GYSEV utilise la vidéo, LiDAR et l’IA pour optimiser les opérations d’entretien des rails
Les inspections manuelles, les systèmes d’IA déconnectés et les coûts élevés de transfert de données limitaient la capacité de GYSEV à entretenir efficacement son réseau ferroviaire. L’entreprise s’est associée à NTT DATA, Dell Technologies et NVIDIA afin de consolider son infrastructure d’IA et de rapatrier sur site le traitement des capteurs à haute vitesse pour alimenter des jumeaux numériques. La nouvelle infrastructure a permis de réduire les coûts et le temps d’entretien, de prévenir les retards, d’améliorer la sécurité et de renforcer la planification à long terme.
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20 %
coût total de possession plus faible -
20 %
réduction du temps de maintenance -
10 %
moins de retards de train
Besoins de l’entreprise
Tirer parti de l’IA pour améliorer l’entretien des voies
Les trains et les voies ferrées nécessitent un entretien régulier, tout comme les zones environnantes. Il est essentiel d’identifier précisément les objets situés autour des voies et de prévoir les déplacements potentiels.
Les arbres doivent être élagués pour empêcher les branches de tomber sur les voies, éviter qu’elles n’entrent en contact avec les lignes électriques et réduire le risque de rails glissants causés par les feuilles mortes, ce qui peut entraîner un patinage des roues. Les types d’arbres sont identifiés par l’IA à partir de leurs feuilles et leur taux de croissance est prédit afin de permettre la planification du déboisement et des autres travaux d’entretien requis.
Il est également important de s’occuper des murs ou autres structures qui doivent être réparés avant qu’ils n’affectent les opérations ferroviaires.
Habituellement, les compagnies ferroviaires envoient une équipe inspecter les voies à intervalles réguliers et consigner les problèmes nécessitant une intervention.
Afin de rendre l’entretien ferroviaire plus efficace, GYSEV étudiait la façon d’utiliser des capteurs et l’IA pour surveiller ses trajets ferroviaires et détecter les anomalies pouvant indiquer des problèmes.
Il ne s’agit que d’un seul de ses cas d’utilisation de l’IA; l’entreprise travaille sur plusieurs initiatives visant à renforcer la santé et la sécurité, améliorer l’expérience des navetteurs et rationaliser les processus.
Le fait d’avoir plusieurs projets répartis sur différentes infrastructures et plateformes d’IA faisait en sorte que certains projets surutilisaient leurs infrastructures d’IA tandis que d’autres n’exploitaient pas pleinement les leurs. GYSEV souhaitait consolider ses initiatives d’IA afin de mieux utiliser les ressources et d’améliorer sa rentabilité.
Solution
Acheminer les données du train jusqu’aux informations exploitables via le centre de données
GYSEV a fait appel à NTT DATA afin de standardiser son infrastructure d’IA pour simplifier ses projets d’IA et rendre l’infrastructure plus efficace.
Nous avons abordé le projet sous deux angles : offrir des services-conseils concernant l’architecture technique globale de l’IA et soutenir le projet de surveillance des voies à l’aide de caméras et de scanners 3D installés sur les trains et les wagons.
Pour l’architecture, nous avons d’abord examiné l’infrastructure que GYSEV utilisait déjà pour ses projets d’IA. Cela comprenait l’infrastructure de différents fournisseurs. En comprenant les ressources déjà en place, nous avons pu élaborer une stratégie visant à fournir une solution normalisée offrant la puissance de traitement nécessaire aux applications d’IA.
L’infrastructure normalisée que nous avons conçue utilise la technologie de Dell Technologies, NVIDIA et VMware. Afin d’acheminer le matériel requis sur le site, nous nous sommes appuyés sur notre partenariat mondial avec Dell Technologies, ce qui nous a permis d’approvisionner et d’expédier les composants nécessaires pour livrer le projet dans les délais et selon le budget prévu.
Dans le cadre du projet d’entretien des voies, les données captées à partir de trains se déplaçant à grande vitesse devaient être traitées afin de créer un jumeau numérique des trajets ferroviaires. Ce modèle 3D fournit des renseignements sur tout ce que les caméras peuvent voir, qu’il s’agisse de branches tombées, de problèmes liés aux pylônes électriques ou de dommages touchant d’autres infrastructures.
Le défi était de savoir comment envoyer les données des caméras pour traitement sans augmenter les coûts. Bien que l’infonuagique soit efficace pour traiter les données générées dans le nuage, les données servant au jumeau numérique sont générées à bord des trains. Le transfert des données vers le nuage puis hors de celui-ci entraîne des coûts élevés. Nous avons donc tiré parti de l’infrastructure de centre de données existante de GYSEV afin de traiter les données sur place au moyen d’une solution d’IA privée.
Résultats
Surveillance automatisée pour une maintenance intelligente
Grâce à une approche intégrée de l’infrastructure d’IA, GYSEV ajoute l’IA et l’automatisation à ses processus existants et est maintenant prête à développer de nouveaux cas d’utilisation. Leur infrastructure est conçue pour gérer l’énorme quantité de données captées par leurs capteurs et transformer ces données en renseignements utiles pour la planification et la maintenance.
Réduire les coûts
L’utilisation d’une plateforme unique pour plusieurs projets d’IA réduit les coûts liés au matériel et à la maintenance, tandis que l’infrastructure peut être gérée à partir d’une seule plateforme.
Réduire le temps d’entretien des voies
L’équipe de maintenance utilise les données pour assurer de façon proactive l’entretien des voies et des zones environnantes. En corrigeant les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent majeurs et coûteux, elle réduit au minimum les temps d’arrêt.
Prévenir les retards de trains et assurer la sécurité des passagers
Les navetteurs comptent sur les trains pour arriver à destination à temps, mais leur sécurité demeure la priorité. Les trains s’arrêtent lorsqu’il y a des dangers sur la voie et ne repartent qu’une fois le danger éliminé. Grâce à une visibilité sur les risques potentiels — comme des branches d’arbres sur le point de tomber — les équipes de maintenance peuvent dégager la voie lorsque la ligne n’est pas en service.
Soutenir une meilleure planification
Plus les caméras et les capteurs fonctionnent longtemps, plus l’IA dispose de données pour s’entraîner. Au fil du temps, elle s’améliorera pour prédire les tendances d’entretien, les changements saisonniers et les anomalies. Ces renseignements peuvent être utilisés pour prendre des décisions éclairées et planifier l’avenir.
À propos de GYSEV
GYSEV est une société ferroviaire régionale qui offre des services publics transfrontaliers de transport ferroviaire de passagers dans l’ouest de la Hongrie et l’est de l’Autriche.