Modernizarea feroviară Craiova–Caransebeș, un proiect de 2,11 mld lei, devine exemplul perfect de șantier unde AI poate decide dacă rămânem sau nu în grafic.
Modernizarea Craiova – Caransebeș: un proiect de 2,11 mld lei care nu mai poate fi condus „după caiet”
Un contract de 2,11 miliarde lei pentru modernizarea liniei feroviare Craiova – Drobeta Turnu Severin – Caransebeș nu e doar o știre de infrastructură. E un test foarte clar: poate România să ducă la capăt, la timp și în buget, un proiect feroviar complex fără să schimbe modul în care își gestionează șantierele?
Răspunsul sincer: nu, nu mai putem lucra ca acum 10–15 ani. Durată totală de 195 de luni (dintre care 60 de luni execuție și 120 de luni garanție), ERTMS nivel 2, tuneluri, peroane de 400 m, trenuri de 740 m, electrificare la 25 kV – totul cere o orchestrare digitală pe care hârtia și Excel-ul nu o mai pot susține.
În seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor”, proiectul CFR SA devine un exemplu perfect: vom vedea unde poate intra Inteligența Artificială în acest contract de 2,11 mld lei, cum poate reduce riscurile, cum poate ține bugetul sub control și cum poate transforma un șantier clasic într-un șantier inteligent.
1. Ce înseamnă concret proiectul Craiova – Caransebeș
Modernizarea liniei Craiova – Drobeta Turnu Severin – Caransebeș nu e doar o schimbare de șină și traverse. Proiectul atinge aproape toate componentele majore ale unei infrastructuri feroviare moderne.
Elemente-cheie ale contractului:
- Valoare: 2,11 miliarde lei
- Durată totală: 195 luni
- 12 luni – proiectare și documentații
- 60 luni – execuție lucrări
- 3 luni – post-recepție
- 120 luni – garanție
- Antreprenor: Asocierea IC Ictaş Inşaat Sanayi ve Ticaret AȘ – Rotary Construcţii Mentenanţă SA
- Finanțare: Programul Transport 2021–2027, buget de stat și alte surse legal constituite
Obiective tehnice principale
Proiectul urmărește:
- Modernizarea completă a infrastructurii feroviare
- ERTMS nivel 2 (European Rail Traffic Management System) pe linia modernizată
- Reabilitarea tunelurilor și a lucrărilor de artă
- Creșterea vitezei maxime de circulație la 120 km/h
- Asigurarea unei sarcini de 22,5 t/osie
- Trenuri de până la 740 m care să poată opri în toate stațiile
- Peroane înalte, de 400 m lungime
- Linie simplă sau dublă, electrificată la 25 kV, interoperabilă european
Pe scurt, linia trebuie să respecte Specificațiile Tehnice de Interoperabilitate (STI) și să intre în liga coridoarelor feroviare europene competitive pentru pasageri și marfă.
De ce contează asta pentru zona Craiova – Drobeta – Caransebeș?
- Creează un coridor mai rapid între Oltenia, Banat și restul țării
- Leagă mai eficient industria din zonă (auto, chimie, energie) de rețeaua europeană
- Crește predictibilitatea pentru operatorii de marfă: trenuri mai lungi, încărcare mai mare, timpi mai clari
Dar ca toate acestea să devină realitate până la final de execuție, managementul proiectului devine la fel de critic ca ingineria.
2. De ce proiectele de miliarde au nevoie de AI în managementul șantierului
În infrastructură, două lucruri omoară proiectele: derapajul de timp și derapajul de cost. La un contract de 2,11 mld lei, o întârziere de 12 luni și o depășire de 10–15% nu mai înseamnă „ajustări”, ci scandal public și risc de pierdere a finanțării europene.
Aici intră în scenă Inteligența Artificială, nu ca „jucărie”, ci ca unealtă foarte concretă pentru antreprenori generali, proiectanți și beneficiari.
Unde se rupe filmul, în mod clasic
Pe proiecte de acest tip, cei mai mulți antreprenori se lovesc de:
- Planificări inițiale prea optimiste sau pur teoretice
- Actualizări de grafic întârziate sau incomplete
- Coordonare dificilă între proiectare, execuție, achiziții și autorizații
- Lipsă de vizibilitate în timp real asupra șantierelor dispersate pe zeci sau sute de kilometri
- Decizii luate reactiv, nu preventiv
AI-ul nu rezolvă „magie”, dar are un avantaj major: poate analiza continuu datele din proiect (grafic, consumuri, progres fizic, imagini de pe șantier, date de la senzori) și poate semnala deviațiile cu săptămâni sau luni înainte ca ele să fie vizibile „la ochi”.
