B020
Le Plan Marchandises 2030 attire l'attention sur le vieillissement du réseau ferroviaire et l'importance d'un meilleur suivi de l'infrastructure. L'utilisation de capteurs et l'analyse de données sont notamment envisagées pour permettre un entretien plus ciblé. 1. Dans quelle mesure le suivi de l'infrastructure a-t-il été intégré dans le contrat de gestion en cours avec Infrabel? 2. Quels investissements concrets sont-ils prévus ou en cours pour le déploiement de capteurs et d'un suivi intelligent? 3. Comment les données recueillies sont-elles actuellement utilisées en vue d'un entretien prédictif ou préventif?
B021
1. Conformément à l'article 93 du Contrat de Performance, Infrabel doit élaborer un plan de modernisation permettant d'objectiver l'état des différents actifs afin de disposer d'une surveillance dynamique de l'infrastructure ferroviaire. L'objectivation et la surveillance dynamique de l'infrastructure reposent sur une surveillance continue de l'infrastructure ferroviaire. Le plan de modernisation a été soumis à l'Autorité de Tutelle et au SPF Mobilité et Transports. 2. Le plan pluriannuel d'investissement d'Infrabel comprend, entre autres, l'achat de trois nouveaux trains de mesure. Les systèmes de mesure dont ces trains seront équipés ont pour objectif de surveiller les actifs de la voie, de la caténaire et de la signalisation. De plus, certains actifs disposent déjà de leur propre système de surveillance ou sont équipés d'interfaces spécifiques pour communiquer avec les systèmes de diagnostic. En ce qui concerne ces actifs connectés, le plan pluriannuel d'investissement d'Infrabel comporte des programmes de révision pour suivre les évolutions technologiques dans ce domaine. 3. Comme expliqué dans le point 1, Infrabel doit objectiver l'état des différents actifs et disposer d'une surveillance dynamique de l'infrastructure ferroviaire. Pour cela, les données générées par les différents systèmes de mesure (big data) sont analysées à l'aide d'algorithmes en combinaison avec l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la reconnaissance d'images. Les résultats obtenus soutiennent la prise de décision en matière de maintenance prédictive et/ou préventive.