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SNCF : les pionniers de la maintenance prédictive

Directeur de l'ingénierie de maintenance à la direction du Matériel, Cyril Verdun vous livre les secrets de la maintenance prédictive. Une solution innovante, synonyme de plus grande fiabilité et de meilleure régularité de vos trains, qui révolutionne également nos métiers.

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« Presque 3 fois moins de pannes grâce à la maintenance prédictive »

Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?

Est-ce que nous allons chez le médecin juste pour savoir si l’on a mal au genou ? Évidemment non. Ce serait aberrant puisque notre genou est bardé de capteurs qui envoient des signaux en permanence. Le cerveau, tel un algorithme, est alors capable de les interpréter et de nous dire quand une douleur est trop vive ou systématique...

Afin de nous avertir quand il faut consulter…

Voilà, c’est ça la maintenance prédictive : utiliser les données transmises par nos trains puis les interpréter grâce à des algorithmes développés sur fonds propres. Aujourd’hui, nous connaissons l’état d’un train à distance et en temps réel. Ce qui a pour effet de supprimer les opérations systématiques de maintenance préventive. Soyons clairs : 90% des opérations de maintenance préventive consistent à vérifier un niveau, un état ou une valeur. En ayant accès à ces données, nous nous épargnons tout ça pour se focaliser sur les 10% restants.

Mais où se situe le caractère prédictif de l’opération ?

Selon moi, le mot  « prédictif » est un abus de langage. Je préfère, pour ma part, parler de « maintenance analytique » ou de « data maintenance ». En fait, au lieu d’effectuer nos opérations de maintenance préventive selon des moyennes, à l’instar de la révision des 20 000 km sur une voiture, nous supprimons nos contrôles périodiques. Nous pouvons à la fois prédire et anticiper les défauts, mais aussi adapter les rendez-vous de maintenance en fonction de l'état réel du matériel. Pour rester sur la métaphore du genou : celui du collègue ou du voisin n’est pas exactement le même que le vôtre. Idem pour les trains. Nous adaptons donc les contrôles périodiques en fonction de chacun et des usages réels.

Sur quels éléments du train ces contrôles s’effectuent-ils ?

Nous analysons les données transmises par les portes, les emmarchements mobiles, la climatisation, le chauffage, les toilettes, les compresseurs - qui servent à fabriquer l’air pour libérer les freins, pour lever le pantographe1 -, les batteries, l'éclairage, les moteurs, le système d'information voyageurs embarqué, la vidéoprotection et les freins. Nous pouvons également contrôler la pression exercée par les pantographes, sans monter sur le toit de la rame. En outre, grâce à de nouveaux paramétrages, nous sommes capables de connaître précisément l'état des batteries. Plus concrètement, nous n'avons plus besoin d’opérateurs pour le contrôle annuel de la climatisation et du chauffage. De même, nous connaissons le niveau d’eau des sanitaires afin d’optimiser leur remplissage. Nous savons aussi quels groupes de climatisation fonctionnent et quels types de défauts peuvent survenir : une fuite, un filtre encrassé, un compresseur de climatisation hors-service, etc.

Comment toutes ces données sont-elles récoltées et analysées ? 

Sur les anciennes rames, on déploie des capteurs connectés, de l’Internet des objets2 (IoT), avec lesquels on peut faire du télédiagnostic. Les capteurs émettent seulement certaines informations choisies qui, une fois analysées, nous permettent d’anticiper la panne.

Et pour les nouveaux train ?

Sur les rames les plus récentes, notamment le Francilien, le Régiolis et le Regio2N3, les futurs RER NG, TGV M, AMLD (Automotrice Moyenne et Longue Distance acquise pour INTERCITÉS) inutile d’installer ces capteurs. En effet, ces trains sont équipés nativement d’un réseau, et de cartes SIM 4G. Celles-ci envoient des centaines de milliers de données par jour et par train. Nous avons ainsi accès à 8 000 variables du train, dont 2 000 que nous choisissons d'analyser en temps réel. Si un usager de ces trains ouvre une porte, la porte reçoit un ordre, s’ouvre et dit via le réseau : « Je me suis ouverte en X secondes, j’ai consommé Y ampères de courant ». Nous venons simplement capter ce dialogue entre la commande, la porte et le réseau informatique. C’est aussi valable pour la climatisation, le chauffage, les compresseurs, l'éclairage, etc.

Il existe donc deux niveaux de maintenance prédictive…

Tout à fait. Le premier niveau, très poussé, qu'on appelle « condition based maintenance » (CBM) consiste en l’envoi d’innombrables données sur l’ensemble des variables du train. Le second, le télédiagnostic, se contente de faire parvenir des données ciblées (souvent binaires). Dans ce cas, cela est bien évidemment moins précis puisque les capteurs de télédiagnostic fournissent 1 000 fois moins d’informations que les données réseau. Actuellement, 1000 rames SNCF sont équipées de la technologie la plus récente, qui permet de faire du CBM, tandis que 2000 rames du parc SNCF sont en mesure d’être télédiagnostiquées. Nous sommes les seuls au monde à faire de la maintenance prédictive à une telle échelle.

Quelles lignes sont les plus en avance sur le plan technologique ?

