« Caméras de bord de route, capteurs intégrés comme outils logistiques » – Railway Age

L’ère numérique de la surveillance télématique des réseaux se décline en différents modèles commerciaux. Elle pourrait même contribuer à résoudre les problèmes de capacité des trains de passagers et de marchandises. Jim Blaze examine comment les caméras pourraient remplacer, ou du moins compléter, les calculs privés confus effectués à l’aide de tableurs concernant la capacité et la fluidité du réseau, et aider les expéditeurs à ajuster leurs options d’acheminement ferroviaire lorsque certains itinéraires ferroviaires sont encombrés.

Amtrak a placé quelques caméras numériques 24 heures sur 24 le long de l’itinéraire de fret CSX entre Mobile et la Nouvelle-Orléans, pour tenter de saisir ce qui se passe réellement depuis que des manœuvres juridiques l’empêchent d’utiliser les données de trafic exclusives de CSX et certains modèles informatiques utilisés par des consultants. Ces yeux numériques indépendants vont-ils s’imposer ? Qui sera le prochain ?

D’après mon expérience, ce type de contrôle de la visibilité de différents réseaux a évolué au cours des dernières décennies. D’une certaine manière, il est difficile de comprendre pourquoi les flux de trafic des chemins de fer privés n’ont pas encore été contrôlés par de tels moyens. Cette première approche d’Amtrak, qui vise à niveler les discussions sur la surveillance réglementaire basées sur les données à Washington lors des auditions du Surface Transportation Board, est une approche technologique intéressante. Mais pour l’instant, il semble que la couverture ne soit pas très solide.

La couverture par des caméras en bordure de voie sur une base géographique sélectionnée peut fournir une base de données fiable alors qu’Amtrak tente de rassembler une vision de qualité des restrictions de capacité revendiquées par CSX qui devraient empêcher les nouveaux trains de passagers proposés de circuler sur les voies de CSX. Les caméras en bordure de voie, en dehors de la limite de propriété de CSX, pourraient devenir le facteur d’égalisation des données dans le cadre de cette discussion sur la réglementation.

D’après mon expérience de l’étude des réseaux de circulation, il est grand temps que quelqu’un comme Amtrak se décide à le faire. Mais l’approche initiale des caméras d’Amtrak semble un peu sophomorique. Il existe une meilleure façon de procéder si Amtrak souhaite créer un dossier réglementaire plus solide.

Au Canada, quelques expéditeurs et certains régulateurs ont une longueur d’avance sur Amtrak et le STB dans le déploiement de ces outils numériques. J’ai récemment interviewé John Schmitter, cofondateur et directeur commercial de RailState, sur la manière dont cela fonctionne dans le système en réseau de son entreprise. RailState est une petite entreprise en démarrage. Les fondateurs de l’industrie ferroviaire sont James Heller et Schmitter. Les caméras/capteurs privés hors site de leur société sont situés le long de l’emprise des itinéraires stratégiques du CN et du Canadien Pacifique.

Je suis le déploiement du réseau de cette société depuis environ deux ans. Sur la base des réponses de Schmitter à mes questions et de mon association antérieure avec les systèmes de surveillance des réseaux, y compris les autoroutes, j’aimerais partager les observations suivantes avec le public de l’âge du chemin de fer .

La première observation est qu « à l » ère du numérique et d’Internet, il n’est plus possible de cacher le passage des trains de marchandises et de voyageurs. Il serait absurde d’essayer. Les images satellite qui permettent d’observer une guerre au niveau du sol depuis des kilomètres d’altitude, comme en Ukraine, démontrent la puissance de la surveillance par caméra numérique.

Mais RailState n’a pas besoin de satellite – ni pour un réseau ferroviaire, ni pour un pont, ni même pour un processus d’observation et de collecte de preuves sur une autoroute. Au lieu de cela, les images de ses caméras capturent des volumes, des vitesses et des modèles de mouvements réels, datés et chronométrés, qui peuvent alimenter les cellules d’un tableur avec des données très précises et ouvertes au partage. Il n’y a plus de calculs cachés pour confondre votre adversaire ou un régulateur au cours d’une procédure d’enquête.

