El impacto de las variaciones del tráfico en el rendimiento del ascensor

Este trabajo fue presentado en USA 2012, el Congreso Internacional sobre Tecnologías de Transporte Vertical y publicado por primera vez en el libro Elevator Technology 19 de la IAEE, editado por A. Lustig. Es una reimpresión con permiso de la Asociación Internacional de Ingenieros de Ascensores. (sitio web: www.elevcon.com). Este artículo es una reimpresión exacta y no ha sido editado por ELEVATOR WORLD.

Palabras clave: simulación, tráfico de ascensores, despacho, tiempo de espera

Resumen

La variación del rendimiento es inherente al despacho de ascensores porque una de las entradas clave para el análisis de despacho, el tráfico relevante, varía día a día, hora a hora e incluso minuto a minuto. Este documento analiza cómo los simuladores de ascensores utilizan los patrones de tráfico, el impacto de la variación del tráfico en las métricas de rendimiento de ascensores simulados y muestra que, a diferencia de los cálculos tradicionales de capacidad de manipulación, la simulación de ascensores no "promedia" automáticamente los efectos de la variabilidad del tráfico.

1. Introducción

Durante más de 90 años, la industria de los ascensores ha utilizado fórmulas de probabilidad para calcular cuántas personas pueden ser manejadas por una determinada configuración de sistema de ascensores. Los expertos en ascensores revisan los valores calculados y los comparan con las normas de la industria para evaluar la calidad del sistema de ascensores propuesto.

Las fórmulas relevantes, basadas en cálculos de ida y vuelta en ascensor, son matemáticamente sencillas, están ampliamente disponibles, aceptadas tanto en entornos comerciales como académicos y se pueden ejecutar con una hoja de papel y lápiz, una calculadora o un programa informático simple o la implementación de una hoja de cálculo. Las fórmulas de tiempo de ida y vuelta y las ecuaciones de capacidad de manipulación están bien documentadas (los ejemplos incluyen Barney 2010; Barney y dos Santos 1985 y Strakosch 1967). Aunque puede haber ligeras variaciones entre las implementaciones, se producen resultados similares cuando se emplean entradas similares, y las diferencias significativas en un valor calculado generalmente se pueden explicar fácilmente por una diferencia en las entradas relevantes.

Durante las últimas dos décadas, los programas de simulación de ascensores, programas que duplican el comportamiento de los ascensores utilizando sofisticados programas informáticos, se han vuelto cada vez más comunes. La industria de ascensores ahora espera rutinariamente que los fabricantes de ascensores proporcionen resultados de simulación de ascensores como parte del proceso de licitación tanto para equipos nuevos como para trabajos de modernización. Los expertos en ascensores ahora revisan los resultados de la simulación, así como los resultados calculados, para evaluar los sistemas de ascensores.

A diferencia de las fórmulas tradicionales, los simuladores de ascensores son programas complejos, a menudo costosos, que pueden no estar ampliamente disponibles. Los simuladores de ascensores a menudo son creados por fabricantes de ascensores y pueden depender en gran medida de algoritmos de despacho patentados. Los simuladores de ascensores utilizan la demanda de tráfico como entrada en lugar de calcularla como salida. A diferencia de las fórmulas de probabilidad, que “promedian” la variación y producen valores esperados para el manejo del tráfico, una sola simulación brinda información precisa sobre un solo escenario detallado. 

Como señala el Dr. Richard Peters, “Desde la introducción generalizada de herramientas de simulación, uno de los desafíos para la industria de los ascensores a nivel internacional ha sido tratar de llegar a un consenso sobre cómo aplicar la simulación” (Peters, 2010). Adormecido por la simplicidad de las fórmulas tradicionales, en las que los supuestos de despacho no varían, uno podría asumir fácilmente que los resultados diferentes de diferentes simuladores pueden atribuirse a la eficiencia del despachador cuando, en cambio, las diferencias podrían deberse a discrepancias sutiles en las entradas utilizadas.

Los simuladores de ascensores permiten mucha más precisión en la definición de entrada que las fórmulas de probabilidad, y desarrollar la información de demanda de tráfico para un simulador es más difícil que definir entradas de fórmula. Dado que el despacho de ascensores puede ser muy sensible incluso a pequeños cambios en la demanda de pasajeros, los resultados de la simulación pueden variar significativamente dependiendo únicamente de los detalles de la entrada.

