R&D de grues : 8 % du chiffre d'affaires et 50+ brevets clés

Dans le secteur chinois de la fabrication de grues, « privilégier la production au détriment de la recherche » est un déséquilibre structurel qui perdure. Depuis vingt ans, la plupart des fabricants survivent en copiant des conceptions et en jouant sur les prix. Rares sont ceux qui misent réellement sur les technologies fondamentales. Mais à mesure que le marché des engins de chantier passe d'un marché incrémental à une concurrence sur un parc existant, les exigences des utilisateurs en matière d'efficacité, de sécurité et d'intelligence augmentent rapidement. La grue n'est plus un simple bloc d'acier « qui soulève » : c'est un équipement complexe intégrant machinerie, commandes électriques, algorithmes et communication.

Kelude Industries Lourdes fait partie des premiers à s'être engagés sur cette voie. Depuis la création de son centre de R&D en 2019, l'entreprise maintient ses dépenses de recherche à plus de 8 % de son chiffre d'affaires annuel, avec un pic à près de 9,5 % certaines années. Que représente ce chiffre pour le secteur ? Selon les statistiques publiées en 2025 par l'Association chinoise de l'industrie des engins de chantier, l'intensité moyenne de R&D des fabricants de grues en Chine se situe entre 3 % et 5 %, et cette part est en grande partie consacrée à l'optimisation de produits existants et à l'amélioration des procédés. Très peu d'entreprises investissent dans l'exploration de technologies de pointe. L'intensité de R&D de Kelude est donc près du double de la moyenne du secteur.

Investir en R&D : un engagement constant, pas un simple poste de dépense

La comparaison avec la moyenne du secteur est éloquente. D'après les données de la division grues de l'Association chinoise de l'industrie des engins de chantier, moins de 5 % des fabricants de grues en Chine consacrent plus de 8 % de leur chiffre d'affaires à la R&D ; la plupart se situent entre 3 % et 5 %. Côté effectifs, les chercheurs représentent environ 18 % des employés de Kelude, un taux nettement supérieur à la moyenne sectorielle de 8 % à 12 %. Et ces 87 chercheurs ne sont pas là pour faire du volume : le centre de R&D fonctionne avec un système d'indicateurs clés de performance (KPI) exigeant. Chaque chercheur doit produire chaque année au minimum un brevet ou un article technique — une condition d'évaluation non négociable.

52 brevets accordés, dont plus d'un quart d'inventions

Le nombre de brevets est l'indicateur le plus direct de l'accumulation technologique d'une entreprise. Fin juin 2026, Kelude Industries Lourdes totalise 52 brevets accordés par l'Administration nationale chinoise de la propriété intellectuelle : 14 brevets d'invention, 31 modèles d'utilité et 7 dessins et modèles industriels. Avec 26,9 % de brevets d'invention, l'entreprise se place parmi les plus avancées du secteur — dans la plupart des fabricants de grues, les modèles d'utilité représentent plus de 70 % du portefeuille, et un taux de brevets d'invention supérieur à 20 % est déjà considéré comme le signe d'une entreprise pilotée par la technologie.

La stratégie de dépôt de brevets de Kelude ne vise pas simplement à atteindre un quota. Les 52 brevets détenus par Kelude Industries Lourdes sont organisés en quatre « clusters de brevets » distincts, structurés par domaine technique :

Premier cluster : conception allégée et optimisation structurelle (19 brevets). Le poids propre excessif des structures en acier de grue constitue une problématique récurrente dans l'industrie — chaque tonne supplémentaire de poids propre augmente le coût de fabrication d'environ 1 000 EUR et la consommation énergétique de 3 à 5 %. L'équipe R&D de Kelude a développé une série de modèles d'utilité et de brevets d'invention couvrant l'optimisation de la disposition des raidisseurs dans les poutres caisson (ZL202210XXXXXX.X), la structure d'assemblage segmentée des sommiers (ZL202310XXXXXX.X) et la conception de section transversale variable pour les poutres principales (ZL202310XXXXXX.X). Ces innovations permettent de réduire le poids propre de la structure de 8 à 12 % sur les ponts roulants de spécifications courantes, tout en préservant la résistance et la marge de sécurité requises.

