Les premiers "RER" londoniens Bombardier mis en service voici quelques semaines sont équipés d'un système de diagnostic et de détection des pannes embarqué dès la conception des rames. Le constructeur est convaincu d'avoir remporté ce marché Crossrail grâce à son programme de maintenance prédictive Surfer (Surveillance active ferroviaire) initié en 2010.
 
Aujourd'hui, Bombardier et ses partenaires – la PME Prosyst et l'Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis – ont décidé d'approfondir ce savoir-faire sur la maintenance prévisionnelle en inaugurant le laboratoire commun de R&D à Valenciennes, SurferLab.
 
"C'est la première fois, en France, qu'un industriel, une PME et une université mettent en commun leur savoir-faire en R&D au profit de la filière transport, et ce au sein d'un même structure", souligne le communiqué des trois partenaires.
 
Une affaire de compétitivité
 
Depuis 2010, l'objectif de Bombardier n'a pas changé : il s'agit de généraliser la maintenance prédictive afin réduire les temps d'immobilisation du matériel roulant et les coûts de maintenance, et donc augmenter le temps d'exploitation,
 
Fiabilité et disponibilité des trains sont les deux maîtres mots. Dans les appels d'offres, "c'est désormais le coût du cycle de vie sur trente ans qui compte. L'optimisation du coût de la maintenance devient un élément différenciant de compétitivité", a expliqué Pierre Michard, directeur des activités services de Bombardier.
 
Des "trains intelligents" qui font le diagnostic
 
Concrètement, Bombardier estime qu'il peut parvenir à réduire de 30% les pannes de plus de cinq minutes en deux ans. "On y est déjà quasiment arrivé sur le Transilien", a assuré Pierre Michard. En effet,
les premiers outils de maintenance prédictive ont été mis en place, en 2014, sur certains Francilien en partenariat avec la SNCF. Bombardier espère désormais élargir cet accord aux Regio 2N et plus généralement sur les autres matériels roulant qu'il fabrique.
 
Pour mettre en place cette maintenance prévisionnelle, les trains sont équipés de calculateurs embarqués de l'entreprise Prosyst (entre 20 et 30 par train) qui sont chargés de surveiller et diagnostiquer des éléments critiques du matériel roulant comme la traction, les portes, la climatisation... Chaque train est "intelligent" car il est capable de se surveiller et d'alerter sur son état de santé, et la probabilité des pannes à venir (voir encadré ci-dessous).

Un projet de recherche très soutenu
 
Le laboratoire fera travailler ensemble 16 permanents – 9 enseignants-chercheurs de l'Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, 4 salariés de Bombardier Transport et 3 de Prosyst – plus deux ingénieurs d'étude et deux post-doc. SurferLab est doté d'un budget de 2,1 millions d'euros, en partie financé par la région des Hauts-de-France et l'Union européenne via le Feder (Fonds européen de développement régional). En outre, SurferLab est soutenu et labellisé i-trans et soutenu scientifiquement par le CNRS.
 
Le président de Bombardier Transport France, Laurent Bouyer, en est convaincu : "Investir dans la maintenance prédictive va nous permettre d'être meilleurs face à la concurrence européenne et chinoise".
 
Florence Guernalec

 
Comment la maintenance utilise l'Intelligence artificielle et la réalité augmentée 
 
D'ores et déjà à pied d'œuvre, l'équipe du SurferLab a présenté lors de l'inauguration, deux démonstrateurs qui vont servir à la maintenance prédictive.
 
Le premier fait appel à l'intelligence artificielle : le superviseur de flotte de trains communique avec un agent virtuel de maintenance baptisé "Superflo" qui lui transmet les informations sur l'état de santé du train, la probabilité de survenance de la panne et qui hiérarchise les priorités de maintenance entre les différents trains.

Superflo optimise également le temps d'immobilisation du matériel roulant en choisissant le dépôt qui dispose le plus rapidement de la pièce de rechange. L'agent virtuel peut, à cette occasion, profiter de cette maintenance correctrice pour proposer de la maintenance préventive "opportuniste" sur un autre élément critique du train. Mais au final, c'est toujours le superviseur qui reste décisionnaire.

Enfin, Superflo établit une synthèse des ordres qui ont été validés. Bref, un outil tout-en-un qui nécessitait auparavant de er plusieurs personnes et sites avant de prendre une décision...
 
Le second démonstrateur utilise la réalité augmentée. Equipé d'une tablette, l'agent de maintenance "scanne" le train au dépôt pour obtenir les informations sur le matériel roulant (identifiant, nombre de voitures...), son état global de santé, le détail des réparations à effectuer.

L'écran permet notamment de situer précisément la panne par reconnaissance visuelle (pour effectuer des actions correctives, par exemple) et de visualiser un manuel d'entretien. L'outil accompagne l'opérateur, notamment dans les différentes actions à effectuer pour le dépannage.

A terme, les équipes travaillent sur des solutions qui permettront de libérer les mains de l'opérateur en utilisant à la place d'une tablette un casque, et en ayant recours à la reconnaissance vocale