2. Patrones de tráfico

Uno de los datos clave para la simulación de un ascensor es la demanda de pasajeros, también conocida como tráfico de ascensores. Los programas de simulación por ordenador imitan algún tipo de realidad física y, en el mundo de los ascensores, eso significa que un simulador crea una versión de software de un edificio específico, que incluye la cantidad, el perfil de movimiento y el tamaño de los ascensores y qué pisos del edificio reciben servicio de esos ascensores. Para modelar la interacción del sistema de ascensores con los pasajeros que los utilizan, el simulador debe poder modelar la demanda de pasajeros. Los simuladores de ascensores utilizan datos de tráfico, como la cantidad de personas que utilizan los ascensores y sus tasas de llegada, para representar la demanda de pasajeros.

El tráfico de ascensores se representa con frecuencia en forma de histograma, como se muestra en la Figura 1. El histograma a menudo se denomina patrón de tráfico y generalmente se designa en intervalos de cinco minutos. El uso de intervalos de cinco minutos es un vestigio de las fórmulas tradicionales que calculaban la capacidad de manipulación para una ventana de cinco minutos. Cada barra del histograma indica el porcentaje de la población del edificio que llegará a los ascensores durante los cinco minutos representados. En la Figura 1, por ejemplo, el 4% de la población del edificio llega a los ascensores en los primeros cinco minutos del período del patrón, el 5% llega en los segundos cinco minutos, etc. Dado que los patrones de tráfico se expresan en porcentajes de la población del edificio , el mismo patrón de tráfico aplicado a diferentes edificios representará un número diferente de personas. La Tabla 1 muestra la diferencia en el número real de pasajeros que solicitan el servicio de ascensor entre el Edificio 1, con una población total de 1000 personas, y el Edificio 2, con una población total de 700 personas. Aunque ambos edificios experimentan el mismo patrón de tráfico, el Edificio 1 tiene 330 pasajeros que usan los ascensores durante el período de media hora representado por el patrón, mientras que el Edificio 2 tiene solo 231 pasajeros durante el mismo período de tiempo. 

3. Comparaciones de patrones de tráfico

Si bien puede parecer obvio que el patrón de tráfico tiene un impacto significativo en un estudio de simulación de ascensores, a menudo ocurre que los patrones de tráfico no están claramente especificados por quienes solicitan estudios de simulación de ascensores o por quienes proporcionan resultados de simulación. Los resultados de la simulación de ascensores siempre deben citarse con referencia al patrón de tráfico subyacente. Considere, por ejemplo, recibir un estudio de simulación que le diga que el tiempo de espera promedio (AWT) para un grupo de cuatro autos es 28.7 segundos. Si ese AWT representa un promedio cuando el 20% de la población está usando los ascensores, puede indicar un rendimiento muy aceptable. Si, por otro lado, el AWT representa un momento en el que solo el 3% de la población está usando los ascensores, puede ser un indicador de bajo rendimiento. Para evaluar correctamente los resultados de la simulación, se debe considerar el patrón de tráfico relevante.

Las Figuras 2 a 5 y la Tabla 2 ilustran el impacto que los diferentes patrones de tráfico tienen en los resultados de la simulación. Los cuatro patrones de tráfico representan el mismo número de pasajeros y todos representan la demanda de pasajeros del 114% de la población del edificio en una hora. Pero las tasas de llegada de pasajeros son diferentes en cada patrón de tráfico, y la Tabla 2 muestra diferentes métricas de desempeño para cada patrón de tráfico. Los datos de la Tabla 2 se obtuvieron mediante el uso de un simulador de ascensores en el que todos los aspectos de la simulación se mantuvieron constantes, excepto las tasas de llegada de los pasajeros que utilizan los ascensores. En algunos casos, la diferencia entre los resultados de rendimiento es bastante significativa, lo que indica lo importante que es comprender y representar con precisión el patrón de tráfico.