3 domenii-cheie unde AI aduce valoare pe Craiova – Caransebeș
- Planificare inteligentă – predicția termenelor realiste și a zonelor de risc
- Monitorizare în timp real – șantiere digitale, cu actualizare automată a progresului
- Optimizarea resurselor – utilaje, echipe, materiale, ordonate după impact, nu „cum s-a făcut mereu”
Aceste trei zone separar pot părea „nice to have”. Combinate însă, fac diferența dintre un proiect care se duce în prelungiri și unul care rămâne ancorat în grafic, chiar și când apar blocaje inevitabile.
3. AI în faza de proiectare: cum reduci riscul încă din primele 12 luni
Faza de proiectare de 12 luni e mai importantă decât pare. Aici se „cimentează” costurile și riscurile pentru următorii 5 ani.
a) Planificare BIM + AI
Un flux modern arată așa:
- Model BIM al întregii linii (structuri, instalații, tuneluri, poduri, stații)
- Algoritmi AI care:
- detectează conflicte de proiectare (clash detection) mai devreme și mai complet
- simulează scenarii de fazare a lucrărilor (ce se întâmplă dacă întârzie autorizarea în zona X?)
- estimează consumuri de materiale și vârfuri de resurse
Rezultatul: un grafic de execuție mai apropiat de realitate și un buget cu mai puține surprize.
b) Analiză de risc predictivă
Pe un traseu lung, cu tuneluri și lucrări de artă, riscurile geotehnice și structurale sunt multe. Modelele AI pot folosi:
- date istorice de teren din zonă
- arhive de proiecte similare (ex. alte modernizări feroviare)
- scenarii meteo
…și pot genera hărți de risc pe tronsoane:
- zone cu probabilitate mai mare de alunecări de teren
- structuri existente cu risc ridicat de degradare
- puncte critice pentru logistică și aprovizionare
Antreprenorul poate astfel să planifice investigații suplimentare exact unde contează, nu „la grămadă”, și să prindă în ofertă rezerve realiste.
4. Șantier inteligent: AI pentru monitorizare și control pe cei 60 de luni de execuție
Pe perioada de execuție, monitorizarea zilnică devine decisivă. Pe un tronson de asemenea dimensiune, vorbim de zeci de puncte de lucru active simultan.
a) Imagini, drone și computer vision
Un șantier feroviar modern poate folosi:
- drone pentru survol săptămânal al șantierului
- camere fixe în nodurile importante (stații, baze de șantier, fronturi de lucru)
- imagini captate de echipele de execuție cu telefonul
Algoritmi de computer vision pot transforma aceste imagini în date concrete:
- procent de progres la terasamente, armături, betoane
- identificarea automată a porțiunilor de linie montată, a stâlpilor de catenară instalați etc.
- detectarea abaterilor de la normele de siguranță (echipamente de protecție lipsă, zone nesemnalizate)
Aceste date ajung într-un tablou de bord al proiectului, unde managerul poate vedea, zilnic:
- ce tronsoane sunt în grafic
- ce fronturi întârzie
- unde sunt blocaje de resurse
b) AI pentru prognoza întârzierilor
Un algoritm bine antrenat pe proiecte similare poate răspunde la întrebarea care, în mod normal, primește doar răspunsuri vagi:
„Dacă păstrăm ritmul actual de lucru și condițiile meteo prognozate, cu cât riscăm să depășim termenul?”
Modelul analizează:
- date de progres zilnic/săptămânal
- disponibilitatea utilajelor și a echipelor
- evenimente neprevăzute (inundații locale, blocaje în aprovizionare)
- restricții de circulație impuse de CFR
…și poate semnala: „Tronsonul X are risc ridicat de întârziere de 3–4 luni dacă nu se suplimentează resursele în următoarele 6 săptămâni.”
Asta înseamnă timp de reacție, nu doar constatare.
c) Optimizarea resurselor: oameni, utilaje, materiale
Pentru un proiect de tipul Craiova – Caransebeș, managementul resurselor e un puzzle imens:
- utilaje grele care trebuie mutate pe sute de kilometri
- echipe specializate (catenară, ERTMS, tuneluri) disponibile limitat
- livrări de șină, traverse, agregate, prefabricate
AI poate analiza în paralel:
- graficul de execuție
- poziția actuală a utilajelor (prin GPS)
- stocurile și termenele de livrare
…și propune scenarii de replanificare care reduc timpii morți și transporturile inutile. Rezultatul direct: costuri mai mici și un grad de utilizare mai bun al resurselor.
