Infrastrutture intelligenti: la manutenzione dei ponti è digitale

Monitoraggio in tempo reale delle infrastrutture

Il monitoraggio strutturale rappresenta oggi un ambito di crescente rilevanza in numerosi settori dell’ingegneria civile e infrastrutturale, e grazie all’integrazione di tecnologie come Internet of Things (IoT), Intelligenza Artificiale (IA), Building Information Modeling (BIM) e Digital Twin, è oggi possibile acquisire dati in tempo reale delle infrastrutture, interpretarli in modo intelligente e visualizzarli all’interno di modelli digitali dinamici.

Secondo un recente studio [1], i sistemi di monitoraggio intelligenti possono prevenire fino al 27% dei crolli delle strutture più vetuste e ridurre fino al 31% i costi complessivi di gestione delle reti stradali (gallerie, ponti, strade) e altre opere civili, prolungando la vita utile delle infrastrutture. La digitalizzazione dei processi sta ridefinendo i paradigmi di progettazione, esercizio e manutenzione delle opere civili, introducendo approcci data-driven orientati al miglioramento dei livelli di sicurezza, affidabilità e resilienza delle infrastrutture.

Fino a pochi anni fa, il controllo dello stato di salute di ponti e viadotti si basava prevalentemente su ispezioni manuali e verifiche visive periodiche. Tecnici e ingegneri eseguivano rilievi in sito, misurazioni di deformazioni o verifiche di eventuali allentamenti mediante strumenti tradizionali. Sebbene tali attività rimangano fondamentali, esse presentano il limite intrinseco di lasciare ampi intervalli temporali non monitorati, durante i quali la struttura può essere soggetta a sollecitazioni non rilevate, quali vibrazioni anomale, variazioni termiche, eventi sismici, con il rischio che il degrado venga individuato solo quando il danno risulta già evidente.

L’evoluzione delle tecnologie digitali ha reso possibile un cambio di paradigma: oggi le infrastrutture possono essere monitorate in modo continuo attraverso reti di sensori in grado di rilevare deformazioni, spostamenti, accelerazioni e variazioni di sforzo, trasmettendo i dati in tempo reale a piattaforme centralizzate. Qui le informazioni vengono archiviate, elaborate e analizzate mediante algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, capaci di individuare pattern comportamentali e supportare modelli predittivi sull’evoluzione dello stato strutturale.

In questo contesto si inserisce l’esperienza di Tokbo, azienda italiana specializzata in sistemi di monitoraggio strutturale e startup nata all’interno del Gruppo Agrati, multinazionale leader nelle soluzioni di fissaggio per il settore automotive. Tokbo ha capitalizzato il know-how consolidato del gruppo nello sviluppo di componenti meccanici, realizzando una tecnologia proprietaria orientata al monitoraggio multidimensionale delle strutture. Il sistema si caratterizza per elevata flessibilità applicativa e scalabilità, consentendo un controllo continuo e da remoto delle condizioni operative delle infrastrutture, con benefici in termini di sicurezza e ottimizzazione dei costi di gestione.

La fruizione delle telemetrie in tempo reale e delle informazioni di sintesi avviene attraverso la piattaforma digitale Tokbo, che consente al committente di accedere a una diagnosi continua dello stato di salute dell’opera. Il sistema integra, inoltre, meccanismi automatici di segnalazione delle anomalie, basati su soglie di tolleranza personalizzabili, con notifiche tramite e-mail e SMS al personale responsabile.

Il presente lavoro propone un approfondimento tecnico sull’utilizzo e sullo sviluppo della piattaforma Tokbo per il monitoraggio in tempo reale riportando una recente installazione su un ponte ferroviario.

Come avviene il monitoraggio: la piattaforma integrata

L’integrazione tra i dati rilevati dai sensori e la piattaforma digitale rappresenta un approccio innovativo alla manutenzione e alla gestione delle infrastrutture. Non si tratta solamente di rilevare problemi ma, di trasformare i dati in conoscenza concreta, migliorando sicurezza, efficienza e sostenibilità.

La piattaforma sviluppata da Tokbo permette di visualizzare in tempo reale i dati raccolti sul campo. La soluzione non si limita alla semplice archiviazione o rappresentazione statica dei dati, ma integra funzionalità di analisi automatica in grado di individuare comportamenti anomali, generare segnalazioni e supportare attività di controllo mirate.

Il livello di campo è costituito da bulloni sensorizzati installati sulle giunzioni strutturali significative individuate a seguito di valutazioni tecniche degli specialisti ed un sopralluogo tecnico. Il network distribuito di sensori viene installato con il supporto del team Tokbo secondo una logica plug-and-play, che consente una rapida messa in servizio del sistema senza necessità di modifiche strutturali o predisposizioni dedicate.

I bulloni sensorizzati integrano sensori in grado di misurare parametri quali forza di serraggio, temperatura, accelerazioni, inclinazioni e frequenze di vibrazione, rispettano le prestazioni corrispondenti alla classe di resistenza e la normativa di riferimento certificate dell’OEM, e preservano proprietà tribologiche che garantiscono procedure di montaggio equivalenti a quelle dei bulloni standardizzati.