M. Schmitter a partagé les avantages de l’utilisation commerciale : “L’écart de visibilité du réseau entre le rail et les autres modes de transport est énorme”, a-t-il déclaré. “Les clients du transport routier, avec des applications comme Google Maps ou Waze, peuvent voir les effets du trafic de tous les camions et voitures sur les routes. Les clients du transport maritime peuvent voir tous les navires sur l’océan. Les clients du fret aérien peuvent voir tous les avions dans le ciel”.

Mais sur les chemins de fer d’Amérique du Nord ? Non, il n’y a pas vraiment de visibilité sur le réseau. RailState « a un produit pour résoudre ces problèmes de fret ferroviaire », a déclaré M. Schmitter.

RailState est un peu comme Google Maps ou Waze pour les chemins de fer. Il peut vous indiquer l’importance du trafic sur un itinéraire ferroviaire spécifique, la vitesse des trains (ou si un train s’est arrêté) et la priorité accordée par le chemin de fer à votre train par rapport à d’autres. RailState contribue à uniformiser les règles du jeu en mettant à la disposition des expéditeurs, des régulateurs, des négociants en matières premières, des analystes financiers et d’autres acteurs des données en temps réel, indépendantes et impartiales sur le réseau ferroviaire.

Un cas qui illustre l’approche commerciale de RailState basée sur le retour sur investissement est son travail avec Teck Resources Limited, l’un des plus grands expéditeurs ferroviaires du Canada. Teck a été l’un des premiers clients des données de visibilité du réseau ferroviaire de RailState. L’expéditeur de charbon sidérurgique souhaitait comprendre les performances et l’état de santé de l’ensemble du réseau ferroviaire dans les corridors clés, mesurer son service et sa part de capacité par rapport à ceux des autres clients des chemins de fer, identifier les moments où les segments clés du réseau approchent ou dépassent leur capacité et obtenir des alertes précoces en cas de problèmes potentiels sur l’un ou l’autre de ses itinéraires ferroviaires.

En bref, Teck souhaitait disposer d’informations utiles à ses opérations, tant en temps « normal » qu’en période de perturbation. Ils ont compris la valeur des données de RailState, qui fournissent des informations qui ne sont disponibles nulle part ailleurs, selon RailState.

Teck s’est fortement appuyé sur les données de RailState au cours de deux périodes cruciales : les incendies de Lytton, en Colombie-Britannique, et les effondrements de 2021. Lors des incendies de Lytton, le trafic ferroviaire s’est arrêté pendant plusieurs jours. Les données en temps réel de RailState ont rapidement confirmé à Teck que le trafic s’était arrêté, ce qui a eu un impact sur ses expéditions. Teck a utilisé cette information pour modifier ses plans d’expédition. Elle a sécurisé la capacité de Prince Rupert et détourné plusieurs expéditions ferroviaires – ainsi qu’un navire – de Vancouver à Prince Rupert. Pour Teck, l’intérêt commercial réside dans le fait qu’elle a pu réagir et ainsi préserver ses expéditions, et agir rapidement pour en planifier d’autres. Les données de RailState ont également permis à Teck de savoir quelle priorité les chemins de fer accordaient aux différents trains une fois que les opérations avaient repris, et combien de temps il fallait aux chemins de fer pour rétablir la fluidité et atteindre le niveau normal de volume pour chaque type de train.

Bien que perturbateurs, les incendies de 2021 ont démontré la valeur des données de RailState pour prendre des décisions qui permettent de gagner du temps et de l’argent. Les données ont aidé Teck à comprendre comment les deux transporteurs réagissaient lors de perturbations majeures – une compréhension sur laquelle ils ont capitalisé lors des inondations les plus graves de la Colombie-Britannique en 2021.

Données impartiales provenant de tiers

Les données de RailState sont impartiales car elles sont générées par RailState et lui appartiennent. Les capteurs de l’entreprise sont situés le long des emprises ferroviaires, sur des terrains privés, mais pas sur des terrains appartenant aux chemins de fer. Ces capteurs capturent des images de chaque wagon et créent un profil de chaque train. Ils recueillent l’heure de passage, la direction, la vitesse et le type de chaque train et, à l’aide de l’IA, ils développent ensuite des informations sur le train et chacun de ses wagons. Leurs outils de veille stratégique fournissent des informations sur chaque train, qu’il s’agisse du type de wagon, de la composition du train ou du numéro UN figurant sur une plaque de signalisation. (Le numéro ONU est un numéro à quatre chiffres qui identifie les marchandises dangereuses telles que les explosifs, les liquides inflammables, les oxydants et certaines substances extrêmement toxiques). Le résultat ? Une mine de données et d’informations sur le réseau.