4. Listas de tráfico

Después de mirar los ejemplos de la sección anterior, debería ser obvio que el patrón de tráfico es una entrada clave de simulación y debe especificarse. Sin embargo, puede que no sea obvio que todavía exista una variación significativa relacionada con un solo patrón de tráfico. Los patrones de ascensores se utilizan para describir una característica de alto nivel de las personas que utilizan ascensores, la tasa de llegada general de esos pasajeros. Por ejemplo, puede ser que en un edificio en particular la tasa de llegada general tiende a ser la misma día tras día, de lunes a viernes. Quizás en ese edificio, alrededor de las 8 a. M. De la mañana, aproximadamente el 4% de la población del edificio llega al vestíbulo, seguido del 5% cinco minutos más tarde, el 6% cinco minutos después, etc. De hecho, el patrón de tráfico que se muestra en la Figura Podría aplicar a este edificio hipotético. Pero el patrón de tráfico no tiene en cuenta el hecho de que el hipotético Sr. Brown, que generalmente se presenta alrededor de las 1 a.m. y cuenta como parte del 8% inicial de la población del edificio, en realidad no llega al mismo segundo exacto todos los días. En un lunes en particular, por ejemplo, puede presionar el botón de llamada del vestíbulo del ascensor a las 4:8:01 a. M., Pero el martes puede ser a las 30:8:03 a. M. De manera similar, la llegada del Sr. Brown puede tener una marca de tiempo diferente cada día, aunque tiende a llegar entre las 22 a. M. Y las 8:8 a. M.

Los simuladores de ascensor necesitan saber exactamente cuándo llega un pasajero a los ascensores para poder enviar un ascensor simulado para atender al pasajero simulado. Por lo tanto, la mayoría de los paquetes de simulación de ascensores incluyen algún tipo de módulo de generación de pasajeros que acepta el patrón de tráfico basado en histogramas como entrada y genera una lista exacta de pasajeros a partir del patrón de tráfico. La lista de pasajeros, que incluye una hora exacta de llegada, piso de origen y piso de destino para cada pasajero, se utilizará como datos de entrada específicos para el motor de simulación que modela el comportamiento del ascensor y recopila estadísticas de rendimiento. Algunos simuladores incluyen otros factores, como el peso de un pasajero o la rapidez con que camina, en sus listas de pasajeros.

Se pueden generar múltiples listas de tráfico a partir de un patrón de tráfico dado y la mayoría de los módulos de generación de pasajeros utilizan algún tipo de generador de números aleatorios para desarrollar listas de pasajeros a partir de patrones de tráfico. Una lista de tráfico debe mantener las características del patrón de tráfico en el sentido de que debe tener el número correcto de personas que solicitan el servicio de ascensor dentro de los períodos de cinco minutos. Pero, el orden de llegada de los pasajeros dentro de esos cinco minutos y las combinaciones de origen / destino asociadas con esos pasajeros pueden variar. La Figura 6 ilustra dos listas de pasajeros separadas que podrían derivarse del patrón de tráfico de ejemplo de la Figura 1. Estas dos listas son solo dos de las muchas que podrían haberse derivado.

A menudo, un simulador de ascensores también tendrá algunos medios para ingresar la distribución de combinaciones de origen / destino, y las listas de tráfico creadas reflejarán la distribución solicitada. Al igual que con los tiempos de llegada, las combinaciones exactas de origen / destino pueden ser diferentes en diferentes listas de tráfico.

Diferentes listas de tráfico pueden dar lugar a resultados de rendimiento diferentes, a pesar de que ambas listas representan el mismo patrón de tráfico subyacente y porcentajes de origen / destino. Ésta es una de las razones por las que puede resultar engañoso comparar los resultados de simulación de diferentes simuladores. Aunque ambos simuladores pueden estar usando el mismo patrón de tráfico, probabilidades de origen / destino, características del ascensor y parámetros del edificio como entrada, a menos que la lista de tráfico se haya especificado exactamente, los diferentes estudios de simulación probablemente se basen en diferentes listas de tráfico.

5. Variación de la lista de tráfico

5.1 Pequeño cambio en una única lista de tráfico

Pequeños cambios en la distribución del tráfico pueden resultar en cambios significativos en el rendimiento medido del ascensor, lo que significa que la lista de tráfico real es una consideración importante. Para ilustrar esto, las Figuras 7 y 8 muestran las trayectorias del ascensor para dos escenarios diferentes. Ambos escenarios se basan en una lista de tráfico de cinco minutos atendida por dos automóviles en un edificio con diez pisos sobre el piso del vestíbulo. La lista de tráfico de cinco minutos es la misma en ambos casos, con la excepción de un pasajero que llegó 30 segundos más tarde en el escenario de la Figura 8 que en el escenario de la Figura 7. Todos los demás pasajeros llegaron exactamente al mismo tiempo y todos los demás parámetros se mantuvieron constantes.

