI, ancora in fase esplorativa.
Le misure legate ai piani Transizione 4.0 e 5.0 diventano così la chiave per accelerare la diffusione di tecnologie intelligenti e ridurre il digital divide.
Dal mining all’automazione: i nuovi trend della Process Intelligence
La trasformazione in atto non riguarda solo la diffusione, ma anche la maturità tecnologica delle soluzioni.
L’integrazione della Generative AI nella Process Intelligence sta rivoluzionando la fase di process discovery, automatizzando la raccolta e la pulizia dei dati e rendendo più intuitiva l’interazione con le piattaforme, grazie a interfacce in linguaggio naturale.
Un’altra tendenza è rappresentata dall’Object-Centric Process Mining (OCPM), un approccio che supera i limiti dell’analisi lineare concentrandosi su più entità contemporaneamente, come ordini, clienti, prodotti, fatture, spedizioni, per ottenere una visione olistica dei processi complessi.
All’orizzonte si profila l’avvento dell’AI agentica, un’evoluzione che porterà sistemi capaci non solo di analizzare o raccomandare azioni, ma di intervenire autonomamente sul processo, rispettando vincoli e policy definite dall’organizzazione.
Pulse offre alle aziende una visione totale e interattiva dei processi produttivi, abilitando decisioni data-driven e ottimizzazioni continue.
Pulse raccoglie i dati reali dai sistemi aziendali, come ERP, MES, CRM, e costruisce un gemello digitale dei processi operativi. Grazie ad algoritmi di Process Mining e analisi predittiva, Pulse valida l’aderenza tra processo reale e processo ideale, identifica le deviazioni e permette di intervenire in tempo reale.
Ogni flusso diventa così trasparente, misurabile e ottimizzabile.
La piattaforma offre inoltre una funzione di simulazione strategica, che consente di sperimentare modifiche operative in un ambiente virtuale, riducendo i rischi e valutando con precisione l’impatto di ogni decisione.
Il suo design modulare ne permette l’integrazione progressiva nell’infrastruttura esistente, senza interventi invasivi, e si adatta facilmente alla crescita dell’azienda nel tempo.
Il caso Fabbrica d’Armi Beretta e Università di Brescia
Un esempio concreto di applicazione di Pulse è la collaborazione tra Fabbrica d’Armi Pietro Beretta, Università degli Studi di Brescia e Neosperience.
Il progetto, presentato nell’ambito di una ricerca accademica congiunta, ha dimostrato come la Process Intelligence possa essere integrata nei sistemi di produzione avanzati per migliorare la pianificazione e il controllo della produzione.
In questo contesto, Pulse è stato utilizzato per creare un Digital Twin capace di collegare i dati del Manufacturing Execution System (MES) con quelli del Global Planning System (GPS) e dell’ERP.
Attraverso la simulazione a eventi discreti, la piattaforma ha permesso di anticipare le deviazioni dal piano di produzione, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e garantire una maggiore puntualità nelle consegne.
Grazie al modulo di Predictive Process Monitoring, Beretta ha potuto visualizzare in tempo reale l’andamento degli ordini, individuare ritardi potenziali e valutare l’impatto delle modifiche di schedulazione.
Il risultato è stato un miglioramento significativo del lead time medio e una riduzione dei fermi impianto non pianificati, dimostrando il valore pratico del connubio tra AI, dati e processi industriali.
Oltre la tecnologia: un nuovo modo di lavorare
L’adozione di soluzioni come Pulse non è un semplice progetto IT, ma un percorso di trasformazione culturale. Richiede un approccio di change management che coinvolga persone, competenze e processi, in un equilibrio continuo tra automazione e controllo umano.
Neosperience accompagna le imprese in questo percorso con una metodologia progressiva: dall’analisi dello stato attuale alla definizione del gemello digitale, fino all’ottimizzazione predittiva.
Ogni fase viene costruita su misura, con obiettivi chiari, metriche di valore e risultati misurabili.
Scopri Pulse dal vivo
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