Sistemas de ascensores inteligentes del futuro con inteligencia artificial, Internet de las cosas e integración BIM.

presentado por Volkan Murat ORAKCI, ingeniero de I+D de Merih Elevator

1. Introducción

Durante muchos años, la tecnología de ascensores se centró en el desarrollo de sistemas mecánicos y electromecánicos. Sin embargo, la transformación digital de la última década ha comenzado a modificar significativamente las prioridades del sector, y hoy en día, el rendimiento de un sistema de ascensores no puede evaluarse únicamente en función de criterios como la capacidad de carga, la velocidad o la comodidad. Los costes operativos, la eficiencia energética, la gestión del proceso de mantenimiento y la experiencia del usuario se consideran ahora tan importantes como el rendimiento técnico.

Desde la perspectiva de los ingenieros que trabajan en este campo, es bien sabido que las paradas no planificadas son uno de los problemas más importantes que se presentan a lo largo del ciclo de vida de un ascensor.

Las averías imprevistas, sobre todo en edificios comerciales de uso intensivo, no solo aumentan los costes de mantenimiento, sino que también afectan directamente al funcionamiento del edificio. Por este motivo, en los últimos años el sector ha pasado de centrarse en soluciones reactivas para solucionar las averías a soluciones que buscan predecirlas con antelación.

La inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías de modelado de información para la construcción (BIM) se han convertido en componentes clave de esta transformación tan necesaria. Gracias a los avances en la tecnología de sensores, en particular, ahora es posible recopilar datos de forma continua de los sistemas de ascensores; estos datos pueden analizarse para obtener información valiosa sobre el comportamiento de los equipos.

Este estudio examina las contribuciones que estas tecnologías pueden aportar a los sistemas de ascensores, sus aplicaciones actuales y las posibles oportunidades futuras desde una perspectiva de ingeniería.

1. Análisis de costos de mantenimiento anual

Supuestos

Número total de ascensores: 14

• Coste medio anual de mantenimiento (sistema tradicional): 6,500 dólares estadounidenses por ascensor.

• Coste adicional por averías: 1,800 USD/ascensor/año

• Coste de las paradas no planificadas: 900 dólares estadounidenses por ascensor al año.

Después del mantenimiento predictivo asistido por IA

Mejoras esperadas

• Reducción del 40% en los costes de averías

• Reducción del 60% en el tiempo de inactividad

• Optimización del 15 % de la plantilla de mantenimiento

Costo del producto Total anual (USD)

Contrato de mantenimiento programado: US$77,350

El coste de reparación de la avería es de 15,120 dólares estadounidenses.

Pérdida operativa debido al tiempo de inactividad: US$5,040

Total US$97,510

Ahorro anual

• Sistema tradicional: US$128,800

• Sistema con soporte de IA: US$97,510

• Ahorro neto anual: US$31,290

2. Arquitectura de ascensor inteligente basada en IoT

La base de los sistemas de ascensores inteligentes es una infraestructura de IoT.

Datos recopilados de motores, accionamientos, sistemas de frenos, mecanismos de puertas y Los equipos de seguridad pueden transmitirse a plataformas de datos centrales.

En estos sistemas,

• Temperatura del motor,

• Conteo de ciclos de frenado,

• Frecuencia de apertura/cierre de la puerta,

• Niveles de vibración,

• Consumo de energía,

• Densidad de pasajeros,

• La calidad del aire puede ser monitoreada continuamente.

Gracias a la recopilación de datos en tiempo real, el rendimiento de los equipos se evalúa continuamente, lo que permite detectar fallos antes de que se produzcan.

3. Mantenimiento predictivo basado en IA

En los métodos de mantenimiento tradicionales, las actividades se realizan a intervalos fijos. Sin embargo, dado que no se tienen en cuenta las condiciones reales de funcionamiento del equipo, esto puede provocar la sustitución innecesaria de piezas o fallos inesperados.

Sistemas de mantenimiento predictivo basados ​​en IA:

• Analizar datos de sensores,
• Detectar comportamiento anormal,
• Calcular las probabilidades de falla,
• Optimizar los plazos de mantenimiento.

