L’impianto di Arklow mostra come IA, BIM e supply chain data‑driven possano rendere i cantieri idrici più rapidi, sicuri e sostenibili anche in Italia.
Perché un depuratore irlandese parla al cantiere italiano
Per quasi quarant’anni la cittadina irlandese di Arklow ha scaricato reflui non trattati direttamente nel fiume Avoca e in mare. Solo nel 2025 è entrato in funzione un nuovo impianto di trattamento acque reflue da 150 milioni di dollari, premiato agli ENR Global Best Projects.
Questo progetto ha una particolarità che interessa da vicino chi lavora nell’edilizia italiana e nella logistica di cantiere: l’impianto è stato impilato in verticale su un sito piccolissimo, al confine con un porto operativo, aree residenziali e un ponte storico del ‘700. Risultato: il 30% dell’area è stato liberato per la biodiversità e il cantiere è arrivato in anticipo di sei mesi e in budget.
La realtà? È esattamente il tipo di contesto dove IA, BIM intelligente e supply chain data‑driven possono fare la differenza in Italia: infrastrutture idriche da adeguare, aree vincolate, conflitti con il traffico urbano, pressioni regolatorie e comunità locali sempre più attente.
In questo articolo uso il caso di Arklow come filo conduttore per mostrare come l’intelligenza artificiale può trasformare progetti complessi di trattamento acque reflue in opere più rapide, sicure e sostenibili – e cosa significa, in concreto, per i cantieri italiani e per la logistica di fornitura.
Il progetto Arklow in breve: vincoli estremi, esito vincente
L’impianto di Arklow, a circa 90 minuti a sud di Dublino, nasce su un brownfield iper‑vincolato:
- affaccio diretto su un porto in attività
- adiacenza a zone residenziali
- presenza del Nineteen Arches Bridge, il più lungo ponte in pietra ad archi d’Irlanda, tutelato come bene storico
Gli elementi chiave del progetto:
- Costo: circa 150 milioni di dollari
- Timeline: avvio nel 2021, completamento 11/2024, messa in servizio nel 2025 (6 mesi in anticipo)
- Layout: componenti di trattamento impilati verticalmente anziché disposti in orizzontale
- Ambiente: 30% del sito dedicato a spazi rewilded e biodiversità
- Opere correlate:
- 1,2 km di collettori in galleria sotto il fiume
- condotta sottomarina di scarico da 900 m
- stazione di sollevamento
Gli obiettivi non erano solo tecnici, ma anche sociali e paesaggistici: integrare l’impianto in un contesto urbano e storico delicato, con edifici architettonicamente curati e coperture che nascondono la parte industriale.
Se guardiamo questo schema con gli occhiali di un project manager italiano, ci ritroviamo molte sfide note:
- interferenze con traffico portuale e cittadino
- lavoro sotto e vicino a infrastrutture strategiche esistenti
- vincoli paesaggistici e archeologico‑monumentali
- pressione per rispettare normative ambientali sempre più stringenti (in Italia come in Irlanda)
Ecco perché Arklow è un caso ideale per ragionare su come l’IA può diventare un alleato strutturale nei cantieri idrici.
Dove l’IA poteva potenziare un progetto come Arklow
Un impianto di trattamento acque reflue di questo tipo è un concentrato di logistica, coordinamento e gestione del rischio. Ogni giorno entrano ed escono materiali, mezzi, squadre specialistiche, tutti in spazi stretti e con tolleranze minime su tempi e sicurezza.
L’IA può intervenire in quattro aree critiche:
1. Pianificazione di cantiere e layout dinamico
Nei siti ristretti, ogni metro quadrato conta. A Arklow i componenti sono stati impilati per liberare spazio, ma l’organizzazione quotidiana del cantiere resta un puzzle complesso.
Con modelli IA addestrati su dati di cantiere e BIM si possono:
- simulare diverse configurazioni del layout di cantiere (aree di stoccaggio, percorsi mezzi, gru) e selezionare quella che riduce al minimo:
- interferenze tra mezzi e lavoratori
- tempi di percorrenza interni
- doppie movimentazioni dei materiali
- aggiornare il layout in modo dinamico quando cambiano le fasi di lavoro, con scenari “what‑if” generati in pochi minuti
Per un impianto come Arklow, dove il porto deve continuare a funzionare e i residenti non possono essere bloccati dal traffico di cantiere, questo significa meno conflitti con la viabilità locale e meno costi di movimentazione.
