Prédiction de pannes en mode aveugle

Transport
Pourquoi et comment la maintenance prédictive peut-elle permettre au secteur ferroviaire de s’inscrire dans la mouvance de l’industrie 4.0 ?

Maintenance prédictive et secteur ferroviaire : gage de fiabilité et de disponibilité

Le secteur du transport, comme le secteur manufacturier, fait face aux challenges de l’industrie 4.0. Le domaine du transport ferroviaire, en particulier, doit répondre à des enjeux majeurs de disponibilité et de fiabilité des équipements. Pour assurer la continuité du service et réduire les coûts liés aux interruptions du trafic et à l’entretien des infrastructures, le secteur ferroviaire peut notamment compter sur la maintenance prédictive.

La maintenance prédictive, c’est quoi ?

La maintenance prédictive s’est fortement développée avec l’avènement de l’industrie 4.0, et pour cause, elle apporte une réponse inédite aux nouveaux besoins des acteurs de l’industrie, de l’énergie ou encore du transport.

Avant que la maintenance prédictive ne fasse son apparition, les équipes techniques recouraient tantôt à la maintenance curative, qui consiste à intervenir sur un équipement après constat de la panne, tantôt à la maintenance préventive, qui consiste à respecter un calendrier d’interventions basé sur l’usure théorique de l’équipement.

Si la première méthode pose problème car elle ne permet pas d’éviter les arrêts machine non planifiés et qu’elle nécessite souvent de déployer des interventions d’urgence, la seconde pêche également par l’écart entre l’usure théorique d’un actif et son usure réelle.

La maintenance prédictive propose de pallier ces failles en utilisant des algorithmes pour anticiper les pannes et planifier la réparation des équipements avant qu’ils ne cessent de fonctionner. Cette méthode innovante permet non seulement d’éviter les arrêts machine intempestifs, mais également d’optimiser les ressources humaines allouées à la maintenance et les stocks de pièces de rechange.

 

La maintenance prédictive dans le ferroviaire : pourquoi et comment ?

Si la maintenance prédictive a trouvé dans le secteur ferroviaire un de ses domaines d’application phares, c’est car il doit répondre à des besoins de fiabilité et de disponibilité hautement importants.

Les répercussions logistiques et financières d’un dysfonctionnement dans le secteur ferroviaire sont en effet rarement anecdotiques, et la moindre faille de sécurité peut avoir des conséquences dramatiques.

Parallèlement à cela, il faut souligner que les trains et les infrastructures de circulation ont une durée de vie particulièrement longue, et qu’une importante part du parc ferroviaire est vieillissante et incompatible avec les technologies de transmission de données.

Alors comment implémenter une solution de maintenance prédictive dans le secteur ferroviaire sans avoir à renouveler l’ensemble des équipements ?

C’est là que l’IoT prend tout son sens : l’utilisation de capteurs intelligents, connectés aux trains et aux infrastructures ferroviaires, permet d’en extraire les données de fonctionnement nécessaires à la prédiction des pannes. Il n’est donc pas nécessaire de disposer d’équipements hautement sophistiqués pour jouir des avantages de la maintenance prédictive.

Pour des raisons de sécurité évidentes, les trains sont souvent amenés à être arrêtés lorsqu’un défaut de fonctionnement est détecté. Ces immobilisations contraignantes et coûteuses peuvent être évitées grâce à l’analyse des données fournies par les capteurs reliés aux équipements.

Dès lors qu’une anomalie est détectée (vibration inhabituelle, surcharge électrique, augmentation du délai d’ouverture d’une porte, hausse de température…), celle-ci est interprétée par l’algorithme et signalée aux techniciens de maintenance pour leur permettre d’intervenir sur la pièce défectueuse avant qu’une panne ou un accident ne survienne.

Le recours à la maintenance prédictive dans le secteur ferroviaire, rendu possible par les progrès de l’IoT, permet donc notamment :

  • d’augmenter la durée de vie des trains, des rails et autres installations en optimisant leur entretien et en ciblant leurs défauts dès leur genèse
  • de limiter les opérations de maintenance au strict nécessaire et, par conséquent, d’économiser les coûts humains et matériels afférents
  • de réduire les coûts liés aux arrêts machine non planifiés
  • d’assurer la disponibilité des équipements
  • de faire remonter des données précieuses sur le fonctionnement des trains et voies ferrées afin d’en tirer des axes d’amélioration

 

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