De l'IA et de l'IoT pour améliorer la maintenance des trains australiens - Actualités RT Réseaux

De l'IA et de l'IoT pour améliorer la maintenance des trains australiens

le 16/04/2019, par Lilia Guan, CIO (adapté par Jean Elyan), Réseaux, 532 mots

Le logiciel qui ingère les données des capteurs de la flotte de trains permet une maintenance prédictive et des décisions fondées sur les données.

De l'IA et de l'IoT pour améliorer la maintenance des trains australiens

La flotte de trains électriques Waratah circulant dans la région de Sydney - également appelés CityRail A - a été équipée d'un logiciel intelligent créé par les équipes de Downer EDI et de Microsoft Azure qui permet un suivi de la maintenance des voitures et d'autres décisions basées sur les données. Dans le cadre du Sydney Growth Trains Project décidé en 2016, le gouvernement de New South Wales avait déjà commandé 24 trains Waratah de la Série 2. Plus tôt cette année, la flotte a été renforcée par 17 trains supplémentaires et 24 autres seront livrés ce mois-ci. Les trains sont entretenus par Downer EDI - qui détient un contrat de 30 ans avec le gouvernement fédéral pour gérer et entretenir la flotte de 78 trains.

Récemment, Downer a équipé la flotte de trains Waratah de plus de 300 capteurs et de 90 caméras environ. « L'ensemble est assisté par un logiciel chargé d'ingérer les données des capteurs, ce qui permet une maintenance prédictive et des décisions fondées sur les données », a déclaré Mike Ayling, directeur général de la technologie numérique et de l'innovation chez Downer. Selon lui, grâce à ces capteurs, ses ingénieurs pourront analyser des données très granulaires comme la température du train, repérer des valeurs de tensions et de courant aberrantes et vérifier les temps d'ouverture et de fermeture des portes. Cela signifie que le plus petit changement dans les données peut fournir une alerte précoce sur ce qui se passe et attirer l'attention sur un élément particulier.

Mieux planifier la maintenance des trains 

L'apprentissage machine et l'analyse intelligente des données pourraient également permettre aux ingénieurs de programmer une maintenance préventive avant qu'une panne ne survienne, et répondre aux besoins en pièces de rechange, en les commandant en amont de la panne potentielle, auprès de fournisseurs étrangers par exemple. L'entreprise de matériel roulant de Downer est l'un des premiers utilisateurs de la solution basée sur Azure, utilisée comme back-end pour son produit TrainDNA.

Tim Young, le directeur général exécutif de Downer - Service des matériels roulants, Transport et Infrastructure - a qualifié la solution de « plate-forme d'analyse de données sur stéroïdes ». « Avec des volumes de données aussi importants, nous pourrons établir des tendances en temps réel relatif, prévoir les défaillances et estimer plus efficacement la durée de vie d'un actif », a-t-il déclaré. « L'avantage pour nos clients, c'est que tout se fait pendant que le train est en service, sans interrompre l'exploitation. C'est aussi plus de sécurité pour les employés, car la solution leur évite les inspections à haut risque ».

Hébergé sur Azure 

La partie front-end de la solution est une app Web Angular construite sur les services ASP.net, et elle est hébergée par l'intermédiaire du Service Fabric d'Azure, ce qui assure son évolutivité et sa résilience. Le Hub IoT d'Azure alimente une base de données Azure Data Lake Store et Azure SQL et l'accès est géré par Azure Active Directory avec Power BI pour l'analyse et le reporting. Selon Mike Ayling, « l'automatisation et la numérisation » fait passer l'entreprise du statut d'« inspecteur et de mainteneur » à celui de mainteneur d'actifs.

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