Cas d'usage : Optimisation ferroviaire, de la détection à la prévention
Introduction
Le portail, développé pour une grande entreprise ferroviaire en collaboration avec Atawiz, réinvente la manière dont les équipes de maintenance gèrent les défauts de voie. En combinant la collecte de données avancée avec des analyses approfondies, la plateforme offre une vision prédictive et proactive pour assurer la sécurité et la fiabilité du réseau ferroviaire.
Défis Initiaux
Avant l'introduction du dit portail, la détection et la prédiction des défauts de voie étaient des défis majeurs pour l'entreprise ferroviaire. Les données collectées par les capteurs étaient difficiles à exploiter, entravant la capacité des équipes de maintenance à anticiper les problèmes et à prendre des mesures correctives et préventives.
Solution Proposée
Atawiz a collaboré étroitement avec l’entreprise pour concevoir une architecture cloud Azure robuste, intégrant des services de Data Engineering et de Data Analytics avancés, tels que Databricks. L'accent a été mis sur la création d'une interface utilisateur intuitive et spécifique, permettant aux équipes de visualiser et d'analyser les données sur les 650 km de voie ferroviaire à une résolution de 1 mètre. L'industrialisation de la Data Science a également été réalisée pour fournir des insights prédictifs et opérationnels.
Impacts et Résultats
Cette plateforme a permis de transformer la maintenance ferroviaire en permettant des interventions préventives et ciblées, réduisant ainsi les risques d'incidents et les temps d'arrêt imprévus. L'application web complète offre une vue exhaustive de l'état de la voie, tandis que le DataLake et Azure SQL Server fournissent une plateforme solide pour la gestion et l'analyse des données. La mise en place de CI/CD garantit une évolutivité continue et des améliorations rapides.
Conclusion
Le développement de ce nouveau portail a abouti à la création d'une solution révolutionnaire qui optimise la maintenance ferroviaire grâce à une analyse avancée des données.