Pourtant, les données confidentielles des chemins de fer et des expéditeurs restent protégées. Il n’y a pas de saisie de lettres de voiture sensibles et d’autres informations sur les mouvements, telles que les tarifs et les poids par client ou par code de marchandise standard détaillé.

Les données de RailState fournissent une vue d’ensemble du réseau ferroviaire. L’abonné peut voir comment les wagons circulent, comment ils sont priorisés, s’il y a des ralentissements et ce à quoi on peut s’attendre pour l’avenir. « Vous serez en mesure de prendre des décisions basées sur des données réelles et impartiales du réseau », souligne M. Schmitter. « Par exemple, si vous apprenez qu’il y a eu un ralentissement à un certain point de l’itinéraire et que rien n’a bougé pendant un jour ou deux, vous pouvez envisager d’autres options de modalité pour votre prochain envoi. Vous pouvez également avoir une discussion plus éclairée avec le chemin de fer sur les causes du problème et les mesures prévues pour le résoudre. »

Il convient également de noter que RailState fournit aux négociants des données en temps réel sur les mouvements de marchandises. Grâce aux données de RailState, les négociants disposent d’informations en temps réel sur la localisation, les mouvements et les tendances des marchandises, qui peuvent être identifiées par type de wagon ou, éventuellement, de manière sélective par voie, et par le passage d’initiales de wagons sélectionnées qui sont enregistrées par des tiers dans le cadre d’accords avec les clients ou les utilisateurs.

Par exemple, un négociant en céréales ou en éthanol peut consulter des données en temps réel sur les mouvements de certaines marchandises ou de certains types de wagons, de l’origine à la destination. Un négociant en charbon peut voir combien de trains et de wagons ont été livrés aux ports d’exportation, aux centrales électriques ou à d’autres clients. Lorsque les négociants comprennent l’impact des opérations ferroviaires sur les mouvements de marchandises, « ils peuvent négocier avec plus de confiance et d’efficacité », a déclaré M. Schmitter.

Un autre abonné important de RailState est Transport Canada, qui utilise les données de RailState en plus d’autres données pour surveiller la chaîne d’approvisionnement ferroviaire au Canada avec des données impartiales, indépendantes et en temps réel. Qu’en retirent-ils ? Moins de surprises. Une plus grande transparence et une meilleure communication. USDOT, FRA et STB n’ont pas la même visibilité que Transport Canada.

Des captures d’écran comme celle du tableau 1 illustrent les rapports d’information sur les dommages causés par les inondations en Colombie-Britannique par le service de surveillance RailState 2021. Les équipements de surveillance des voies et le réseau de communication de RailState ont permis de suivre les mouvements réels des trains avant, pendant et après la période de crise de trois semaines liée aux pluies et aux inondations dans la région. Leurs données ont permis d’identifier le nombre de trains passant chaque jour par Chilliwack (sur le CN) ou Mission (sur le CP), deux points situés juste à l’est de Vancouver. Vous pouvez constater que, bien que le débit des trains ait été de 25 à 50 % de la normale dans ce corridor pendant que les chemins de fer se rétablissaient, la vitesse moyenne des trains déclarée aux autorités de régulation n’a pas beaucoup changé.

Dans une seconde analyse, le réseau RailState a enregistré une période allant du 14 novembre au 6 décembre 2021, au cours de laquelle les volumes passant par Chilliwack ou Mission ont chuté à près de zéro pendant neuf jours, puis a saisi en temps réel la façon dont le service ferroviaire s’est progressivement rétabli au cours des semaines suivantes.

Pendant cette période de crise, certaines des parties qui comptaient sur RailState avaient une bien meilleure idée de l’ampleur de la perturbation. L’accès par abonnement a permis à ces quelques expéditeurs de vérifier rapidement et de manière indépendante « ce qui se passe là-bas ».

