Trenitalia e AI: 4 milioni di dati al secondo per puntualità, sicurezza e manutenzione predittiva

Trenitalia raccoglie 4 milioni di dati al secondo dai suoi treni. Ma cosa significa per chi viaggia? Dall’IoT all’intelligenza artificiale fino alla manutenzione prescrittiva: ecco come la tecnologia può migliorare affidabilità, sicurezza e puntualità. Con le parole e l’esperienza di Stefano Neri di Trenitalia (Gruppo FS).

Una visione chiara: il passeggero al centro, dal biglietto all’ultimo miglio

Innovare non è un esercizio di stile: per Trenitalia la bussola è il passeggero. L’obiettivo dichiarato è trasformare il viaggio in un’esperienza, non solo un trasferimento. Questo richiede un back-end robusto: sensori a bordo, diagnostica avanzata, processi digitali e persone capaci di leggerli e governarli. Il risultato atteso? Più disponibilità del materiale rotabile, maggiore regolarità di esercizio e informazioni puntuali lungo tutto il percorso.

Fonte: intervista con Stefano Neri, Responsabile Ingegneria, Tecnologie Rotabili e Innovazione di Trenitalia (Trenitalia), realizzata in collaborazione con Gruppo FS Italiane.

Dal sensore all’informazione: quando il dato diventa utile

I sensori distribuiti sui treni inviano milioni di misurazioni al secondo. Ma il dato grezzo conta poco: ciò che conta è l’informazione che ne estrai. I flussi vengono scaricati su server a terra e processati nei sistemi di diagnostica e manutenzione predittiva. Finora le regole di analisi si sono basate sull’ingegneria di dominio; ora entrano in campo machine learning e correlazione di “segnali deboli” per anticipare guasti difficili da cogliere con modelli tradizionali.

Manutenzione predittiva già in esercizio

Non è più uno slogan. La manutenzione predittiva è attiva e consente di intervenire prima del guasto, ridurre fermi imprevisti e tutelare la puntualità. Parliamo di “on condition”: si interviene in base allo stato reale del componente e non solo secondo scadenze programmate, con benefici concreti per chi viaggia.

Cosa si monitora davvero a bordo

I sistemi sorvegliano elementi critici come pantografo, trazione, freno e segnalamento, oltre al comportamento dinamico del carrello. L’analisi combinata permette di distinguere anomalie transitorie da segnali di degrado, abilitando azioni mirate e pianificate sugli impianti di manutenzione senza impattare il servizio più del necessario.

Il passo successivo: la manutenzione prescrittiva

Predire non basta: serve decidere come agire. La manutenzione prescrittiva è il livello in cui, rispettando gli standard di safety, si stabilisce se far rientrare subito un treno in impianto o attendere per non interrompere la regolarità del servizio. Per farlo servono molti fattori di contesto:

• temperatura esterna e condizioni ambientali
• modi e velocità di degrado del componente
• tasso storico di guasto per quel componente
• “storia clinica” del rotabile

Questo è il terreno ideale per l’AI, che aiuta a integrare variabili eterogenee e proporre opzioni sicure e sostenibili per l’operatività.

AI in azienda: competenze interne e governance prima degli algoritmi

L’intelligenza artificiale non si “installa”: si governa. Trenitalia e il Gruppo FS Italiane hanno avviato programmi di formazione diffusi e stanno rafforzando il know-how interno su materiale rotabile, diagnostica e gestione flotta. Le attività più di frontiera si fanno con industria e università, ma la regia resta in casa. Senza presidio interno, l’AI si subisce: e in un settore ad alta sicurezza questo non è ammissibile.

Human in the loop, davvero

La tecnologia è un boost, non un sostituto. L’AI supporta il processo decisionale, ma il capitale umano rimane al centro, per definire confini, priorità e responsabilità. È l’unico modo per mantenere sicurezza elevatissima e introdurre innovazione in modo controllato.

Il treno come “sentinella digitale” dell’infrastruttura

I treni non servono solo a monitorare se stessi. Possono diventare sensori mobili che aiutano a leggere lo stato dell’infrastruttura. Se un accelerometro segnala una vibrazione anomala sempre nello stesso punto della rete e lo fanno più treni, il problema probabilmente è sull’infrastruttura. Se invece lo stesso treno registra problemi in punti diversi, è il treno il candidato principale. Questa correlazione incrociata consente diagnosi più rapide e azioni più precise, a beneficio dell’intero sistema ferroviario.

Cosa aspettarci nei prossimi anni

L’evoluzione dell’AI è esponenziale, i processi decisionali umani no. Nei prossimi anni l’impatto sui processi aziendali aumenterà ancora. La domanda cruciale è come integrare automazione e responsabilità umana: la governance farà la differenza tra più efficienza e più rischio. La rotta qui è chiara: AI come leva per fare meglio ciò che le persone sanno fare, non per spostarle ai margini.

Dal dato al servizio: la metrica che conta

Quattro milioni di dati al secondo sono impressionanti, ma la metrica che conta per chi viaggia è un’altra: affidabilità del servizio, puntualità, informazione in tempo reale e sicurezza. La sfida è tutta nel tradurre i numeri in decisioni operative migliori. È qui che la combinazione tra competenze interne, IoT, machine learning e processi di manutenzione evoluti può fare davvero la differenza.

👉 Per scoprire tutti i dettagli e l’opinione personale di Mario Moroni, ascolta la puntata completa su Spotify.