Il treno va nel futuro con la sicurezza smart

Il Gruppo FS Italiane, sotto la guida dell'amministratore delegato Luigi Ferraris, si propone di investire 200 miliardi di euro nei prossimi 10 anni per creare un sistema di mobilità integrato, connesso, sostenibile e digitale. Un pilastro essenziale di questo ambizioso piano è la digitalizzazione, che rivoluziona anche il settore della manutenzione attraverso la predizione. La manutenzione predittiva è una metodologia avanzata che mira a prevenire guasti e migliorare l'efficienza delle attività di manutenzione attraverso l'analisi dei dati. Tradizionalmente, la manutenzione è stata reattiva, intervenendo solo dopo il verificarsi di un guasto. La manutenzione predittiva, invece, consente interventi tempestivi basati su indicatori predittivi che segnalano anomalie e degrado delle attrezzature.

Ferrovie dello Stato Italiane adotta soluzioni tecnologiche all'avanguardia, tra cui la comunicazione satellitare, treni diagnostici, sensorizzazione di ponti e viadotti, smart train e smart bus. Questa rete tecnologica consente la raccolta di dati ingegneristici dal campo, fondamentali per alimentare algoritmi predittivi che trasformano i dati in informazioni ad alto valore aggiunto.

Il ciclo di vita della manutenzione predittiva inizia con il monitoraggio continuo attraverso sensori che rilevano vibrazioni, temperature e altri parametri. I dati raccolti vengono poi analizzati utilizzando tecniche avanzate come l'analisi statistica e il machine learning per identificare modelli, anomalie e segnali di degrado. Una volta individuato un potenziale problema, viene eseguita una diagnosi approfondita per determinare la causa radice e il tempo residuo di vita utile dell'attrezzatura. Infine, vengono pianificate e programmate attività di manutenzione preventive per evitare guasti imprevisti e ottimizzare le risorse. Tuttavia, l'implementazione della manutenzione predittiva presenta sfide. L'affidabilità delle predizioni è cruciale, richiedendo modelli accurati basati su dati rappresentativi. La gestione e la protezione dei dati sono essenziali per garantire la privacy e la sicurezza delle informazioni raccolte. L'integrazione dei dati da diverse fonti richiede una solida infrastruttura tecnologica. Inoltre, è fondamentale considerare i costi e gli investimenti associati, compresi quelli per la formazione del personale. Perché lo sviluppo delle competenze sono essenziali per garantire che il personale abbia le conoscenze e le capacità necessarie per implementare e gestire con successo questo tipo di operazioni.

In conclusione, la manutenzione predittiva rappresenta un approccio innovativo per migliorare l'affidabilità e l'efficienza delle attività di manutenzione nel settore ferroviario. La sua efficacia dipende dalla qualità dei dati, dall'integrazione dei sistemi e dalla formazione del personale, elementi cruciali per abbracciare appieno i benefici della rivoluzione digitale nell'ambito della mobilità ferroviaria.

E un esempio è il robot ARGO (Autonomous Robotic inspection of rollinG stOck) fra Trenitalia, e la Spin-off NGR (Next Generation Robotics) della Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa, nato per l'ispeziona nel dettaglio dei sottocassa dei treni grazie all'intelligenza artificiale.