Il Digital Product Passport (DPP), introdotto nell’ambito dell’ESPR, nasce come strumento di trasparenza e tracciabilità, ma si sta rapidamente evolvendo in una piattaforma abilitante capace di abilitare nuovi modelli di business data-driven, ridefinire le relazioni lungo la filiera e alimentare i sistemi di Physical AI che stanno entrando nei processi produttivi reali.
La disponibilità di dati strutturati lungo il ciclo di vita del prodotto apre scenari come product-as-a-service, mercati secondari certificati e monetizzazione dei dati industriali. La sfida non è più tecnica, ma economica e politica. In questo contesto, il valore si sposta dal prodotto fisico all’informazione che lo descrive e lo accompagna nel tempo.
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Dati strutturati e interoperabili lungo il ciclo di vita
Il punto di partenza è un problema ben noto all’industria ovvero la frammentazione dei dati. Nei sistemi produttivi contemporanei, i dati generati da macchine, sensori e sistemi IT sono spesso eterogenei, non standardizzati e difficilmente integrabili. Come evidenziato anche nella letteratura recente (Jensen et al., 2023), la mancanza di meccanismi scalabili per l’armonizzazione semantica limita fortemente il riutilizzo delle informazioni lungo le diverse fasi della produzione e tra organizzazioni diverse
Il DPP interviene esattamente su questo punto critico, introducendo un paradigma radicalmente nuovo nella gestione delle informazioni industriali in cui si dovrebbe raggiungere non un semplice scambio dati, ma la costruzione di una vera e propria infrastruttura tecnologica.
Dal punto di vista tecnologico, questo implica la costruzione di vere e proprie pipeline dati industriali, in grado di trasformare informazioni grezze e non strutturate in formati standardizzati e verificabili. Tecnologie come i large language model possono essere utilizzate per mappare dati eterogenei verso schemi comuni, mentre sistemi basati su blockchain possono garantire integrità e tracciabilità delle informazioni.
Il risultato è una trasformazione profonda in cui il prodotto non è più solo un oggetto fisico, ma diventa un contenitore dinamico di dati, una sorta di “digital twin distribuito” accessibile lungo tutta la filiera. Una rappresentazione digitale del prodotto reale che non risiede in un unico sistema centralizzato, ma è costruita e aggiornata progressivamente da tutti gli attori della filiera che interagiscono con quel prodotto. A differenza dei digital twin tradizionali, spesso confinati all’interno dei sistemi di un singolo produttore, il DPP rende questa rappresentazione accessibile, interoperabile e verificabile lungo l’intera filiera.
Affinché questa rappresentazione possa esistere e funzionare su scala industriale, è però necessario che i dati rispettino alcune condizioni fondamentali.
In primo luogo, i dati devono essere strutturati secondo schemi comuni. La strutturazione è la precondizione di tutto il resto. Nella realtà produttiva, macchine diverse generano dati in formati incompatibili: nomi di campo difformi, unità di misura diverse, strutture annidate eterogenee. Una macchina registra la durata operativa in ore, un’altra in secondi, una terza come testo libero. Un sensore di temperatura restituisce valori in Celsius, un altro in Kelvin, un terzo li associa a un identificatore di zona senza unità esplicita. Sono la stessa informazione, espressa in modi irriconciliabili senza un intervento attivo di traduzione e normalizzazione.
È esattamente questo problema che le nuove pipeline basate su large language model affrontano. Attraverso una sequenza strutturata di trasformazioni sui dati leggono i dati grezzi di ciascuna macchina o sistema e li traducono automaticamente in un formato standardizzato, conforme agli schemi DPP predefiniti, senza richiedere che nessuno riscriva i propri sistemi. La complessità di questo compito varia significativamente. un dataset semplice contiene campi con corrispondenze dirette e vocabolario controllato, uno moderato introduce variazioni sintattiche e unità non standard, uno complesso presenta strutture annidate profonde, ambiguità semantiche e dati parzialmente mancanti, condizioni che rispecchiano fedelmente la variabilità dei sistemi produttivi reali. I risultati empirici disponibili mostrano che i modelli più avanzati raggiungono accuratezze superiori al 99% sui dataset semplici e moderati, e del 93% su quelli complessi. Sono numeri che spostano la questione dal piano teorico a quello operativo: la standardizzazione non è un obiettivo astratto, ma un risultato tecnicamente raggiungibile a scala industriale, oggi.
