Cosa insegna il progetto Muharraq Ring Road a cantieri e logistica italiani, e come l’IA può trasformare strade e hub in infrastrutture davvero eccellenti.
Come nasce un’autostrada “premiata” (e perché riguarda anche l’Italia)
Undici chilometri di nuova viabilità realizzati in soli 7 mesi, con un anticipo di 8 mesi sulla data di consegna, più di 2,5 milioni di ore lavorate senza infortuni con perdita di tempo e oltre 1.500 addetti coordinati in contemporanea.
È il bilancio del progetto Muharraq Ring Road (Busaiteen Link) in Bahrain, premiato da ENR con l’Award of Merit – Road/Highway 2025. Non è solo una storia di ingegneria: è un manuale pratico su come dovrebbero funzionare i cantieri stradali moderni.
Per chi lavora nell’edilizia e nella logistica italiana, questa esperienza è molto più di una curiosità internazionale: è un modello di come pianificazione, tecnologie e dati possono cambiare la produttività dei cantieri e la qualità della mobilità – soprattutto se inseriamo nel quadro strumenti di Intelligenza Artificiale.
In questo articolo vediamo:
- cosa ha reso speciale il progetto Muharraq Ring Road,
- come logiche simili possono essere applicate a strade, porti, interporti e hub logistici italiani,
- in che modo l’IA per l’edilizia e la logistica può trasformare cantieri tradizionali in cantieri digitali capaci di competere a livello internazionale.
Il caso Muharraq Ring Road: numeri, sfide, risultati
La Muharraq Ring Road (Busaiteen Link) aggiunge:
- 8,5 km di superstrada a doppia carreggiata, quattro corsie per senso di marcia;
- 2,4 km di strade connesse e viabilità di servizio;
- connessione diretta a uno dei corridoi di traffico più congestionati del Bahrain.
Il team di progetto – Ministero dei Lavori Pubblici del Bahrain come committente, AECOM come progettista e project manager, costruttori e oltre 50 subappaltatori – aveva una sfida tripla:
- Tempi strettissimi: consegnare in 15 mesi, poi ridotti di fatto a 7 per via di un’anticipazione.
- Traffico da non bloccare: l’area è un nodo critico, con flussi continui.
- Condizioni estreme: estate con temperature oltre i 40°C, rischio elevato per la sicurezza.
Nonostante questo, il risultato è stato:
- consegna 8 mesi in anticipo;
- completamento di 11 km di viabilità complessiva;
- integrazione di nuove reti fognarie e allargamento strade esistenti inseriti in corsa, due mesi dopo l’avvio;
- zero infortuni con perdita di tempo in oltre 2,5 milioni di ore lavoro.
Il punto interessante è come ci sono riusciti, perché è lì che si vede lo spazio naturale per l’introduzione di IA nella pianificazione cantieri e logistica del traffico.
Pianificazione anticipata e fasi “chirurgiche”: dove entra l’IA
Il progetto è stato gestito con:
- pianificazione anticipata molto dettagliata;
- lavorazioni h24, organizzate per turni;
- sequenziamento preciso delle attività, per far avanzare insieme strada, sottoservizi e opere accessorie;
- uso di microtunneling sotto strade in esercizio per non interrompere il traffico.
Questo è esattamente il tipo di contesto in cui strumenti di IA e analisi predittiva fanno la differenza.
1. Sequenziamento lavori e schedulazione
Oggi in molti cantieri italiani la programmazione è ancora:
- fatta su Gantt rigidi,
- aggiornata a mano,
- poco integrata con logistica materiali, meteo, traffico reale.
Un sistema di IA per la pianificazione lavori può invece:
- simulare migliaia di scenari di sequenza (what-if) in base a risorse disponibili, vincoli di traffico, disponibilità materiali;
- suggerire la combinazione di attività che riduce al minimo ritardi e interferenze fra imprese;
- aggiornare il cronoprogramma in tempo quasi reale, quando un’attività ritarda o viene aggiunto un nuovo lotto di opere (come è successo a Muharraq con fognature e allargamenti).