Deuxième cluster : contrôle intelligent et algorithmes anti-balancement (11 brevets). Ce domaine concentre les investissements R&D les plus importants de Kelude et constitue également le principal terrain de collaboration avec les universités. Au cœur de ce cluster se trouve le procédé de contrôle anti-balancement pour grues basé sur l'apprentissage par renforcement (brevet d'invention, ZL202310XXXXXX.X), autour duquel une couverture exhaustive a été déployée : méthodes d'entraînement du modèle RL, conception de l'espace d'états, optimisation de la fonction de récompense, etc. S'ajoutent des brevets portant sur d'autres approches techniques telles que le contrôle anti-balancement PID à gain variable et le contrôle anti-balancement par mode glissant adaptatif, formant ainsi un « filet de protection robuste » autour de la technologie anti-balancement.

Troisième cluster : télémaintenance et jumeau numérique (13 brevets). Le procédé de transmission de données pour la surveillance à distance de grues basé sur la 5G (brevet d'invention, ZL202410XXXXXX.X) résout le problème du contrôle de la latence de bout en bout sur les sites industriels. Le système d'évaluation de l'intégrité structurelle des grues piloté par un modèle de jumeau numérique (brevet d'invention, ZL202410XXXXXX.X) permet une boucle fermée complète, des données de déformation mesurées à la déduction du champ de contraintes sur le modèle tridimensionnel. Ces deux brevets d'invention constituent les actifs technologiques les plus stratégiques de Kelude dans le domaine de l'exploitation et de la maintenance intelligentes.

Quatrième cluster : protection de sécurité et technologies d'économie d'énergie (9 brevets). Le procédé d'auto-étalonnage des limiteurs de surcharge (modèle d'utilité, ZL202310XXXXXX.X) élimine la nécessité d'envoyer annuellement les capteurs à un laboratoire de métrologie pour étalonnage — le système intègre une fonction d'auto-étalonnage en ligne, maintenant une précision de ±2 %. Le système de gestion de l'énergie de freinage régénérative (brevet d'invention, ZL202410XXXXXX.X) stocke et réutilise l'énergie électrique régénérée par le variateur de fréquence, permettant des économies d'énergie globales de 12 à 18 %.

En termes de répartition par type de brevet, les 14 brevets d'invention se concentrent sur les algorithmes et l'architecture du système, les 31 modèles d'utilité couvrent les structures mécaniques et les dispositifs spécifiques, tandis que les 7 dessins et modèles industriels portent sur l'ergonomie de la cabine de conduite et le design global de la machine. Cette structure à trois niveaux — « méthodologie + dispositif + design » — offre une protection de propriété intellectuelle relativement complète : même si un concurrent contourne vos brevets d'invention, il lui sera difficile d'éviter simultanément les modèles d'utilité et les dessins et modèles.

Partenariats académiques : laboratoires communs avec HIT et SJTU

L'attraction et la formation de talents R&D de haut niveau constituent l'un des défis majeurs de la transformation des entreprises manufacturières. Le secteur de la fabrication de grues offre des rémunérations modestes et un environnement de travail exigeant, ce qui rend difficile la concurrence directe avec les géants de l'Internet pour attirer les meilleurs profils. Kelude Industries Lourdes a opté pour une stratégie de « mutualisation des cerveaux » — en combinant la recherche fondamentale des universités avec les capacités de mise en œuvre technique de l'entreprise : validation des algorithmes et tests sur prototypes dans les laboratoires universitaires, puis déploiement industriel au sein de l'entreprise.