In secondo luogo, questi dati devono diventare interoperabili tra attori diversi. La standardizzazione degli schemi è condizione necessaria ma non sufficiente. I dati devono poter circolare tra organizzazioni diverse, in condizioni di fiducia reciproca. In questo senso, le architetture basate su blockchain, in cui ogni macchina o fornitore dispone di un proprio smart contract che contribuisce a un record aggregato e condiviso, consentono a più attori indipendenti di contribuire frammenti di dati autenticati che, combinati, compongono un DPP verificabile. Il valore dell’interoperabilità non è solo tecnico ma rappresenta la base per ridurre le asimmetrie informative lungo la filiera e per abilitare forme di collaborazione tra produttori, fornitori, service provider e riciclatori che oggi risultano strutturalmente impossibili.
Un ulteriore elemento di discontinuità è la persistenza lungo il ciclo di vita del prodotto. Il DPP non è uno snapshot statico, ma un registro dinamico e append-only. Significa che i dati si accumulano progressivamente nel tempo, senza che i record precedenti vengano sovrascritti. Ogni aggiornamento è tracciato, ogni correzione lascia una traccia storica. Questo approccio consente di interrogare lo stato del prodotto in qualsiasi momento del suo ciclo di vita dalla produzione all’uso, fino al fine vita con garanzie di integrità che una soluzione centralizzata non potrebbe offrire in modo altrettanto trasparente. Abbinato a un data carrier fisico (QR code o RFID), il DPP collega in modo continuativo la dimensione materiale del prodotto alla sua rappresentazione digitale certificata.
Infine, i dati devono diventare accessibili a più stakeholder, con diversi livelli di autorizzazione. Non tutti i dati contenuti nel DPP hanno lo stesso regime di accesso, né dovrebbero. La normativa prevede espressamente una struttura multilivello. In altre parole, alcune informazioni sono pubbliche (accessibili ai consumatori), altre sono riservate a soggetti autorizzati come partner commerciali o autorità di controllo. Tecnicamente, questo si realizza attraverso meccanismi di controllo degli accessi basati su chiavi crittografiche, in cui anche attributi sensibili possono essere certificati sull’infrastruttura condivisa in forma cifrata o come hash di integrità senza esporre il contenuto a soggetti non autorizzati. Il risultato è un equilibrio sottile ma necessario: massima trasparenza verso chi ha titolo per accedere, tutela della riservatezza industriale per tutti gli altri.
Come si costruisce concretamente un DPP: dalla fabbrica al passaporto
Capire il DPP in astratto è relativamente semplice. Capire come si costruisce nella pratica è un’altra cosa.
Prendiamo una batteria per auto elettrica. Per avere il suo passaporto digitale, obbligatorio in Europa dal febbraio 2027, servirà sapere quanta energia ha consumato ogni fase della produzione, quanto CO₂ è stato emesso, quali materiali contiene, in quali condizioni operative è stata assemblata. Queste informazioni esistono già, distribuite tra macchine, sistemi gestionali e fornitori diversi.
Applicando i “meccanismi” descritti nel paragrafo precedente ovvero standardizzazione via LLM, registrazione su blockchain, accesso multilivello il DPP non è un documento compilato a posteriori, ma il risultato naturale del processo produttivo stesso in cui ogni dato viene certificato nel momento in cui viene generato.
