La maintenance prévisionnelle pour le matériel roulant ainsi que pour les infrastructures est une tendance importante, pilotés par les avantages annoncés, tels le gain pour le niveau de sécurité et la fiabilité de systèmes techniques, une réduction potentielle du coût des opérations, mais aussi le soutien apporté tout au long de la vie du système.
Néanmoins actuellement très peu de systèmes en opération ont implémenté cette démarche, cela à cause de sa complexité dans sa mise en œuvre. Parmi les difficultés majeures cités les algorithmes de prédiction des pannes, la qualité des données à utiliser, la collecte et transmission de données.
IKOS depuis nombreuses années a été impliquée sur des projets de maintenance prévisionnelle en France, notamment en accompagnant la SNCF sur des cas d’étude de succès sur le trains régionaux NAT et les TGV. Sur la base de ses expérience de terrain, IKOS a en suite développé une approche améliorée et innovante appelé IKIM (IKOS Intelligent Maintenance), actuellement à la recherche de cas d’étude applicatifs. Avec IKIM nous envisageons une réduction importante de coût de maintenance d’une infrastructure ferroviaire, de l’ordre de 20-30%.
Minimisation des risques de pannes critiques, réduction des coûts de maintenance globale en réduisant l’entretien inutile, meilleure gestion des risques d’investissement.