Kelude Industries Lourdes a établi des partenariats formels de recherche avec cinq universités chinoises, dont deux plateformes majeures :

Le « Laboratoire commun de contrôle intelligent des grues » avec l'École de génie mécatronique de l'Université de Technologie de Harbin (HIT). HIT possède une expertise approfondie dans le contrôle servo-mécanique et la robotique ; son laboratoire de contrôle mécatronique figure parmi les premières équipes académiques en Chine à avoir mené des recherches sur le contrôle anti-balancement des grues. Créé en 2022, le laboratoire commun se concentre sur le contrôle anti-balancement par apprentissage par renforcement, la planification de mouvement pour le levage multi-grues coordonné et les méthodes de réduction de modèle pour les jumeaux numériques de grues. Le laboratoire accueille actuellement 2 doctorants et 4 étudiants en master à temps plein, sous la direction académique d'un professeur de HIT, avec la participation de 3 ingénieurs du centre R&D de Kelude. Cette collaboration a déjà produit 4 brevets d'invention et 6 publications SCI/EI.

Le « Centre de recherche commun sur les technologies de télémaintenance des équipements de levage » avec l'École de génie mécanique et de dynamique de l'Université Jiao Tong de Shanghai (SJTU). La collaboration se concentre sur trois axes : le déploiement de réseaux industriels privés 5G sur les sites de grues, les algorithmes de prédiction de durée de vie utile restante pour les composants critiques, et les systèmes experts de diagnostic de panne basés sur les graphes de connaissances. SJTU est leader national dans la gestion de la santé des équipements et l'analyse des mégadonnées industrielles ; Kelude fournit les données opérationnelles réelles et les scénarios de test. Ce projet a généré 3 brevets d'invention, dont une méthode de prédiction de la durée de vie résiduelle des roulements de moteur basée sur LSTM, actuellement en phase de validation technique.

Par ailleurs, Kelude a mené des projets de recherche transversaux avec l'École de génie mécanique et de dynamique de l'Université de Zhengzhou, l'Université des Sciences et Technologies du Henan et l'Institut Polytechnique de Luoyang, portant sur des problématiques d'ingénierie telles que l'optimisation du procédé de soudage, les essais de fatigue sur structures en acier et le développement de matériaux résistants à l'usure pour composants critiques. Bien que ces collaborations soient d'une profondeur académique moindre que celles menées avec les universités d'élite, elles se distinguent par leur rapidité de mise en œuvre — 6 à 8 mois en moyenne suffisent pour produire des normes de procédé ou des formulations de matériaux directement exploitables en production.

Les partenariats académiques offrent également un canal précieux d'acquisition de talents. Entre 2023 et 2025, grâce aux programmes de formation conjointe et aux stages, le centre R&D de Kelude a recruté 7 diplômés de master et 3 diplômés de licence issus des universités partenaires, dont 2 sont déjà devenus des membres clés de l'équipe R&D. Pour 2026, l'objectif est d'intégrer 4 à 6 nouveaux chercheurs titulaires d'un master et au-delà.

Axes de recherche prioritaires : quatre piliers technologiques

La feuille de route R&D de Kelude Industries Lourdes s'articule autour de quatre directions technologiques interdépendantes : le contrôle anti-balancement intelligent répond aux enjeux d'efficacité et de sécurité au niveau opérationnel, le jumeau numérique apporte l'observabilité au niveau structurel, la télémaintenance 5G assure la connectivité au niveau des communications, et la maintenance prédictive renforce la fiabilité au niveau décisionnel. Ensemble, ces quatre piliers constituent le socle technologique de la transition de Kelude Industries Lourdes, d'un fabricant d'équipements vers un fournisseur de solutions intelligentes de levage.

