Asansör Bulut Çözümlerinin İncelenmesi

Güvenliği artırmak için dijitalleşme

Chao Du, Hao Gao ve Jian Cao tarafından

Giriş

Bu makale, dijitalleştirme yoluyla asansör güvenliğini artırmak için ilgili bulut bilişim çözümlerini açıklamaktadır. Asansör bulut sistemi aracılığıyla elde edilen asansör çekirdek verileri, asansör operasyon raporlarını otomatik olarak oluşturabilir ve asansör güvenlik tehlikelerini kontrol etmek ve asansör sağlığını dinamik olarak puanlamak için büyük veri analiz teknolojisini kullanabilir, böylece akıllı acil kurtarma seviyesini iyileştirebilir. Aynı zamanda, bu tür çözümler eski asansörler için talep üzerine bakım, asansör sigortası ve modernizasyon hizmetlerinin sağlıklı ve hızlı bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunabilir.

Olayın Arka Planı

Modern binalarda vazgeçilmez dikey taşıma ekipmanı olarak asansörlerin güvenli çalışması, her yolcunun can ve mal güvenliğiyle doğrudan ilişkilidir. Bu nedenle, asansörlerin sürekli ve istikrarlı çalışmasını sağlamak, kamu güvenliğini sağlamak ve yaşam kalitesini iyileştirmek için hayati önem taşır. Son yıllarda, küresel olarak mevcut asansörlerin sayısı artmaya devam etti, Dünya çapında 20 milyondan fazla asansör kullanımda.^[1] Aynı zamanda eski asansörlerin sayısı hızla artmış ve çeşitli potansiyel riskler ve gizli tehlikeler birikmeye devam etmektedir. Ancak çoğu asansörün onarımı, bakımı ve modernizasyonu hala geleneksel şekilde yapılmaktadır. Bulut bilişim gibi dijital araçlara güvenmeden, asansörlerin büyük ölçekte güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak zordur. Bu makalede, asansör Nesnelerin İnterneti (IoT) perspektifinden, yazarlarınız asansörlerin güvenli bir şekilde çalışmasına yardımcı olmak için sistem yapısı ve sistem işlevi açısından bir asansör bulut çözümü sunmaktadır.

Asansör Bulut Çözümünün Sistem Mimarisi

Şekil 1, asansör bulut çözümünün sistem mimarisi diyagramını göstermektedir. Esas olarak bulut platformu, makine dairesi ana kartı, makine dairesi veri terminali ünitesi (DTU), kabin üstü titreşim toplama ve analiz cihazı, kapı kontrolörü, kabin AI kamerası, interkom sistemi vb. içerir. Makine dairesi DTU'su, asansör kontrol sisteminin temel elektrik verilerini bir seri veri yolu (örneğin RS485) aracılığıyla toplar ve kabin üstü titreşim toplama ve analiz cihazı tarafından toplanan titreşim verilerini ve kapı kontrolörü tarafından CAN-BUS gibi seri veri yolları aracılığıyla sağlanan kapı çalışması ve arıza verilerini birleştirir. Ayrıca interkom sisteminden alarm verileri de toplayabilir. Aynı zamanda, makine dairesi DTU'su, ağ kabloları gibi iletim ortamları aracılığıyla kabin AI kamerası tarafından sağlanan anormal yolcu davranışını gösteren gerçek zamanlı videoya dayalı verileri elde edebilir. Bir veri toplama ve işleme birimi olarak, makine dairesi ağ geçidi, uç bilgi işlemden sonra ilgili verileri bulut platformuna bildirebilir. Daha sonra, bulut platformu çeşitli işlevsel modüller oluşturmak için veri analizi ve işleme gerçekleştirecektir.

Bulut bilişim gibi dijital araçlara güvenmeden asansörlerin büyük ölçekte güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak zordur.

