Utilisation de l'IA pour parvenir à un régime de maintenance axé sur la fiabilité

Case Study, 09.02.2022

En août 2021, Network Rail a octroyé à KONUX la “Full Product Acceptance” (acceptation complète du produit) après deux pilotes réussis. Ces derniers ont commencé en août 2020 avec pour objectif de démontrer l’utilité du Système de Maintenance Préventive KONUX pour appareil de voie dans la gestion de l’infrastructure et la validation des activités de maintenance.

Le Défi

L’un des principaux défis partagé par de nombreux gestionnaires d’infrastructure est que leur régime actuel d’inspection et de maintenance repose principalement sur des relevés ponctuels pris à intervalles de temps fixes. Il en résulte une vision biaisée de l’état des appareils en raison de la variabilité des conditions (types de trains, vitesses, température…) lors de ces relevés, ce qui empêche l’optimisation des décisions de maintenance.

Le manque d’informations sur l’état réel des appareils peut conduire, par exemple, à un bourrage inutile sur des appareils sains. Cela accélère non seulement la dégradation du ballast, mais empêche également les gestionnaires d’infrastructure de déployer les ressources là où elles sont vraiment nécessaires.

De plus, un régime d’inspection basé sur des intervalles de temps donnés ne permet de disposer que de peu d’informations pour évaluer l’efficacité des interventions. Lorsque des maintenances infructueuses passent inaperçues pendant des semaines ou des mois, l’appareil peut se détériore rapidement et, dans le pire des cas, les dommages pourraient ne laisser d’autre option que son remplacement.

Pour avoir une compréhension objective de l’état des appareils et prendre des décisions de maintenance sur une base solide, il est crucial d’avoir en continue des informations sur l’état des appareils ainsi que sur leur utilisation réelle.

Afin de répondre à ces défis, Network Rail a entrepris des essais avec KONUX.

La Solution

Les essais ont été menés sur les lignes East Midlands et East Coast, avec les balises IIoT de KONUX installés sur des traverses en bois et en béton. Les cas d’utilisation démontrés sont la surveillance du ballast, la détermination de la charge réelle (planification des inspections en fonction de l’utilisation) et la validation de la qualité des bourrages.


Dispositif KONUX IIoT installé sur une traverse en béton (à gauche) et interface utilisateur (à droite)

Pour la surveillance de l’état du ballast, le système KONUX a démontré ses capacités à surveiller :

  • la stabilité du ballast basée sur la danse
  • les cycles de dégradation pour aider à identifier la cause première si un cycle est jugé trop court
  • les forces d’accélération pour détecter les signes précoces d’usure des coeurs et des aiguilles

Pour la détermination de la charge réelle, le système KONUX a démontré ses capacités à identifier :

  • l’utilisation réelle des appareils, via les informations sur le tonnage réel, la vitesse et le nombre de trains
  • les appareils les plus sollicités qui nécessitent donc une attention particulière
  • l’impact des différents types de trains

Pour la validation de la qualité des bourrages, le système KONUX a démontré ses capacités à :

  • Évaluer l’efficacité et la durabilité des bourrages
  • Comparer les méthodes, les outils ou les sous-traitants sur la base de leur performance

Les Résultats

Les essais ont démontré des bénéfices évidents en termes de réduction des coûts : sur la ligne East Coast, le système KONUX a permis d’éviter des activités de bourrage inutiles grâce aux données indiquant une danse faible.

Cela a également permis d’éviter des fermetures de voies et des ralentissements qui auraient pu autrement affecter la disponibilité et la capacité des voies. Ces résultats ont démontré le potentiel du système KONUX à améliorer le régime actuel d’inspection et de maintenance pour le rendre plus efficace. Les essais ont révélé une réduction potentielle de 20 % des retards.

In terms of maintenance validation, the trial successfully validated the ineffectiveness of a tamping action based on the data of the rising vertical displacement close to the pre-maintenance level in just two days. This insight helped identify ineffective practices, prevent potential failures by acting on time and reduce costs by eliminating repeated actions. En termes de validation de la qualité des bourrages, les essais ont permis de confirmer l’inefficacité d’un bourrage sur la base de la non-diminution de la danse suite à la maintenance. Ces informations ont permis d’identifier les pratiques inefficaces, de prévenir les défaillances potentielles et de réduire les coûts en éliminant les interventions répétées.


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