RL Anti-balancement intelligent : du PID à l'apprentissage par renforcement

L'anti-balancement des grues n'est pas un concept nouveau. Des systèmes mécaniques à friction, en passant par l'amortissement hydraulique, jusqu'à la régulation PID en boucle ouverte, l'industrie accumule des décennies d'expertise. Mais toutes ces solutions partagent une limite commune : elles sont conçues pour des conditions de service spécifiques (charge, longueur de câble, vitesse de translation déterminées) et nécessitent un réglage des paramètres dès que ces conditions changent. Or, les scénarios d'utilisation réels sont extrêmement variés — aujourd'hui une tôle d'acier de 2 tonnes, demain une pièce coulée de 10 tonnes, avec des longueurs de câble, des accélérations et des conditions de vent différentes.

L'équipe R&D de Kelude explore depuis 2021 l'intégration de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) dans le contrôle anti-balancement des grues. L'approche consiste à modéliser le système grue-charge comme un processus de décision markovien (MDP) : l'espace d'états comprend six dimensions — angle de balancement de la charge, vitesse angulaire, position du chariot, vitesse et accélération ; l'espace d'actions correspond à la commande de vitesse du moteur du chariot ; la fonction de récompense intègre trois objectifs : la rapidité d'amortissement, la précision de positionnement et la consommation énergétique.

L'entraînement s'effectue en environnement simulé. L'équipe a développé un environnement de simulation dynamique pour pont roulant basé sur le moteur physique PyBullet, générant aléatoirement 5 000 combinaisons charge-longueur de câble-accélération, puis a procédé à un entraînement hors ligne avec un algorithme Deep Q-Network (DQN) sur environ 200 000 pas. Le réseau de politique est ensuite transféré sur machine réelle pour un ajustement fin, à partir de données collectées sur un pont roulant de 20 tonnes installé sur la ligne d'essai de l'usine.

Résultats des essais réels : à charge nominale (20 tonnes) avec une longueur de câble de 6 m, le contrôle anti-balancement RL réduit l'angle résiduel à moins de 0,3° en 6 à 8 secondes ; en condition de charge légère (30 % de la charge nominale, câble de 10 m), l'amortissement est obtenu en environ 5 secondes. Par rapport à la régulation PID conventionnelle, le temps d'amortissement est réduit en moyenne de 52 %, avec une stabilité sur toute la plage de conditions de service, sans intervention manuelle. Cette technologie a été déployée sur plus de 20 unités livrées, cumulant plus de 12 000 heures de fonctionnement, avec un taux de défaillance nul selon les retours clients.

Jumeau Numérique : la grue dans l'ordinateur, en temps réel

Le Jumeau Numérique est utilisé depuis des années dans la construction, l'aéronautique et l'énergie, mais rares sont les applications réelles sur les grues. La raison est simple : la structure d'une grue est extrêmement complexe — un modèle par éléments finis complet d'un pont roulant compte des centaines de milliers de degrés de liberté. Une résolution FEA en temps réel nécessiterait des jours de calcul sur un serveur pour quelques scénarios seulement, rendant toute simulation en temps réel impossible.

L'équipe de Kelude a résolu ce problème grâce à un modèle d'ordre réduit POD (Proper Orthogonal Decomposition). En calculant au préalable, via ANSYS, la distribution du champ de contraintes pour 800 à 1 200 scénarios de service typiques, elle a construit une base de fonctions de 10 à 15 dimensions. En ligne, il suffit d'interpoler et de combiner linéairement dans cet espace réduit : le temps de calcul par scénario est inférieur à 50 ms, avec une perte de précision inférieure à 5 %.

Ce système de Jumeau Numérique est actuellement en marche d'essai sur 3 ponts roulants de 100 tonnes, équipés de 16 capteurs à fibre optique (FBG) pour la mesure de déformation et de 4 accéléromètres. Les données sont collectées chaque minute et transmises au modèle jumeau, générant en temps réel une carte de chaleur du champ de contraintes complet de la poutre principale ainsi que l'endommagement cumulé par fatigue. Les opérateurs et les services de maintenance constatent : auparavant, ils ne voyaient que des valeurs ponctuelles de déformation ; désormais, ils disposent d'une « vue d'ensemble sanitaire » de la poutre principale — concentration de contraintes, zones de fatigue accumulée — tout est immédiatement visible.

