Sistemas de elevadores inteligentes do futuro com inteligência artificial, Internet das Coisas e integração BIM.

enviado por Volkan Murat ORAKCI, engenheiro de P&D da Merih Elevator

1. Introdução

Durante muitos anos, as tecnologias de elevadores concentraram-se no desenvolvimento de sistemas mecânicos e eletromecânicos. No entanto, a transformação digital da última década começou a alterar significativamente as prioridades do setor e, hoje, o desempenho de um sistema de elevador não pode ser avaliado apenas com base em critérios como capacidade de carga, velocidade ou conforto. Custos operacionais, eficiência energética, gestão dos processos de manutenção e experiência do usuário são agora considerados tão importantes quanto o desempenho técnico.

Do ponto de vista dos engenheiros que trabalham na área, é sabido que o tempo de inatividade não planejado é um dos problemas mais significativos encontrados ao longo do ciclo de vida de um elevador.

Avarias inesperadas, especialmente em edifícios comerciais de uso intenso, não só aumentam os custos de manutenção, como também impactam diretamente o funcionamento do edifício. Por essa razão, o setor tem mudado o foco nos últimos anos, passando de abordagens reativas para lidar com avarias a soluções que visam prevê-las com antecedência.

A inteligência artificial (IA), a Internet das Coisas (IoT) e as tecnologias de Modelagem da Informação da Construção (BIM) tornaram-se componentes essenciais dessa transformação tão necessária. Graças aos avanços na tecnologia de sensores, em particular, agora é possível coletar dados continuamente de sistemas de elevadores; esses dados podem ser analisados ​​para obter informações relevantes sobre o comportamento dos equipamentos.

Este estudo examina as contribuições que essas tecnologias podem trazer para os sistemas de elevadores, as aplicações atuais e as potenciais oportunidades futuras, sob uma perspectiva de engenharia.

1. Análise de Custos Anuais de Manutenção

Pressupostos

• Número total de elevadores: 14

• Custo médio anual de manutenção (sistema tradicional): US$ 6,500/elevador

• Custo adicional devido a avarias: US$ 1,800/elevador/ano

• Custo de paradas não planejadas: US$ 900/elevador/ano

Após a manutenção preditiva com suporte de IA

Melhorias esperadas

• Redução de 40% nos custos de avarias

• Redução de 60% no tempo de inatividade

• Otimização de 15% da força de trabalho de manutenção

Item de custo Total anual (USD)

Contrato de manutenção programada: US$ 77,350

O custo do reparo da falha é de US$ 15,120.

Prejuízo operacional devido a tempo de inatividade: US$ 5,040

Total US$ 97,510

Economia Anual

• Sistema tradicional: US$ 128,800

• Sistema com suporte de IA: US$ 97,510

• Economia líquida anual: US$ 31,290

2. Arquitetura de elevador inteligente baseada em IoT

A base dos sistemas de elevadores inteligentes é uma infraestrutura de IoT (Internet das Coisas).

Dados coletados de motores, acionamentos, sistemas de freio, mecanismos de portas e Os equipamentos de segurança podem ser transmitidos para plataformas de dados centrais.

Nestes sistemas,

• Temperatura do motor,

• Contagem de ciclos de frenagem,

• Frequência de abertura/fechamento de portas,

• Níveis de vibração,

• Consumo de energia,

• Densidade de passageiros,

• A qualidade do ar pode ser monitorada continuamente.

Graças à coleta de dados em tempo real, o desempenho dos equipamentos é avaliado continuamente, possibilitando a detecção de falhas antes que elas ocorram.

3. Manutenção preditiva alimentada por IA

Nas abordagens tradicionais de manutenção, as atividades de manutenção são realizadas em intervalos fixos. No entanto, como as condições reais de operação do equipamento não são levadas em consideração, isso pode levar a substituições desnecessárias de peças ou falhas inesperadas.

Sistemas de manutenção preditiva baseados em IA:

• Analisar dados de sensores,
• Detectar comportamentos anormais,
• Calcular probabilidades de falha,
• Otimize o cronograma de manutenção.

