AI, edge computing, MES-as-a-Service e Industria 5.0: le tendenze che guideranno l’evoluzione dei sistemi MES nel 2027, con dati e fonti verificabili.
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Il 2026 si avvia alla conclusione e le aziende manifatturiere italiane iniziano a pianificare gli investimenti tecnologici per il prossimo anno. In questo scenario, il mercato dei MES continua a evolversi e a crescere: secondo l’analisi realizzata da AlixPartners e Qualitas, il mercato italiano dei MES potrebbe raggiungere 120 milioni di euro entro il 2027, mentre quello europeo è stimato a 887 milioni di euro (fonte: AlixPartners / Qualitas, comunicato stampa 19 marzo 2025).
Ma la crescita del mercato non è l’unico elemento da osservare. A cambiare è anche il modo in cui un MES viene progettato, implementato e utilizzato in fabbrica. L’intelligenza artificiale applicata ai dati di produzione, l’edge computing, i modelli di erogazione as-a-service e il paradigma dell’Industria 5.0 stanno introducendo nuove possibilità e nuove esigenze per le aziende manifatturiere.
Cosa cambierà concretamente nel MES nel 2027? E quali di queste tendenze avranno un impatto reale sui processi produttivi?
In questo articolo analizziamo quattro direttrici di evoluzione, utilizzando dati e fonti verificabili per distinguere le tecnologie già applicabili dalle prospettive ancora in evoluzione. L’obiettivo è capire cosa aspettarsi realmente dal prossimo futuro della digitalizzazione della produzione, senza ridurre la trasformazione digitale alla promessa di una fabbrica in cui “tutto sarà automatico”.
A livello globale, il mercato dei MES continuerà a crescere a doppia cifra: secondo Mordor Intelligence, il valore passerà da 18,87 miliardi di dollari nel 2026 a 29,35 miliardi entro il 2031, con un CAGR del 9,23% nel periodo 2026–2031 (fonte: Mordor Intelligence, aggiornato gennaio 2026). In Europa, sempre secondo lo studio AlixPartners-Qualitas, il mercato crescerà a un CAGR del 6,7% nel periodo 2022–2027, più veloce della media italiana, ferma al 5,2%.
Il divario di crescita tra Italia ed Europa si spiega anche con un dato che riguarda le PMI italiane: secondo la Ricerca 2025-2026 dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, presentata il 21 maggio 2026, il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire in intelligenza artificiale, e solo il 7% ha avviato programmi strutturati di formazione sull’AI per i propri collaboratori (fonte: Osservatori.net, Politecnico di Milano).
Nessun algoritmo, per quanto avanzato, può funzionare senza dati di produzione affidabili e aggiornati. Il MES resta la fonte primaria di questi dati: tempi di lavorazione, fermi macchina, scarti e avanzamento degli ordini. Più il dato raccolto dal MES è pulito e in tempo reale, più l’intelligenza artificiale costruita sopra può essere accurata, che si tratti di manutenzione, qualità o pianificazione. Questo vale tanto per i modelli predittivi quanto per quelli prescrittivi: la qualità del dato di partenza è il fattore determinante del risultato.
L’edge computing porta l’elaborazione dei dati direttamente vicino alla macchina, invece che in un data center remoto: significa latenza quasi nulla per gli allarmi critici e continuità di funzionamento anche in caso di interruzione della connessione internet. Il tema si intreccia con la scelta più ampia tra MES in cloud e on-premise, che abbiamo approfondito nell’articolo Cloud vs on-premise per MES: quale scegliere.
Entro il 2027 si prevede che oltre il 50% delle inferenze di intelligenza artificiale nei settori critici, tra cui la manifattura, verrà eseguito direttamente all'edge, grazie alla diffusione di acceleratori NPU a basso consumo (fonte: Milano Notizie). Negli Stati Uniti, la spesa in Industrial Internet of Things supererà i 100 miliardi di dollari entro il 2027, un dato che riflette la stessa direzione anche per il mercato europeo e italiano (fonte: Global Growth Insights).
