Grazie a migliaia di sensori installati su 500 treni, ogni giorno un'enorme quantità di dati viene trasmessa a un piccolo team di ingegneri per generare modelli.
Annesso al centro di manutenzione della SNCF di Saint-Pierre-des-Corps, alla periferia di Tours, un piccolo edificio anonimo ospita una ventina di statistici la cui missione è al tempo stesso semplice e ambiziosa: anticipare i guasti dei treni utilizzando l'intelligenza artificiale.
La SNCF la chiama “manutenzione predittiva”. Grazie a migliaia di sensori posizionati su ogni treno, ogni giorno viene trasmessa una colossale massa di dati al piccolo team di ingegneri per far luce sul comportamento del treno.
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A Saint-Pierre-des Corps, il centro tecnico è responsabile della manutenzione di gran parte dei treni della regione parigina (RER e Transilien) nonché dei TER di diverse regioni.
Migliaia di dati
“Il nostro compito è elaborare dati colossali ed estrarne informazioni rilevanti”, spiega Audrey Nze-Eyoun, ingegnere del cluster ingegneristico occidentale (CIO) della SNCF.
Questo ingegnere supervisiona una serie molto specifica di treni impiegati in Francia, i Regio 2N, di cui 500 unità sono in circolazione e equipaggiano le linee TER, Transilien e RER D nella regione di Parigi.
Ogni carrozza di questi treni, che festeggeranno il loro decimo anniversario a ottobre, trasmette ogni giorno 7.000 codici alla squadra di Saint-Pierre-des-Corps.
Temperatura sugli schermi informativi destinati ai passeggeri, rendimento degli impianti di climatizzazione, dimensione dello spazio tra le porte aperte… Ogni minuto viene trasmessa una colossale massa di dati, che riguarda tutti i componenti del treno, per rilevare e anticipare il minimo guasto.
Davanti allo schermo gigante che raccoglie e formatta questi dati nel suo ufficio, Audrey Nze-Eyoun può, ad esempio, vedere in tempo reale la posizione di un treno sulla rete, nonché il numero di persone a bordo, compresa la percentuale di errore.
Grafici e tabelle che risultano enigmatici agli occhi dei non addetti ai lavori trasmettono segnali diversi, che devono poi essere decifrati.
Obiettivo zero guasti
Grazie a questo lavoro di previsione e anticipazione, “evitiamo guasti e riduciamo i costi di manutenzione”, afferma Guillaume Branger, responsabile dell’ingegneria della diagnostica a distanza presso Saint-Pierre-des-Corps.
“Per esempio, possiamo dire a un conducente 'la tua portiera ha un guasto, ma puoi continuare a guidare per tre giorni, perché non è troppo grave'. E sappiamo di avere il tempo di avvisare il centro tecnico, ordinare il pezzo necessario, ecc.”, continua.
I treni vengono quindi sottoposti a manutenzione quando necessario e non necessariamente a intervalli regolari, con il rischio che l'intervento sia troppo tardivo o, al contrario, inutile perché prematuro.
“Su una flotta di treni parigini, abbiamo complessivamente il 30% in più di disponibilità (di treni)” grazie al lavoro implementato dal 2017 a Saint-Pierre-des-Corps, sottolinea il Sig. Branger.
Il CEO della SNCF Jean-Pierre Farandou si è addirittura posto un obiettivo ambizioso: “zero guasti tecnici” entro un decennio, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale.
Guida ecologica
Resta il fatto che solo i treni recenti sono dotati di sensori che consentono questo tipo di manutenzione. I TGV in circolazione ne hanno molti meno, e vengono installati dalla SNCF solo dopo la loro fabbricazione.
Ma l'arrivo della nuova generazione del TGV M a partire dal 2025 dovrebbe consentire di estendere questo programma all'alta velocità.
Il 4 settembre, il responsabile del gruppo ferroviario ha partecipato alla cerimonia di inaugurazione di una cattedra di insegnamento e ricerca presso l'École Polytechnique intitolata “Intelligenza artificiale e ottimizzazione per la mobilità”, sostenuta dalla SNCF.
Il gruppo e il suo CEO credono molto nell'intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva, ma non solo. Ottimizzare i programmi di lavoro, migliorare la previsione dei ritardi o dare istruzioni di guida agli autisti per limitare i consumi sono alcuni degli ambiti che SNCF vuole migliorare grazie all'IA. Ad esempio, le istruzioni di guida hanno permesso di risparmiare dal 7% al 12% di elettricità, secondo SNCF.
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