Questa è precisamente la discontinuità rispetto all’approccio oggi prevalente. La maggior parte delle aziende che stanno sperimentando l’implementazione dei DPP raccolgono ancora dati “manualmente”, aggregando fogli di calcolo e chiedendo ai fornitori di compilare moduli. È un approccio lento, costoso e difficilmente verificabile. Le nuove tecnologie ed i nuovi strumenti basati sull’AI possono aiutare ad invertire la logica. Non è necessario raccogliere i dati ma certificarli durante il processo. La compliance diventa un sottoprodotto della produzione, non un adempimento aggiuntivo.
Restano sfide aperte. Gli schemi ufficiali del DPP non sono ancora stati definiti e arriveranno progressivamente con gli atti delegati settore per settore. I modelli linguistici open-source faticano ancora con la complessità dei dati industriali reali. Ma la direzione è tracciata. La domanda per le imprese non è più se sia possibile automatizzare la generazione del DPP, ma con quale architettura, quale modello e quale livello di granularità farlo, quando le regole saranno finalmente operative.
Nuovi modelli di business abilitati dal DPP
Tale evoluzione ha implicazioni dirette sui modelli di business. La disponibilità di dati affidabili e persistenti consente infatti di superare la logica tradizionale della vendita, aprendo a modelli basati sull’uso, sul servizio e sulla valorizzazione delle informazioni.
Product-as-a-Service
Il primo ambito è quello del product-as-a-service, un modello in cui il valore non risiede più nella cessione del bene ma nell’accesso continuativo alle sue prestazioni. Se il produttore può leggere in tempo reale i dati di utilizzo del prodotto (consumi, cicli operativi, condizioni ambientali) diventa possibile strutturare offerte di pagamento proporzionali all’uso effettivo, anticipare i guasti attraverso manutenzione predittiva e aggiornare le prestazioni nel tempo senza sostituire il prodotto fisico. Non si tratta di un’ipotesi astratta: modelli analoghi sono già diffusi in settori come l’aviazione (Rolls-Royce fattura le ore di volo, non i motori) e nei macchinari industriali pesanti. Il DPP estende questa logica anche a prodotti oggi privi di questa infrastruttura dati, abbassando il costo di implementazione del monitoraggio remoto e certificando l’affidabilità delle informazioni condivise.
Mercati secondari certificati: l’informazione riduce le frizioni
Un secondo effetto riguarda i mercati dell’usato e del ricondizionato, da sempre penalizzati da quella che la letteratura economica, a partire dal lavoro di Akerlof (1970), ha definito come “asimmetria informativa”: chi acquista non ha visibilità sulla storia del prodotto, chi vende ha incentivi a omettere le informazioni sfavorevoli. Il DPP riduce strutturalmente questo problema rendendo disponibili, in forma verificabile, informazioni sull’origine dei materiali, sulle condizioni d’uso, sugli interventi di manutenzione e sullo stato del prodotto al momento della rivendita. La disponibilità di dati strutturati lungo il ciclo di vita è precisamente ciò che consente di costruire mercati secondari più efficienti, con prezzi più accurati e minori costi di transazione. Il risultato atteso è un’espansione della domanda per prodotti ricondizionati, oggi compressa proprio dall’incertezza sulla qualità.
Servizi post-vendita data-driven: dalla reattività alla predittività
Il terzo ambito riguarda i servizi che seguono la vendita. Oggi, nella maggior parte dei casi, l’assistenza post-vendita è reattiva: il cliente segnala un problema, il produttore interviene. L’accesso ai dati di utilizzo del prodotto inverte questa logica. È possibile identificare anomalie prima che si manifestino come guasti, proporre upgrade mirati in funzione dell’uso effettivo, personalizzare i contratti di assistenza sulla base del profilo reale del prodotto e non di stime statistiche. In settori ad alta intensità di asset come quello manifatturiero, energetico o dei trasporti, questa capacità predittiva ha un impatto diretto sui costi operativi e sulla disponibilità degli impianti.