Sergio Gasparin, Amministratore Delegato di Qualitas, osserva che il mercato sta passando da sviluppi realizzati internamente dalle aziende a prodotti commerciali standardizzati, un’evoluzione accelerata dalla diffusione delle tecnologie IoT ed edge (fonte: Industria Italiana, marzo 2025).
In questo scenario, il modello MES-as-a-Service e le architetture ibride — in cui il nucleo operativo gira on-premise per garantire continuità produttiva mentre reportistica e analytics avanzati vengono erogati via cloud — stanno diventando l’opzione predefinita per molte PMI. I vantaggi sono concreti: investimento iniziale più contenuto, aggiornamenti automatici, nessuna infrastruttura server dedicata da gestire internamente.
Non è però una scelta univoca: settori con esigenze di sicurezza dei dati stringenti o ambienti con connettività instabile continuano spesso a preferire soluzioni on-premise o ibride. La scelta del modello di erogazione non è quindi solo una questione di costo iniziale, ma di adeguatezza al contesto produttivo specifico.
Se l’Industria 4.0 si è concentrata su connettività e automazione, l’Industria 5.0 sposta l’attenzione su tre principi definiti dalla Commissione Europea nel documento Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry (2021): la centralità della persona nel processo produttivo, la sostenibilità ambientale e la resilienza dei sistemi industriali (fonte: Intesa Sanpaolo Innovation Center).
Per un MES, questo si traduce in tre direzioni operative: interfacce progettate per facilitare il lavoro degli operatori, non solo per raccogliere dati; dati che supportano decisioni sostenibili, in particolare la rendicontazione dei consumi energetici per unità prodotta (rilevante per gli audit Transizione 5.0); sistemi capaci di continuare a funzionare anche in condizioni non ottimali di connettività o infrastruttura.
In Italia, questo cambio di paradigma corre parallelo all’evoluzione degli incentivi fiscali: dal 2026 l’iperammortamento ha sostituito i precedenti crediti d’imposta Transizione 4.0 e 5.0, prevedendo una maggiorazione del costo fiscalmente deducibile fino al 180% (prima fascia, fino a 2,5 milioni di investimento) per i beni strumentali nuovi — sia materiali sia immateriali — interconnessi al sistema di gestione della produzione come approfondito nell'articolo Decreto attuativo iperammortamento 2026.
Per le aziende manifatturiere italiane, guardare al MES nel 2027 non significa semplicemente scegliere un software con più funzionalità. Significa valutare come raccogliere, gestire e utilizzare i dati di produzione all’interno di un ecosistema tecnologico destinato a diventare sempre più connesso. Alcune priorità sono già chiare per chi sta pianificando oggi un progetto di digitalizzazione della produzione:
Per le aziende che stanno valutando oggi un nuovo sistema MES, il punto non è quindi anticipare ogni possibile tecnologia del futuro, ma scegliere un’architettura sufficientemente solida e flessibile da poter evolvere insieme alle esigenze produttive dell’azienda.
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I dati dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano (maggio 2026) mostrano un ritardo specifico sull’AI: il 76% delle PMI non ha investito né prevede di farlo. La spesa digitale complessiva sta però crescendo: oltre una PMI su due ha aumentato la spesa digitale nel 2025, e il cloud è in forte accelerazione (dal 56% di adozione 2023-2025 al 91% atteso nel 2026-2028). Un MES che raccoglie dati affidabili resta il presupposto concreto per avvicinarsi all’AI in modo graduale e senza sprechi.
Significa elaborare i dati di produzione direttamente vicino alla macchina o all’impianto, invece che inviarli a un server remoto, riducendo la latenza per allarmi e decisioni critiche e mantenendo il sistema operativo anche senza connessione internet continua. È particolarmente rilevante per ambienti con connettività instabile o per sistemi di controllo qualità che richiedono reazione in millisecondi.
Un modello in cui il MES viene erogato in abbonamento, con il fornitore che gestisce infrastruttura, aggiornamenti e manutenzione della piattaforma, riducendo l’investimento iniziale rispetto a un sistema on-premise tradizionale. Il modello ibrido — nucleo operativo on-premise, analytics e reportistica in cloud — sta diventando l’opzione più diffusa per le PMI che vogliono bilanciare costo iniziale e continuità produttiva.
