fr.wedoany.com Rapport : Basée à Bengaluru, Nova Control Technologix (filiale d’e2E Rail) a conclu un partenariat avec Tata Elxsi pour intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes de signalisation et les équipements des wagons, afin de développer des systèmes prédictifs capables d’identifier les pannes potentielles. L’entreprise prévoit d’investir 1 milliard de roupies au cours des deux à trois prochaines années dans les technologies avancées de signalisation et d’équipements de wagons alimentés par l’IA, Tata Elxsi apportant son expertise en cybersécurité et en protection des données. Les deux parties visent à passer d’une maintenance réactive à une auto-surveillance continue et à une prédiction précoce des pannes.
Actuellement, la majeure partie du réseau ferroviaire indien repose encore sur des inspections et une maintenance manuelles, même si des systèmes automatiques de protection des trains ont été introduits. Les estimations du secteur montrent que le budget de maintenance des actifs existants des chemins de fer indiens représente 65 % à 70 % des dépenses totales de maintenance. Les experts estiment qu’une adoption plus large de la maintenance prédictive pilotée par l’IA pourrait réduire cette part à moins de 50 %. Les chemins de fer indiens dépensent environ 1 000 milliards de roupies par an pour la sécurité et la maintenance. Ces entreprises estiment que l’IA peut améliorer la disponibilité des actifs et la ponctualité en identifiant les schémas, en prédisant les pannes et en recommandant des mesures correctives, rendant ainsi les systèmes capables d’autodiagnostic et d’une plus grande autonomie.
De plus, les deux parties développent des technologies de jumeau numérique pour simuler et valider les modèles d’IA avant leur déploiement sur le réseau de 132 000 km des chemins de fer indiens. Tata Elxsi intègre l’IA dès la phase de conception dans l’architecture, visant à créer une plateforme modulaire, évolutive et adaptable, prenant en charge des algorithmes avancés pour soutenir les décisions de sécurité et la maintenance prédictive.
