26. juin 2026, 00:00 o'Clock
Europe
Article: La maintenance prédictive améliore la disponibilité
La maintenance prédictive chez DB Cargo
DB Cargo mise sur la maintenance prédictive pour garantir une disponibilité maximale de sa flotte de locomotives. Grâce à l’analyse des données et à des algorithmes intelligents, l’état de certains organes des locomotives est surveillé en continu. Les besoins en maintenance sont identifiés à un stade précoce et intégrés de manière ciblée dans la planification des interventions en atelier. Cela améliore l’efficacité, réduit les coûts et renforce la durabilité de la flotte.
L’innovation au service de la maintenance en Europe
La technologie et l’innovation permettent d’effectuer les interventions de maintenance exactement au moment où elles sont réellement nécessaires. DB Cargo s’appuie pour cela sur « SherLok », une application métier entièrement intégrée dédiée au traitement des données, dotée d’une interface web pour les utilisateurs finaux, dans laquelle sont regroupées toutes les données pertinentes de l’ensemble de la flotte de locomotives :
- Données d’état des véhicules telles que la puissance du moteur, les températures, la consommation et les messages de diagnostic
- Informations de localisation ainsi que les itinéraires des locomotives
- Données d’atelier, y compris les mesures de maintenance historiques, en cours et prévues
Outre la surveillance automatique, « SherLok » permet un diagnostic à distance et en temps réel, même pour les utilisateurs sans formation technique. Alors qu’auparavant, la consultation des données nécessitait systématiquement l’intervention de spécialistes informatiques et de data scientists, les collaborateurs autorisés peuvent désormais accéder directement à ces informations via leur smartphone ou leur tablette. L’expertise technique peut être mobilisée sur l’ensemble des sites, ce qui permet de prendre des décisions rapides et éclairées et d’assurer un soutien opérationnel efficace.
Automatisation de la maintenance
La surveillance automatisée de l’état des véhicules analyse les données pour de nombreux cas d’usages à l’aide d’algorithmes. Si une intervention s’avère nécessaire, les opérations de maintenance requises sont directement planifiées dans le système. Les ordres de travail sont générés de manière entièrement automatique, sans délai et sans intervention manuelle.
Préparation optimale des mesures de maintenance
Grâce à « SherLok », toutes les informations sont disponibles dans une interface web conviviale, ce qui permet aux ateliers et aux équipes mobiles d’être parfaitement informés avant même l’arrivée d’une locomotive. Le dépannage et le diagnostic peuvent être effectués à distance, les travaux nécessaires planifiés à l’avance et le matériel mis à disposition en temps voulu. Cela accélère les processus et réduit considérablement les temps d’immobilisation.
Ceci est rendu possible par une vue à 360 degrés sur les engins moteurs– avec localisation en temps réel, diagnostics complets et données chronologiques. Les composants ne sont pas contrôlés uniquement à l’arrêt, mais dès leur fonctionnement – à pleine charge sur la ligne, précisément au moment où surviennent les dysfonctionnements, qui sont difficilement reproductibles en atelier. La maintenance gagne ainsi en précision et en efficacité.
Résumé
« SherLok » permet de mieux planifier la maintenance chez DB Cargo : au lieu de réagir aux pannes, le système détecte les problèmes à un stade précoce, avant qu’ils ne provoquent des dysfonctionnements. Cela se traduit immédiatement dans la pratique : les locomotives passent moins de temps à l’atelier, les réparations peuvent être mieux planifiées et les décisions s’appuient sur des données réelles plutôt que sur la seule expérience.
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