Por exemplo, pequenas variações no tempo de fechamento de um operador de porta ou alterações na vibração do motor podem ser avaliadas por algoritmos de aprendizado de máquina para identificar possíveis cenários de falha com antecedência. Essa abordagem reduz os custos de manutenção e aumenta a disponibilidade do sistema.

4. Personalização da experiência do usuário

Sistemas baseados em inteligência artificial podem aprender os hábitos dos usuários para fornecer um serviço mais eficiente.

No futuro:

• Geração automática de chamadas de elevador conforme o usuário se aproxima do prédio.
• Operação integrada entre o estacionamento e o elevador,
• Exibição de previsões meteorológicas diárias e avisos do edifício nas telas da cabine.
• Será possível otimizar o tráfego por meio de algoritmos que aprendem as preferências de cada andar.

Essas aplicações podem reduzir significativamente os tempos de espera, principalmente em edifícios de uso misto de alta densidade.

5. Gestão de Energia e Sistemas Regenerativos

A eficiência energética em elevadores tornou-se uma das principais áreas de pesquisa nos últimos anos. Graças aos sistemas de acionamento regenerativo, o excesso de energia gerado durante o movimento da cabine pode ser devolvido à rede elétrica. Algoritmos de IA analisam esse fluxo de energia para:

• Identificar tendências de consumo de energia
• Prever picos de carga
• Desenvolver estratégias de otimização de energia

Pesquisas demonstram que as tecnologias de propulsão regenerativa podem reduzir o consumo de energia em 20 a 40% sob condições operacionais adequadas.

6. Integração BIM e a Abordagem do Gêmeo Digital

A tecnologia BIM permite a gestão do ciclo de vida de um edifício em um ambiente digital. A integração de dados em tempo real de sistemas de elevadores com o modelo BIM dá origem a aplicações de gêmeos digitais. Graças a essa abordagem:

• O estado do equipamento pode ser monitorado através de um modelo 3D.
• É possível visualizar o histórico de manutenção.
• É possível simular cenários de falha.
• Os custos do ciclo de vida podem ser analisados.

As tecnologias de gêmeos digitais oferecem vantagens significativas nos processos de gestão predial.

7. Segurança e Gestão de Emergências

Os sistemas com suporte de IA oferecem oportunidades significativas não apenas para manutenção e eficiência energética, mas também em termos de segurança. Em particular:

• Análise rápida de situações em que passageiros ficam presos dentro da cabine do elevador.
• Acionamento automático dos procedimentos de resgate
• Diagnóstico Remoto
• E notificar previamente as equipes de serviço.

Essas aplicações podem reduzir os tempos de resposta. No entanto, as decisões finais de segurança devem ser tomadas por pessoal técnico qualificado, de acordo com as normas pertinentes.

8. Conclusão

Com a integração de tecnologias de IA, IoT e BIM, os sistemas de elevadores estão evoluindo para estruturas previsíveis e orientadas por dados. Manutenção preditiva, otimização de energia, melhorias na experiência do usuário e aplicações de gêmeos digitais desempenharão um papel significativo nos edifícios inteligentes do futuro. Em um futuro próximo, espera-se que os elevadores se tornem não apenas equipamentos de transporte, mas também geradores ativos de dados e sistemas de apoio à decisão dentro do ecossistema predial.

Referências

Al-Sharif, L. (2017). Consumo e conservação de energia em elevadores e escadas rolantes. Wiley.

Bortolini, R., Forcada, N., Macarulla, M., & Casals, M. (2021). Aplicações de IoT e Inteligência Artificial em Operações e Manutenção de Edifícios. Journal of Building Engineering, 44.

ISO 8100-32:2020. Elevadores para o transporte de pessoas e mercadorias — Planejamento e seleção de elevadores de passageiros a serem instalados em edifícios de escritórios, hotéis e residências.

Peters Research Ltd. (2022). O futuro dos sistemas de gestão de tráfego de elevadores.