Il bando è parte dell’investimento da 275 milioni finanziato con il “Fondo Complementare” connesso al PNRR e riguarda la progettazione dei servizi per le attività di rilievo delle opere e modellazione BIM.
Si completa il piano di gare previsto per lo sviluppo del monitoraggio tramite sensori di mille ponti e viadotti lungo la rete Anas (Gruppo Fs Italiane). Da oggi, infatti, è in Gazzetta ufficiale il quinto e ultimo bando di gara del Programma SHM (Structural Health Monitoring). Il bando, per complessivi 45 milioni di euro, che riguarda la progettazione dei servizi per le attività di rilievo delle opere e modellazione BIM, per la realizzazione del “gemello digitale”.
L’appalto, suddiviso in sei lotti sulla base delle Strutture Territoriali Anas, sarà così ripartito: 9 milioni di euro verranno attribuiti al lotto 1 (Strutture Territoriali di Piemonte e Valle d’Aosta, Lombardia, Emilia-Romagna, Veneto e Friuli-Venezia Giulia); 10 milioni di euro al lotto 2 (Strutture Territoriali di Liguria, Toscana, Marche, Umbria); 8 milioni di euro al lotto 3 (Strutture Territoriali di Abruzzo e Molise, Puglia, Basilicata); 6 milioni di euro al lotto 4 (Strutture Territoriali di Lazio, Campania, Sardegna); 6 milioni di euro al lotto 5 (Struttura Territoriale della Calabria); 6 milioni di euro al lotto 6 (Struttura Territoriale della Sicilia).
L’investimento complessivo del Programma SHM (Structural Health Monitoring) per l’infrastrutturazione e il monitoraggio dei Ponti e Viadotti presenti sulla rete gestita è pari a 275 milioni di euro, finanziati dal “Fondo Complementare” connesso al PNRR. Il Programma prevedeva 5 gare: le prime quattro sono andate in Gazzetta ufficiale fra aprile e novembre 2022.
Il Programma SHM consente un controllo molto più ampio su tutto il processo di monitoraggio dello stato di salute delle infrastrutture, consentendo la piena integrazione con i protocolli manutentivi attraverso l’utilizzo di una banca dati centralizzata delle opere d’arte (ponti e viadotti). L’acquisizione costante delle informazioni relative allo stato di queste opere consentirà, inoltre, attraverso l’applicazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale, la definizione di processi di manutenzione predittiva.