Los datos de las Figuras 7 y 8 se tomaron de una simulación de ascensor de despacho de ascensor tradicional, es decir, no despacho de destino. Esto significa que las trayectorias del ascensor se definen básicamente por las llamadas de cabina que hacen los pasajeros después de haber entrado en el ascensor. Una vez que se ingresan las llamadas de cabina, el ascensor no tiene más remedio que atender cada llamada de cabina por turno.

Las diferencias en las trayectorias que se muestran en las Figuras 7 y 8 se deben al cambio mínimo en la lista de tráfico de un solo pasajero que aparece 30 segundos después. El automóvil 2 tiene un pasajero que viaja al piso 10 en su primer viaje desde el vestíbulo en el escenario de la Figura 7, pero no tiene ese mismo pasajero en el escenario de la Figura 8. Esto se debe a que el pasajero en cuestión se ha retrasado 30 segundos en la Figura 8. Como resultado del cambio en la demanda de pasajeros, el automóvil 2 regresa al vestíbulo más rápido en la Figura 8 que en la Figura 7, ya que no tiene que viajar a piso 10. Una vez que la cabina 2 llega al lobby recoge a los pasajeros que esperan allí, y el conjunto de pasajeros que entrarán a cada cabina a partir de este momento ha cambiado entre las Figuras 7 y 8. Esto, a su vez, cambia las trayectorias del ascensor y afecta las métricas de rendimiento.

Sin embargo, este pequeño cambio en la llegada de pasajeros representa un cambio significativo en el tiempo promedio de espera. En el primer escenario, el AWT es de 21.9 segundos y en el segundo escenario es de 34.6 segundos. A pesar de que estas dos simulaciones utilizaron el mismo patrón de tráfico, el pequeño cambio en la lista de tráfico provocó una gran diferencia en el AWT.

Una revisión del primer escenario, Figura 7, que tiene el tiempo de espera promedio más corto, muestra que los dos ascensores tienden a alternar la llegada y la salida del vestíbulo. En comparación, en la Figura 8 los dos ascensores tienden a llegar y salir del vestíbulo al mismo tiempo. Cuando los ascensores viajan juntos y llegan y salen del vestíbulo casi al mismo tiempo, significa que los pasajeros que esperan en el vestíbulo pueden tener que esperar más para entrar en un ascensor. Cuando los ascensores están sincronizados de manera que llegan al vestíbulo en diferentes momentos es probable que el tiempo entre las llegadas del ascensor al vestíbulo sea más corto y, por tanto, los pasajeros en el vestíbulo no esperen tanto para entrar en un ascensor. En este caso, la llegada tardía de un solo pasajero ha afectado la sincronización de los ascensores lo suficiente como para impactar seriamente el tiempo medio de espera.

5.2 Resultados de la simulación de lista de tráfico múltiple

Las tablas 3 y 4 muestran los resultados de varias listas de tráfico derivadas del mismo patrón de tráfico. El lector puede observar que el tiempo de espera promedio (AWT) y el tiempo promedio hasta el destino (ATTD) pueden variar significativamente según la lista de tráfico y puede concluir que no sería prudente categorizar los resultados para un patrón de tráfico específico basado en un simulación de lista de tráfico única. La Tabla 3 brinda los resultados para cada una de las diez listas de tráfico basadas en el patrón de tráfico plano que se muestra en la Figura 2, así como el valor mínimo, máximo y promedio para cada métrica. La Tabla 4 proporciona el mismo tipo de datos para las listas de tráfico según el patrón de tráfico variado que se muestra en la Figura 3.

El rango de valores, que se muestra en las Tablas 3 y 4, ilustra el peligro de depender únicamente de una única lista de tráfico. Considere el AWT para el patrón de tráfico plano (Tabla 3). Hay una lista de tráfico que da como resultado un AWT de 26.4 segundos y hay otra lista que da como resultado un AWT de 16.1 segundos. El rango entre estos dos valores es de 10.3 segundos. El valor medio de las 10 ejecuciones es de 20.4 segundos. Si se supone que 20.4 está cerca del valor "verdadero" de AWT, entonces la confianza en cualquiera de estas ejecuciones individuales podría significar que la simulación está subestimando el AWT en aproximadamente un 21% o exagerando el AWT en casi un 30%.