Télémaintenance 5G : le poste de commande à des milliers de kilomètres

La Télémaintenance 5G n'est pas un simple argument marketing. Dans les secteurs à haut risque comme la métallurgie, les ports ou la chimie, éloigner l'humain de la cabine de conduite est un besoin impératif : la température dans les cabines des ponts roulants des aciéries dépasse souvent 50 °C, les conducteurs de grues portuaires à portique travaillent 6 à 8 heures d'affilée dans des cabines à plus de 30 m de hauteur, et les atmosphères toxiques des ateliers chimiques constituent une menace permanente.

Kelude Industries Lourdes, en partenariat avec un opérateur télécom, a déployé un réseau industriel privé sur le site des grues, basé sur la 5G SA (Standalone) et la technologie de découpage réseau uRLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communication). La latence de bout en bout mesurée est stable entre 12 et 18 ms, le débit de remontée vidéo est ajustable de 20 à 50 Mbit/s, et le taux de perte de paquets des commandes de contrôle est inférieur à 0,01 %. L'opérateur peut surveiller et piloter simultanément 2 à 3 grues depuis un centre de contrôle distant, grâce à un affichage triple écran (caméra frontale principale + vue panoramique zénithale + panneau d'état du Jumeau Numérique).

Trois projets pilotes sont actuellement opérationnels : une aluminerie électrolytique (environnement Haute Température à risque), un terminal de vrac (conditions de vent extérieur) et un chantier naval (levage de précision de grandes pièces). Le cumul des heures de téléopération dépasse 3 600 heures. Le ressenti des clients est sans équivoque : « aucune différence avec l'opération en cabine ». C'est la reconnaissance la plus directe de la Télémaintenance 5G.

Maintenance Prédictive : anticiper les pannes

La maintenance traditionnelle dans le secteur des appareils de levage repose sur « l'Entretien périodique + la maintenance après panne ». L'Entretien périodique suit un calendrier fixe (tous les 3 mois ou toutes les 500 heures de fonctionnement) : remplacement des huiles, inspection des Freins, Serrage des Boulons — sans tenir compte de l'état réel de l'équipement. La maintenance après panne, elle, intervient une fois le dommage survenu : Moteur de Levage grillé, Réducteur ébréché, Frein défaillant — chaque incident entraîne au minimum un arrêt de production d'une demi-journée, au pire un accident de sécurité.

La Maintenance Prédictive change la logique : utiliser les données des Capteurs et des algorithmes pour déterminer « quand un problème est susceptible de survenir » et planifier l'intervention avant la Défaillance. L'équipe R&D de Kelude se concentre sur deux axes : d'une part, l'analyse spectrale des signaux de vibration des roulements du Moteur de Levage et des Réducteurs, afin d'extraire les fréquences caractéristiques de défaut (fréquences de passage des éléments de la Bague Intérieure, de la Bague Extérieure et des Corps Roulants) et d'utiliser un modèle de prévision de séries temporelles LSTM pour estimer la durée de vie résiduelle ; d'autre part, l'évaluation en ligne des tendances de rupture de fil et d'Usure du Câble Métallique, combinée à la Capacité de Levage et au temps de fonctionnement cumulé pour établir un indice de santé du câble.

Les essais internes de ce système sont terminés. Sur la base de données de fonctionnement cumulées sur 8 mois provenant de 12 ponts roulants, le modèle atteint une précision d'alerte précoce de 89 % pour les défauts de roulement du Moteur de Levage (alerte 7 à 14 jours à l'avance) et de 93 % pour la prédiction d'atteinte des critères de mise au rebut du Câble Métallique (alerte 2 à 4 semaines à l'avance). Le lancement commercial en tant que module optionnel est prévu au troisième trimestre 2026.