M. Schmitter a pris la parole lors d’un webinaire de FTR Transportation Intelligence il y a quelques mois, et un participant clé lui a dit que « le fait de savoir que la vitesse moyenne des trains du réseau est passée de 24 à 25 mph il y a deux semaines ne m’a jamais aidé à mieux dormir la nuit ». Pourquoi ? Parce que ces statistiques manquent cruellement de granularité.

Sur le site web du STB, vous trouverez des statistiques moyennes sur les performances des différents types de trains, qui peuvent être consultées chaque semaine sous forme de résumé. Cet ensemble de données divise les données en plusieurs grands types de trains, par exemple. Mais les données publiques du STB ne sont pas suffisamment détaillées pour permettre une visibilité du réseau.

Au Canada, ces questions ont été résolues. Une grande partie du réseau ferroviaire stratégique canadien est déjà couverte par RailState.

Après avoir recueilli les données sur les mouvements ou les blocages du réseau, que faire ? Vous convertissez ces “événements de terrain” en valeurs monétaires d’opportunité (ou de perte). Liez le tout dans un message d’impact financier. En tant qu’économiste ferroviaire, je trouve cela très utile.

Prochaine étape ?

Il pourrait y avoir une explosion potentielle de cette couverture stratégique pour un certain nombre de goulets d’étranglement critiques sur les chemins de fer de classe I à travers les États-Unis – des yeux dans les champs par opposition à des yeux dans le ciel. Que faut-il couvrir ?

En tant qu’économiste, je pense que, dans un premier temps, les cinq principaux itinéraires céréaliers, les huit principaux itinéraires charbonniers et les douze principaux itinéraires intermodaux pourraient constituer une couverture utile pour le contrôle de la fluidité des trains. Je me base sur les cinq décennies que j’ai passées à couvrir les corridors stratégiques de flux de marchandises aux États-Unis pour Conrail et, plus tard, pour d’autres. Cette méthode élimine l’ancienne façon d’effectuer de telles enquêtes par le biais de l’approche de comptage des trains “sur le pare-brise” que j’ai utilisée pour la première fois pour le ministère des transports de l’Illinois en 1968. Trop d’efforts manuels. Les caméras privées prépositionnées sont beaucoup plus faciles à utiliser.

M. Schmitter n’a pas révélé quand et sur quelles liaisons RailState pourrait commencer à couvrir des sections du réseau ferroviaire américain. Il a toutefois précisé que l’entreprise avait examiné certaines voies américaines. L’une d’entre elles pourrait être le corridor contesté CSX-Amtrak entre la Nouvelle-Orléans et Mobile. La société pourrait rapidement instrumenter cet itinéraire et fournir des informations plus précises sur l’utilisation de la capacité que la couverture d’essai à caméra unique d’Amtrak, qui a été testée l’été dernier.

Voici, à l’automne 2022, quelques évaluations de service public publiées sur un blog par RailState, qui propose un échantillon de rapports hebdomadaires sur le trafic canadien entrant et sortant de l’important marché canadien de Vancouver. La figure 3 est une image de la fin du mois de septembre 2022. La figure 4 est une image des mêmes données de trafic à la mi-octobre. Ces mesures calculées de la capacité de la route de Vancouver et les moyennes hebdomadaires changeantes font partie de la ligne de base disponible et de l’historique de diagnostic variable.

Ces mesures calculées de la capacité de l’itinéraire de Vancouver et les moyennes hebdomadaires changeantes font partie de la base disponible et de l’historique des diagnostics variables.

Comment se porte actuellement le trafic céréalier ? C’est certainement une question intéressante compte tenu de la crise mondiale des céréales, alors que l’assaut de la Russie sur l’Ukraine se poursuit. Selon les rapports généraux de l’État du rail canadien, le dernier résumé du réseau montre qu’au cours des quatre dernières semaines, les chemins de fer ont semblé bien fonctionner en direction de Vancouver. Le volume total des trains est supérieur aux 25,7 trains/jour nécessaires pour transporter la récolte actuelle de céréales et le volume habituel des autres marchandises. La plupart des trains supplémentaires par rapport à la moyenne annuelle sont des trains de céréales.

