Plateforme numérique ouverte pour le matériel roulant

L’intégration d’infrastructures numériques dans le secteur ferroviaire permet le développement de plateformes de matériel roulant définies par logiciel. La mise en œuvre d’architectures de données ouvertes et standardisées facilite la connectivité entre les locomotives et les systèmes de contrôle pour la gestion opérationnelle dans l’industrie de la mobilité.

Intégration technique et développement du système
Siemens Mobility présente la locomotive Vectron X comme une plateforme opérationnelle structurée par les logiciels et la connectivité. Le système répond au besoin industriel d’augmenter la capacité du réseau et la disponibilité du matériel roulant en utilisant l’infrastructure existante. L’architecture intègre la technologie de traction aux services numériques via une interface centrale qui traite les données opérationnelles, la télémétrie des itinéraires et les applications de gestion de flotte. La solution technique fonctionne via des interfaces de programmation d’applications ouvertes et des normes de données qui connectent la cabine de conduite aux modules Signaling X, Mobility Software Suite X et Railigent X dans un environnement basé sur le cloud.

Déploiement et validation opérationnelle
Les architectures technologiques sont présentées au salon InnoTrans à Berlin, en Allemagne, en 2026, où l’intégration physique et logique du matériel roulant avec les systèmes de diagnostic est démontrée. L’implémentation technique est conçue pour permettre des mises à jour logicielles à distance tout au long du cycle de vie du véhicule, adaptant ses paramètres opérationnels aux exigences du réseau. Des systèmes de surveillance tels que les Vehicle Equipment Measurement Systems traitent les données provenant de capteurs répartis sur les trains et les voies. Simultanément, la plateforme de sécurité DS3 et les contrôleurs d’objets intelligents étendent cette architecture numérique jusqu’au niveau du terrain pour gérer le trafic de manière évolutive.

Applications industrielles et maintenance prédictive
L’utilisation de modèles d’intelligence artificielle et d’analyse de données dans la gestion ferroviaire se concentre directement sur la maintenance prédictive et la stabilité du processus électromécanique. Les algorithmes de diagnostic traitent des variables télémétriques continues pour identifier à distance les anomalies techniques avant qu’elles n’interfèrent avec le service. Cela permet de programmer des interventions préventives et d’optimiser les intervalles de maintenance physique. L’analyse systématique génère des mesures précises qui aident à la gestion logistique des pièces de rechange et garantissent un taux de disponibilité plus élevé pour les actifs. « Notre portefeuille démontre comment les API ouvertes, les données standardisées et les plateformes connectées convertissent l’innovation numérique en valeur mesurable à grande échelle. Avec Vectron X, nous apportons cette approche définie par logiciel au matériel roulant », déclare Michael Peter, PDG de Siemens Mobility.

Impact quantifiable sur l’infrastructure
Le déploiement d’outils de planification algorithmique, tels que la suite logicielle TPS, qui comprend le module de gestion des terminaux ferroviaires exploité selon un modèle de logiciel en tant que service, permet d’augmenter l’utilisation de l’infrastructure ferroviaire jusqu’à 20 pour cent. L’intégration des données d’inventaire en temps réel, des capacités opérationnelles et des registres tarifaires stabilise l’occupation du réseau. De plus, l’utilisation de simulations basées sur des jumeaux numériques facilite le paramétrage opérationnel depuis la phase initiale d’ingénierie jusqu’à l’exécution sur les voies, établissant une base de référence mesurable pour évaluer l’efficacité énergétique des systèmes de traction alternatifs, tels que le train à batteries Mireo Plus B et les réseaux de métro automatisés.

Édité par Maria Brueva, rédactrice d’Induportals – adapté par l’IA.

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