2. Supply chain e logistica just‑in‑time
Nella serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” lo ripeto spesso: il vero collo di bottiglia dei cantieri non è solo la manodopera, ma una supply chain che arriva troppo presto o troppo tardi.
Su progetti idrici complessi l’IA può:
- prevedere fabbisogni di materiali (tubi, valvole, prefabbricati, quadri elettrici) a partire dal programma lavori e dal modello BIM
- ottimizzare percorsi e orari di consegna, riducendo attraversamenti critici in centri storici o in aree residenziali
- gestire gli imprevisti (ritardi, rotture di stock, condizioni meteo) proponendo automaticamente:
- fornitori alternativi
- riassegnazione delle squadre
- ripianificazione delle attività dipendenti
Il risultato è una logistica di cantiere che somiglia molto più a una supply chain manifatturiera ottimizzata, con tempi di attesa ridotti e meno sovraccarico di materiali in sito.
3. Sicurezza in aree critiche e vincolate
Lavorare sotto un fiume, come nei 1,2 km di collettori di Arklow, o vicino a un ponte storico richiede una gestione del rischio quasi chirurgica.
Qui l’IA può contribuire con:
- analisi predittiva degli incidenti: incrociando dati storici, tipologia di lavorazioni, condizioni meteo, composizione delle squadre, il sistema segnala le fasi “ad alta energia / alto rischio” (scavi profondi, sollevamenti in spazi ristretti, lavori subacquei)
- generazione automatica di piani di sicurezza mirati per fase, riducendo la burocrazia e concentrando l’attenzione sugli step critici
- monitoraggio in tempo reale tramite computer vision (telecamere di cantiere che riconoscono situazioni potenzialmente pericolose, come l’assenza DPI in zone rosse o l’accesso non autorizzato a aree sensibili)
Il vantaggio, soprattutto in Italia dove le norme sono complesse e i controlli crescenti, è duplice: meno infortuni reali e meno rischi di non conformità in appalti pubblici.
4. Coordinamento multidisciplinare tramite BIM “intelligente”
Arklow ha coinvolto:
- progettisti civili, strutturali, MEP, architetti
- specialisti marini e subacquei
- enti pubblici e gestori idrici
Il classico scenario da riunioni infinite e centinaia di varianti.
L’IA può innestarsi sul BIM e sui documenti di progetto per:
- rilevare clash e incoerenze prima che diventino varianti in cantiere (ad es. interferenze tra condotte e strutture, problemi di spazio per la manutenzione futura)
- generare automaticamente report di coordinamento chiari per ogni disciplina
- assistere il team nella gestione delle RFI (Request For Information), suggerendo risposte basate su progetti analoghi o standard aziendali
Risultato: meno sorprese in cantiere, meno scavi rifatti, meno materiali buttati. Su un progetto da 150 milioni, anche un 5–7% di riduzione delle varianti vale diversi milioni.
Dal caso Arklow ai cantieri idrici italiani: dove iniziare
In Italia abbiamo decine di progetti simili in pipeline: adeguamenti dei depuratori per rispettare le direttive UE, nuovi collettori, upgrade in aree portuali o periurbane. Il PNRR e i fondi europei stanno accelerando tutto.
Chi guida imprese di costruzioni, EPC contractor o gestori del servizio idrico ha tre priorità molto chiare:
- Ridurre ritardi e riserve nei lavori pubblici
- Gestire meglio la logistica di cantiere in contesti urbani complessi
- Dimostrare sostenibilità e attenzione al territorio in fase di gara e di realizzazione
Guardando ad Arklow, l’adozione di IA può seguire passi pragmatici.
Step 1 – Integrare dati di cantiere e BIM
Senza dati, l’IA è solo marketing.