Asansör Bulut Çözümünün Sistem Fonksiyonları

Bu sistem otomatik sorun gidermeyi başarmak için asansör bulut teknolojisini kullanır. Sistem:

• Kontrol sisteminin, kapı makine sisteminin ve insan-makine sisteminin üç ana veri kaynağını tam olarak kullanır
• Kontrol sistemi sinyalleri aracılığıyla çekirdek elektronik kontrol bileşenlerinin durumunu otomatik olarak bildirir
• Yapay zeka kameraları aracılığıyla asansörde uygunsuz sürüş davranışlarını otomatik olarak belirler
• Titreşim toplama ve analiz cihazları aracılığıyla mekanik bileşenleri içeren anormal titreşim olaylarını otomatik olarak belirler

Asansör Çalışma Raporu Otomatik Üretim Teknolojisi

Asansör IoT, büyük veri analizi ve bulut bilişim gibi teknolojiler sayesinde rapor verileri otomatik olarak toplanıp saklanabiliyor ve böylece günlük, haftalık ve aylık periyodik asansör operasyon raporları otomatik olarak üretilebiliyor.

1. Günlük Rapor. Dijital ikiz teknolojisine dayanan asansör bulut platformu, güvenlik tehlikelerini ve sorunlarını tespit edebilir ve alarm verebilir. Şekil 2'de gösterildiği gibi, önemli olaylar, arızalar ve alarmlar sezgisel olarak görüntülenebilir. Ayrıntılı raporlar, asansörün çalışmasını ve günün yönetim durumunu değerlendirebilir. Günlük raporlar, ekipman, ortam, personel, arızalar, sıkışmış veya asansör durma alarmları, çalışma istatistikleri ve alınan önleyici tedbirler dahil olmak üzere kategorilere ayrılabilir. "Ekipman" kategorisini örnek olarak kullanarak, kontrol kabini, tahrik motoru, fren, kapı, güvenlik devresi, asansör iletişim sistemi, asansör durma-seviyeleme cihazı vb. performansı iletilebilir. "Arıza" kategorisini örnek olarak kullanarak, arıza kodu, arıza nedeni, çözüm, bakım önerileri vb. gibi kontrol sonuçları sunulabilir.
2. Haftalık ve Aylık Raporlar. Asansörlerin bu hafta ve bu ayki istatistiksel çalışması, Şekil 3'te gösterildiği gibi, grafikler biçiminde sezgisel olarak görüntülenir. Ayrıntılı rapor, asansörlerin çalışmasını ve yönetimini geçerli haftaya ve geçerli aya göre sayabilir. Rapor, çalışma istatistikleri, arızalar, sıkışmış veya durmuş alarmlar, ekipman, personel, yönetim, güvenlik risklerinin düzeltilmesi ve doğrulanması ve önceki haftaki gizli tehlikeler, önemli güvenlik riski ve gizli tehlikeler ve geçerli haftanın düzeltilmesi, geçerli haftanın güvenlik yönetimi değerlendirmesi ve sonraki hafta için iş öncelikleri dahil olmak üzere kullanıcı gereksinimlerine göre sınıflandırılabilir. Operasyon istatistiklerini örnek olarak kullanarak, titreşimin standardı aşıp aşmadığını, kümülatif operasyon sürelerini, kümülatif tel halat bükme sürelerini, kümülatif kapı açma ve kapama sürelerini, elektrik kesintisi süresini, bakım süresini, yardım için alarm sürelerini vb. yansıtabilir. "Sıkışmış" veya "durmuş alarm" kategorisini örnek olarak kullanarak, sıkışmış veya durmuş alarmların süresini, sıkışmaların veya hatalı asansör duruşlarının nedenini (bir arıza meydana gelirse, arıza kodu, arıza nedeni, çözüm, bakım önerisi vb. sunulabilir), sıkışmaların veya hatalı asansör duruşlarının süresini ve bitiş zamanı işlemlerini vb. yansıtabilir.