RailState estime qu’environ 5 trains de céréales par jour sont nécessaires pour transporter la récolte de céréales attendue. Au cours de la semaine dernière, les chemins de fer ont transporté 7,7 trains de céréales par jour. Ce chiffre est en baisse par rapport aux 9 trains de céréales par jour du début du mois d’octobre. La semaine dernière, le volume des trains de charbon était de 4,1 trains/jour, contre une moyenne à long terme de 5 trains/jour. C’est la quatrième semaine consécutive au cours de laquelle les expéditions de charbon ont été inférieures à la moyenne à long terme. Les trains de manifestes (2,6 trains/jour) et les trains intermodaux (6,6 trains/jour) sont également tombés légèrement en dessous des moyennes à long terme pour ces catégories de trafic.

Quelques questions clés

Une agence de régulation ou un tribunal essaierait-il de bloquer la technologie de survol de la propriété hors-rail (mais adjacente) ? Et si oui, pourquoi ? Cet argument de l’atteinte à la propriété semble avoir été résolu au Canada. Alors pourquoi serait-ce un problème aux États-Unis ?

Comment les planificateurs de l’économie et des transports des États et les autorités fédérales utiliseraient-ils ces données de suivi indépendantes et de meilleure qualité ? Ont-ils déjà un besoin prioritaire en tête, comme l’évaluation indépendante de la capacité ferroviaire et des goulets d’étranglement, comme ils peuvent le faire pour les autres modes de transport ?

Ce que j’en retiens :

Un réseau de caméras statistiquement significatif, associé à un logiciel de communication et d’analyse, peut en fait fournir une évaluation commerciale significative de la fluidité du réseau et de la capacité de service aux expéditeurs et aux autres parties intéressées. La couverture par caméra de la fluidité du réseau a été développée ailleurs et a prouvé son utilité commerciale. Il ne s’agit pas d’une approche nouvelle, sauf pour le fret ferroviaire.

L’utilisation éventuelle de cette méthode pour évaluer la couverture des itinéraires contestés par Amtrak/CSX ne serait pas une première utilisation de cette technologie par la R&D. L’industrie ferroviaire a déjà franchi cette étape. Ainsi, en utilisant Railstate comme fournisseur, Amtrak et d’autres pourraient profiter de son apprentissage automatique et de ses analyses de données d’IA qui fournissent des informations mesurées sur ce que les caméras ont enregistré. La question juridique est probablement de savoir si le STB autorisera l’utilisation de cette date lors d’une audience administrative.

RailState a de la concurrence. Il existe d’autres capteurs télématiques et d’autres options de mise en réseau. Donc, comme toujours, vérifiez quelles autres technologies et quels autres fournisseurs pourraient offrir la meilleure visibilité du réseau. En fonction du problème, vous devrez faire des choix.

Comme toujours, votre avis est le bienvenu, même s’il est contraire.

Jim Blaze, économiste ferroviaire indépendant et rédacteur collaborateur de Railway Age, travaille dans le secteur ferroviaire depuis près de 50 ans. Formé à la logistique, il a travaillé sept ans pour le ministère des transports de l’Illinois en tant que planificateur à long terme du transport de marchandises à Chicago et près de deux ans pour le personnel technique de l’USRA à Washington, D.C. Jim a ensuite passé 21 ans chez Conrail où il a occupé des fonctions stratégiques transversales allant de l’économie des lignes secondaires aux fusions, en passant par les technologies de l’information, la logistique et le changement d’entreprise. Il a ensuite travaillé pendant 20 ans comme consultant international pour la société d’ingénierie ferroviaire Zeta-Tech Associated. Jim est diplômé du St Anselm’s College (Magna Cum Laude) et titulaire d’une maîtrise de l’université de Chicago. Marié et père de six enfants, il vit dans la banlieue de Philadelphie. “Cette rubrique reflète ma passion constante pour l’avenir du chemin de fer en tant qu’industrie compétitive”, déclare Jim. “Ce n’est qu’en remettant occasionnellement en question nos institutions que nous pouvons nous efforcer d’améliorer la qualité et les performances. Mes opinions sont les miennes, indépendamment de Railway Age. Comme toujours, les opinions commerciales contraires sont les bienvenues.

