Un système utilise l’IA et l’Internet industriel des objets pour inaugurer une nouvelle ère en matière de maintenance prédictive dans le domaine ferroviaire
Le projet Andromeda, financé par l’UE, a développé un système qui intègre des dispositifs IIdO (internet industriel des objets) intelligents et l’IA (intelligence artificielle) dans la toute première solution de maintenance prédictive de bout en bout s’adressant aux infrastructures ferroviaires. «Le chemin de fer est le moyen de transport motorisé le plus sûr, le plus efficace et le plus durable», remarque Maximilian Hasler, coordinateur du projet, co-fondateur et directeur financier de KONUX. «Globalement, l’objectif est d’aider les gestionnaires d’infrastructure et les autres parties prenantes concernées à améliorer la capacité et la disponibilité du réseau, à allonger la durée de vie des ressources et à donner les moyens aux employés d’optimiser la maintenance.»
La première solution de maintenance prédictive dans le domaine ferroviaire conçue pour des solutions d’IA
Ce système contrôle et analyse l’intégrité des composants clés de manière continue et fournit des recommandations exploitables. Il permet, finalement, d’améliorer la planification de la maintenance en aidant les gestionnaires d’infrastructure à anticiper les pannes avant qu’elles ne se produisent, et à connaître le délai optimal et le type de maintenance requis. Plus précisément, le système optimise la disponibilité via des avertissements précoces sur les états critiques et une maintenance ciblée, et permet une transition numérique des infrastructures ferroviaires à travers un contrôle automatisé de leur état 24/7. L’IA peut identifier et aider à éviter les pannes avant qu’elles ne se produisent. Un tableau de bord fournit une vue d’ensemble 24/24 de tous les aiguillages stratégiques et de leur état. La solution réduit également les coûts d’entretien via des prévisions de pannes et des actions de maintenance efficaces. Elle allonge la durée de vie des ressources grâce à la maintenance prédictive et à l’assurance de la qualité des activités menées. Une vérification de la qualité de la maintenance permet d’identifier les actions concluantes et le temps alloué à ces dernières, afin de définir les procédures les plus économiques et les plus durables.
Renforcer la fiabilité et la capacité des systèmes ferroviaires
Les capteurs haute précision sont essentiels à l’obtention d’informations décisives sur l’état d’intégrité des composants. Ainsi, le consortium a développé un dispositif IIdO propriétaire et autonome, optimisé pour les applications de maintenance prédictive et les conditions environnementales extrêmes. Il est pleinement certifié et satisfait à des exigences de sécurité de pointe. Le dispositif peut être déployé sur le terrain avec facilité en moins de 10 minutes. Ce délai est essentiel, car il n’interrompt pas la circulation normale des trains. L’architecture de pointe permet une gestion des données évolutive, flexible, réactive et sécurisée. «Elle garantit une transition du stade de l’apprentissage à la réalisation d’opérations plus rapide que jamais», précise M. Hasler. «Sa modularité nous permet de mettre en place de nouveaux environnements clients de manière incroyablement rapide et efficace.» Les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables de générer des informations inaccessibles auparavant. «Nous sommes désormais en mesure de communiquer à nos clients l’évolution de l’état d’intégrité de leurs ressources dans les 90 jours à venir, avec un taux de réussite de plus de 90 %», explique M. Hasler. Les utilisateurs finaux peuvent donc mieux planifier le calendrier des mesures de maintenance. Ainsi, ils maîtrisent leurs besoins en matière d’entretien et de disponibilité des ressources. «Nous pouvons également fournir des recommandations concernant le délai optimal et le type de maintenance requis, en mesurant et en comparant l’efficacité et la viabilité de différentes actions de maintenance observées sur le terrain.» En optimisant la capacité, la fiabilité et la rentabilité des réseaux ferroviaires, Andromeda participe à l’amélioration de leur compétitivité par rapport à d’autres moyens de transport moins durables. M. Hasler conclut: «De cette manière, le projet aidera les pays à se rapprocher de leurs objectifs de réduction des émissions et à rendre l’expérience des passagers plus fiable, confortable et appréciable.»
Mots‑clés
Andromeda, maintenance, chemin de fer, maintenance prédictive, rail, IIdO, infrastructure ferroviaire
