Soluzioni

Deloitte Dynamic Infrastructure Monitoring

D-DIM

La nostra soluzione poggia le proprie basi su un approccio metodologico di misurazione del rischio strutturale ed ambientale, imperniato sui principi tecnici armonizzati a livello internazionale e sulle migliori prassi ingegneristiche applicabili.

In seguito agli eventi degli ultimi anni sono emerse in modo sempre più evidente le debolezze e le criticità dell’attuale sistema di monitoraggio delle infrastrutture e, più in generale, nella gestione degli “asset” in Italia.
Per rispondere alle crescenti esigenze e alla centralità di queste tematiche nell’agenda politica e nel mondo imprenditoriale, da parte dell’opinione pubblica e del mercato, Deloitte Consulting ha realizzato un’offerta sull’Asset Management e il monitoraggio delle infrastrutture che coniuga conoscenze di ingegneristica, di processo e di tecnologica sul dominio applicate alle diverse tipologie di infrastrutture.

La centralizzazione del dato e la digitalizzazione dell’intero processo di monitoraggio rappresenta pertanto un’opportunità sia per ridurre e razionalizzare i costi relativi alla manutenzione - attraverso una pianificazione corretta ed adeguata degli interventi manutentivi - che per ridurre i rischi legati alla sicurezza degli asset dell’azienda (con potenziali impatti reputazionali e di mercato, sull'incolumità delle persone e dei beni coinvolti, ecc.).

I principali benefici che apportiamo con il nostro approccio sono:

  • Un ambiente unico adeguato alle esigenze di fruizione dei molteplici stakeholders coinvolti
  • Centralità e univocità dell’informazione
  • Gestione unificata e monitoraggio delle iniziative, per loro natura trasversali e specifiche
  • Riduzione dei tempi e costi di manutenzione
  • Trasparenza e miglioramento della reputation
  • Aggiunta di servizi a valore aggiunto e data monetization
  • Creazione di un ecosistema open abilitante gli open data

La soluzione si basa su una infrastruttura tecnologica, concepita in ottica di asset management, grazie alla quale è possibile ricostruire e tenere costantemente aggiornato un “telaio diagnostico” del rischio relativo alle opere d’arte riconducendo ad un quadro conoscitivo unitario e monitorabile, un insieme estremamente ampio di parametri.

L’innovatività distintiva che introduce Deloitte rispetto alle metodologie prevalenti ad oggi diffuse, consiste nella multi-disciplinarietà, ovvero nella capacità insita di Deloitte di integrare competenze tecnologiche, organizzative e tecniche che spaziano dall’ingegneria strutturale, alle discipline di intelligenza artificiale, image detection and recognition, Internet of Things (sensoristica polifunzionale), asset management, predictive maintenance e life cycle extension.

In particolare, la nostra soluzione prevede un ecosistema di monitoraggio «end-to-end» dell’asset incentrato su 6 elementi chiave:

  1. Valutazione dello stato reale dell’asset, anche grazie all’utilizzo di tecnologie quali il rendering 3D, la gestione digitalizzata delle infrastrutture (Building Information Modelling - BIM), il telerilevamento satellitare, l’uso di sensori statici e dinamici;
  2. Analisi Ingegneristica ai fini della determinazione dei parametri chiave, creando famiglie e tipologie strutturali omogenee (ad esempio per periodo di costruzione, normativa tecnica applicata, materiali costituenti le strutture portanti, posizionamento geografico, carichi di servizio, ambientali, metereologici, sismici ovvero idrogeologici);
  3. Definizione del Sistema di Monitoraggio per analisi e valutazione in tempo reale («streaming analytics») mediante l’utilizzo di sensori e applicativi IoT;
  4. Installazione del Sistema, gestione e follow up, assicurando al contempo elevati standard di cyber security;
  5. Acquisizione dei dati e Analisi Predittiva con Intelligenza Artificiale e Machine Learning al fine di garantire i livelli di sicurezza, prevenire eventi rischiosi e intervenire in ottica predittiva con azioni manutentive mirate;
  6. Controllo dei dati e definizione degli Interventi di Manutenzione grazie ad esempio agli algoritmi di deep learning è possibile ripercorrere il degrado realmente occorso - per poterlo prevedere su altri elementi ed opere assimilabili della famiglia strutturale di specie, versanti ancora in limitate condizioni di degrado.

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Alfredo Maria Garibaldi

Alfredo Maria Garibaldi

Artificial Intelligence and Data Country Leader

Alfredo is a Partner and Artificial Intelligence and Data Country Leader at Deloitte Italy. He has about 30 years’ experience in Consulting and System Integration. In his career, he has always been fo... More

Gianluca Pastena

Gianluca Pastena

Partner Transportation and Infrastructure

Gianluca Pastena è Partner nella Consulenza direzionale e organizzativa alle Pubbliche Amministrazioni e alle imprese, in particolare nel settore dei Trasporti, per il quale si occupa di pianificazion... More