I dati acquisiti vengono trasmessi in modo continuo e in tempo reale mediante connettività LTE verso la piattaforma cloud Tokbo. L’accesso alla piattaforma è di tipo multi-tenant ed è disponibile tramite interfaccia web accessibile da pc e mobile per la massima fruibilità.

L’interfaccia di visualizzazione è progettata secondo un approccio user-centered e consente una completa personalizzazione delle dashboard, con possibilità di organizzazione dei dati per finestre temporali, gerarchia strutturale e macrogruppi funzionali. La piattaforma supporta l’analisi, l’archiviazione e la consultazione sia delle telemetrie in tempo reale sia dei dati storici, permettendo una valutazione evolutiva del comportamento strutturale e la supervisione simultanea di più infrastrutture attraverso un unico account.

A seguito della calibrazione dei sensori e dell’analisi preliminare della struttura monitorata, è possibile configurare soglie operative personalizzate e un sistema di allarme a doppio livello di gravità, finalizzato a una gestione proattiva del rischio. Il primo livello di warning viene attivato al superamento di una soglia minima, segnalando una variazione significativa ma contenuta e suggerendo una verifica dello stato della struttura. Il secondo livello di alert viene attivato in caso di superamento della soglia superiore di tolleranza, indicando una condizione divenuta potenzialmente critica e suggerendo un intervento tempestivo. Le notifiche vengono inviate automaticamente ai contatti designati tramite posta elettronica o SMS.

La piattaforma integra, inoltre, algoritmi predittivi basati su tecniche di Machine Learning, in grado di individuare pattern ricorrenti nei dati e di stimare l’evoluzione temporale del comportamento strutturale, supportando strategie di manutenzione predittiva e ottimizzazione della gestione operativa.

Caso applicativo di un ponte ferroviario

Una recente installazione del sistema di monitoraggio Tokbo è stata effettuata su un ponte in acciaio a travata reticolare tipo Warren, ubicato a Coldrano in attraversamento del torrente Plima.

Il monitoraggio ha come obiettivo quello di controllare lo stato di salute della struttura attraverso il rilevamento quotidiano e prolungato negli anni di telemetrie significative, al fine di estrarre informazioni strutturate necessarie a monitorare l’evoluzione del comportamento del ponte nelle sue molteplici parti, in funzione delle ripetute sollecitazioni di esercizio ed al cambiare delle condizioni meteorologiche / stagionali.

Sul ponte sono stati installati nr 28 bulloni sensorizzati collocati in punti significativi, scelti con cura in base al comportamento strutturale dell’opera:

• 8 sensori distribuiti sulla briglia sud, nelle giunzioni del corrente inferiore e superiore alle relative diagonali, sugli appoggi ovest, est ed in mezzeria
• 8 sensori distribuiti sulla briglia nord, nelle giunzioni del corrente inferiore e superiore alle relative diagonali, sugli appoggi ovest, est ed in mezzeria
• 12 sensori posizionati sui fissaggi delle diagonali delle controventature orizzontali inferiori, in corrispondenza dell’appoggio ovest est e nel traversone di mezzeria
• 2 gateway / accentratori alimentati a batteria, posizionati presso gli appoggi ovest ed est della briglia sud
• 2 pannelli solari posizionati specularmente presso gli appoggi ovest ed est della briglia sud, al fin di ottimizzarne l’esposizione verso sud

Il sistema è stato progettato per leggere in continuo l’evoluzione delle sollecitazioni generata dal passaggio dei treni, dalle variazioni di temperatura e le vibrazioni indotte dal traffico ferroviario.

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Queste telemetrie confluiscono nella piattaforma di monitoraggio personalizzata sulle esigenze della struttura del cliente.

La piattaforma è una soluzione cloud-based, multi-tenant, sviluppata con una logica gerarchica per organizzare i dati del monitoraggio dal singolo sensore, accorpandoli a livello di sottostrutture e strutture.

Ogni utente dispone del proprio ambiente cloud riservato, da considerare come una repository unica di tutte le telemetrie, dashboard di sintesi, report e repository di informazioni correlate agli impianti monitorati.

Dalla dashboard di sintesi della piattaforma è possibile visionare la pianta della struttura con l’indicazione delle giunzioni monitorate e delle posizioni dei bulloni sensorizzati. Ogni punto verde corrisponde ad un bullone attivo connesso al sistema, in stato OK.

Sono inoltre raccolte ed esposte una serie di informazioni di sintesi:

• SHI- Structure Health Index, fornisce una valutazione sintetica dello stato della struttura espresso in termini percentuali rispetto al momento di inizio del monitoraggio. Questo KPI, costruito con l’integrazione delle misure provenienti da tutti i sensori, risulta fondamentale per disporre di una informazione utile alla valutazione dello stato globale dell’infrastruttura e della sua variazione nel domino del tempo.
• Lo stato delle anomalie permette di visualizzare in sintesi eventuali criticità per singoli componenti
• La sezione “activity log” funge da registro interventi ed eventi.
  Viene messo a disposizione del cliente il servizio di generazione automatica del report, con possibilità di definirne i contenuti, la periodicità e l’inoltro e-mail.

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