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La trasformazione digitale di Trenitalia: manutenzione intelligente per una maggior puntualità

Si sente sempre pi spesso, specie in ambito aziendale e imprenditoriale, parlare di "trasformazione digitale": un nuovo mantra del mondo IT che sta ad indicare quella serie di processi ed evoluzioni
che consentono ad un'azienda o ad una pubblica amministrazione di essere pi efficiente e competitiva, facendo leva sulle nuove tecnologie della connettivit, dei Big Data e di Internet of Things. La proliferazione dei sensori nel mondo reale permette infatti di poter raccogliere una grandissima quantit di infomazioni eterogenee, di aggregarle, analizzarle, metterle in relazione tra loro per scoprire aspetti che in altro modo non sarebbe possibile conoscere e che permettono di adottare nuove logiche operative, incrementando efficienze e abilitando la possibilit di controllare i costi in maniera pi adeguata. Se il concetto di trasformazione digitale appare astratto, un pratico esempio di quale possa essere l'impatto della trasformazione digitale nel mondo delle imprese incarnato dal progetto che Trenitalia, in collaborazione con SAP, sta portando avanti da ormai un paio d'anni: Dynamic Maintenance Management System la dimostrazione di come, sfruttando opportunamente le capacit offerte dall'analisi Big Data delle informazioni raccolte dagli oltre 500 sensori presenti su un treno come il Frecciarossa 1000, sia possibile ridurre in maniera significativa i costi d'esercizio. Quanto? "La riduzione dei costi di manutenzione nell'ordine dell'8%-10%, che per la nostra compagnia un valore molto significativo" ci ha spiegato Danilo Gismondi, CIO di Trenitalia. E, soprattutto, come? "La capacit di anticipare eventi e operazioni di manutenzione ci permette di ridurre errori, mettere in atto processi pi efficienti ed erogare servizi migliori, alzando continuamente gli standard di qualit". La chiave di volta, illustrata presso il Museo Ferroviario di Pietrarsa, la "manutenzione predittiva": intervenire su parti e componenti di locomotore e carrozze solamente nel momento in cui i dati raccolti dai sensori e opportunamente analizzati anticipano che un problema sta per verificarsi. Un approccio che porta seco una serie di vantaggi: anzitutto elevare sensibilmente la probabilit di non incappare in guasti imprevisti e relativi disservizi agli utenti - aumentando, quindi, anche l'affidabilit del servizio - e, in seconda battuta, evitare di sostituire parti ancora in ottimo stato di salute solamente perch giunta alla sua fine del ciclo di vita stabilito da una tradizionale valutazione su base statistica e storica. La conseguenza che la riduzione dei costi possibile poich la manutenzione predittiva consente, come sottolineato dal CTO di Trenitalia Marco Caposciutti, non di intervenire meno ma di intervenire meglio. Ancora Gismondi: "L'approccio alla manutenzione con il nuovo Dynamic Maintenance Management System ci ha permesso di scoprire, in particolare sulle batterie e sull'impianto frenante, che gli approcci di manutenzione programmata e di sostituzione secondo modelli statistici erano inadeguati e ci ha permesso di introdurre una rivoluzione che ha portato ad una maggiore efficienza della manutenzione". "Con 141 treni Frecciarossa che ogni giorno percorrono il paese da nord a sud e oltre 6300 treni regionali al giorno, Trenitalia un'azienda che ha bisogno di innovazione. Non solo per controllare i costi, ma per essere migliori di altri nel fornire un'esperienza di viaggio ai nostri clienti, grazie a soluzioni ad alta tecnologia che abilitino un viaggio pi efficiente, pi sostenibile e pi affidabile" ha dichiarato Barbara Morgante, CEO di Trenitalia. Ed bene osservare che questi "altri" non sono solamente i concorrenti del panorama ferroviario, ma anche tutti quei nuovi modelli di mobilit smart e sostenibile che si stanno affacciando sul mondo: Uber o BlaBlaCar oggi, l'eventuale automobile elettrica e completamente autonoma domani. Innovazione che, in questi due anni di progetto, ha visto il coinvolgimento di SAP che ha fornito e allestito la soluzione SAP Predictive Maintenance and Service sulla base della piattaforma SAP HANA che con un database in-memory di ben 6TB capace di gestire le oltre 5000 mila letture al secondo generate dai sensori presenti sul convoglio ferroviario. Una capacit che, entro il completamento del progetto, sar destinata a crescere a 24TB. A supporto di tutto ci, una capacit di cloud storage da ben 1 petabyte, mille terabyte. Tutti questi dati, al di l di capacit di storage, calcolo e gestione, hanno bisogno di appositi algoritmi affinch possano essere analizzati adeguatamente: qui che entrano in gioco due prestigiosi atenei italiani, il Politecnico di Milano e la Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa che oltre a definire i modelli fisici e matematici con cui trattare i dati, supportano il progetto anche per alcuni dettagli tecnici relativi ai sensori e alle modalit di rilevamento delle informazioni. Di certo il progetto DMMS di Trenitalia rappresenta un bel biglietto da visita per SAP che ha, proprio pochi giorni fa, annunciato un piano di investimento di 2 miliardi di euro distribuiti su cinque anni, per aiutare aziende e amministrazioni a beneficiare delle potenzialit racchiuse nella sensoristica e nel mondo IoT pi in generale. "Con miliardi di dispositivi connessi abbiamo ora il potenziale di ridisegnare la societ, l'economia e l'ambiente. SAP HANA la piattaforma di dati che andr a liberare la forza di Internet of Things. Oggi SAP si sta impegnando con un altro significativo investimento per aiutare i clienti ad apprezzare i benefici del live business" ha commentato Bill McDermott, CEO di SAP. "SAP onorata di supportare la trasformazione digitale di Trenitalia e la sua missione verso l'eccellenza operativa. L'uso innovativo che fa Trenitalia della tecnologia per avere spunti operativi d'avanguardia una spinta vitale alla promessa di Internet of Things, con benefici per la compagnia e per i milioni di passeggeri che viaggiano ogni anno con Trenitalia". L'AD di Trenitalia Morgante ha precisato che il sistema DDMS attualmente in uso solamente sulla flotta dei Frecciarossa, ma sar progressivamente esteso anche al resto della flotta. Ovviamente i treni di nuova produzione saranno provvisti "di fabbrica" dei sensori necessari, mentre per i convogli gi in uso sono previsti sistemi di aggiornamento e ammodernamento, come confermato da Gismondi. E nel futuro l'analisi dei Big Data potr spingersi oltre il dominio della manutenzione e avvicinarsi sempre pi all'utente finale. "Ci sono tutte le premesse per capire, ad esempio, come un evento esterno e imprevedibile vada ad impattare non solo sullo stato di salute del convoglio ma anche sulla qualit del servizio, e incrociare tutti questi dati con i commenti e le lamentele che gli utenti esprimono tramite i social network. La visione quella, in un futuro prossimo, di arrivare in maniera capillare a capire il grado di soddisfazione e le esigenze quasi di ogni singolo utente" osserva Gismondi. E' con l'arrivo di Internet of Things che i treni potranno essere, finalmente, in orario? Per ora la promessa che siano pi sicuri e, forse, anche un po' meno costosi per l'utente finale. Comunque un gran risultato.

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