Trucks

Matthias Tytgat
2022-09-29
4 min
Technologie et innovation Uptime
Author
Matthias Tytgat
Manager and service owner, Real Time Monitoring

Voici comment l'utilisation des données et de la technologie sans fil évite les pannes de véhicules

Imaginez si vous pouviez savoir quand votre camion tombera en panne avant que cela ne se produise ? À quel point cela améliorerait-il la disponibilité et la productivité de votre entreprise ? Grâce aux données, notre compréhension du fonctionnement des véhicules est de plus en plus complète. Avec l'aide de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine, il deviendra possible de prévoir les pannes avec encore plus de précision.
 

L'approche la plus souvent adoptée pour optimiser la disponibilité a longtemps été habituellement basée sur un entretien régulier et planifié et sur des mesures telles que des services d'assistance aux pannes. Cependant, grâce à la gamme de capteurs et à la technologie sans fil, généralement présents sur les véhicules actuels, les sociétés ont les moyens d'être beaucoup plus réactives.
 

Comment est-il possible d'éviter les pannes grâce à l'utilisation des données et de la technologie sans fil ?

Voici ce qui constitue la base des services connectés et de l'entretien préventif : en utilisant la technologie sans fil et les capteurs, il est désormais possible en temps réel de récupérer de grandes quantités de données sur un véhicule. Grâce à l'analyse de ces données et à l'identification de modèles récurrents, il est possible de prévoir et d'anticiper un défaut avant qu'il ne se produise. Cela vous offre un délai pour prévoir une visite à l'atelier à votre convenance, puis pour réparer le défaut avant qu'il ne provoque une panne inattendue.
 

« Lors de la courte période durant laquelle j'ai travaillé dans ce domaine, j'ai été témoin du développement exponentiel de nos technologies et capacités », déclare Matthias Tytgat, directeur du centre de surveillance de Volvo Trucks à Gand, en Belgique.
 

« En 2016, nous ne surveillions à distance qu'un seul composant et il nous avait fallu une journée entière pour une vérification complète d'une flotte de plusieurs centaines de véhicules. De nos jours, nous surveillons de nombreux composants sur des dizaines de milliers de camions et nous pouvons exécuter une vérification complète de l'ensemble de la flotte en seulement huit minutes. Et, le plus passionnant dans tout cela, c'est que nous nous améliorons chaque jour. »
 

Le rôle de l'intelligence artificielle dans la réorganisation totale du secteur des camions

Plus le nombre de données qu'un système peut analyser est important, plus ce dernier peut prédire les résultats avec précision. Initialement, les services connectés et les services de surveillance en temps réel avaient été conçus pour réagir à certains seuils ou valeurs de capteur pour des paramètres individuels, dans le but de prévoir les pannes. Comme, par exemple, si le moteur dépasse une température donnée.
 

« Même si ces informations restent utiles, elles sont parfois quelque peu limitées car elles ne prennent pas en compte les circonstances uniques et les conditions de conduite du véhicule », explique Matthias. « Bien qu'il soit important de détecter un défaut potentiel le plus tôt possible, il est aussi essentiel de ne pas envoyer un véhicule à l'atelier inutilement. »
 

L'apprentissage machine peut servir à analyser de plus grands volumes de données et à détecter des modèles impossibles à définir par un ensemble classique de règles. Ceci entraîne une plus grande précision des prédictions. Différents paramètres et points de données, provenant d'une plus grande diversité de composants et de capteurs peuvent être associés, pour être ensuite analysés par des systèmes d'intelligence artificielle, afin de définir des modèles récurrents indiquant un comportement problématique potentiel, susceptible d'entraîner une panne.
 

Les températures de différentes pièces peuvent par exemple être analysées en corrélation avec d'autres facteurs tels que le kilométrage du véhicule et les codes défaut. Lorsqu'un algorithme d'apprentissage machine a été entraîné pour identifier un modèle ou une combinaison de facteurs qui causent souvent un défaut particulier, il est alors possible de prédire les problèmes pour des véhicules individuels, quelles que soient leurs activités.
 

« Ce sera comme si l'entretien avait été conçu pour un véhicule spécifique et son client », explique Matthias. « De plus, à mesure que améliorerons notre capacité à analyser les données, ces systèmes deviendront de plus en plus précis. »
 

À quel point vos données sont-elles sécurisées ?

Ces derniers temps, la confidentialité et la sécurité des données ont été au centre des débats et de nombreux conducteurs sont mal à l'aise à l'idée d'être surveillés de si près lorsqu'ils travaillent. Ces interrogations sont légitimes. C'est pourquoi il est important que tout fournisseur de services connectés garantisse les éléments suivants :

  • Une conformité totale avec les réglementations locales en matière de données : La RGPD en Europe, par exemple, ou toute autre réglementation locale.
  • Un contrôle strict en interne en ce qui concerne l'accès du personnel aux données au cours du développement et du fonctionnement du service, ainsi qu'une transparence totale sur la façon dont les données sont utilisées.
  • Une sécurité de l'infrastructure et des informations aux normes du secteur, régulièrement réévaluée et mise à jour.
     

Pour en savoir plus sur la façon dont la connectivité et les services connectés peuvent assister les propriétaires de véhicules dans l'amélioration des activités de leur flotte, téléchargez notre guide sur la technologie et la conduite efficace. Vous y apprendrez :

  • Comment la connectivité peut améliorer la sécurité et éviter les accidents
  • Comment les données peuvent aider à réduire la consommation de carburant
  • Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage machine sont utilisés pour mettre en œuvre une supervision du conducteur en temps réel.

Guide : Comment la technologie contribue à une conduite économique