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Smart Maintenance and the Rail Traveller Experience

Informations projet

N° de convention de subvention: 777627

État

Projet clôturé

  • Date de début

    1 Septembre 2017

  • Date de fin

    31 Octobre 2019

Financé au titre de:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Budget total:

    € 769 958,75

  • Contribution de l’UE

    € 769 958,75

Coordonné par:

UNIVERSITY OF LEEDS

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SMaRTE étudie les innovations en matière de maintenance ferroviaire intelligente et de satisfaction des passagers

Les trains peuvent désormais planifier leur propre maintenance, évitant ainsi les pannes et les retards. L’équipe financée par l’UE qui rend cela possible suggère également certaines améliorations de l’expérience des passagers.

Transports et Mobilité
© VanderWolf Images, Shutterstock

Le projet SMaRTE financé par l’UE a étudié à la fois la maintenance conditionnelle (CMB) et les facteurs psychologiques de l’utilisation des chemins de fer. SMaRTE est lié aux activités transversales du programme à grande échelle Shift2Rail (S2R). Un des objectifs de haut niveau de S2R consiste à atteindre la disponibilité et la fiabilité dans le rail à moindre coût, ce qui implique la mise en œuvre d’un calendrier de maintenance optimal. La CMB, qui veut que les trains surveillent et signalent en permanence leur propre état, sera une des solutions pour y parvenir. Elle permet de procéder à des interventions de maintenance en fonction des besoins. Étant donné que S2R envisage également d’augmenter l’intérêt pour le rail, un deuxième aspect du projet consiste à comprendre les facteurs psychologiques humains qui détournent les utilisateurs potentiels du rail. Bien que l’impact des tarifs et d’autres facteurs similaires aient été étudiés en profondeur, certains éléments plus subtils restent mal connus. Les chercheurs de SMaRTE ont passé en revue les pratiques de CBM utilisées dans d’autres secteurs du transport. Ils ont étudié les techniques de prévision de l’état des composants et des systèmes du matériel roulant et développé des outils pour optimiser la prise de décision en matière de maintenance. L’équipe a également étudié les besoins actuels et futurs des passagers. Cela a abouti à une nouvelle vision «Smart Journey», qui liste différentes recommandations pour améliorer l’expérience des utilisateurs.

Analyse de la CBM

Pour analyser les données portant sur l’état des composants et systèmes, les chercheurs du projet ont appliqué des techniques statistiques et d’apprentissage automatique qui permettent d’identifier des modèles dans les données et d’anticiper les défaillances ou la dégradation des composants, qui font ainsi l’objet d’une alerte précoce. Diverses techniques d’aide à la décision en matière d’entretien ont également été étudiées, notamment les modèles fixes linéaires, les modèles de survie et un processus de décision de Markov. En pratique, le système informe les utilisateurs de l’efficacité probable des différentes options de maintenance. «Nous avons testé les deux ensembles d’outils sur les composants du matériel roulant», explique Daniel Johnson, coordinateur de projet. «Dans le premier cas, nous avons utilisé les outils sur les systèmes de traction et de freinage des trains, en collaboration avec le projet IMPACT-2 de Shift2Rail.» Cela a permis de démontrer la faisabilité des techniques de prévision des défaillances imminentes, qui offrent un temps de réponse suffisant pour éviter que les problèmes détectés ne deviennent irréversibles. Une deuxième étude d’essai a appliqué diverses techniques aux données sur l’état des essieux montés. L’étude a démontré que ces techniques pouvaient étayer efficacement les décisions concernant le reprofilage complexe d’essieux sur le moyen terme, avec des réductions de coûts allant jusqu’à 35 % sur la maintenance des essieux pendant leur durée de vie, ou environ 3 % par an sur les coûts globaux de maintenance préventive.

Expérience humaine

«Du côté des facteurs humains», ajoute Daniel Johnson, «nous avons abouti à une compréhension plus globale du voyage et de son processus de planification. Nous avons analysé la satisfaction des utilisateurs et l’importance de chaque étape de leur expérience de voyage.» Les facteurs comprenaient la planification/la réservation/l’achat, les trajets vers et depuis les gares, l’expérience dans les gares et l’expérience à bord. Les chercheurs ont conclu que bien que le prix du billet soit important pour les passagers, la possibilité de réserver des voyages à l’avance et d’avoir un siège garanti était plus importante. Il en allait de même pour la sécurité et la sûreté. Les passagers ont exprimé leur plus grande insatisfaction à l’égard des aires de stationnement et de la propreté des gares, du coût des billets, du wifi et de la connectivité électrique et de la fréquence des services de pointe. Plusieurs de ces mêmes facteurs ont eu une influence négative sur la conversion des voyageurs à l’usage du rail. L’équipe a évalué l’impact probable de toutes les améliorations suggérées via trois études de cas, réalisées dans les environs de Leeds et Manchester au Royaume-Uni. La mise en œuvre de toutes les recommandations devrait améliorer la demande de 25 à 37 %. La seule baisse des prix des billets permettrait une augmentation de la demande de 9 à 12 %. Pour autant, la promotion des «facteurs doux», comme la propreté, devrait également avoir un impact significatif. Les résultats les plus importants du projet SMaRTE seront pris en compte par le nouveau projet Shift2Rail LOCATE, pour une application dans les bogies de locomotive. En ce qui concerne l’expérience humaine, la vision du projet rendra les voyages plus agréables pour les passagers, tout en étant rentable.

Mots‑clés

SMaRTE, passagers, rail, aide à la décision, chemin de fer, expérience de voyage, maintenance conditionnelle, Smart Journey

Informations projet

N° de convention de subvention: 777627

État

Projet clôturé

  • Date de début

    1 Septembre 2017

  • Date de fin

    31 Octobre 2019

Financé au titre de:

H2020-EU.3.4.8.6.

  • Budget total:

    € 769 958,75

  • Contribution de l’UE

    € 769 958,75

Coordonné par:

UNIVERSITY OF LEEDS