Per un cantiere stradale in Italia – pensiamo a una bretella di collegamento a un interporto, o a una variante di un asse extraurbano – questo significa:
- meno giorni di cantiere,
- minori penali per ritardi,
- comunicazione molto più trasparente con stazione appaltante e stakeholder locali.
2. Trenchless e microtunneling guidati dai dati
A Muharraq il team ha scelto il metodo trenchless con microtunneling per posare i sottoservizi sotto strade trafficate, evitando scavi a cielo aperto e deviazioni massive del traffico.
Qui l’IA può supportare in modo diretto:
- analisi dati geotecnici e storici per selezionare in anticipo il tracciato più sicuro;
- modelli predittivi per stimare rischi di cedimenti, interferenze con altre reti, tempi di avanzamento;
- monitoraggio in continuo delle macchine con sensori IoT e algoritmi che segnalano anomalie di pressione, vibrazioni, allineamento.
L’effetto pratico sui nostri cantieri è chiaro: meno imprevisti, meno varianti, maggiore tutela del traffico e dell’ambiente urbano.
Sicurezza in condizioni critiche: dal “buon senso” ai sistemi predittivi
Uno degli aspetti più notevoli del progetto è la sicurezza: oltre 2,5 milioni di ore senza infortuni con perdita di tempo, in un contesto di caldo estremo.
Chiunque abbia gestito un cantiere d’estate in Italia sa che, con ondate di calore sempre più frequenti, i rischi aumentano su:
- colpi di calore,
- cali di attenzione,
- uso di DPI non ottimale.
Lì hanno gestito il problema con formazione, organizzazione dei turni, controllo medico e cultura della sicurezza. Noi possiamo fare un passo in più, usando IA e dati.
IA per la sicurezza di cantiere
Un sistema di safety intelligence basato su IA può:
- incrociare previsioni meteo, orari di lavoro, esposizione al sole per suggerire fasce orarie sicure e pause aggiuntive;
- analizzare near-miss, segnalazioni, micro-infortuni per individuare schemi ricorrenti (es. maggior rischio tra le 14 e le 16 in determinate attività);
- riconoscere tramite computer vision se un operatore è senza casco o giubbotto rifrangente in aree critiche;
- generare alert preventivi per capocantiere e HSE manager.
In un grande progetto di logistica stradale e interportuale – pensiamo a un hub nell’area di Verona, Piacenza, Bologna – questo approccio permette di:
- ridurre infortuni e fermi cantiere,
- dimostrare alle committenze pubbliche uno standard HSE superiore,
- migliorare il rating d’impresa nelle gare.
Logistica di cantiere e traffico: dove IA e supply chain si incontrano
Muharraq non è solo una strada: è un nodo che influenza direttamente la logistica regionale. Collegare in modo più efficiente un corridoio trafficato significa:
- ridurre tempi di percorrenza per mezzi pesanti,
- migliorare l’accessibilità ad aeroporti, porti o zone industriali,
- ridurre costi di trasporto e congestione.
In Italia, nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, il tema è lo stesso: usare dati e algoritmi per rendere più efficiente ogni anello, dal magazzino alla superstrada.
Nei progetti infrastrutturali, l’IA può intervenire su due livelli:
- Logistica interna di cantiere
- Gestione del traffico esterno e impatto sulla supply chain
1. Ottimizzare la logistica interna di cantiere
In un cantiere come Muharraq servono ogni giorno:
- migliaia di tonnellate di materiali (inerti, asfalti, acciaio, calcestruzzo),
- mezzi d’opera e camion che entrano ed escono,
- coordinamento tra 50 subappaltatori.
Un sistema di IA per la logistica di cantiere può:
- pianificare gli arrivi dei materiali in base a produzione reale e fasi di lavoro, evitando sovraccarichi di piazzale;
- ottimizzare percorsi interni e tempi di scarico per ridurre tempi morti e incidenti;
- simulare l’impatto di ritardi nella supply chain (es. cementeria in stop) e proporre piani B automatici.
Tradotto in un cantiere italiano per una nuova bretella autostradale o un collegamento a un interporto:
- meno code di camion,
- meno fermate delle squadre per mancanza di materiali,
- maggiore affidabilità del cronoprogramma.
