Smart Train, il progetto avviato da Mercitalia Intermodal, è volto a sperimentare l’impiego di tecnologie avanzate e sensori innovativi IoT nel settore del trasporto combinato. L’iniziativa si propone di integrare al meglio le soluzioni digitali per la movimentazione delle merci, al fine di identificare opportunità di miglioramento nei processi operativi, nella gestione della manutenzione e della sicurezza. Per raggiungere tali obiettivi, la Società del Polo Logistica sta utilizzando un ampio parco di carri “smart” propri, in modo da raccogliere un consistente quantitativo di dati durante tutte le attività operative. I veicoli sono dotati di una gamma diversificata di sensori e sistemi di comunicazione, forniti da partner tecnologici come PJM. Questi dispositivi permettono di monitorare in tempo reale aspetti critici quali il funzionamento del sistema frenante, la distanza percorsa e la georeferenziazione degli asset, fornendo dati fondamentali per l’implementazione di modelli intelligenza artificiale, tra cui il machine learning, a supporto della manutenzione predittiva. Tale approccio consente di aumentare l’efficienza operativa, riducendo i tempi di inattività e i costi degli interventi. Un ulteriore elemento chiave del progetto è rappresentato dal controllo della “selletta”, il sistema di ancoraggio che collega il rimorchio al carro. I sistemi a bordo verificano il corretto posizionamento del perno del semirimorchio, il serraggio della selletta e le condizioni di carico del treno, abilitando una comunicazione continua tra i vari carri e la locomotiva. Questa interconnessione facilita l’esecuzione automatizzata della prova freno e il monitoraggio costante della marcia, permettendo di trasformare un semplice carro merci in un vero e proprio smart train.

Mercitalia e il progetto Smart Train: l’innovazione digitale a servizio del trasporto combinato / Gentilucci, Riccardo. - In: ZEROUNO. - ISSN 0392-8497. - (2025).

Mercitalia e il progetto Smart Train: l’innovazione digitale a servizio del trasporto combinato

RICCARDO GENTILUCCI
2025

Abstract

Smart Train, il progetto avviato da Mercitalia Intermodal, è volto a sperimentare l’impiego di tecnologie avanzate e sensori innovativi IoT nel settore del trasporto combinato. L’iniziativa si propone di integrare al meglio le soluzioni digitali per la movimentazione delle merci, al fine di identificare opportunità di miglioramento nei processi operativi, nella gestione della manutenzione e della sicurezza. Per raggiungere tali obiettivi, la Società del Polo Logistica sta utilizzando un ampio parco di carri “smart” propri, in modo da raccogliere un consistente quantitativo di dati durante tutte le attività operative. I veicoli sono dotati di una gamma diversificata di sensori e sistemi di comunicazione, forniti da partner tecnologici come PJM. Questi dispositivi permettono di monitorare in tempo reale aspetti critici quali il funzionamento del sistema frenante, la distanza percorsa e la georeferenziazione degli asset, fornendo dati fondamentali per l’implementazione di modelli intelligenza artificiale, tra cui il machine learning, a supporto della manutenzione predittiva. Tale approccio consente di aumentare l’efficienza operativa, riducendo i tempi di inattività e i costi degli interventi. Un ulteriore elemento chiave del progetto è rappresentato dal controllo della “selletta”, il sistema di ancoraggio che collega il rimorchio al carro. I sistemi a bordo verificano il corretto posizionamento del perno del semirimorchio, il serraggio della selletta e le condizioni di carico del treno, abilitando una comunicazione continua tra i vari carri e la locomotiva. Questa interconnessione facilita l’esecuzione automatizzata della prova freno e il monitoraggio costante della marcia, permettendo di trasformare un semplice carro merci in un vero e proprio smart train.
2025
smart train; innovazione; trasporto combinato
01 Pubblicazione su rivista::01a Articolo in rivista
Mercitalia e il progetto Smart Train: l’innovazione digitale a servizio del trasporto combinato / Gentilucci, Riccardo. - In: ZEROUNO. - ISSN 0392-8497. - (2025).
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