Le jumeau numérique appliqué aux projets de la SNCF

Zéro imprévu, zéro défaut, zéro échec ! telle est la donne de l’industrie aujourd’hui. Pour répondre à des exigences de plus en plus grandes en matière de productivité et de sécurité, l’industrie 4.0 cherche à donner de la valeur ajoutée à ses actifs.

C’est ce que le jumeau numérique ou « digital twin » en anglais propose de faire en représentant virtuellement un actif industriel, le jumeau est donc le miroir virtuel de ce dernier. Il y a donc deux espaces, l’espace physique et l’espace virtuel. Des capteurs IOT sont installés sur l’objet physique, recueillent de la donnée et la remontent vers l’espace virtuel. Avec cette donnée en temps réel, il est donc possible d’étudier le comportement de l’objet pour optimiser ses performances. L’objectif est de pouvoir accéder à toutes les informations concernant l’actif en question : sa composition, ses besoins, son comportement… sans le posséder physiquement.

Par ailleurs l’intelligence artificielle, les séries chronologiques, les algorithmes etc. intégrés au jumeau numérique permettent d’identifier des patterns et donc de prédire les pannes et dysfonctionnements de l’actif pour ainsi mettre en place une maintenance prédictive.

Le digital twin représente d’importants gains pour la conception, l’exploitation et la maintenance et c’est à ce titre que de nombreux groupes détenant un parc d’actifs importants s’y intéressent.

La SNCF Réseau et la SNCF Gares et Connexions souhaitent aujourd’hui s’approprier cette nouvelle technologie. Les objectifs sont divers : rénovation des gares, connaissance plus fine du réseau, maintien en conditions opérationnelles optimisée… Autant de démarches qui faciliteront par la suite le déploiement de trains automatisés sur le réseau !

CONCEPTION, CONSTRUCTION ET EXPLOITATION

 Concernant l’infrastructure des gares, un des projets actuels de la SNCF Gares et Connexions est de réaménager la gare de Rennes. Pour ce faire la SNCF souhaite réaliser le jumeau numérique ou la modélisation 3D de la gare complétée par des données collectées en temps réel grâce à des dispositifs IoT. Ici on parlera plus facilement de BIM (building information modeling) qui est une méthode de travail utilisant la maquette numérique d’un actif. Partagée entre plusieurs intervenants autour d’un projet, elle facilite les processus de conception, de construction et d’exploitation. Pour le moment ce jumeau numérique sert aux ingénieurs et aux architectes afin d’optimiser la construction et les différents aménagements possibles. Des équipes se rendent sur le terrain pour cartographier la gare et des robots réalisent des scans 3D. Avoir un jumeau numérique permet de tester différents emplacements de commerces, salles d’attente et autres lieux afin de trouver la disposition optimale de chacun.

Par ailleurs, les agents de maintenance pourront utiliser ces jumeaux numériques pour s’occuper de la gestion en temps réel des différents équipements électroniques (porte automatique, ascenseur, escalier mécanique).

 VERS UNE MAINTENANCE PREDICTIVE

 Parlons maintenant de l’intérêt du Digital Twin au sein des réseaux ferroviaires de la SNCF. Avec ses 30 000 km de voies ferrées, représentant un coût d’entretien de 3 milliards d’euros en 2016, la SNCF Réseau est en effet très attentive à l’optimisation de la maintenance de ses actifs et plusieurs projets sont aujourd’hui en cours sur ce sujet.

Des faisceaux laser à haute intensité avec nuages de points (capteurs de la start-up LIDAR) vont être installés sur les locomotives et plus de 20.000 capteurs vont être mis en place sur le réseau d’ici 2020. A ceci s’ajoute l’activité des drones de la filiale ALTAMETRIS pour récolter de la donnée. Ces technologies permettront de scanner l’intégralité des voies mais aussi les poteaux caténaires, les signaux, les ponts etc. pour construire une cartographie 3D de l’ensemble du réseau, et de créer ainsi un jumeau numérique complet. Le jumeau numérique permettra : la description physique du réseau, l’état des composants et son fonctionnement.

A partir du volume de données collectées par le biais des capteurs, il est possible d’identifier des patterns caractérisant un risque de défaillance. Ainsi, grâce au jumeau numérique, SNCF Réseau pourra remplacer un élément avant même qu’il ne présente des défaillances ou ne tombe en panne c’est ce qu’on appelle la maintenance prédictive. L’empreinte numérique de chaque élément vient expliquer son comportement dans la vie réelle et, grâce à l’ampleur des données collectées, permet de prédire son évolution.

Un autre exemple d’application pour SNCF Réseau : celui des données météorologiques. Les capteurs présents sur rails enverront des données qui seront croisées avec des données météo pour améliorer l’entretien de la végétation au bord des voies. De même elle pourra permettre d’anticiper l’entretien des rails face aux changements de températures dus aux aléas météorologiques. La SNCF Réseau peut ainsi limiter les traditionnelles tournées à pieds de surveillance et optimiser les interventions de ses agents pour des actes de maintenance, tout en limitant les risques d’accident.

LE JUMEAU NUMÉRIQUE FACILITE ET DÉBRIDE L’INNOVATION : L’AUTOMATISATION DES TRAINS

Vous l’avez bien compris, le jumeau numérique n’a pas de grande valeur sans l’IoT. La SNCF souhaite connecter ses trains aujourd’hui pour les rendre automatiques demain. Grâce à toutes les informations collectées du matériel roulant ainsi que du réseau ferré, il paraît plus aisé de faire des tests et des simulations pour mettre en place l’automatisation.

Malgré leurs différences, les travaux lancés aujourd’hui par la SNCF peuvent se rapprocher de ceux menés il y a quelques années pour l’automatisation de la Ligne 1 du métro parisien. Dans ce contexte, le travail a consisté en l’élaboration d’un simulateur permettant l’exploitation de la ligne en phase de trafic mixte (cohabitation entre les wagons à conduite manuelle et automatique). Plusieurs scénarios ont donc été simulés grâce un fichier batch (automatisation d’une série de taches) pour parvenir à une meilleure gestion du trafic mixte.

Mais concernant l’automatisation des trains de la SCNF la difficulté réside dans le fait que les trains circulent dans un circuit ouvert (soumis aux intempéries, au risque de présence de personnes ou animaux sur les voies…) contrairement aux métros qui eux, circulent dans un réseau fermé. Par ailleurs, dans un contexte d’automatisation il semble plus difficile de faire rouler des véhicules de différents types (TER périurbains, TGV, FRET) sur une même voie.

Il convient donc d’adapter les technologies autonomes existantes au milieu ouvert.

Pour le projet de la SNCF, Philippe Keryer, directeur général adjoint stratégie explique que Thales (partenaire de la SNCF sur le projet) va partir de « ses connaissances issues du déploiement du système de métro automatique et l’adapter au milieu ouvert qu’est celui de la circulation des trains ». Par exemple, Thales va devoir développer un nouveau système de positionnement du train dont l’objectif est de « s’affranchir des équipements à la voie afin que le train autonome puisse circuler sur n’importe quel type de voie ». Pour y parvenir, Thales va s’appuyer sur son système de positionnement par satellite GNSS déjà existant qui va être complété par de nombreux capteurs (Lidar, caméras, radar, centrale inertielle…) implémentés sur le train.

D’après le cabinet Gartner, au cours des cinq prochaines années, plusieurs milliards d’objets seront représentés par leurs jumeaux numériques. Ils nous conduiront plus que jamais au cœur de la quatrième révolution industrielle.