Renforcer la capacité d’anticipation des opérateurs de transport grâce à la maintenance prédictive
La donnée a-t-elle le pouvoir de prédire l’avenir ? C’est en tout cas l’objectif (réussi) de la maintenance prédictive. Alors que les capteurs embarqués démocratisent la collecte de données et que l’intelligence artificielle en optimise l’utilisation, la maintenance prédictive s’impose comme un outil complémentaire à la maintenance préventive et curative. Elle permet la mise en place d’une approche plus agile - en temps réel et continu - et limite les opérations de maintenance curative coûteuses.
Ainsi, à Boston, des trains équipés de capteurs enregistrent les vibrations, mesurent la température des rames et détectent les dysfonctionnements des portes. Ces données sont centralisées et analysées en temps réel par des logiciels de maintenance prédictive. L’IA permet ainsi d’anticiper d’éventuels incidents et d’agir avant la panne.
Autre illustration à Lyon, avec le projet Citadis de Keolis. Ce portail regroupe les données de fonctionnement des tramways qui sont téléchargées à leur retour au dépôt. Leur exploitation permet d’anticiper les pannes et d’accélérer la prise de décision
Les résultats ? D’une part, un service optimisé grâce à des réparations et des changements de pièces réalisés par anticipation, limitant ainsi les risques de panne et donc de paralysie du trafic. D’autre part, une réduction des temps d’immobilisation des véhicules et une organisation plus efficace du travail des techniciens de maintenance.