Numéro 269

Mars 2017

Prix Version Papier : 16.00 €
Prix Version Numérique : 16.00 €
Prix Bimédia : 29.00 €

Voir l'éditorial

Sommaire

Dossier

Pourquoi un programme digital chez SNCF

SNCF n’est pas un nouveau venu en matière de digital. Voyages-sncf.com, leader du e-commerce en France, a fêté récemment ses 15 ans. Le programme digital de SNCF est né de l’idée de généraliser l’apport du digital, de ses technologies mais aussi des nouveaux usages qu’il permet à tout le groupe SNCF et notamment ses composantes les plus industrielles.

Le Big Data au service de la gestion des gares voyageurs

Le Big Data permet de développer la connaissance des flux de clients à l'intérieur des gares. Développé depuis 2015, le portail « DATA & Connexions » vise à fournir l'information la plus riche et la plus précise possible sur ces flux. Ces informations sont fondamentales pour programmer les travaux dans la gare, optimiser les emplacements des magasins, prévoir le flux lors des crises, etc. Cela transforme les métiers, et ce n'est qu'un début.

Dynavoie : un outil de modélisation mécanique de la voie ferrée en dynamique

Disposer d'un outil numérique évaluant le comportement dynamique de la voie au passage des trains constitue un enjeu important pour les bureaux d'étude, car cela permet, en conception, d'optimiser les structures mécaniques de la voie et, en maintenance, de diagnostiquer des zones à problèmes. L'objectif principal du projet de recherche présenté dans ce dossier est le développement par la direction Ingénierie & Projets de SNCF Réseau d'un tel outil, appelé « Dynavoie ».

Maintenance prédictive des voies : comment les modèles statistiques et l'interaction véhicule-voie ouvrent de nouvelles perspectives

La thèse présentée dans ce dossier a été menée dans le cadre de recherches d'outils de maintenance prédictive de la voie. A partir du calcul de la réponse dynamique d'un train (TGV) sur la voie, d'un modèle statistique des défauts de géométrie d'une portion de voie et d'outils mathématiques, elle a pour objet de prévoir statistiquement l'évolution, à une échéance de temps donnée, de la réponse dynamique du train sur la portion de voie étudiée. Le modèle de prévision développé permet d'anticiper ainsi l'atteinte de valeurs seuils déclenchant une opération de maintenance de la voie.