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La maintenance prédictive dans l’industrie ferroviaire

Entre la Big data, l’intelligence artificielle et diverses solutions logicielles, l’industrie ferroviaire perfectionne son processus de maintenance de jour en jour. Le numérique joue dorénavant un rôle essentiel dans la surveillance et l’entretien des infrastructures. Une maintenance prédictive qui se sert des algorithmes pour améliorer la sécurité et la qualité des services.

La nécessité de progrès dans l’industrie ferroviaire fait appel à des experts informatiques dans de nombreux domaines. Avec ses formations en alternance, le groupe Aforp vous apporte des compétences variées et de l’expérience. De véritables atouts pour relever les nouveaux enjeux du secteur autour de cursus comme :

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Comment la data transforme la maintenance dans le ferroviaire ?

La collecte de données est devenue en quelques années un outil incontournable pour la gestion du réseau ferroviaire. À laide dune armée de capteurs, elle offre la possibilité de suivre avec précision et en temps réel l’état des trains, rails et tout ce qui impacte leur bon fonctionnement.

L’amélioration des opérations de maintenance réside dans 5 grands points :

  • La collecte de données sur l’état des infrastructures aussi bien présent que passé.
  • L’analyse des données pour mieux évaluer l’évolution et l’usure des actifs.​
  • Mettre en place des indicateurs pour repérer les défaillances via la collecte de données en temps réel.​
  • Création d’algorithmes pour anticiper les défaillances et éviter les pannes.
  • Mettre en place un processus de gestion basé sur la collecte et l’analyse prédictive de ces données.

En matière de maintenance prédictive, lintelligence artificielle est un levier de performance à fort potentiel. Elle permet de réaliser de nombreuses simulations et de multiplier les scénarios pour adapter et améliorer la gestion des infrastructures en place.

Quel est lobjectif de la maintenance prédictive ?

Avantage incontestable pour les opérateurs sur le terrain, la maintenance prédictive est un outil de gestion des réseaux efficace. En repérant les risques de dysfonctionnement, elle contribue à intervenir en amont pour garantir une grande fiabilité des équipements ferroviaires.

La maintenance prédictive a pour principal objectif de maintenir un fonctionnement optimal du réseau, des trains et d’optimiser la planification des opérations de maintenance. Pour y parvenir, il est impératif de mettre en place un système diverses technologies numériques depuis la collecte de donnée jusqu’à leur exploitation. Avec le recours à la data science, il faut adapter ces progrès technologiques pour un modèle économique à grande échelle. En ce sens, la SNCF installe des milliers de capteurs dans les gares, rames et voies ferrées partout en France.

Les solutions mises en place

Les innovations technologiques sont nombreuses à apporter leur aide à la maintenance prédictive du ferroviaire. Combiné à l’utilisation de capteurs plus performants, le développement d’algorithmes offre des résultats de plus en plus précis. Leur application permet déjà d’augmenter de 10 ans la durée de vie des trains.

La surveillance à distance du réseau se base sur des systèmes de mesure par laser et le déploiement de drones. Les premiers permettent de contrôler l’usure du rail aux caténaires et les seconds d’anticiper les chutes de pierre ou d’objets sur les voies. Au sein des wagons, les capteurs sont capables de détecter un problème sur un rail précis ou une hausse de température. De son côté, lalgorithme dintelligence artificielle évalue les bons et mauvais comportements de l’équipement en incluant des variables comme le poids du train, la météorologie…

Devant le travail colossal que représente la maintenance prédictive dans le secteur ferroviaire, les spécialistes de la data, l’intelligence artificielle et les algorithmes sont particulièrement recherchés. Vous pouvez compter sur les formations du groupe Aforp  pour vous apporter de l’expérience et des connaissances essentielles à votre future carrière.