L’uso di modelli previsionali per migliorare le strategie di manutenzione predittiva

Le infrastrutture stradali sono la spina dorsale dei trasporti moderni, ma il loro deterioramento è una crescente preoccupazione globale. L’aumento dei volumi di traffico, le condizioni meteorologiche estreme e l’invecchiamento delle pavimentazioni stanno accelerando l’usura, portando a costose riparazioni e a rischi per la sicurezza.
I metodi tradizionali di manutenzione si basano spesso su interventi reattivi, affrontando i problemi solo quando diventano critici. Ma cosa accadrebbe se potessimo prevedere il deterioramento stradale prima che si manifesti?

Nel nostro ultimo whitepaper, "Use of Forecasting Models to Improve Predictive Maintenance Strategies", gli esperti di NIRA Dynamics e della Technical University of Denmark (DTU) esplorano come l’analisi avanzata dei dati e il machine learning possano rivoluzionare la manutenzione stradale.

La forza dei dati dai veicoli connessi

I veicoli moderni non sono più soltanto mezzi di trasporto: sono veri e propri hub di dati in movimento. NIRA Dynamics sfrutta i dati dei veicoli connessi per monitorare continuamente le condizioni stradali. Attraverso la raccolta e l’analisi di informazioni sulla rugosità stradale, i livelli di attrito, le anomalie e i flussi di traffico, i modelli predittivi possono identificare le esigenze di manutenzione emergenti molto prima che il deterioramento diventi visibile.

Machine Learning per previsioni più intelligenti

Utilizzando dati storici provenienti da veicoli connessi, combinati con i modelli meteorologici e i livelli di traffico, i ricercatori hanno sviluppato modelli di machine learning in grado di prevedere con precisione l’evoluzione delle condizioni stradali. Lo studio descritto nel whitepaper ha testato diverse tecniche di previsione, tra cui:

Modelli lineari – Semplici ma efficaci nell’identificare correlazioni dirette.

Modelli lineari normalizzati (NLinear) – Maggiore accuratezza grazie alla correzione degli spostamenti nella distribuzione dei dati.

Modelli basati sulla decomposizione (DLinear) – Maggiore flessibilità nel rilevare tendenze e variazioni stagionali.

Fast Iterative Filtering for Time Series (FITS) – Un approccio più complesso in grado di catturare dipendenze temporali più profonde.

I risultati indicano che anche i modelli più semplici possono fornire previsioni precise, consentendo alle autorità stradali di pianificare le attività di manutenzione con maggiore efficienza e a costi ridotti.

Dal mondo della ricerca all’impatto reale

Applicando queste tecniche di previsione, città e agenzie di trasporto possono passare da strategie di manutenzione reattiva a una gestione proattiva delle infrastrutture stradali. Questo cambiamento non solo riduce le interruzioni e prolunga la vita utile delle pavimentazioni, ma migliora anche la sicurezza stradale e ottimizza l’allocazione dei budget. Con l’espansione continua della raccolta dei dati, i modelli di manutenzione predittiva diventeranno sempre più potenti, affinando ulteriormente la pianificazione infrastrutturale e la sostenibilità.

Scarica il whitepaper per saperne di più

Sei pronto a esplorare il futuro della manutenzione stradale predittiva?
Scarica oggi il nostro whitepaper per approfondire le metodologie, i risultati e le applicazioni reali di questi modelli previsionali. Scopri come i dati dei veicoli connessi e il machine learning stanno trasformando la gestione stradale, aprendo la strada a soluzioni infrastrutturali più sicure, intelligenti ed economicamente efficienti.