Il settore ferroviario, per molto tempo, è rimasto spettatore del progresso tecnologico e amministrativo che ha investito il mondo dei trasporti portando alla motorizzazione privata, al moderno autotrasporto, ai voli low cost e alle tecnologie digitali.

La Manutenzione 4.0 può essere definita come una vera e propria rivoluzione del mondo ferroviario, ormai pronto a sfruttare i progressi delle tecnologie digitali e l’avvento dell’Industrial Internet of Things (IIoT) (internet delle cose a livello industriale).

Nel corso degli anni si è passati, nella maggior parte dei casi, da una manutenzione reattiva, che prevede l’intervento al manifestarsi del guasto, ad una manutenzione preventiva, che viene effettuata ad intervalli di tempo predeterminati in base alla pianificazione del produttore, alle tempistiche, al chilometraggio e alle osservazioni basate sull’esperienza, al fine di ridurre la probabilità del guasto.

Il traguardo successivo è quello della manutenzione predittiva che cerca di prevedere il momento in cui possa avvenire il guasto e, quindi, adatta gli interventi di manutenzione alle effettive condizioni di funzionamento.

Il nuovo approccio predittivo prevede l’acquisizione, in tempo reale, di milioni di dati per mezzo di sensori intelligenti e connessi, installati su componenti critici dei treni. I dati raccolti vengono utilizzati per monitorare il livello di performance e identificare in anticipo possibili rotture, così da effettuare la manutenzione solo quando necessario ma sempre prima dell’effettivo guasto.

Per la costruzione di un sistema di Manutenzione Predittiva Ferroviaria (MPF) è fondamentale considerare quattro fasi:

1. Individuare i componenti critici: l’obiettivo è quello di identificare la probabilità di previsione nei sottosistemi più critici, quelli, cioè, che forniscono abbastanza informazioni per costruire un modello consistente.
2. Definire e implementare il corretto modello di acquisizione e gestione dei dati: occorre identificare le variabili oggetto di misura e le tecniche di misurazione.
3. Sviluppare il sistema di competenze, metodi e strumenti per la definizione di tecniche e modelli predittivi.
4. Individuare il valore aggiunto ottenibile. Dalle informazioni acquisite con i sistemi di monitoraggio è possibile:
   • Prevedere quando un componente, sottoposto a particolari condizioni, cesserà di funzionare e le relative azioni manutentive
   • Pianificare in anticipo le manutenzioni, ottimizzando l'acquisto delle parti sostitutive (solo all'occorrenza) e la gestione del magazzino
   • Individuare i componenti soggetti a problemi di progettazione

La digitalizzazione consente, quindi, di individuare soluzioni di manutenzione predittiva riducendo la probabilità di guasti e interruzioni di servizio; allo stesso tempo rende necessaria una struttura IT in grado di ospitare una grande quantità di dati grezzi, su cui integrare tutti gli strumenti applicativi.

La disponibilità di nuove tecnologie e l’ingente volume di dati sono i fattori chiave in grado di rivoluzionare la manutenzione nel ventunesimo secolo. Gli ostacoli principali, ad oggi, sono rappresentati dai cospicui investimenti iniziali in termini di infrastrutture e di competenze, che nella maggior parte dei casi non sono presenti internamente.