Por ejemplo, las pequeñas desviaciones en el tiempo de cierre de un operador de puerta o los cambios en la vibración del motor pueden evaluarse mediante algoritmos de aprendizaje automático para identificar posibles escenarios de fallo con antelación. Este enfoque reduce los costes de mantenimiento y, al mismo tiempo, aumenta la disponibilidad del sistema.

4. Personalización de la experiencia del usuario

Los sistemas impulsados ​​por inteligencia artificial pueden aprender los hábitos del usuario para brindar un servicio más eficiente.

En el futuro:

• Generación automática de llamada al ascensor cuando el usuario se acerca al edificio,
• Operación integrada entre el estacionamiento y el ascensor,
• Visualización de pronósticos meteorológicos diarios y anuncios del edificio en las pantallas de las cabinas,
• Será posible optimizar el tráfico mediante algoritmos que aprendan las preferencias de los pisos.

Este tipo de aplicaciones pueden reducir significativamente los tiempos de espera, especialmente en edificios de uso mixto y alta densidad.

5. Gestión de la energía y sistemas regenerativos

La eficiencia energética en los ascensores se ha convertido en una de las áreas clave de investigación en los últimos años. Gracias a los sistemas de accionamiento regenerativo, el exceso de energía generado durante el movimiento de la cabina se puede devolver a la red eléctrica. Los algoritmos de IA analizan este flujo de energía para:

• Identificar las tendencias de consumo de energía
• Predecir las cargas máximas
• Desarrollar estrategias de optimización energética

Las investigaciones demuestran que las tecnologías de accionamiento regenerativo pueden reducir el consumo de energía entre un 20 % y un 40 % en condiciones de funcionamiento adecuadas.

6. Integración BIM y el enfoque del gemelo digital

La tecnología BIM permite gestionar el ciclo de vida de un edificio en un entorno digital. La integración de datos en tiempo real de los sistemas de ascensores con el modelo BIM da lugar a aplicaciones de gemelos digitales. Gracias a este enfoque:

• El estado del equipo se puede supervisar mediante un modelo 3D.
• Se puede consultar el historial de mantenimiento.
• Se pueden simular escenarios de fallo.
• Los costos del ciclo de vida pueden ser analizados.

Las tecnologías de gemelos digitales ofrecen ventajas significativas en los procesos de gestión de edificios.

7. Seguridad y gestión de emergencias

Los sistemas con soporte de IA ofrecen importantes oportunidades no solo para el mantenimiento y la eficiencia energética, sino también en términos de seguridad. En particular:

• Análisis rápido de situaciones en las que los pasajeros quedan atrapados dentro de la cabina del ascensor.
• Inicio automático de los procedimientos de rescate
• Diagnóstico remoto
• Y notificar con antelación a los equipos de servicio.

Estas aplicaciones pueden reducir los tiempos de respuesta. Sin embargo, las decisiones finales en materia de seguridad deben ser tomadas por personal técnico cualificado de acuerdo con las normas pertinentes.

8. Conclusión

Con la integración de las tecnologías de IA, IoT y BIM, los sistemas de ascensores están evolucionando hacia estructuras predictivas y basadas en datos. El mantenimiento predictivo, la optimización energética, la mejora de la experiencia del usuario y las aplicaciones de gemelos digitales desempeñarán un papel fundamental en los edificios inteligentes del futuro. En un futuro próximo, se espera que los ascensores no solo se conviertan en medios de transporte, sino también en generadores de datos activos y sistemas de apoyo a la toma de decisiones dentro del ecosistema del edificio.

Referencias

Al-Sharif, L. (2017). Consumo y conservación de energía en ascensores y escaleras mecánicas. Wiley.

Bortolini, R., Forcada, N., Macarulla, M., & Casals, M. (2021). Aplicaciones de IoT e inteligencia artificial en operaciones y mantenimiento de edificios. Journal of Building Engineering, 44.

ISO 8100-32:2020. Ascensores para el transporte de personas y mercancías: planificación y selección de ascensores de pasajeros para su instalación en edificios de oficinas, hoteles y viviendas.

Peters Research Ltd. (2022). El futuro de los sistemas de gestión del tráfico en ascensores.