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La SNCF se penche sur la maintenance prédictive de ses infrastructures
En France, SNCF gère 30 000 km de réseaux ferrés. - © hit1912 - stock.adobe.com

La SNCF se penche sur la maintenance prédictive de ses infrastructures

Emmanuelle Picaud |  le 25/06/2020  |  Réseau ferréEntretien des infrastructures infrastructureSNCF RéseauGrand Paris - Ile-de-France

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Des logiciels issus du secteur pétrolier aux trains connectés, le gestionnaire déploie plusieurs solutions pour améliorer le suivi de son parc d’ouvrages.

Le 24 juin 2020, SNCF Réseau organisait un webinar consacré à la maintenance prédictive des infrastructures. Ce terme générique regroupe en réalité plusieurs systèmes qui utilisent les nouvelles technologies, comme les objets connectés ou les capteurs, et qui permettent de prédire les pannes et les défaillances des équipements.

Elles s’appliquent déjà à des secteurs industriels comme l’automobile, l’aviation ou encore le ferroviaire. Et l'idée d'y recourir séduit de plus en plus les entreprises, en particulier à cause des économies promises par ces solutions.

Trains connectés

Consciente de l’enjeu que représente ce domaine pour la gestion de son parc d’ouvrages, la SNCF déploie actuellement des projets pilotes.

Le projet STC (pour « surveillance par trains commerciaux ») propose d’utiliser les trains de voyageurs comme objets connectés pour récolter les données de surveillance du réseau ferré. « Aujourd’hui, cette surveillance reste assurée majoritairement par des tournées d’agents de maintenance à pied et par des engins dédiés à cette activité », a expliqué Estelle Bongini, chef de projet STC chez SNCF Réseau.

Utiliser ces trains permettrait d’augmenter non seulement le nombre d’informations collectées, mais aussi leur fréquence. A terme, cela pourrait faciliter la mise en place d’une stratégie de maintenance prédictive. Un prototype de train est déjà en circulation depuis trois ans en Ile-de-France sur la ligne P du Transilien, et la phase de déploiement industriel est en cours.

Monitoring par ondes sismiques

En parallèle, SNCF Réseau teste aussi une méthode de monitoring par mesure des ondes sismiques, qui a déjà fait ses preuves dans le monde pétrolier.

L’idée est « d’écouter » le sous-sol à partir de capteurs posés en surface et de réaliser ainsi un monitoring 3D continu. Cette surveillance permet de mieux évaluer le risque de désordre pouvant affecter les ouvrages en terre sur lesquels la plateforme ferroviaire repose, en particulier celui d’effondrement des cavités.

Là aussi, un pilote a été mis en place le long de la ligne B du RER en région parisienne, ce qui a permis de valider la technique. Le système doit toutefois encore être optimisé techniquement et financièrement avant un déploiement à grande échelle, ont expliqué Amélie Hallier, géophysicienne, et Joséphine Boisson, responsable du pôle Ingénierie de maintenance de la division ouvrages en terre et hydrauliques chez SNCF Réseau.

Surveillance des niveaux d’eau

D’autres projets restent également en cours de développement, en particulier une solution de surveillance des niveaux d’eaux, qui pourrait s’avérer intéressante pour les tunnels. Benoît Besson, le chef de projet de la plateforme Digital Open Lab lancée par SNCF Réseau avec la Fédération des industries du ferroviaire (FIF), a par ailleurs précisé qu’une quinzaine de projets allant dans le sens de la maintenance prédictive étaient à l’étude au sein de son département, sans donner plus de détails.

Ces systèmes de monitoring pourraient, à terme, s’ajouter à ceux déjà exploités par l’entreprise. En effet, à l’heure actuelle, une partie du réseau ferré géré par SNCF Réseau est déjà instrumenté. Les données collectées (tension, intensité, température ou encore vibrations) permettent de remonter en temps réel un nombre important d’informations sur l’état des équipements, et donc de suivre en continu l’état des infrastructures. En parallèle, des systèmes de mesures par laser sont aussi déployés pour prévenir les incidents caténaires et des drones sont utilisés pour surveiller les parois à proximité des voies ferrées.

Déployer, puis analyser

Si les systèmes de collectes des données ne manquent pas, les moyens de les analyser et de les traiter doivent toutefois encore être améliorés. « Actuellement, les algorithmes développés ne permettent pas d’automatiser à 100% nos analyses. Nous observons encore beaucoup de faux positifs, et des intervenants humains continuent à travailler sur ces données pour identifier les pannes », a concédé Christophe Filée, chef de projet surveillance & supervision chez SNCF Réseau Ile-de-France.

A plus long terme, la question de la multiplication des moyens technologiques se pose également. « Il ne s’agit pas ici d’ajouter une série de capteurs supplémentaires qui demanderaient une nouvelle maintenance, mais d’intégrer ces derniers dans nos nouveaux équipements. Nous devons être vigilants afin d'éviter d'ajouter une nouvelle couche de complexité », a prévenu Cyril Verdun, directeur du cluster ingénierie ouest matériel à la SNCF.

Sur la gestion des coûts, ce dernier reste toutefois convaincu de l’intérêt de ces nouvelles solutions. « Dès que la maintenance prédictive est utilisée sur un train, elle permet de réduire de 20 % les coûts, le retour sur investissement reste donc très important, d’autant plus que cela permet de réduire dans le temps le nombre de pannes des trains ».

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