Per anni, il monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring, SHM) è stato considerato principalmente una tecnologia per migliorare la sicurezza delle infrastrutture. Oggi, questa prospettiva si sta rapidamente evolvendo.
Secondo gli ultimi risultati dell’Osservatorio sulle Infrastrutture Digitali e Intelligenti del Politecnico di Milano, i sistemi avanzati di monitoraggio strutturale possono ridurre il costo totale del ciclo di vita di un’infrastruttura di oltre il 20%. Lo studio evidenzia vantaggi tangibili, tra cui una riduzione fino al 30% dei costi diretti di manutenzione, una riduzione del 45% dei costi per gli utenti causati da interruzioni e deviazioni del traffico e una significativa diminuzione del rischio residuo associato a eventi critici. Non sorprende quindi che il mercato italiano delle infrastrutture digitali e intelligenti continui a crescere, trainato dalla trasformazione digitale delle reti stradali, ferroviarie ed energetiche [Osservatorio sulle Infrastrutture Digitali e Intelligenti 2025-2026, Politecnico di Milano].
Questi dati confermano una tendenza che si sta facendo sempre più evidente: il monitoraggio strutturale non è più semplicemente un investimento nella sicurezza, ma un investimento che crea valore durante l’intero ciclo di vita di un bene.
Quando i dati diventano informazioni utili per l'ingegneria.
Se questi risultati rappresentano lo stato attuale del monitoraggio strutturale, cosa ci aspetta in futuro?
A nostro avviso, la soluzione non è installare più sensori.
I sensori sono essenziali perché ci permettono di osservare il comportamento di una struttura. Tuttavia, il loro vero valore emerge solo quando i dati raccolti vengono trasformati in conoscenza ingegneristica.
Ogni giorno, un ponte monitorato genera migliaia, se non milioni, di misurazioni provenienti da accelerometri, inclinometri, sensori di spostamento, sistemi a fibra ottica, stazioni meteorologiche e molti altri dispositivi. Tuttavia, sapere che una frequenza naturale è cambiata, che una rotazione è aumentata o che uno spostamento ha superato una soglia predefinita non spiega necessariamente cosa sta realmente accadendo all’interno della struttura.
La domanda a cui ogni proprietario di infrastrutture deve in definitiva rispondere è molto più complessa:
Questa variazione rientra nel normale comportamento della struttura o è un primo segnale di deterioramento?
È qui che inizia la prossima evoluzione del monitoraggio strutturale.
Dal monitoraggio ai gemelli digitali viventi
Nel corso dell’ultimo decennio, il concetto di Digital Twin è diventato centrale nella trasformazione digitale delle infrastrutture.
Tuttavia, un modello tridimensionale o un modello agli elementi finiti creato durante la fase di progettazione non può, di per sé, essere considerato un vero e proprio gemello digitale .
Per rappresentare accuratamente lo stato di salute di un’infrastruttura, il modello deve evolversi di pari passo con la struttura stessa .
Questo significa integrare continuamente i dati di monitoraggio nel modello numerico, aggiornarne i parametri strutturali, convalidare le ipotesi ingegneristiche e garantire che il Digital Twin rimanga allineato al comportamento effettivo dell’asset durante tutto il suo ciclo di vita operativo.
Un gemello digitale costantemente calibrato fa molto di più che rappresentare una struttura: la interpreta.
È in grado di distinguere tra le risposte indotte dal traffico e gli effetti della temperatura, identificare le deformazioni permanenti, rilevare le variazioni di rigidità e valutare come questi fenomeni influenzano le prestazioni strutturali e la sicurezza.
In altre parole, i dati diventano intelligenza ingegneristica.
Ripensare la manutenzione
Quando un gemello digitale riflette in modo continuo le reali condizioni di un’infrastruttura, le strategie di manutenzione cambiano radicalmente.
Le decisioni relative alla manutenzione non devono più basarsi esclusivamente su intervalli di ispezione fissi o allarmi basati su soglie.
Al contrario, gli interventi possono essere pianificati in base alle condizioni effettive della struttura, alla sua evoluzione misurata nel tempo e agli scenari futuri simulati tramite il Digital Twin.
Questo approccio basato sulle condizioni consente ai proprietari delle infrastrutture di dare priorità agli investimenti laddove generano il maggior valore, ridurre gli interventi non necessari, minimizzare le riparazioni di emergenza e migliorare l’affidabilità delle decisioni ingegneristiche.
Il monitoraggio non consiste più solo nel comprendere ciò che accade oggi, ma diventa uno strumento per anticipare ciò che potrebbe accadere domani.
La visione di CAEmate
Noi di CAEmate crediamo che questo rappresenti la naturale evoluzione del monitoraggio strutturale.
Da anni sviluppiamo tecnologie che combinano monitoraggio continuo, simulazione numerica avanzata e intelligenza artificiale basata sulla fisica per creare gemelli digitali costantemente calibrati, in grado di supportare la gestione delle infrastrutture durante l’intero ciclo di vita degli asset.
Il nostro obiettivo non è semplicemente quello di raccogliere più dati.
Il nostro obiettivo è quello di consentire agli ingegneri di prendere decisioni migliori.
Questa visione sta guidando lo sviluppo di una nuova generazione di strumenti di ingegneria che democratizzeranno il monitoraggio strutturale, consentendo alle aziende di ingegneria di creare, gestire e aggiornare continuamente i gemelli digitali, offrendo così un valore a lungo termine ai proprietari delle infrastrutture.
Il prossimo decennio della gestione delle infrastrutture
Secondo l’Osservatorio sulle infrastrutture digitali e intelligenti, il valore futuro delle infrastrutture dipenderà sempre più dalla capacità di trasformare i dati in informazioni utili.
Siamo pienamente d’accordo.
Tuttavia, riteniamo che il prossimo grande passo avanti non deriverà dalla raccolta di maggiori informazioni, bensì dalla trasformazione di tali informazioni in modelli ingegneristici dinamici, capaci di supportare decisioni consapevoli durante l’intero ciclo di vita di un bene.
Perché il futuro delle infrastrutture non sarà definito dal numero di sensori installati.
Sarà definita dalla qualità delle decisioni che questi sensori renderanno possibili.