Monetizzazione dei dati industriali: un asset ancora in gran parte inesplorato
Il quarto ambito è quello con le implicazioni più ampie, e anche con le maggiori complessità. I dati generati dai prodotti nel corso del loro ciclo di vita (dati di utilizzo, di manutenzione, di consumo energetico) hanno un valore economico che va oltre il singolo produttore. Assicuratori, operatori logistici, piattaforme di rivendita, riciclatori e gestori di infrastrutture possono trarre vantaggio da queste informazioni in modi che oggi risultano strutturalmente impossibili per l’assenza di un formato standardizzato e verificabile. Il Data Act europeo, entrato in vigore nel 2024, definisce già un quadro normativo per la portabilità e la condivisione dei dati generati da prodotti connessi. Il DPP si inserisce in questo contesto come il meccanismo concreto attraverso cui quei dati diventano accessibili, certificati e valorizzabili da una pluralità di attori. In questo senso, il passaggio non è solo dalla vendita al servizio, ma da un’economia centrata sui prodotti fisici a un’economia in cui l’informazione certificata è essa stessa un asset economico autonomo.
Verso nuovi ecosistemi industriali
L’introduzione del DPP non trasforma solo le singole imprese, ma ridefinisce l’intero ecosistema industriale.
Tradizionalmente, la supply chain è stata concepita come una sequenza lineare di attori. Con il DPP, questa visione lascia spazio a un modello più complesso e interconnesso, basato sulla condivisione di dati tra più soggetti. Studi recenti descrivono i DPP come repository di dati collegati al prodotto, accessibili da diversi attori per supportare decisioni e creazione di valore lungo il ciclo di vita. Si passa così da una supply chain a un data ecosystem, in cui:
- produttori, fornitori e riciclatori condividono informazioni
- nuovi attori entrano nel mercato (service provider, piattaforme, intermediari dati)
- il valore si genera attraverso l’accesso e l’elaborazione dei dati
Questo tipo di ecosistema è caratterizzato da forti effetti di rete in cui più dati vengono generati e condivisi, maggiore è il valore complessivo del sistema.
Governance dei dati e rischio concentrazione
Proprio questa dinamica introduce una delle questioni più critiche: la governance dei dati.
Se il DPP diventa una piattaforma di dati industriali, emerge il rischio che il valore generato venga concentrato nelle mani di pochi attori, tipicamente piattaforme digitali con elevata capacità tecnologica. Questo scenario potrebbe replicare dinamiche già osservate in altri settori digitali, con:
- lock-in tecnologici
- dipendenza delle imprese più piccole
- riduzione della concorrenza
Per evitare questo esito, diventa fondamentale il ruolo delle politiche pubbliche. L’ESPR definisce gli obiettivi e i requisiti del DPP, ma lascia aperta la questione dell’implementazione. Le scelte che verranno fatte nei prossimi anni saranno decisive. Tra i nodi principali:
- interoperabilità reale vs formale: standard condivisi non solo sulla carta
- apertura vs controllo: sistemi accessibili o piattaforme proprietarie
- decentralizzazione vs centralizzazione: architetture distribuite o hub dominanti
Le architetture modulari e decentralizzate, già esplorate in ambito tecnologico, rappresentano una possibile risposta per garantire flessibilità e evitare concentrazioni eccessive.
Infrastruttura di mercato europea
Alla luce di queste dinamiche, il DPP assume una valenza che va oltre la sostenibilità e la compliance: diventa uno strumento di politica industriale. Inserito nel contesto più ampio del Green Deal, del Data Act e delle strategie per l’industria digitale, il DPP può contribuire a:
- rafforzare la competitività delle imprese europee
- promuovere modelli di business sostenibili
- creare un mercato dei dati industriali aperto e interoperabile
Per le imprese, questo significa un cambio di prospettiva. Non si tratta più solo di adeguarsi a una normativa, ma di:
- ripensare il proprio posizionamento
- sviluppare nuove fonti di ricavo
- differenziarsi attraverso trasparenza e sostenibilità verificabile
Le aziende che riusciranno a integrare il DPP nella propria strategia potranno trasformare un obbligo in un vantaggio competitivo.
