[Rail] La maintenance prédictive au coeur de la stratégie de la SNCF

 

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Le 24 juin dernier, SNCF Réseau proposait sa 2nde édition de l’ “Open club Innovation”, consacré au thème de la maintenance prédictive.

L’occasion pour le groupe de présenter les nouvelles solutions déployées dans ce domaine qui permettent, au-delà de la récolte d’informations, de repenser en profondeur la gestion des réseaux, tout en augmentant la fiabilité des équipements industriels.

Comment ? Grâce à la détection en amont des dysfonctionnements, à coup d’Intelligence Artificielle (IA) et de maintenance predictive.

État des lieux de cette (r)évolution du réseau dans notre article de la semaine.

 

 

Développer une connaissance plus fine et plus objective du réseau

 

Pour assurer la régularité des circulations ferroviaires, SNCF Réseau doit connaitre à chaque instant l’état de son réseau, mais également de ses machines ainsi que des possibles dysfonctionnements à venir.
Et pour ce faire, la SNCF mise sur la maintenance prédictive, qui permettra aux équipes de réagir rapidement afin de maintenir une sécurité maximum à bord de ses trains.
Si la maintenance prédictive se développe déjà depuis plusieurs années, elle est aujourd’hui à la pointe de la technologie, grâce à de nouvelles solutions digitales, basées pour certaines sur l’Intelligence Artificielle (IA).
Un ensemble de technologies qui permet d’obtenir beaucoup plus de précision et d’identifier les problèmes les plus importants en temps réel.

« Aujourd’hui nous avons une connaissance de l’état du réseau, qui vient essentiellement des compétences et de l’expérience de nos acteurs locaux, donc basée sur l’humain. Demain, avec les nouveaux modes de surveillance et de supervision que nous développons, nous aurons des données plus nombreuses, et donc une connaissance plus fine et plus objective de l’état des installations et de leurs comportements.” , précise Jérôme Kazmierczak, Directeur du Programme Surveillance & Supervision à la Direction Générale Opérations et Production d’SNCF Réseau.

 

 

 

Utiliser les trains commerciaux pour surveiller le réseau

 

Afin de contrôler l’état des voies et des infrastructures comme les signalisations, l’aiguillage ou encore les caténaires, la SNCF veut utiliser ses trains commerciaux.

Jusqu’à présent, cette surveillance est encore en grande partie réalisée par des agents de maintenance directement sur le terrain.
Le but du projet “Surveillance par trains commerciaux” serait donc d’aider les agents de maintenance, tout en récoltant des informations plus régulièrement puisque chaque passage de trains permettra d’obtenir ces données. 

Concrètement, les trains, transformés en véritables objets connectés, seront équipés de capteurs connectés, robustes, autonomes en énergie, et placés sur les bogies (chariots métalliques sur lesquels sont fixées les roues).
Les données récoltées à chaque passage de train seront ensuite analysées par une centrale d’acquisition et comparée aux données présentes afin d’établir l’évolution des voies dans le temps.

« Utiliser les trains commerciaux comme des objets connectés permet d’avoir une image complète et évolutive du réseau et de récolter des données nécessaires à la mise en place d’une logique de maintenance prédictive. En complément des mesures effectuées sur le terrain, cela nous permet par exemple de programmer les activités d’entretien », précise Estelle Bongini, chef du projet STC  (Surveillance par Trains Commerciaux).

Cette solution est directement inspirée de l’IRIS 320, une rame de TGV dédiée à la vérification des lignes à grande vitesse. Elle est également en test depuis 2018 sur la ligne P du réseau Transilien.

 

 

 

Surveillance du sol et ses sous-sols

 

Pour assurer un bon fonctionnement et une sécurité maximales des circulations ferroviaires, il est également important de s’intéresser à la surveillance du sol et du sous-sol sur lequel repose la plateforme ferroviaire.
Un point crucial pour évaluer les risques pouvant affecter les sols mais également l’altération d’une cavité pouvant mener à un effondrement par exemple.

