Le logiciel Volvo qui lit le relief montre comment les flottes traquent les économies de carburant

Le logiciel devient un outil d’économie de carburant dans le transport longue distance

L’efficacité des poids lourds a souvent été présentée comme un problème de matériel : moteurs plus propres, meilleure aérodynamique, transmissions plus intelligentes. Le système I-See de Volvo montre à quel point le prochain gain peut venir du logiciel. Selon le matériel source fourni, la technologie de régulateur de vitesse prédictif de l’entreprise utilise des coordonnées GPS, des cartes topographiques et des données routières mises à jour dans le cloud pour anticiper les changements de terrain et ajuster le comportement du camion avant que le conducteur ne les atteigne.

Cela compte, car le transport longue distance fonctionne avec des marges faibles, et même de modestes gains d’efficacité se répercutent rapidement à grande échelle dans les flottes. Le texte source indique que Volvo a affirmé des économies de carburant allant jusqu’à 5 % avec une version antérieure d’I-See sur terrain vallonné, et jusqu’à 7 % lorsque le système I-See PVT-MTM plus récent a été associé au moteur D13TC de l’entreprise. Dans le fret, ces pourcentages ont une importance opérationnelle réelle.

Comment fonctionne I-See

Le système est lié à la transmission manuelle automatisée I-Shift de Volvo et repose sur une compréhension électronique des conditions de l’itinéraire. Plutôt que de réagir à une côte seulement lorsque le camion commence à grimper ou à descendre, I-See utilise des données topographiques préchargées et partagées pour prendre ses décisions à l’avance. Le matériel source indique que les camions plus récents utilisent une Telematics Gateway pour recevoir des informations de relief mises à jour depuis un serveur cloud.

Ce modèle de données partagées est un élément clé de la logique du système. Lorsqu’un camion emprunte pour la première fois un itinéraire vallonné, il peut téléverser des informations sur la topographie locale. Les autres camions qui empruntent ensuite ce même tronçon peuvent télécharger ces informations automatiquement. En pratique, chaque trajet aide à entraîner le suivant.

La description de Volvo dans la source découpe le processus en six étapes. Le logiciel lit d’abord les données de terrain et aide le camion à prendre de l’élan en conservant le rapport le plus élevé possible pendant la montée. Il résiste ensuite aux rétrogradations inutiles près du sommet, réduit l’accélération à l’approche de la descente, désengage temporairement la chaîne cinématique dans certaines conditions et gère la vitesse et le freinage pour préserver l’efficacité tout en maintenant le contrôle.

C’est plus qu’une simple fonction de confort. Cela transforme la géographie en entrée lisible par machine pour la gestion du carburant.

Pourquoi les côtes comptent autant

La logique opérationnelle du système est simple. Un camion lourd chargé ne consomme pas le carburant de la même manière selon la pente, la vitesse, le poids et le choix du rapport. Les conducteurs humains peuvent très bien gérer ces variables, surtout avec de l’expérience, mais le logiciel peut calculer et répéter des réponses optimales de façon plus cohérente sur des milliers de kilomètres.

Les itinéraires vallonnés sont particulièrement éprouvants, car ils favorisent des accélérations inefficaces, des rétrogradations mal synchronisées et des freinages inutiles. En préservant l’élan avant une montée et en modulant le comportement autour d’une descente, les systèmes prédictifs peuvent lisser la consommation d’énergie d’une manière difficile à reproduire manuellement à chaque fois.

C’est aussi pour cela que le transport connecté devient plus important. Plus une flotte peut accumuler de données d’itinéraire, mieux ces systèmes devraient pouvoir adapter le comportement du véhicule aux conditions réelles de la route. Cela suggère que l’efficacité du fret est de plus en plus un problème de données autant que de mécanique.

Du composant de camion à l’intelligence de flotte

L’importance plus large d’I-See est qu’il reflète un passage des véhicules commerciaux de machines isolées à des plateformes connectées. Une boîte de vitesses reste une boîte de vitesses, mais lorsqu’elle est associée à des données cartographiques, à la télémétrie, au GPS et à des mises à jour centralisées, elle devient un élément d’un réseau d’optimisation. Cela crée de nouvelles formes de valeur pour les constructeurs capables de combiner matériel et couches logicielles propriétaires.

Pour les exploitants de flottes, l’attrait est clair. Le carburant reste l’un des coûts d’exploitation les plus importants et les plus volatils du transport de marchandises. Un système qui améliore la consommation sans intervention constante du conducteur peut générer des économies chaque jour, surtout sur des itinéraires établis où les schémas de terrain se répètent.

Il existe aussi des effets secondaires. Des décisions plus prévisibles en matière de vitesse et de freinage peuvent contribuer à un fonctionnement plus fluide, ce qui peut influencer l’usure, la fatigue du conducteur et la régularité des plannings. Le texte source fourni se concentre sur les économies de carburant, mais l’architecture sous-jacente pointe vers des applications plus larges de gestion de flotte.

La tendance plus large du transport

Le système de Volvo est un bon exemple de l’évolution de la technologie du transport dans la période précédant la généralisation de l’autonomie totale. Tous les gains d’efficacité ne nécessitent pas un camion autonome. Beaucoup des améliorations les plus importantes à court terme peuvent venir de systèmes d’assistance en couches qui laissent les conducteurs garder le contrôle tout en automatisant des décisions ciblées et à forte valeur.

Cette approche est plus facile à déployer, plus facile à réglementer et plus facile à justifier financièrement pour les flottes qu’un basculement complet vers le fret autonome. Elle reflète aussi la réalité selon laquelle le transport commercial récompense les gains progressifs. Si le logiciel peut réduire de façon fiable la consommation de carburant de seulement quelques pourcents, cela peut compter davantage en pratique qu’un pari plus spectaculaire mais non éprouvé.

Le matériel source présente I-See comme un régulateur de vitesse qui mémorise les côtes. À un niveau, c’est exactement ce que c’est. Mais à un niveau plus large, c’est un signe que le camion du futur pourrait gagner moins par des formes radicalement nouvelles que par une optimisation continue, guidée par les données, de machines familières.

Cet article est basé sur un reportage de Jalopnik. Lire l’article original.