La manutenzione in ambienti ostili è un tema di crescente rilevanza scientifica e industriale, poiché consente di garantire sicurezza, affidabilità e continuità operativa di impianti e sistemi complessi in condizioni estreme, come radiazioni ionizzanti, alte temperature e pressioni, atmosfere tossiche o esplosive, ambienti subacquei o in microgravità. 

In tali contesti gli interventi diretti dell’operatore risultano impraticabili o pericolosi, rendendo necessario lo sviluppo di attrezzature automatizzate e sistemi robotici per la manutenzione da remoto, integrati con sensori, visione artificiale e controllo intelligente. Settori chiave sono il nucleare, l’oil & gas offshore e lo spazio, dove vincoli geometrici, meccanici e termici impongono requisiti stringenti sui materiali, sulle architetture meccaniche e sui sistemi di controllo.

Nonostante i progressi, manca ancora una metodologia consolidata e generale per la progettazione di attrezzature per manutenzione remota in ambienti ostili, indipendente dal singolo caso applicativo. Le attività di ricerca esistenti sono spesso focalizzate su scenari specifici e non forniscono un quadro metodologico sistematico. Il progetto proposto mira quindi a colmare questa lacuna sviluppando una metodologia di progettazione per attrezzature meccatroniche destinate alla manutenzione da remoto, basata su Model-Based Systems Engineering (MBSE) e Digital Twin, in linea con gli standard ISO/IEC 15288 e con le esigenze di tracciabilità dei requisiti e validazione progressiva lungo il ciclo di vita. L’approccio integra modellazione digitale, simulazioni numeriche (ad esempio FEM), prototipazione rapida e verifica sperimentale, con l’obiettivo di ottimizzare prestazioni, sicurezza e tempi di sviluppo, riducendo i fermi impianto. 

Il Digital Twin consente di replicare digitalmente il comportamento del componente nel tempo, integrando dati di simulazione e sensori fisici, e supporta la progettazione, l’ottimizzazione e la gestione del ciclo di vita. La metodologia sarà validata attraverso casi studio e prototipi dimostrativi, che permetteranno di verificare la coerenza tra modello virtuale e sistema reale e di alimentare un ciclo di miglioramento continuo tra simulazione e sperimentazione.