Primo passo realistico:
- standardizzare il modello BIM per i progetti idrici (oggetti, codifiche, attributi)
- collegare al modello:
- cronoprogramma lavori
- listini materiali
- piano di sicurezza
- iniziare a tracciare in modo strutturato avanzamento lavori, consegne, non conformità, near miss
Anche un solo grande progetto pilota può creare il dataset di partenza su cui poi addestrare modelli predittivi.
Step 2 – Applicare IA alla supply chain di progetto
In parallelo, si può intervenire subito sulla logistica, dove il ritorno è rapido.
Alcune applicazioni concrete:
- algoritmi che definiscono finestre orarie ottimali di consegna per ridurre soste, code e occupazioni di suolo pubblico
- previsione del fabbrisogno settimanale di materiali critici (acciaio, prefabbricati, componenti MEP) e allineamento automatico degli ordini
- ottimizzazione dei percorsi dei mezzi pesanti, tenendo conto di ZTL, ponti con limiti di portata, cantieri concomitanti
Per un impianto in area urbana questo significa meno camion parcheggiati sui marciapiedi, meno conflitti con i residenti e meno penali per intralcio alla circolazione.
Step 3 – Sperimentare IA sulla sicurezza in fasi ad alto rischio
Terzo ambito prioritario: sicurezza, ma evitando il “big brother” invasivo.
Un approccio che funziona è partire da:
- poche fasi ad alta energia / alto rischio (gallerie, scavi profondi, sollevamenti pesanti)
- installare sensori e telecamere solo lì
- usare IA per:
- monitorare i parametri critici (gas, movimento terreno, prossimità macchine/persone)
- inviare allarmi mirati al CSE e ai capi cantiere
Si crea così un “corridoio di sicurezza digitale” intorno alle attività più pericolose, senza stravolgere il resto del cantiere.
Perché logistica e IA sono la vera leva di competitività
Progetti come Arklow dimostrano che non basta un buon progetto tecnico: vincono le squadre che gestiscono meglio
- spazi limitati
- tempi stretti
- complessità della supply chain
- relazioni con il territorio
In altre parole, vincono le imprese che trattano il cantiere come una supply chain integrata, non come una somma di lavorazioni separate.
L’IA, se inserita in questo quadro, non è un gadget ma un moltiplicatore:
- rende prevedibili le fasi di lavoro
- riduce gli sprechi in materiali e movimentazioni
- aiuta a documentare performance e sostenibilità negli appalti pubblici
Ho visto troppe imprese italiane investire in macchinari spettacolari ma continuare a pianificare la logistica con fogli Excel sparsi e WhatsApp. Su un depuratore da 50–100 milioni, questo costa milioni in ritardi e riserve.
C’è un modo migliore: partire da un progetto reale (come il prossimo adeguamento di un impianto o la posa di un collettore urbano), definire indicatori chiari – puntualità consegne, tempo medio di scarico, variazioni di layout di cantiere – e usare l’IA per migliorare quei numeri, mese dopo mese.
Prossimo passo: portare l’esperienza di Arklow nei cantieri italiani
Arklow ha risolto un problema ambientale aperto dagli anni ’80, su un sito complicato, con un impianto compatto, architettonicamente curato e realizzato prima del previsto. È un esempio di ingegneria intelligente, ma è anche il preludio di qualcosa di più grande: infrastrutture idriche governate da dati, non solo da cronoprogrammi e cartografie.
Per chi lavora nell’edilizia italiana, specie su opere idriche e ambientali, il messaggio è chiaro:
La vera differenza nei prossimi 5 anni non la farà chi ha la gru più grande, ma chi saprà usare IA e dati per orchestrare cantieri, fornitori e sicurezza come un’unica supply chain.
Se stai pianificando un nuovo depuratore, un collettore urbano o l’upgrade di un impianto esistente, questo è il momento di chiederti:
- quali dati sto già raccogliendo che possono nutrire modelli di IA?
- dove spreco oggi più tempo: varianti, logistica, sicurezza, coordinamento?
- quale progetto posso usare come pilota per introdurre IA su logistica, BIM e sicurezza, con obiettivi numerici chiari?
La prossima “Arklow” può essere in Italia. E chi saprà governare cantieri e supply chain con l’IA sarà in prima fila per aggiudicarsela.