Nous développons ces outils depuis huit ans. Si nous nous sommes concentrés au départ sur les lignes Transilien H, K, J, L, R et P, cela fait trois ans que nous les déployons également pour TER sur les trains Régiolis et Regio2N. La prochaine étape concernera le RER NG sur la ligne E, fabriqué par Alstom et dont la mise en service est prévue pour 2022, dans le cadre du projet Eole. Grâce aux spécifications SNCF, il disposera, lui aussi, d'une maintenance 100% prédictive.

Nous travaillons aussi beaucoup avec SNCF Voyages pour équiper les rames TGV actuelles d'IoT, pour développer le télédiagnostic et si possible faire du CBM. Notamment pour les batteries, les climatisations, les toilettes, etc. Mais surtout, nous franchirons un nouveau pas lorsque le TGV M sera mis en service.

Quels sont les bénéfices pour les voyageurs ?

J’ai envie de leur dire : soyez rassuré, votre train est « espionné ». On sait si une panne survient en temps réel et beaucoup de nos fonctions sont redondées. Par exemple, si une climatisation ne fonctionne plus dans la rame, celles des autres voitures sont en mesure de compenser. Dans les rames Francilien, Regio2N et Régiolis, nous sommes en mesure d’anticiper et de savoir, avec 95% de certitude, si une panne aura lieu dans une semaine, deux ou trois jours. Depuis cinq ans, nous avons divisé de plus de moitié le nombre de pannes sur les rames télédiagnostiquées et presque par trois sur les lignes où la maintenance prédictive est en place.

D’où un gain notable en régularité… 

C’est indéniable. Pour citer un exemple, sur les près de 100 rames Francilien présentes en gare de Paris-Nord, auparavant nous en avions toujours 9 arrêtées pour maintenance. Aujourd'hui, ce chiffre varie entre 6 et 7. Une telle différence n’est pas anodine : cela permet de renforcer la robustesse du trafic. On pourrait ainsi insérer, par exemple, un train supplémentaire aux heures de pointe.

20 %

de coûts liés à la maintenance des rames

L’introduction de la maintenance prédictive bouleverse aussi le quotidien des agents du matériel…

Du directeur de technicentre aux métiers opérationnels, le quotidien change pour tous avec l’introduction du digital. L’opérateur passe d’un monde où le train ne parlait pas à une rame qui dialogue littéralement avec lui. C’est comme passer d’un boulot de vétérinaire à celui d’un médecin généraliste. Dans le deuxième cas, le patient est capable d’expliquer ses symptômes, ce qui rend le diagnostic bien plus précis et plus rapide.

Sur le terrain, comment cela se traduit-il ?

Auparavant, la maintenance s’organisait autour d’une date butoir et d’un calendrier. Nous faisions entrer le matériel pour le réparer avant de se rendre compte qu’il fallait certains outils ou qu’il fallait déplacer la rame vers une voie adaptée pour avoir accès à sa toiture. La maintenance prédictive est toute autre, elle s’organise maintenant en fonction des variables du train. Terminée la révision routinière. Les opérateurs ne travaillent plus « à l’aveugle » sur le train. S’ils interviennent, ils savent exactement quel est le problème, où il se situe, connaissent l’historique de la pièce concernée et, grâce aux signatures des données, savent combien de temps va prendre la réparation. Concrètement, cela se traduit par une baisse de 20% des coûts de maintenance et une diminution de 30% des manœuvres et des entrées sur site. Ces gains ne sont pas une estimations, ils ont bel et bien été mesurés.

À l’heure de l’ouverture à la concurrence ce savoir-faire est aussi un atout indéniable pour SNCF…

J’en suis convaincu. Le marché de maintenance de demain sera confié à celui qui est le mieux à même de connaître l’état du train en temps réel. Et notre savoir-faire en la matière est tel que nous sommes même meilleurs en maintenance prédictive et en télédiagnostic que les industriels/constructeurs et les équipementiers qui ont conçu et fabriqué nos rames. Cette excellence ne doit rien au hasard puisqu’avec mes équipes, nous nous sommes investis très tôt dans ces sujets en embauchant, dès le printemps 2013, un data scientist, convaincus que des gains étaient à réaliser grâce à l’analyse des données. Des données que nous explorons un peu plus chaque jour, afin d’identifier de nouveaux usages et d’améliorer toujours davantage le quotidien de nos voyageurs et de nos collaborateurs.

Découvrez en vidéo le télédiagnostic et la maintenance prédictive chez SNCF

Comment fonctionne le télédiagnostic

Schéma détaillant la chaîne du télédiagnostic. Étape 1 : le matériel communique seul, avec des IoT ou via un passage sur un banc au sol. Étape 2 : les données sont transmises à des serveurs de stockage de données. Étape 3 : les données sont analysées par des data scientist et des experts train. Étape 4 : Une fois analysées, les données sont restituées à un logiciel de gestion de maintenance assistée par ordinateur.

1 Dispositif articulé porté par un train électrique, destiné à établir le contact avec la caténaire.

2 Internet of things (Iot), terme qui désigne un système où les objets physiques sont connectés à Internet.

3 Construites par le groupe canadien Bombardier.