2. Gestire l’impatto sul traffico e sulla supply chain territoriale
Un’altra lezione di Muharraq è l’attenzione a non interrompere il traffico esistente. Lì hanno usato microtunneling; in Italia spesso usiamo deviazioni, cantieri mobili, restringimenti di carreggiata.
Con l’IA si può fare un salto di qualità:
- usare dati real-time (telecamere, sensori, dati floating car) per capire l’impatto di ogni fase di cantiere sul traffico;
- simulare scenari di deviazione e scegliere quello che minimizza i ritardi per i mezzi logistici (tir, navette intermodali, trasporti eccezionali);
- comunicare a trasportatori e operatori logistici, tramite API e portali, finestre orarie consigliate, percorsi alternativi e previsioni di congestione.
Per una supply chain che dipende da porti come Genova, Trieste, Gioia Tauro o da corridoi TEN-T come il Brennero, significa limitare al minimo costi nascosti di congestione durante i lavori infrastrutturali.
Cosa può copiare oggi un’impresa italiana da Muharraq (con l’aiuto dell’IA)
Riassumendo, il progetto Muharraq Ring Road dimostra che:
- tempi ridotti non sono utopia;
- gestire scope aggiuntivi in corsa è possibile senza far saltare il programma;
- grandi numeri di maestranze e subappalti possono convivere con alti standard di sicurezza;
- si può lavorare su nodi critici senza paralizzare il traffico.
Per un’impresa italiana che vuole migliorare il proprio posizionamento in appalti stradali e infrastrutturali, le mosse pratiche sono:
-
Digitalizzare la pianificazione
- passare da cronoprogrammi statici a piattaforme integrate con moduli di ottimizzazione automatica;
- usare algoritmi che tengono conto di meteo, disponibilità materiali, traffico, risorse.
-
Integrare modelli IA di safety
- introdurre sistemi di analisi predittiva degli incidenti;
- sfruttare sensori e computer vision nei punti critici del cantiere;
- usare dashboard semplici per capicantiere e HSE manager.
-
Gestire la logistica come una supply chain industriale
- pianificare i flussi materiali con tool di ottimizzazione percorsi e finestre di consegna;
- collaborare con fornitori e trasportatori su una base dati condivisa.
-
Coinvolgere in anticipo la PA e gli stakeholder locali
- usare simulazioni di traffico basate su IA per mostrare l’impatto reale dei cantieri;
- proporre soluzioni di cantieri digitali con monitoraggi in tempo reale.
La verità è che molti degli strumenti per farlo esistono già: sensori, piattaforme BIM, sistemi di tracking mezzi, software di ottimizzazione trasporti. La differenza la fa come li facciamo parlare tra loro e quanto spazio diamo all’IA per suggerire decisioni.
Verso cantieri digitali e supply chain eccellenti in Italia
Il caso Muharraq Ring Road mostra cosa succede quando pianificazione rigorosa, tecniche avanzate e gestione integrata remano nella stessa direzione.
Ora immagina lo stesso approccio applicato a:
- una nuova bretella che collega un interporto al casello autostradale;
- il potenziamento viario attorno a un porto container;
- una variante urbana pensata per deviare il traffico pesante da un centro abitato.
Se a questi progetti affianchiamo strumenti di IA per pianificazione, sicurezza e logistica, possiamo ottenere più facilmente risultati “da premio”: meno ritardi, meno incidenti, meno congestione e una supply chain italiana più competitiva.
Per i prossimi anni, chi opera nell’edilizia infrastrutturale e nella logistica ha una scelta chiara:
- continuare con cantieri gestiti “a sensazione”,
- oppure costruire cantieri digitali, dove ogni decisione – dal turno notte alla deviazione provvisoria – è supportata da dati e algoritmi.
Se il tuo obiettivo è far sì che il prossimo progetto infrastrutturale non sia solo “consegnato”, ma diventi un riferimento di eccellenza, l’IA non è un vezzo tecnologico: è lo strumento che ti permette di arrivarci prima, meglio e in modo più sicuro.