N° 177

Las Apps son aplicaciones que se pueden descargar a un
dispositivo móvil como un celular o una Tablet. Las Apps
para ascensores son interfaces que permiten al personal de
servicio, a los pasajeros y a los administradores de edificios
acceder a los datos o comunicarse con ascensores y escaleras
mecánicas. Los siguientes son ejemplos de apps de ascensor:
1. App para insertar llamadas en DDS.
2. App para ayudar al personal de servicio a diagnosticar
problemas del ascensor.
3. App para el administrador del edificio e ingenieros edilicios
para poder recibir datos del funcionamiento y alarmas
de los ascensores y escaleras mecánicas. La conectividad solo
será posible si los ascensores y las escaleras se han actualizado
y modernizado.
Inteligencia artificial y Aprendizaje de Máquinas
El objetivo de la Inteligencia Artificial es desarrollar computadoras
y software que imite la inteligencia humana. El
Aprendizaje de Máquinas (ML) es una forma de Inteligencia
Artificial (AI). El Aprendizaje de Máquinas incluye hacer
predicciones basadas en las competencias aprendidas de los
datos disponibles.
Hay muchas formas de ML. Las siguientes son dos formas
que pueden ser utilizadas para los ascensores:
1. Clasificación y Árboles de Regresión (CART).
a. Descripción: Se trata de Árboles de decisión que aprenden
de lo que ha ocurrido en el pasado y usan ese conocimiento
para hacer predicciones sobre futuros resultados.
b. Ejemplo: la información de un sistema de control remoto
de ascensor registra lo que ha sucedido en el pasado.
Analizar estos datos usando CART podría revelar una
secuencia de hechos y/o códigos de error que casi siempre
conducen a la interrupción dentro de las dos semanas.
2. Redes Artificiales Neurales (ANN).
a. Descripción: las redes neurales artificiales son sistemas
informáticos inspirados en los cerebros humanos y animales.
Estas redes son características de una capacidad
de aprendizaje.
b. Ejemplo: se muestra al ANN el tipo de vibración generada
por un componente de un ascensor y se le informa
que se trata de la reacción de una pieza no dañada.
Después se le muestra la vibración de un componente
dañado y se le comunica la información correspondiente.
Se repite el proceso numerosas veces hasta que, con el
tiempo, el ANN aprende a detectar las vibraciones que
emiten los componentes dañados.
Gracias a la capacidad de aprender y prever que lo caracteriza,
el Aprendizaje de Máquina permitirá enormes mejorías
en la confiabilidad y la eficiencia del mantenimiento.
Pronto será posible eliminar casi completamente las averías
en los ascensores, excepto esos causados por factores externos
tales como el mal uso, el abuso, el vandalismo y las
causas de fuerza mayor.
Los propietarios y los administradores de los edificios tienen
un gran interés en mejorar los tiempos de actividad gracias
al aprendizaje automático.
El aprendizaje de máquinas requiere, sin embargo ascensores
y escaleras mecánicas conectados.
En el campo de las Tecnologías de
Información ( IT), Conectividad es
“la capacidad de conectarse o comunicarse
con otra computadora
o sistema de computación. Para la
industria del ascensor esto significa
generalmente que el sistema de
control del ascensor está conectado
a una computadora remota mediante
el uso de tecnologías de la nube
CONCLUSIONES
Las modernizaciones del futuro serán guiadas por los cambios
sociales y la modernización.
Los cambios sociales son el resultado de nuestra experiencia
con el Covid pandémico. La sociedad sabe cómo trabajar
remotamente al menos durante una parte del tiempo y que
estamos más confortables con mayor espacio interpersonal
y menos contacto con superficies potencialmente contaminadas.
Los dueños de edificios, los administradores y los
ocupantes saben cuáles son las ventajas que hace posible la
conectividad.
Incluso los ascensores recientemente fabricados o modernizados
estarán sujetos a posteriores actualizaciones para
hacer frente a los cambios relativos al lugar de trabajo.
El mercado para la modernización y actualización de los
ascensores nunca ha estado mejor.
Fuente: Elevatori
Edición Nº 177
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