Güvenlik Risklerini Gidermek İçin Büyük Veri Analiz Teknolojisi

Asansör bulutu IoT'ye aittir. IoT'nin tipik özelliklerine sahiptir, yani ekipman operasyonunun veri büyüme hızı çok hızlıdır ve eşzamanlılık gereksinimleri de yüksektir. Örneğin, tek bir asansör günde 3,000 kez 3,000 adet günlük verisi ekler. 200,000 asansörün günde 600 milyon adet günlük verisi varsa, bu yılda 216 milyar adet günlük verisi anlamına gelir. Tek bir veri parçasının maksimum kapasitesi 0.0468 kilobayttır ve günlük çıktı yaklaşık 30G kilobayt günlük verisidir. Yıllık çıktı 10 terabayttan fazla günlük verisidir. Bu nedenle, bu kadar büyük miktarda veriyi analiz etmek ve hesaplamak için büyük veri sistemi kullanmak gerekir. Asansör endüstrisinin özelliklerini göz önünde bulundurarak, büyük veri çözümümüz olarak mevcut ana akım Hadoop+Hive+Hbase çözümünü seçtik. Bu çözüm, büyük veri platformu oluşturmak için büyük veri ekosisteminin açık kaynaklı bileşenlerini kullanır. Bu çözümün avantajı, aktif, açık kaynaklı topluluğun bir parçası olmasıdır. Ayrıca esnektir ve DIY (kendin yap) yaklaşımına uygundur. Büyük veri platformunun desteğiyle, müşterilere daha fazla değer sağlayan geleneksel işlevlere ek olarak gerçek zamanlı akış analizi, veri madenciliği, kişiselleştirilmiş öneriler ve makine öğrenimi gibi yenilikçi işlevleri gerçekleştirebiliriz. Bu işlevler şunları içerir:

1. Kontrol sistemi çekirdek elektrik verileri. İzleme terminalleri aracılığıyla gerçek zamanlı çalışma verilerini, arıza verilerini, olay verilerini, çalışma istatistiklerini vb. toplayın. Bulut platformu analizi, asansör güvenlik tehlikesi denetiminin doğruluğunu artırmaya yardımcı olur ve asansörlerin sağlığını dinamik olarak puanlar.
2. Titreşim verileri. Bir araba üstü titreşim toplama ve analiz cihazı, araba titreşim verilerini toplar ve bunları kontrol sistemine bağlar, bu da titreşim sensörünü asansör sisteminin önemli bir parçası haline getirir. Titreşim verisi analizi, yerel bilgi işlem + bulut bilgi işlemin tamamlayıcı modunu benimser.

Yerel Hesaplama

Bariz anormal titreşimler için, araç üstü titreşim toplama ve analiz cihazı güvenlik tehlikesi kodunu doğrudan yerel olarak hesaplayabilir ve bunu bakım personeline SMS veya bir uygulama (app) açılır penceresi aracılığıyla bildirebilir. Aktif olarak bildirilebilen güvenlik tehlikeleri arasında acil iniş, acil duruş, kaygan başlangıç, anormal yerel titreşim (düzensiz kılavuz rayı, yuvarlak olmayan çekiş tekerleği, tel halat üzerinde düzensiz kuvvet) ve anormal sürekli titreşim (fren çalışması, kılavuz pabucu anormalliği) bulunur.

Cloud Computing

Araba üstü titreşim toplama ve analiz cihazı tarafından toplanan titreşim verileri, makine odası DTU'su aracılığıyla talep üzerine veya düzenli olarak yüklenebilir. Titreşim verileri buluta yüklendikten sonra, bulut bilişim başlayacaktır. Standart üstü bir durum bulunduğunda, asansör bulut uygulaması standart üstü durumu görüntüleyebilir ve bakım personeline SMS ve uygulama açılır pencere alarm istemleri gönderebilir.

Kapı Makinesi Verileri

Kapı makinesi arıza verilerinin raporlanması, kapı sistemi sorunlarını daha doğru bir şekilde tespit edebilir. Orijinal kontrol sisteminin içsel arıza koduna dayanarak, kapı makinesi sistemi arıza kodu eklenir ve bakım personeli, kapı sistemi anormal olduğunda hemen bilgilendirilebilir.