Commentaire complémentaire de David Peter Alan, rédacteur en chef adjoint

La technologie expliquée par Jim Blaze dans l’article ci-dessus pourrait également être utile dans les situations où Amtrak (ou une autre entité, telle qu’une agence d « État) propose d’exploiter un nouveau service de transport de passagers ou d » étendre un service existant, et où le chemin de fer hôte sur les lignes duquel le(s) train(s) proposé(s) circulerait(ent) s’y oppose. Un exemple est le litige en cours entre Amtrak et CSX, Norfolk Southern et le port de Mobile devant le STB au sujet des trains proposés entre la Nouvelle-Orléans et Mobile.

L’une des questions les plus débattues dans l’affaire STB est l’utilisation du modèle de contrôle du trafic ferroviaire (RTC) pour déterminer la quantité d’infrastructure (le cas échéant) à ajouter à la ligne existante Mobile & New Orleans (qui fait partie de CSX) ou à la New Orleans Back Belt (qui fait partie de NS) avant qu’il n’y ait de la place pour les trains proposés sans interférer indûment avec le fret de CSX ou de NS. L’utilité du modèle RTC dans ce cas a suscité une vive controverse, et Amtrak a remis en question sa validité à cette fin, affirmant qu’il était basé sur des informations exclusives appartenant à CSX et NS.

Alors que les deux chemins de fer hôtes potentiels affirment qu’il faudrait de nombreux projets d’infrastructure coûteux pour générer une capacité suffisante pour les trains proposés, Amtrak conteste cette affirmation et a installé une caméra à défilement temporel le long de la ligne, dans le but de démontrer que peu de trains de marchandises de CSX empruntent réellement la ligne, ce qui fait que CSX sous-estime sa capacité.

En fait, la caméra surveille la ligne depuis le quai d’une gare. Cela génère des données utiles sur le passage des trains CSX, mais la technologie décrite par Blaze peut en dire bien plus à Amtrak, au STB et à toute autre personne concernée (la FRA ?).

Il ne serait pas nécessaire de recueillir toutes les informations souhaitées par un chargeur, car seules les informations relatives aux trains de marchandises eux-mêmes sont importantes. Le suivi de la ligne en question nécessiterait des capteurs à plusieurs endroits, car il faudrait savoir où vont les trains de marchandises en provenance et à destination des différentes paires O/D et les trains de marchandises locaux qui s’arrêtent en cours de route pour prendre ou déposer des wagons, et quand ils passent devant chaque point de collecte de données.

Il me semble que les informations nécessaires comprennent la longueur de chaque train (en nombre de wagons et de locomotives) lorsqu’il passe à chaque point de collecte de données et sa vitesse à ce moment-là. Avec ces informations et un plan des voies, il devrait être possible pour Amtrak ou une autre entité concernée de cartographier la progression de chaque train de marchandises sur la ligne, ce qui révélerait la capacité utilisée en temps réel par la compagnie ferroviaire hôte potentielle. Avec un plan des voies indiquant les limitations de vitesse sur chaque segment de la ligne en question, il devrait être possible de déterminer la quantité de capacité disponible sur cette ligne, ainsi que la quantité utilisée.

Avec des informations suffisamment précises sur la capacité de la ligne et son utilisation, il ne serait pas difficile de construire des modèles qui incluraient les trains de passagers proposés. Grâce à ces informations, le STB serait en mesure de déterminer les nouvelles infrastructures à construire, le cas échéant, pour accueillir les trains de voyageurs. Cela pourrait nécessiter l’assistance d’experts que la FRA peut apporter, et il est donc logique qu’elle soit également informée. La FRA pourrait même mettre en place les dispositifs de détection.

Il ne semble pas que mes suggestions entraîneraient une utilisation abusive d’informations exclusives qu’un chemin de fer hôte potentiel devrait garder confidentielles, puisqu’il ne serait pas nécessaire de savoir qui expédie quoi et vers quelle destination. Il ne serait pas non plus nécessaire que les dispositifs de détection soient situés sur la propriété du chemin de fer, mais seulement suffisamment près pour suivre les trains, de sorte qu’il n’y aurait pas d’intrusion.

Il semble que toutes les parties concernées pourraient disposer d’informations fiables et valables sur la capacité grâce à cette technologie, et la route entre Mobile et la Nouvelle-Orléans semble être l’endroit idéal pour la tester.