Il treno diagnostico di RFI viaggia fino a 300 km/h e raccoglie dati su oltre 500 parametri: sensori, immagini e AI aiutano a individuare le anomalie prima che diventino guasti.
Non trasporta passeggeri, ma informazioni. Diamante 2.0 è il treno diagnostico di RFI progettato per monitorare continuamente lo stato dell’infrastruttura ferroviaria e individuare eventuali anomalie prima che possano trasformarsi in problemi per la circolazione. Un sistema nel quale sensoristica avanzata, analisi dei dati e intelligenza artificiale stanno cambiando il modo di affrontare la manutenzione della rete.
Un laboratorio mobile che viaggia a 300 km/h
Diamante 2.0 rappresenta uno degli esempi più avanzati di diagnostica ferroviaria. Il convoglio è composto da otto carrozze e due locomotive E.404 e al suo interno non ospita i tradizionali spazi destinati ai viaggiatori, ma laboratori e apparecchiature dedicate al controllo dell’infrastruttura.
Il treno può raggiungere una velocità di 300 km/h e monitorare la rete in tempo reale attraverso circa 200 sensori installati sul tetto, nel sottocassa e sui carrelli in prossimità delle ruote.
La sensoristica consente di raccogliere informazioni relative a oltre 500 parametri e di intercettare più di 250 anomalie o segnalazioni. Ne deriva una sorta di fotografia digitale e costantemente aggiornata dello stato della rete ferroviaria, che comprende l’armamento, i sistemi di alimentazione elettrica, il segnalamento e le telecomunicazioni.
Controlli anche sulla connettività LTE e 5G
Il monitoraggio non riguarda esclusivamente gli elementi necessari al funzionamento della ferrovia. Diamante 2.0 verifica anche la qualità della connettività LTE e 5G disponibile a bordo dei treni Frecciarossa.
La diagnostica diventa così uno strumento che può contribuire non soltanto alla sicurezza e all’affidabilità dell’infrastruttura, ma anche alla qualità dell’esperienza dei viaggiatori. La grande quantità di dati raccolti permette infatti di avere una visione sempre più dettagliata delle condizioni della rete e dei servizi che la utilizzano.
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Dalla manutenzione reattiva alla diagnostica predittiva
La vera evoluzione tecnologica non consiste soltanto nella capacità di raccogliere una quantità crescente di informazioni. Il passaggio fondamentale è trasformare quei dati in indicazioni utili per intervenire prima che si verifichi un guasto.
Videosorveglianza, sensori, confronto delle immagini e algoritmi di analisi consentono di individuare componenti non conformi, localizzare con maggiore precisione le anomalie e fornire elementi utili per programmare gli interventi manutentivi.
È questo il principio alla base della diagnostica predittiva: non attendere la comparsa del problema, ma riconoscere i segnali che possono anticiparne l'insorgenza. L'integrazione delle misurazioni provenienti da differenti sistemi diagnostici, insieme alle tecniche di machine learning, permette di individuare correlazioni e analizzare l'evoluzione dei parametri nel tempo.
L'intelligenza artificiale analizza i dati della rete
In questo processo l'intelligenza artificiale assume un ruolo sempre più importante. La possibilità di elaborare grandi quantità di dati consente agli algoritmi di riconoscere pattern ricorrenti, evidenziare criticità e supportare le decisioni manutentive.
Quanto più le informazioni raccolte sono complete, aggiornate e affidabili, tanto maggiore è la possibilità di utilizzarle per anticipare le criticità. L'obiettivo è rendere la manutenzione più precisa e mirata, intervenendo sulle componenti che mostrano segnali di possibile deterioramento.
I vantaggi attesi riguardano diversi aspetti della gestione ferroviaria: dalla riduzione dei guasti che possono compromettere la puntualità alla pianificazione più efficiente delle attività e delle risorse, fino al contenimento dei costi di esercizio.
La strategia digitale del Gruppo FS
La diagnostica predittiva si inserisce in un percorso più ampio di trasformazione digitale del Gruppo FS, nel quale l'intelligenza artificiale viene progressivamente integrata nei processi e nei servizi.
In questa direzione si inseriscono anche le collaborazioni con Microsoft e SAP Italia, che comprendono strumenti di produttività basati sull'AI destinati a oltre 50mila dipendenti, agenti digitali a supporto dei servizi ferroviari e di trasporto, la migrazione in cloud di oltre 30 sistemi produttivi core e piattaforme comuni per migliorare l'integrazione e l'analisi dei dati aziendali.
Una nuova infrastruttura digitale per passeggeri e merci
Un ulteriore tassello è rappresentato dalla nuova foundation digitale realizzata con Salesforce e coordinata da FSTechnology. L'obiettivo è superare la frammentazione delle applicazioni verticali attraverso un'architettura comune basata sulla condivisione dei dati.
La piattaforma commerciale end-to-end integra mobilità passeggeri e logistica, con l'ambizione di supportare un sistema destinato a gestire oltre 800 milioni di passeggeri all'anno e più di 50 milioni di tonnellate di merci.
Dal dato alle decisioni
Il filo conduttore di questa trasformazione è quindi il dato: raccoglierlo, collegarlo alle altre informazioni disponibili e trasformarlo in azioni concrete. Nel caso della manutenzione ferroviaria significa poter individuare in anticipo segnali di deterioramento e programmare gli interventi con maggiore precisione.
Ma la stessa logica può essere applicata anche alla gestione dei passeggeri, alla riprotezione automatica in caso di eventi straordinari e allo sviluppo di nuovi servizi digitali. L'intelligenza artificiale entra così sempre più direttamente nei processi della mobilità, con l'obiettivo di rendere la rete e i servizi più reattivi, affidabili e personalizzati.
Fonte FS News