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La détermination de la durée de vie économique, une tâche de la gestion du cycle de vie

Le transport ferroviaire est confronté à des exigences grandissantes. Les innovations permettent au secteur ferroviaire de réagir de manière appropriée à ces changements. La voie vers l’innovation débute en général par une analyse technique des forces et des faiblesses. La gestion du cycle de vie, en tant qu’élément central de la gestion des actifs, répond également aux questions de rentabilité des innovations : quand et où doivent-elles être mises en application et en présence de quelles conditions marginales ? Les analyses techniques nécessaires doivent se baser sur une compréhension du comportement de la voie ferrée qui, elle, pose comme condition des ensembles complets de données qualitatives et les analyses tendancielles qui en découlent. Le monitoring fournit ces données et est en conséquence la première étape vers une évolution ciblée du transport ferroviaire.

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le docteur PETER VEIT Directeur de l’Institut des technologies ferroviaires et de l’économie des transports, Université technique de Graz

La gestion du cycle de vie garantit un choix optimisé et une utilisation des installations conforme au système

La gestion des actifs doit garantir une utilisation optimale des installations existantes et identifier également les domaines d’intervention dépendant des nombreuses conditions marginales des différents composants de la voie ferrée, qu’ils soient innovants ou connus. Afin de permettre une analyse complète, la gestion moderne des actifs doit prendre en compte tous les effets des différents composants, les options de maintenance et les dates de réinvestissement, ce qui n’est possible que par le moyen des observations du cycle de vie.

Apprendre à comprendre le comportement de la voie ferrée

La construction de modèles à des fins d'analyse dépasse de loin les questionnements des analyses économiques : prendre en compte la nécessité, les effets des différentes options sur toute la durée d’utilisation nécessite des pronostics sur le comportement : des pronostics sur la maintenance. Celles-ci posent pour condition de comprendre le comportement de la voie ferrée, que ce soit par des analyses des tendances spécifiques de données existantes ou, dans le cas d’innovations, une superposition des connaissances générales et des attentes techniques qui en découlent ou des premiers résultats des tests des lignes. Des voies ferrées ayant des caractéristiques différentes, les stratégies de maintenance et les mises en application des travaux impliquent en outre des besoins différents d’interruption de la circulation. Pour cette raison, les coûts d’aggravation de l’exploitation doivent également être intégrés à l’analyse.

La recherche de la durée d’utilisation rentable est une mission permanente et la seule manière cependant de déterminer le moment optimal de réinvestissement sur une portion de voie ferrée. La question cruciale est donc la décision : « poursuivre la maintenance ou réinvestir ? »

Maintenance contre investissement

Les installations connaissent des durées d’utilisation différentes. Les durées d’utilisation technique et économique jouent un rôle dans la question que nous abordons ici. La dernière est plus courte car le besoin en maintenance augmente énormément vers la fin de la durée d’utilisation technique. Un prolongement de la durée d’utilisation réduit l’amortissement annuel, toutefois cela est en règle générale annulé par une augmentation de la maintenance. Afin de déterminer la solution optimale, les courbes des coûts Amortissement pendant la durée d’utilisation et Maintenance pendant la durée d’utilisation doivent être comparées Fig. 1).

La détermination de l’amortissement selon la durée d’utilisation est simple, mais il s’agit d’une fonction 1/n multipliée par l’investissement. La détermination de l’augmentation du besoin futur en maintenance n'est en aucun cas simple. Celui-ci doit être pronostiqué pour les conditions marginales spécifiques car le comportement de la voie ferrée, sa fonction de détérioration et donc son besoin en maintenance oscillent énormément en présence de conditions marginales différentes. La superstructure réagit à la qualité de la sous-couche, à l’état du drainage, aux contraintes exercées par la circulation, aux paramètres des sillons (rayons), à l’historique de la maintenance pour ne citer que quelques exemples, c’est-à-dire chaque type de superstructure de manière spécifique. Les pronostics spécifiques aux conditions marginales sont ainsi incontournables.

Heureusement, de nombreuses données sur les voies ferrées sont disponibles : en prenant en compte les différents paramètres, ces données ont uniquement besoin d’être représentées en ordre temporel afin d’étudier le comportement et de pouvoir établir des pronostics. L’application de cette idée simple est cependant tout sauf triviale. Elle implique de vérifier les données, leur complétude, le positionnement, les affirmations sur tous les composants et les interactions entre eux.

Le monitoring classique de la voie ferrée a lieu lors d’inspections ainsi que lors des conduites réalisées avec la draisine de mesure de la voie. Les inspections fournissent des données provenant des mesures hors-contrainte qui, en y regardant de plus près, s’avèrent inadaptées pour établir des pronostics. Seul le comportement sous contrainte permet d’établir des pronostics.

Les draisines de mesure pour superstructure des ÖBB fournissent des données sur le comportement de la voie sous contrainte. Ces mesures sont fiables, les principes de mesure stables depuis 2001. Ainsi, les conditions pour réaliser des analyses complètes sont présentes.