La Tabla 2 muestra los resultados de rendimiento de una lista de tráfico basada en el patrón de tráfico plano y una lista de tráfico basada en el patrón variado. En este caso, la lista de patrones de tráfico plano resultó en un AWT de 22.3 y un ATTD de 89.7, y el patrón de tráfico variado tuvo un AWT de 19.8 y un ATTD de 86.5. Según la Tabla 2, el rendimiento del ascensor es mejor con un patrón de tráfico variado. Sin embargo, una revisión de las Tablas 3 y 4, para cada una de las cuales se simularon y promediaron 10 listas de tráfico, indica lo contrario. Después de promediar 10 simulaciones de lista de tráfico para cada patrón, el patrón plano tiene un AWT promedio general de 20.4 y un ATTD promedio general de 87.4, mientras que el patrón variado no funcionó tan bien con un AWT promedio general de 22.5 y un ATTD promedio general de 89.4. Los datos presentados apoyan la premisa de que es arriesgado evaluar estudios de simulación basados ​​únicamente en una única lista de tráfico.

6. CONCLUSIONES

Con el uso cada vez mayor de la simulación de ascensores para evaluar el rendimiento de los sistemas de ascensores propuestos y existentes, es fundamental que la industria de ascensores reconozca que los resultados de la simulación de ascensores no son totalmente análogos a las métricas tradicionales de capacidad de manipulación. Este artículo analiza la variación de la simulación que no se "promedia" automáticamente como ocurre en las fórmulas tradicionales; Se podría trabajar más en la definición de lo que podría significar "capacidad de manipulación" en el entorno de simulación. Por ejemplo, podría examinarse la diferencia entre la capacidad de manipulación en estado estable y la capacidad máxima de manipulación.

Las simulaciones de ascensores pueden proporcionar descripciones muy precisas de escenarios muy específicos. Aunque el aumento de la fidelidad, en comparación con las fórmulas de probabilidad histórica, puede ser muy útil, también es más complejo y debe tratarse como tal. En particular, la capacidad de los simuladores de ascensores para modelar directamente variaciones leves en escenarios de tráfico también significa que no tener en cuenta los efectos de variación puede llevar a conclusiones engañosas o incorrectas.

Se recomienda que las solicitudes de simulación de ascensores vayan acompañadas de detalles específicos sobre el patrón de tráfico deseado que se evaluará y que todos los resultados de la simulación se informen con una descripción de los patrones de tráfico subyacentes utilizados. Idealmente, al informar los resultados de la simulación, se debería utilizar algún método de ajuste para la variación potencial, como informar promedios de datos de múltiples ejecuciones de listas de tráfico del mismo patrón subyacente.

Todos los profesionales de ascensores que utilizan simulaciones de rendimiento de ascensores deben ser conscientes del efecto significativo que pueden tener las variaciones en los supuestos de tráfico en los resultados de la simulación. De manera similar, debe reconocerse que las variaciones diarias en el tráfico de ascensores o los cambios en los patrones de tráfico a lo largo del tiempo provocarán cambios en el rendimiento del ascensor en el edificio, así como la variación en las entradas de tráfico provocará cambios en los resultados de la simulación.

Referencias
Barney, GC y dos Santos, SM (1985). Diseño y control de análisis de tráfico de ascensores revisado Segunda edición. Peter Peregrinus Ltd., Londres. 386pp.
Barney, Dr. Gina (2010). Planificación del tráfico y selección de equipos de elevación y rendimiento En: Sistemas de transporte en edificios Guía CIBSE D: 2010, Ken Butcher (Ed). The Chartered Institution of Building Services Engineers, Londres, páginas 3-1: 3-20
Peters, Dr. Richard (2010). Técnicas avanzadas de planificación y programas informáticos En: Sistemas de transporte en edificios Guía CIBSE D: 2010, Ken Butcher (Ed). The Char-tered Institution of Building Services Engineers, Londres, págs. 4-1: 4-14
Strakosch, George R. (1967). Transporte vertical: ascensores y escaleras mecánicas. John Wiley & Sons, Inc., Nueva York. 365 págs.