5. ERTMS, interoperabilitate și AI: ce urmează după punerea în funcțiune
Proiectul nu se termină la recepția lucrărilor. Urmează 120 de luni de garanție și o linie echipată cu ERTMS nivel 2, adică un sistem deja profund digital.
a) Mentenanță predictivă cu AI
O infrastructură modernizată la standarde europene merită și o mentenanță pe măsură. AI poate analiza:
- date de trafic (număr de trenuri, viteze, tonaj)
- date de la senzori montați în șină, aparate de cale, stâlpi de catenară
- istoricul defectelor
…și poate anticipa unde și când apar probleme:
- zone cu uzură accelerată a șinei
- elemente de catenară cu comportament anormal
- aparate de cale care se defectează repetitiv
În loc de intervenții „după avarie”, se poate trece la mentenanță predictivă, ceea ce prelungește durata de viață a investiției și reduce întreruperile de circulație.
b) Optimizarea orariilor și a capacității
Odată ce viteza de 120 km/h e disponibilă și ERTMS este funcțional, apare o întrebare cheie: cum stoarcem maximum de capacitate din linie, fără a sacrifica siguranța?
AI poate ajuta la:
- simularea graficelor de circulație pentru scenarii diferite (mai multe trenuri de marfă, mai multe trenuri de călători, ferestre de lucrări etc.)
- identificarea ferestrelor optime pentru lucrări de mentenanță, cu impact minim
- propunerea unor orarii optimizate pentru reducerea întârzierilor în caz de perturbări
Pentru operatori și autorități, asta înseamnă folosirea reală a infrastructurii la potențialul ei, nu doar „bifat proiectul”.
6. Ce ar trebui să facă antreprenorii și proiectanții acum
Proiectul Craiova – Caransebeș e semnat. Întrebarea e: cât de mult va fi condus cu ajutorul AI și cât de mult „ca înainte”?
Dacă ești antreprenor general, proiectant sau furnizor important într-un astfel de contract, ai câteva mișcări clare:
-
Evaluează nivelul actual de digitalizare al companiei
- Folosești deja BIM în mod serios sau doar pentru prezentări?
- Ai o platformă digitală unică pentru management de proiect sau totul e fragmentat?
-
Pilot AI pe un tronson sau pe o componentă
- Monitorizare automatizată a progresului pe un segment de 10–20 km
- Algoritmi de optimizare a resurselor pentru un lot de lucrări
-
Conectează-te la ecosistemul AI pentru construcții din România
- Furnizori de soluții AI specializate în construcții
- Platforme de monitorizare șantier, integrare cu BIM, raportare automată
-
Formează intern o echipă „AI & Digital” pentru proiecte mari
- Nu e nevoie de 10 data scientiști, dar ai nevoie de 2–3 oameni care să înțeleagă atât șantierul, cât și instrumentele digitale
Realitatea e simplă: proiectele mari, cu finanțare europeană, vor împinge natural companiile spre AI. Cine începe acum are avantaj competitiv. Cine așteaptă să devină „obligatoriu” va juca doar la preț, cu marje minime.
7. Drumul înainte: de la șantiere de miliarde la șantiere standard cu AI
Proiecte ca modernizarea Craiova – Caransebeș sunt un fel de „laborator național” pentru AI în construcții și infrastructură. Dacă aici reușim să aplicăm coerent planificare inteligentă, monitorizare automată și optimizare de resurse, aceste practici coboară rapid și spre:
- proiecte de drumuri județene
- modernizări de depouri și autobaze
- șantiere industriale mari
Seria „AI în Construcții și Infrastructură: Digitalizarea Șantierelor” urmărește exact acest lucru: cum trecem din teorie în practică, cu exemple concrete din România, nu doar din afară.
Dacă ești implicat în proiecte de infrastructură sau construcții mari și vrei să vezi cum pot fi aplicate soluții AI pe șantierul tău – de la monitorizare foto/video automată până la planificare predictivă – acum e momentul să începi discuția, nu când graficul e deja compromis.
CFR SA a semnat contractul. Întrebarea următoare este: cine va avea curajul și viziunea să facă din acest proiect un adevărat șantier‑școală pentru AI în infrastructura din România?