En plus des draisines de mesure de la voie, des engins conventionnels et, dans un avenir proche, des machines de construction de voie seront de plus en plus souvent disponibles pour réaliser également des mesures. Les zones de mesures fixes - une norme répandue depuis longtemps en Amérique-du-Nord - s’étendent également en Europe avec l’aide desquels les engins peuvent être évalués. Les efforts de numérisation balisent également les systèmes de monitoring, l’infrastructure mesure l’infrastructure et l’engin mesure l’engin (Fig. 2).

Toutes ces possibilités fournissent des données et encore plus de données. La quantité de données disponible est-elle encore aujourd’hui la réelle impasse pour l’optimisation future des chemins de fer ? En d'autres termes : y a-t-il encore trop peu de données ? Sans aucun doute, il manque par exemple des informations complémentaires dans le domaine des voies ferrées, majoritairement sur la question du drainage, sur la flexibilité à la rigidité et sur les zones creuses ou bien sur la relation voie ferrée - engin.

Dans le même temps, les données disponibles sont enregistrées de manière structurée. Ce qui était encore des bases de données complètes hier sont aujourd’hui des nuages (clouds), une innovation informatique significative en termes de volume de données et de vitesse de traitement qui permet un dépôt de données en ligne. Le problème est ainsi posé : le classement des données ou nuages, un point de non-retour ? Bien sûr, ce n’est pas la faute des nuages mais des utilisateurs. Il paraît évident que les outils d’analyse n’arrivent pas à suivre le rythme avec les possibilités de sauvegarde de données en termes d’évolution et d’utilisation. Cela signifie que de nombreuses données sont collectées. Point.

Un autre défi est la vérification incontournable des données avant qu’elles n’intègrent le data-warehouse ou un nuage. On constate malheureusement à ce niveau un manque d’algorithmes. Éliminer les valeurs illogiques au moment du traitement des analyses de tendances demande du temps, cela ne peut pratiquement pas détecter les erreurs systématiques et peut donc conduire à des erreurs d’interprétations.

Le point selon lequel toutes les informations possibles sont loin d’être extraites à partir des données existantes a déjà été abordé. Ces derniers temps, on est parvenu à déduire l’état des couches intermédiaires depuis les données existantes des draisines de mesure comme l’adhérence des fixations. L’évolution de l’analyse fractale fut une étape importante. Elle permet d’identifier précocement les problèmes au niveau du lit de ballast et de la superstructure et également d’indiquer si le problème provient du ballast ou de la superstructure. La reconnaissance précoce permet de prendre les mesures de maintenance correspondantes à un moment où celles-ci sont encore efficaces. Tous ces résultats ont été obtenus sur la base des mesures existantes sans devoir réaliser aucune mesure supplémentaire.

Vue complète de la voie/Lien entre gestions des actifs et gestion du cycle de vie

La gestion des actifs et la gestion du cycle de vie sont des tâches liées et dépendantes l’une de l’autre. La gestion des actifs sans les données techniques correspondantes est dépourvue de toute base. Évaluer exclusivement les données techniques actuelles est insuffisant car les effets à long terme et les coûts d’exploitation engendrés ne seraient alors pas pris en compte. La gestion des actifs dépend donc de l'accès direct à toutes les données techniques sur la voie afin de pouvoir pronostiquer le comportement de la voie avec l’aide d’analyses et de compréhension technique. La compréhension des éléments fondamentaux de l’exploitation afin d’implémenter les conséquences en termes de coûts dans les méthodes d’analyses économiques est plus complète et donc nécessaire pour réaliser des analyses adaptées au transport ferroviaire.

L’avenir de la gestion du cycle de vie

La gestion du cycle de vie est actuellement étendue à tous les composants de la voie élargie. Cela se reflète dans la recherche. De nouvelles méthodes d’analyse des données existantes, l’intégration des nouvelles sources de données, le tout en utilisant des outils tels que Big Data ou la numérisation, sont à l’ordre du jour afin de rendre possible les pronostics supplémentaires et de renforcer les pronostics existants. De nouveaux outils fournissent de nouvelles données. Ils ne créent cependant pas de savoir en soi. Cela incombera également à l’avenir à l’intellect des hommes. Actuellement, on mène des analyses sur la pertinence du fiber optic sensing, sur l’utilisation de spectres de densité de puissance pour des composants spécifiques de la voie ainsi que sur l’utilisation de capteurs supplémentaires pour l’obtention de données. À l’avenir, des données collectées lors de l’exécution de travaux sur la voie pourront renforcer les pronostics. Tout cela nécessite des efforts supplémentaires afin de développer les méthodes d’analyse correspondantes et renforcera à l’avenir encore plus le rôle d’élément intégrant de l’infrastructure et du système ferroviaire que joue la gestion du cycle de vie.