Équipe R&D : une unité d'élite de 87 personnes

Les chiffres d'investissement et les brevets sont des résultats ; ce sont les personnes qui les produisent. Le centre de R&D de Kelude Industries Lourdes compte 87 chercheurs dédiés. L'effectif n'est pas pléthorique, mais la structure de formation et la composition des spécialités placent l'équipe parmi les mieux dotées du secteur de la fabrication de grues en Belgique.

Répartition par grade : 19 ingénieurs seniors (21,8 %), 42 ingénieurs (48,3 %) et 26 ingénieurs juniors et techniciens (29,9 %). Parmi les ingénieurs seniors, 3 sont des ingénieurs principaux (niveau professeur), tous forts de plus de 20 ans d'expérience en conception d'appareils de levage. Répartition par niveau de formation : 6 docteurs (tous dans les domaines des algorithmes intelligents et du Jumeau Numérique), 24 masters et 57 licences et moins. Les titulaires d'un master ou d'un doctorat représentent 34,5 % de l'équipe R&D.

Le centre de R&D est organisé en quatre laboratoires spécialisés : laboratoire de conception structurelle (22 personnes, dont 6 ingénieurs seniors), laboratoire de système de commande électrique (25 personnes, dont 5 ingénieurs seniors), laboratoire d'algorithmes intelligents (18 personnes, dont 4 docteurs et 8 masters) et laboratoire de design industriel (12 personnes, dont 2 ingénieurs seniors). S'ajoutent une équipe de gestion de projet (6 personnes) et une équipe d'essais et vérification (4 personnes).

En termes de parcours académiques : 38 % en conception mécanique et théorie, 22 % en automatique et génie de contrôle, 15 % en informatique et génie logiciel, 12 % en génie électrique, 8 % en génie des matériaux et 5 % dans d'autres disciplines. Cette composition pluridisciplinaire est le fondement de la capacité de Kelude à faire progresser simultanément l'optimisation structurelle, le contrôle intelligent, le Jumeau Numérique et la Télémaintenance.

La rétention des talents est un défi récurrent pour les entreprises manufacturières à forte intensité technique. La stratégie de Kelude repose sur une « double voie de promotion » — une filière technique et une filière managériale distinctes. Les ingénieurs qui ne souhaitent pas s'orienter vers le management peuvent progresser selon le parcours « ingénieur → ingénieur senior → expert technique → ingénieur en chef », avec un plafond salarial équivalent à celui des directeurs de département de la filière managériale. En 2024, le taux de rotation annuel du personnel R&D était d'environ 8 %, inférieur à la moyenne sectorielle de 15 %.

Conclusion

Depuis la création officielle du centre de R&D en 2019, Kelude Industries Lourdes a parcouru un chemin de transformation, passant d'une entreprise « qui sait fabriquer » à une entreprise « qui sait innover ». Le taux d'investissement en R&D supérieur à 8 % du chiffre d'affaires ne sera pas réduit sous la pression des résultats à court terme — c'est une stratégie de long terme, pas une initiative ponctuelle. Les 52 brevets ne sont qu'un chiffre intermédiaire : 9 demandes de brevets d'invention sont en cours de dépôt pour 2026, et le nombre total de brevets accordés devrait dépasser 60 cette année. Les laboratoires communs avec l'Université de Technologie de Harbin et l'Université Jiao Tong de Shanghai font progresser la validation technique des contrôleurs anti-balancement de nouvelle génération et du système de télécommande 5G.

La compétition technologique dans le secteur des grues se déplace : de « qui peut construire plus grand et plus lourd » vers « qui peut offrir une utilisation plus économique, plus sûre et plus intelligente ». Les atouts de Kelude Industries Lourdes dans cette course sont clairs : un investissement annuel en R&D d'au moins 8 % du chiffre d'affaires, une expertise accumulée dans quatre domaines technologiques majeurs et des laboratoires communs avec des universités de premier plan. Ce sont ces fondations qui détermineront véritablement la position de l'entreprise dans la décennie à venir.

Questions fréquentes