#VIVASNCF – La maintenance de demain sera connectée
Durant VivaTech, le Lab Open Transportation de SNCF était le rendez-vous des acteurs de la mobilité. L’occasion pour tous de découvrir les technologies qui animent les coulisses des activités du groupe ferroviaire. Tandis que les startups partageaient leurs projets, on se demande : comment se concrétise le rapprochement du groupe ferroviaire avec ces jeunes pousses ? Que fait SNCF afin de connecter ses clients, ses agents et ses infrastructures ? Zoom sur ces sujets qui donnent l’impulsion à la digitalisation de SNCF.
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Par La Redaction
Prévenir les pannes, intervenir à distance ou fabriquer à la demande des pièces de rechange : parmi les startups accueillies sur le Lab Open Transportation de SNCF, plusieurs avaient pour vocation de répondre à des problématiques très opérationnelles. Leur credo : conférer à l’infrastructure et au matériel une couche connectée capable de prévenir les problèmes, renseigner les agents de terrain ou faciliter la maintenance.
Prédire les aléas du quotidien
Prenons le cas de l’aiguillage. Konux cherche par exemple à limiter les incidents susceptibles de survenir à leur niveau : cette startup allemande développe des capteurs capables de mesurer les contraintes exercées au quotidien sur les différentes pièces mécaniques. Dès qu’une faiblesse est détectée, ils envoient automatiquement une alerte en précisant quelle est la pièce à contrôler.
Incubée par la Deutsche Bahn au sein de son accélérateur Mindbox, Konux a été intégré dans l’écosystème SNCF par l’intermédiaire du partenariat établi fin 2016 entre les deux groupes ferroviaires. Pendant VivaTech, la jeune pousse a aussi pu échanger avec Intesens, une autre startup IoT partenaire.
Installée à Toulouse, à proximité immédiate du 574 Occitanie, Intesens adopte une approche similaire avec son « coupon connecté », un capteur de température dédié à la surveillance des rails. Sa raison d’être ? Alerter des risques de dilatation quand la chaleur est excessive et prévenir les cassures en cas de grand froid.
Réparer, entretenir et construire des pièces de rechange
Au sein du Lab Open Transportation, cette logique d’infrastructure enrichie d’une couche d’intelligence connectée s’étend également à la gestion des processus. Editag, par exemple, développe un système de balises qui permettent de suivre à la trace les pièces détachées et de réapprovisionner les stocks sans intervention manuelle.
Dans le cas d’un réassortiment impossible, la startup Pollen offre une solution. Soutenue par SNCF Développement, elle a élaboré un système d’impression 3D capable d’exploiter les principaux matériaux industriels, avec une qualité et un niveau de certification équivalents aux pièces originelles.
Enfin, contre l’exposition à des substances nocives, c’est la machine qui entre en scène. SNCF étudie par exemple comment le robot d’Octopus Robots, initialement conçu pour la décontamination, pourrait être adapté pour assurer le désherbage des voies de chemin de fer.
@octopusrobots sur @VivaTech avec @SNCFDev #desherbage #desinfection #robot #vivasncf pic.twitter.com/Iry392HCTt
— OCTOPUS ROBOTS (@octopusrobots) 16 juin 2017
Optimiser le présent… Pour préparer l’avenir
Pour terminer : prenons un peu d’altitude et arrêtons-nous sur les startups qui réfléchissent à l’infrastructure mobilité dans son ensemble, et tentent ainsi d’en optimiser la gestion.
Depuis la Suède, Train Brain construit par exemple des algorithmes qui observent la circulation des trains sur le réseau et parviennent à prévoir les retards ou les points de congestion avant que l’humain ne les ait détectés.
De son côté, Vectuel propose des solutions de modélisation des données du bâtiment (BIM) : elles permettent d’envisager l’intégration des projets architecturaux à leur environnement et répondent à des scénarios d’usage. Pendant VivaTech, les visiteurs du Lab Open Transportation ont par exemple pu découvrir en réalité virtuelle une démo BIM de la Gare d’Aix-en-Provence TGV.
Pour conclure
Leçon de ce tour d’horizon ? Qu’il s’agisse de modèles mathématiques avancés ou de capteurs hérités de l’Internet des Objets, ces solutions permettent une prise de décision plus rapide et plus efficace ; elles représentent les prémices de la maintenance prédictive.