L’Industria 4.0 si è concentrata su connettività e automazione dei processi; l’Industria 5.0, secondo la definizione della Commissione Europea (2021), aggiunge tre principi: centralità della persona, sostenibilità e resilienza dei sistemi industriali. Per un MES questo si traduce in enfasi su interfacce per gli operatori, rendicontazione energetica per unità prodotta (rilevante per gli incentivi Transizione 5.0) e architetture capaci di operare anche in condizioni non ottimali.
No. Le tendenze descritte in questo articolo riguardano l’evoluzione tecnologica della categoria, non un requisito per iniziare. Un MES modulare permette di partire oggi dai moduli più utili — raccolta dati, OEE, tracciabilità — e di adottare nel tempo le nuove architetture, cloud, edge o ibride, man mano che diventano rilevanti e accessibili per l’azienda. Chi inizia oggi costruisce anche lo storico dati necessario per abilitare l’AI quando sarà il momento.
Prima di qualsiasi progetto AI, servono dati affidabili e strutturati. I requisiti minimi nella pratica sono: un MES connesso alle macchine che raccoglie dati in tempo reale da almeno 12-18 mesi, dati di qualità sufficiente (senza lacune sistematiche), e almeno uno o due asset con storico anomalie documentato. Chi è già in questa condizione può abilitare i primi modelli predittivi su singoli asset critici senza dover ripartire da zero. Chi invece non ha ancora un MES connesso alle macchine deve partire da quello, non dall’AI.
Il 2027 non segnerà necessariamente una rivoluzione improvvisa nel mondo dei MES, ma l’evoluzione di tecnologie e approcci che le aziende manifatturiere stanno già iniziando a integrare nei propri processi: intelligenza artificiale applicata ai dati di produzione, edge computing, architetture cloud e ibride, modelli as-a-service e una maggiore centralità delle persone. Il punto di partenza resta sempre la qualità del dato: un MES capace di raccogliere, organizzare e rendere disponibili dati di produzione affidabili e aggiornati è la base sulla quale introdurre progressivamente tutte le tecnologie che verranno.
In questo scenario, il punto di partenza per un'azienda manifatturiera resta la qualità del dato. Un MES capace di raccogliere, organizzare e rendere disponibili dati di produzione affidabili e aggiornati permette di costruire una base solida sulla quale introdurre progressivamente nuove tecnologie e applicazioni.
La scelta di oggi deve quindi guardare anche alla capacità del sistema di evolvere nel tempo, integrarsi con l'ecosistema tecnologico aziendale e accompagnare la crescita dei processi produttivi.
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Articolo redatto da Team Content Qualitas Spa
Mordor Intelligence, Manufacturing Execution Systems Market Size & Growth Trends, 2031 — mordorintelligence.com (aggiornato gennaio 2026). CAGR 9,23%, $18,87B nel 2026, $29,35B nel 2031: verificato.
AlixPartners / Qualitas, comunicato stampa "Mercato dei MES in forte crescita in Italia", 19 marzo 2025 — alixpartners.com/newsroom.
Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, Ricerca 2025-2026, presentata il 21 maggio 2026. 76% PMI senza AI, 7% con formazione strutturata: verificato su fonti multiple (osservatori.net, Innovation Post, AI4Business, W.Training).
IDC, edge computing spending forecast $350B by 2027 — The Register / TechRadar, marzo 2024 (da IDC press). Dato verificato.
Industria Italiana, "Dal monitoraggio alle decisioni: l’evoluzione del MES", marzo 2025 — industriaitaliana.it (citazione Sergio Gasparin, CEO Qualitas).
Commissione Europea, "Industry 5.0 – Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry", 2021 — fonte normativa primaria.
Milano Notizie, per il dato '50% inferenze AI all’edge entro 2027' — aggregatore locale, dato non rintracciabile su fonti primarie con quella precisione. 'Global Growth Insights' per IIoT USA: fonte di ricerca commerciale, dato riferito al mercato IIoT USA in senso ampio, non specifico per edge AI manifatturiero entro 2027. Sostituiti con dato IDC verificato.