Transport : optimiser les actifs avec l’analytique et l’Internet des objets

Dans l’industrie du transport comme dans bien d’autres secteurs, l’innovation est la clé de la performance. Ainsi, la combinaison des objets connectés et de l’analytique offre de nouvelles opportunités pour améliorer l’efficacité ou la rentabilité des entreprises du secteur. En jeu, notamment, l’optimisation des coûts liés à l’immobilisation des actifs.

Dans le transport aérien en Europe, chaque minute de retard coûte en moyenne 72 euros aux compagnies aériennes, selon une étude de l’université de Westminster publiée en 2004. Parallèlement, chaque année, a estimé le National Post en 2006, la congestion du trafic ferroviaire à Chicago engendre 11 milliards de dollars de pertes. Ces deux exemples illustrent bien une variante d’un adage populaire adaptée au secteur des transports : le temps d’immobilisation d’un actif, c’est de l’argent.

 

Analyser en temps réel les flux de données générés par les véhicules

 

Limiter ces coûts revient donc à optimiser l’efficacité des véhicules. La combinaison de l’Internet des objets et de l’analytique constitue l’une des réponses à ce problème. Dans cette optique, des capteurs positionnés sur les trains, avions, bateaux ou camions sont chargés de récupérer, en temps réel, diverses informations sur leurs performances (au sens large : depuis la variation de la pression des pneus des camions jusqu’à la stabilité du chargement, la consommation de carburant, la vitesse moyenne, etc.), ainsi que leur localisation. Ces données sont ensuite traitées — également en temps réel — par un outil analytique délivrant des alertes et des connaissances utiles aux prises de décision.

Avec un tel système, il devient par exemple possible de mettre en œuvre une maintenance prédictive des véhicules via la détection d’anomalies en amont. Ainsi, pendant le trajet, si le système anticipe une panne ou une faiblesse, il peut programmer une visite technique chez un réparateur situé sur le trajet du véhicule, minimisant ainsi les conséquences sur la tournée. Autre amélioration significative, la réactivité : en cas d’engorgement, l’outil est en mesure de calculer immédiatement un nouvel itinéraire ou de proposer une planification des opérations alternative. Dans un environnement en perpétuel mouvement, l’analytique représente l’élément décisif pour valoriser les données collectées par les objets connectés.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) sur l’apprentissage automatique appliqué aux données de l’Internet des objets

et un autre (en anglais) sur l’amélioration du transport grâce au big data.

 

À lire sur Business Analytics Info :

« Smart city : la réponse des big data aux grands défis urbains »

et

« Pour la SNCF, objets connectés et big data sont les alliés de sa transformation ».