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ubidata offre à la SNCB/NMBS une vue en temps réel de la composition des trains, de l’ordre des voitures et de la localisation du matériel roulant qui était auparavant invisible pour les systèmes opérationnels.
En combinant le Bluetooth Low Energy (BLE), la géolocalisation GNSS et les communications cellulaires, la composition des trains est automatiquement identifiée et continuellement mise à jour.
Mais la solution ne se limite pas à localiser les actifs ferroviaires. Elle transforme les données de composition des trains en services concrets, tant pour les opérations que pour les voyageurs.
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Avant même l’arrivée du train, les voyageurs peuvent consulter directement dans les canaux numériques de la SNCB l’emplacement des voitures vélos, des voitures de première classe et des zones d’embarquement accessibles.
Cette fonctionnalité permet aussi d’identifier si le train est climatisé et équipé de prises de courant, s'il s'agit d'un train simple ou à double étage ou s'ils voyageront à bord d’un Desiro ou d’un tout nouveau train M7.

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Les conducteurs, les accompagnateurs de train, les systèmes en gare et les plateformes d’information voyageurs peuvent s’appuyer sur une vision cohérente et actualisée de la composition du train.
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Lorsqu’un incident survient, la voiture concernée peut être identifiée et localisée plus rapidement, ce qui améliore la réactivité opérationnelle.
Le niveau des batteries et d’autres indicateurs peuvent également être suivis en temps réel afin de favoriser une maintenance proactive.
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Une base pour le suivi de l’occupation des trains
La même infrastructure BLE peut être utilisée pour estimer le taux d’occupation et analyser les flux de voyageurs, sans nécessiter aucune action de leur part.
Depuis 2024, ce projet démontre comment une infrastructure unique peut soutenir :
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la visibilité de l’ensemble du parc ferroviaire ;
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la gestion de la composition des trains ;
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l’information voyageurs en temps réel ;
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la maintenance proactive ;
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de futurs services de comptage des voyageurs.
Principaux bénéfices
✅ Détection de la composition des trains en temps réel
✅ Identification de l’ordre des voitures
✅ Visibilité du matériel roulant à l’échelle du parc
✅ Information voyageurs fiable et actualisée
✅ Suivi plus rapide des incidents
✅ Maintenance améliorée grâce aux données en temps réel
✅ Capacités d’estimation de l’occupation des trains


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