ASeMP - Analisi Predittive e Monitoraggio Strutturale

Come raccogliere ed utilizzare dati di strutture deteriorate per migliorarne la sicurezza attraverso la manutenzione? L’approccio integrato del progetto ASeMP tra simulazioni, sensori IoT e Intelligenza Artificiale può aiutare a sviluppare una metodologia per monitorare e prevedere il comportamento delle strutture in acciaio.

ASeMP (Analisi Strutturali e Monitoraggio Predittivo) è un progetto promosso da Harpaceas, un'azienda leader nel campo delle soluzioni tecnologiche per il settore delle costruzioni, nell’ambito del Bando SI4.0 di Regione Lombardia e Unioncamere Lombardia, in collaborazione con altre aziende e startup.
Attualmente, non si possiedono dati sufficienti sulle strutture in acciaio che collassano, come ad esempio ponti che crollano, e non si conosce con certezza la loro sicurezza nel tempo. Questo vuoto informativo rappresenta un rischio significativo per l'integrità delle infrastrutture e la sicurezza pubblica. È qui che entra in gioco il progetto ASeMP.
In particolare, gli obiettivi specifici di progetto sono:
•    Sviluppare una soluzione integrata: creare una commistione tecnologica che combina modelli BIM interoperabili con Tekla Structures, simulazioni strutturali, sensori IoT e intelligenza artificiale 
•    Utilizzare un approccio multidisciplinare: integrare competenze di programmazione, progettazione e calcolo strutturale, intelligenza artificiale, e tecnologie IoT.
•    Monitorare in modo predittivo: utilizzare i dati raccolti dai sensori per prevedere potenziali problemi strutturali
•    Estensione della vita delle strutture: implementare un sistema che permetta di proiettare i dati nel futuro per creare andamenti di deformazione nel tempo
•    Promozione della sicurezza: contribuire a ridurre il rischio di fenomeni di degrado e deformazioni infrastrutturali
Il punto di partenza è la tecnologia hardware e software già collaudata di Tokbo, una startup che attraverso sensoristica IoT applicata alle giunzioni imbullonate e ad una piattaforma dove è possibile visualizzare i dati, effettua un monitoraggio remoto delle strutture, registrando dati come la temperatura, la forza di serraggio dei bulloni, e l’inclinazione.
Sulla base di questa soluzione, il progetto ASeMP ha lavorato sull’implementazione di tre fronti:
1-    Aggiungere al flusso di lavoro la componente BIM – Building information modelling, sviluppando un plugin specifico per il software tekla structures, in modo da integrare la componente 3D, l’interoperabilità e gli standard normativi per il settore delle costruzioni. Questo plug-in ricrea il sensore IoT in digitale e grazie ad un’interfaccia consente di accedere alla piattaforma tokbo e visualizzare i dati di monitoraggio all’interno del software BIM
2-    Eseguire circa 80 simulazioni strutturali per sopperire alla mancanza di dati di strutture che si deteriorano fino a collassare. I portali hanno tenuto conto della variazione di  tre parametri: il rapporto tra la lunghezza della trave e l’altezza delle colonne, il rapporto tra l’inerza della trave e la somma delle inerze delle colonne e la tipologia di vincolo che lega la trave alla colonna. Di queste simulazioni sono stati registrati i valori delle deformazioni elastiche e plastiche, e sono state stabilite delle soglie di rischio
3-    Sviluppare un algoritmo di intelligenza artificiale, basandosi slle simulazioni strutturali e che fosse quindi in grado quindi di riconoscere le soglie di allarme della deformazione elastica e plastica delle strutture, pensato poi per essere integrato nella piattaforma Tokbo, aggiungendo all’algoritmo di monitoraggio già avanzato la capacità di prevedere l'andamento futuro delle deformazioni.
Con il supporto di Harpaceas, la metodologia BIM applicata tramite Tekla Structures e l’integrazione della piattaforma Tokbo, il progetto pone le basi per la definizione di best practices nel settore della manutenzione predittiva, introducendo un nuovo standard per la sicurezza e l’efficienza delle infrastrutture.