Pour vérifier ces points, SNCF Réseau a fait appel à deux géophysiciennes, Amélie Hallier et Joséphine Boisson, qui s’occupent de la division ouvrages en terre et hydrauliques.

Le but de cette division est simple : “caractériser les propriétés mécaniques du sous-sol afin d’identifier la formation de cavités et de suivre leurs évolutions, pour éviter des interventions de maintenance en urgence plus coûteuses.”, précisent les deux géophysiciennes.
Et pour ce faire, il a fallu identifier un outil de surveillance du sous-sol pouvant être adapté aux contraintes ferroviaires. C’est finalement une méthode de monitoring par mesure des ondes sismiques, déjà fortement déployée dans le domaine pétrolier, qui a été retenue.
“En analysant les ondes émises par le passage des trains à partir de capteurs posés à la surface, nous réalisons un monitoring 3D des sous-sols jusqu’à 50 mètres de profondeur”, précise Amélie Hallier, une exeperte dans ce domaine.

Un programme pilote a été mis en place le long de la ligne B du RER, où un risque est connu.
Grâce à ce test, la technique a pu être validée. Il faut encore optimiser techniquement et financièrement le système pour prévoir ensuite un déploiement du dispositif à plus grande échelle.

 

 

 

La maintenance prédictive déjà bien présente dans le Fret

 

Fret SNCF, filiale de la SNCF spécialisée dans le transport ferroviaire de marchandises, ne fait pas exception aux nouveaux enjeux du groupe en matière de maintenance prédictive.
Si la filiale proposait déjà à ses clients un suivi de leurs marchandises, elle utilise désormais l’IA pour obtenir plus d’informations sur le temps de déplacement des marchandises et sur les inconvénients qu’elles pourraient rencontrer sur le trajet (état du trafic, météo, maintenance sur les lignes,…).

 

 

“L’analyse prédictive nous permet d’alerter nos clients pour qu’ils puissent réagir et adapter le cas échéant leur propre chaîne logistique ou de production”, souligne Jean-Marie Pommier, DSI de Fret SNCF.
“En parallèle, elle permet à nos propres équipes de réagencer en temps réel nos plans de transport si besoin.”

Ainsi, plusieurs modèles de machine Learning sont intégrés aux solutions mises en place par Fret SNCF, le tout pour répondre au mieux aux demandes des clients.
Les capteurs pré-intégrés situés à bord des locomotives, ainsi que l’installation de nouveaux capteurs dans les wagons permettent de récolter de nombreuses informations traitées grâce à un algorithme d’apprentissage basé sur la technologie de la start-up Traxens.

On retrouve donc des indicateurs comme la température, l’hygrométrie, le suivi kilométrique, la détection des charges,…
Ces données permettent de parer aux potentielles pannes sur les machines mais également d’améliorer le suivi des marchandises, d’assurer la sécurité des marchandises en cas de transports de matières dangereuses et de contrôler le taux de remplissage. « Nous maximisons ainsi le taux de disponibilité de nos engins moteurs, et optimisons la planification des opérations de maintenance », explique Jean-Marie Pommier.

Pour le moment seulement 20% du parc de wagons est doté d’objets connectés, mais le DSI de Fret SNCF compte bien faire de ce système IoT un standard universel d’ici 2025. Il compte également déployer prochainement des objets connectés pour réaliser les opérations de maintenance nécessaires.

Pour le moment, les opérateurs disposent déjà de tablettes permettant l’accès aux données techniques de procédure, et plusieurs lunettes connectées sont expérimentées pour obtenir une vision du problème et des procédures en réalité augmentée. Ces lunettes connectées devraient également repérer les anomalies grâce à une reconnaissance d’images.

 

Grâce à l’avancée technologique en matière de solutions dédiées à la maintenance prédictive, les métiers de gestion des réseaux et de la maintenance sont en pleine évolution.
Des solutions qui pourraient garantir une sécurité plus élevée, une meilleure régularité des trains, mais également un abaissement des coûts d’accès à l’avenir.

 

 

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Photo de couverture : Pixabay / hpgruesen