Réduisez vos OPEX, évitez les pannes BTS et prolongez la durée de vie de vos batteries LiFePO4 grâce à une architecture IoT + IA (SOH, RUL) et des workflows terrain standardisés.
Télécom & BTS LiFePO₄ 48V IoT 4G/5G · MQTTs SOH / RUL / Anomalies1. Un enjeu vital et urgent pour les réseaux télécoms
Dans des contextes à fort aléa électrique, les sites BTS s’appuient sur des batteries lithium (LiFePO₄ 48 V) pour maintenir la QoS. Sans supervision prédictive, les pannes inopinées, la baisse de disponibilité et l’explosion des OPEX deviennent inévitables.
OPEX en moins (interventions d’urgence)
Vie batterie prolongée
Moins d’interruptions BTS
2. Maintenance prédictive : définition
Collecter des données en continu (SOC, SOH, tension/courant, T°, ΔV cell, cycles), détecter tôt les dérives et estimer la durée de vie restante (RUL) pour agir avant la panne. Contrairement au correctif (après panne) ou au préventif calendaire, la prédictive anticipe et priorise.
3. Architecture technique complète (Edge → Cloud)
3.1 Sur site (Edge)
- BMS via RS-485/Modbus ou CAN (SOC, SOH, Vcell min/max/Δ, T°, cycles, alarmes).
- Capteurs : T° armoire (haut/bas), humidité, contact porte, courant DC (Hall), vibrations (option).
- Passerelle IoT 4G/5G (Linux/Docker), agent MQTTs, règles locales (ΔV > 120 mV, T° > 55 °C, SOH < 60 %), buffer offline, OTA.
3.2 Réseau & sécurité
- APN M2M / VPN WireGuard, trafic sortant uniquement.
- TLS (MQTTs/HTTPS), certificats par site, pare-feu restrictif.
- Journalisation et rotation clés/certificats.
3.3 Cloud & NOC
- Ingestion temps réel : MQTT broker (HA) → Kafka (scale optionnel).
- Time-series DB : InfluxDB ou TimescaleDB.
- Dashboards : Grafana / Metabase (multi-profils NOC/Direction).
- Alerting : Email, SMS, WhatsApp Business, ITSM (Jira/GLPI/Zendesk).
- Rapports mensuels : SOH, anomalies, top sites à risque, recommandations.
4. IA pratique : SOH, RUL et détection d’anomalies
Indicateurs surveillés
- ΔV cellule fin de charge > 60–80 mV → déséquilibre/ cellule faible
- ΔT cellule > 8–10 °C → défaut refroidissement/ balancement
- SOH chute > 2 %/mois → vieillissement accéléré
- Charge efficiency < 90 % → pertes / cellule dégradée
- Rint en hausse rapide → fin de vie probable
Modèles utilisés
- Détection anomalies : Isolation Forest, One-Class SVM, CUSUM.
- Estimation SOH : régression (XGBoost/LightGBM), filtre de Kalman.
- Estimation RUL : modèles de survie et LSTM/GRU (si grand historique).
5. Workflows de maintenance & SLA
Priorités automatiques
- P1 (24 h) : T° > 55 °C, ΔV > 120 mV, SOH < 60 %
- P2 (72 h) : SOH −5 %/mois, efficiency < 85 %
- P3 : dérives lentes (préventif planifié)
Playbooks terrain
- ΔVcell > 120 mV : équilibrage/échange module
- Surchauffe : nettoyage filtres, flux d’air, consignes
- Charge ineff. : câbles/lugs, calibration BMS
- Préventif : serrage bornes, test parafoudre, nettoyage
6. Bénéfices concrets pour les opérateurs
- OPEX -30 à -40 % (moins d’urgences)
- Vie batterie +20 à +30 %
- Planification CAPEX (remplacements) optimisée
- Disponibilité réseau & SLA renforcés
- Solution scalable multi-sites (urbain/rural)
7. Déploiement pas à pas
- Pilote (3–5 sites) : passerelles + capteurs, dashboards, alertes. Suivi 2 mois.
- Industrialisation (50–100 sites) : KPIs (MTTR, SOH, taux pannes), automatisation tickets.
- Optimisation (6–12 mois) : IA avancée (RUL), rapports exécutifs mensuels.
FAQ – Maintenance prédictive batteries télécom
Quelles données faut-il collecter ?
SOC, SOH, Vcell min/max/Δ, T°, courant, cycles, alarmes BMS, plus T° armoire/RH/porte/courant DC.
Peut-on fonctionner sans cloud ?
Les règles critiques tournent en local. Le cloud sert à l’historique, l’IA et les rapports multi-sites.
Combien de data par site ?
50–100 Mo/mois en échantillonnage 1–5 min avec compression MQTT.
