L’Internet des rails

C’est le cauchemar de l’exploitant de chemin de fer : un train d’une centaine de wagons immobilisé dans la nature sauvage canadienne, à des centaines de kilomètres du dépôt de réparation le plus proche, à cause d’un piston éclaté ou d’un essieu brisé. Les pannes de ce type ont toujours été traitées en envoyant des personnes et de l’équipement à partir des zones de service les plus proches, un processus long et onéreux. Plus le retard est long, plus le risque de détérioration, les connexions manquées et la perte de productivité sont importants pour les personnes et le matériel roulant.

Ces risques font partie intégrante de l’industrie ferroviaire, qui opère dans des conditions exceptionnellement difficiles. Les trains de marchandises traversent des zones peu peuplées à toute heure et dans toutes sortes de conditions météorologiques. Un essieu surchauffé ou un raccordement brisé sur une voiture peut interrompre toute la ligne. Parce que le coût d’une panne est si élevé, les trains doivent transporter des pièces de rechange et des ingénieurs pour effectuer les réparations en cours de route. Le diagnostic et la réparation par une froide nuit d’hiver prennent du temps et sont dangereux.

Mais grâce à l’Internet des objets (IoT) et à l’analytique des mégadonnées (Big Data), ces problèmes deviendront bientôt l’exception. Qui plus est, les opérateurs ferroviaires peuvent améliorer considérablement leur efficacité opérationnelle grâce à une meilleure compréhension et optimisation de la performance de leurs équipements sur le terrain.

L’IoT tire parti d’un réseau d’appareils connectés intelligents pour surveiller en permanence les performances des composants critiques au cours de leur voyage. Les capteurs suivent des facteurs tels que la température, les vibrations, la pression, les niveaux de fluides, le rendement énergétique et les émissions, envoyant un flux constant de mises à jour à un ordinateur de bord exécutant des algorithmes analytiques.

L’ordinateur local peut rechercher des conditions anormales – comme une chute soudaine de la pression d’huile – et alerter les opérateurs locaux d’une panne imminente afin qu’ils puissent arrêter le train en toute sécurité. Cependant, l’impact le plus spectaculaire de la combinaison de données IoT et Big Data est la possibilité d’effectuer une maintenance prédictive. Ce processus analytique identifie l’équipement qui risque d’échouer à temps pour le réparer pendant que le train est dans la cour de réparation.

La maintenance prédictive combine des données historiques avec des flux de données ou des informations récemment enregistrées et applique des algorithmes analytiques pour déterminer les futurs besoins de maintenance. Le processus est complexe parce que tous les équipements ne s’usent pas au même rythme, mais il y a des gains importants. Par exemple, la maintenance prédictive permet aux propriétaires d’équipements de personnaliser les calendriers de maintenance en fonction de leur état, plutôt que de tout gérer selon le même calendrier. Ce fait à lui seul peut permettre de réaliser d’importantes économies en évitant les coûts et en utilisant inutilement les pièces de rechange.

IoT apporte également de nouvelles économies potentielles dans la maintenance des voies. Le processus de surveillance des conditions des voies a toujours été un processus manuel, mais les drones autonomes assumeront bientôt une grande partie de ce fardeau. Ces appareils volants à bas prix peuvent constamment regarder depuis les airs pour détecter les dangers tels que les arbres tombés, les éboulements et les inondations. Ils peuvent aussi effectuer des inspections rapprochées impossibles à faire avec des avions conventionnels. Les drones attachés peuvent même être actionnés à partir de locomotives, volant plusieurs kilomètres à l’avance pour s’assurer que le chemin est libre.

Ces technologies ne sont pas de la science fiction; General Electric, un chef de file dans l’Internet industriel des objets, commercialise un système d’analyse en circuit fermé que les opérateurs ferroviaires peuvent utiliser pour optimiser l’efficacité, surveiller, suivre les conditions et tester les temps de réponse des conducteurs. Le Trip Optimizer de la société peut réaliser des économies de carburant allant jusqu’à 17%, tout en améliorant la sécurité et en réduisant les coûts de maintenance.

Cisco Connected Rail est un cadre architectural de bout en bout qui permet aux opérateurs ferroviaires de tout surveiller, des conditions à bord à l’éclairage et aux températures dans les salles d’attente des gares. Il offre également des fonctionnalités conviviales comme le sans fil à bord, le divertissement à la demande et des services d’information à jour.

Les services IoT pour les chemins de fer s’appuient sur les dernières avancées en matière de traitement analytique distribué. Parce que l’envoi de flux de données volumineux vers une installation centrale ou un cloud est onéreux – voire impossible dans certaines conditions – une grande partie du traitement des flux est déléguée à des périphériques embarqués locaux disposant de suffisamment d’informations pour identifier et réagir aux situations urgentes. Les données en continu peuvent être saisies de façon sélective ou intégrale et téléchargées sur des serveurs d’analyse puissants lorsque le train arrive à destination. Les opérateurs ferroviaires peuvent ainsi effectuer des analyses historiques détaillées pour améliorer leurs capacités d’analyse prédictive.

L’Internet des objets donnera aux opérateurs ferroviaires une visibilité sans précédent sur leur matériel roulant, quel que soit l’endroit où il se trouve. Les gains d’efficience et les économies de coûts qu’il permet rendront le transport ferroviaire plus sûr, plus rapide et plus concurrentiel avec une variété croissante d’options.

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