AI Tanıma Verileri

Yapay zekalı kamera, elektrikli scooter tanıma, uzun süreli kapı blokajı, yolcu sayımı, sesli ve görüntülü interkom vb. işlevleri gerçekleştirecek şekilde genişletilebilir. Elektrikli scooter'ların asansöre girmesi veya uzun süreli kapı blokajı gibi anormal davranışlar meydana geldiğinde, yapay zekalı kamera sesli ve görsel alarmları etkinleştirebilir ve bilgileri derhal tesis veya bakım personeline gönderebilir.

İsteğe Bağlı Servis Bakımı

Güvenlik tehlikelerini gidermek için AI tabanlı büyük veri analiz teknolojisinden tam olarak yararlanılarak, bakım personeli asansörlerdeki güvenlik tehlikeleri konusunda proaktif olarak hatırlatılır ve talep üzerine bakım gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda, bulut platformu tarafından sağlanan dijital bakım işleviyle, bakım sürecinin ve bakım sözleşmelerinin kağıtsız yönetimi sağlanabilir. Bakım kullanıcıları, izlenen asansör çalışma koşullarına göre hedefli bakım planları geliştirebilir ve süreci takip edebilir. Asansör bulut uygulaması, bakım planları eklemek, coğrafi konumları belirlemek, bakım öğelerini kontrol etmek, resim, metin ve kayıt yüklemek ve bakım verimliliğini artırmak için diğer işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Servis Asansör Sigortası

Güvenlik tehlikelerini gidermek için büyük veri analiz teknolojisinden tam olarak yararlanılarak asansör bulut platformu, arıza sıkışma oranı ve arıza durdurma oranı hakkında istatistikler üretebilir ve ayrıca istatistiksel raporlar oluşturmak için arıza durdurma süresi, kurtarma yanıt süresi, kurtarma süresi ve diğer verileri özetleyebilir.

Sigorta kuruluşları, bulut platformu tarafından oluşturulan istatistiksel raporlara dayanarak asansörlere ait sigorta primlerini dinamik olarak değerlendirebilecek.

Asansör bulut platformu yedek parça yönetimini de ele alabilir. Asansör sigortası parça değişimi ihtiyacını karşıladığında, bu işlev sigorta kuruluşlarına parça kalite güvencesi sağlayabilir.

Eski Asansörlerin Yenilenmesi Hizmeti

Asansör kontrol sisteminin temel elektrik verileri, titreşim verileri, kapı makinesi verileri, yapay zeka tanıma verileri ve asansör bulut teknolojisi aracılığıyla elde edildikten sonra asansör çalışma raporu tarafından otomatik olarak oluşturulan diğer önemli veriler, eski asansörlerin yenilenmesi için veri tabanı sağlayabilir. Bu tür raporlar, blok zinciri güvenilir yargı teknolojisiyle ilgili kurumlar tarafından onay ve sertifikasyon için değerlendirilebilir ve bu da raporu eski asansörler için yenileme sürecindeki ilgili oyuncular tarafından daha yetkili ve tanınmış hale getirir.

Sonuç

Bu makale, asansör bulut teknolojisine dayalı asansörlerin sistem mimarisi ve işlevleri açısından güvenli çalışmasını ele almaktadır. Asansörlerin güvenli çalışmasını sağlamak acilen dijital araçların (asansör bulut teknolojisi gibi) desteğini gerektirir. Asansör güvenlik tehlikelerinin araştırılması, sektörde öngörücü bakımın ortaya çıkmasıyla derinden tutarlıdır. Çeşitli asansör verisi türlerinin (elektrik verileri, titreşim verileri, kapı makinesi verileri, yapay zeka tanıma verileri vb.) çıkarılması ve derinlemesine analiz edilmesiyle öngörücü bakımın doğruluğu büyük ölçüde artırılacak ve ayrıca daha sonraki talep üzerine bakımın büyük ölçekli tanıtımının temelini atabilir.

Referans

[1] statista.com/statistics/1201896/elevators-yürüyen merdivenler-operasyon-dünya çapında