Trucks

Comment la connectivité et l'IA améliorent le temps de fonctionnement des camions

Robert Valton Elke Decaluwé
2024-07-10
Technologie et innovation Uptime
Authors
Robert Valton
Director Data, Analytics & AI
Elke Decaluwé
VP Technical Dealer Support

Les camions modernes génèrent d'énormes quantités de données à chaque minute où ils sont en fonctionnement. Mais comment ces données sont-elles utilisées ? Comment peuvent-elles bénéficier aux propriétaires de camions ? Et qu'est-ce que cela signifie pour l'avenir du transport ?

 

De nos jours, un camion lourd typique est équipé de plus de 100 capteurs. À titre de comparaison, un smartphone en possède dix. Chaque minute, un camion envoie environ 20 gigaoctets de données, ce qui équivaut à diffuser 1800 heures de musique sur Spotify. Au cours de cette même minute, il signale sa position 60 000 fois, tout en recevant plus de 600 000 mesures différentes et trois millions de messages de journal.

 

Si l'on multiplie cette minute par le nombre de minutes dans la durée de vie opérationnelle d'un camion, la quantité de données générée devient inimaginablement immense. Pourtant, loin de se noyer dans toutes ces données, les data scientists de l'industrie en réclament encore plus.

 

« Plus il y a de données, mieux c'est », explique Robert Valton, responsable des données, de l'analyse et de l'IA chez Volvo Group. « Avec nos compétences en science des données et les méthodes et outils analytiques avancés à notre disposition, les grandes quantités de données ne sont pas un problème – elles représentent une opportunité. Elles nous permettent de générer des connaissances encore plus approfondies sur le comportement du camion et de mieux comprendre son fonctionnement afin d'optimiser le transport et le soutien à nos clients. »

 

L'évolution des camions connectés

Au début des années 1990, les premiers camions connectés ont été lancés, et depuis, le nombre de véhicules connectés n’a cessé de croître. La quantité de données générées a augmenté de manière exponentielle au cours des 30 dernières années, mais le défi a été de trouver des moyens d’utiliser ces données pour créer de la valeur pour les propriétaires de camions et les entreprises de transport.

 

« L’histoire de l’utilisation des données provenant des camions peut être divisée en quatre phases », explique Robert. « Tout d’abord, nous étions réactifs et analysions les données pour déterminer : Que s’est-il passé ? Ensuite, avec la connectivité, nous avons commencé à examiner les données en temps réel et à identifier : Que se passe-t-il en ce moment ? Ces dernières années, nous nous sommes penchés sur ce qui va se passer et avons pris des mesures pour l’empêcher – la surveillance en temps réel en est un bon exemple. Maintenant, nous allons encore plus loin en utilisant les données et l’IA comme une boule de cristal pour déterminer ce que nous aimerions voir se produire, afin de mieux soutenir nos clients. »

Les données d'un camion peuvent être utilisées pour prévoir et prévenir les pannes et, par extension, améliorer le temps de fonctionnement.

Comment utiliser les données des camions pour éviter les pannes

La connectivité est la clé de la maintenance préventive – un concept qui consiste à prédire et à prévenir les pannes avant qu'elles ne surviennent.

 

En analysant les vastes quantités de données que l'on peut extraire des véhicules et en utilisant l'apprentissage automatique, il est possible d'identifier des schémas communs et des combinaisons de facteurs qui conduisent à une défaillance spécifique. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour créer des modèles permettant de prédire et d'éviter des défaillances similaires dans d'autres véhicules.

 

« Nous envoyons une alerte à l'atelier concerné afin qu'il puisse fixer un rendez-vous convenable pour que le client puisse faire diagnostiquer le problème avant qu'il ne se transforme en panne imprévue », explique Elke Decaluwé, vice-présidente du support technique des concessionnaires chez Volvo Trucks. « Pour les clients, cela signifie plus de temps de disponibilité et l'évitement des coûts liés à une panne, tels que la perte de revenus et l'atteinte à la réputation de l'entreprise. »

 

Aujourd'hui, Elke et ses collègues collectent des données auprès d'une flotte de près de 85 000 camions opérant à travers l'Europe. Leur travail a considérablement changé ces dernières années grâce aux avancées dans la connectivité et l'analyse de données.

 

Quand ils ont commencé en 2016, ils surveillaient une flotte de seulement 600 camions pour une seule composante – la batterie – et il fallait une journée entière pour effectuer une vérification. Aujourd'hui, 11 composants différents sont surveillés et une vérification peut être effectuée toutes les huit minutes. Environ 4 000 alertes sont envoyées chaque mois, et il est estimé que 77 % d'entre elles permettent d'éviter une panne imprévue.

 

Cependant, avec la rapidité continue du développement, les modèles de données et les algorithmes doivent être constamment affinés et améliorés.

 

« Les camions ne sont pas statiques et évoluent constamment, donc les données évoluent également », dit Elke. « Si nous manquons une panne ou si une alerte ne fonctionne pas, cela nous pousse à examiner de plus près et à voir si nos modèles doivent être ajustés. »

« Avec l'IA, nous pouvons faire encore plus d'analyses directement à bord du camion... Ce serait presque comme si nous avions un camion cognitif et auto-guérisseur ».

L'avenir de la connectivité et des camions connectés

Le développement de l'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de rendre les modèles actuels encore plus précis et complets. Étant donné que l'IA est capable d'analyser des quantités de données beaucoup plus importantes, elle peut identifier des schémas et des connexions entre les points de données qui étaient auparavant inconnus.

 

« Traditionnellement, en analyse de données, on adopte une approche basée sur une hypothèse, où l'on sélectionne les paramètres que l'on pense être pertinents », explique Robert. « Avec une approche pilotée par l'IA, on examine toutes les données disponibles du camion, que l'on pense ou non qu'elles soient pertinentes. Nous pouvons également intégrer d'autres sources de données, telles que les conditions météorologiques et de transport. Cela nous permet de créer des modèles encore plus précis et d'avoir une vision plus large de l'avenir. »

 

L'IA pourrait également ouvrir la voie aux camions intelligents – des véhicules capables de se diagnostiquer et de se réparer eux-mêmes de manière efficace.

 

« Aujourd'hui, nous envoyons des données du camion vers le backend d'un centre de surveillance. Mais avec l'IA, nous pourrions effectuer davantage d'analyses directement à bord du camion. Si un problème survient, il réaliserait automatiquement un diagnostic et résoudrait le problème via des ajustements logiciels. Ce serait presque comme avoir un camion cognitif et auto-réparateur, capable d'optimiser son temps de disponibilité et de permettre un transport plus efficace avec un impact climatique réduit. »