DPP e Physical AI: quando i dati entrano nel mondo fisico
Finora il Digital Product Passport è stato descritto come un’infrastruttura informativa. Ma il suo impatto diventa ancora più rilevante se lo si osserva in relazione a un’altra trasformazione in corso ovvero l’emergere della Physical AI.
Con questo termine si intende l’evoluzione dell’intelligenza artificiale fuori dallo schermo e dentro i processi fisici: robot che assemblano, droni che consegnano, fabbriche che si auto-regolano, infrastrutture che reagiscono in tempo reale. Come evidenziato dalle esperienze asiatiche, l’AI non è più solo software, ma sta diventando infrastruttura operativa del mondo reale. In questo contesto, il DPP gioca un ruolo fondamentale: rappresenta la base dati su cui la Physical AI può operare in modo efficace e scalabile. I sistemi di Physical AI, infatti, hanno bisogno di:
- dati strutturati e affidabili
- informazioni lungo tutto il ciclo di vita del prodotto
- tracciabilità delle condizioni operative
- accesso interoperabile tra sistemi diversi
Esattamente ciò che il DPP introduce il legame tra le due dimensioni è quindi diretto:
- il DPP organizza e rende disponibili i dati
- la Physical AI li utilizza per prendere decisioni e agire nel mondo fisico
Alcuni esempi rendono evidente questa convergenza:
- nelle fabbriche autonome, i sistemi AI regolano produzione, qualità e manutenzione sulla base dei dati generati lungo il ciclo di vita del prodotto
- nei gemelli digitali, il DPP può alimentare modelli che simulano il comportamento reale di impianti e prodotti
- nella logistica e nei servizi post-vendita, robot e sistemi autonomi operano su informazioni aggiornate e certificate
Non è un caso che nei contesti più avanzati, come alcune aree industriali asiatiche, questa integrazione sia già realtà: fabbriche in cui la produzione è gestita da sistemi intelligenti, robot umanoidi che operano su linee di assemblaggio e infrastrutture urbane che reagiscono in tempo reale ai dati raccolti.
Il punto chiave è che senza dati affidabili, la Physical AI non scala. E senza sistemi capaci di agire su quei dati, il DPP rischia di rimanere un archivio passivo. Insieme, invece, definiscono un nuovo paradigma industriale in cui non più solo prodotti connessi, ma sistemi fisici intelligenti alimentati da dati certificati.
Conclusione
A quarant’anni dal primo collegamento italiano a Internet, il Digital Product Passport ci ricorda che ogni grande trasformazione industriale inizia con un’infrastruttura condivisa: allora fu la rete, oggi sono i dati. Il Digital Product Passport non è semplicemente un documento digitale né un adempimento regolatorio. È una infrastruttura dati che abilita nuovi modelli economici, ridefinisce le relazioni tra attori e apre la strada a un’economia industriale più trasparente e sostenibile. La vera sfida, per imprese e policy maker, non è implementare il DPP, ma governare l’ecosistema che esso genera. In gioco non c’è solo la conformità normativa, ma il controllo del valore dei dati industriali. In questo senso, il DPP rappresenta uno dei terreni su cui si giocherà una parte significativa della competizione economica e tecnologica nei prossimi anni. Chi saprà interpretarlo come piattaforma e non come vincolo sarà nella posizione migliore per coglierne le opportunità.
Bibliografia
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GS1, Digital Product Passport: enabling interoperability and trusted product data, GS1 Global Office.
ISSN 1877-0509ISO, ISO 14025 – Environmental labels and declarations – Type III environmental declarations
Jensen, S. F., Kristensen, J. H., Adamsen, S., Christensen, A., & Waehrens, B. V. (2023). Digital product passports for a circular economy: Data needs for product life cycle decision-making. Sustainable Production and Consumption, 37, 242–255.
