电梯现代化改造必须适应后疫情时代的社会变迁和技术创新。混合办公模式和对更大个人空间的需求正在改变人流模式，并促使闲置的办公电梯进行改造；同时，非接触式控制、目的地调度界面以及移动或生物识别接口减少了接触。轿厢载客量的减少和通风量的增加，以及配备过滤、电离或紫外线杀菌功能的供气系统，都改变了电梯的性能需求，而这些需求可以通过升级控制系统来模拟和缓解。此外，互联互通和云API实现了应用程序和系统集成，而决策树和神经网络等机器学习技术则实现了预测性维护，并几乎完全消除了可避免的故障。即使是近期完成现代化改造的电梯，也需要进行这些升级。
本文首次以虚拟形式在 12 年 2021 月的第 XNUMX 届电梯和自动扶梯技术研讨会上发表，并在研讨会网站上打印： Liftsymposium.org.
关键词： 现代化、大流行后工作场所、社会变革、创新
抽象
长期以来，现代化一直是电梯行业的一部分。 超过100年历史的建筑物经过多次现代化改造，但仍继续使用原来的直流电机。 社会变革和技术创新都将使不久的将来的现代化不同于现在的现代化。
将审查现代化、社会变革和技术创新的动机。 还将探讨“下一代”现代化的好处。
1. 引言
与大多数其他产品一样，建筑物与其他建筑物竞争客户。 就建筑物而言，客户是租赁或购买建筑物空间的实体。 虽然许多因素会影响客户的决定，但其中一些最重要的因素是位置、价格和建筑特色。
新建筑具有所有最新功能。 现有建筑物必须升级其系统或接受较低的租金。 正是出于这个原因，建筑物过去对其电梯进行了现代化改造。 但是，那是在 COVID-19 之前。
疫情后的商业地产市场也将出现建筑用途和建筑规格的变化。 这些变化将影响电梯要求并创造新的电梯现代化机会，即使对于在大流行之前和期间建成的相对较新的建筑物也是如此。
未来的现代化改造将需要满足以下要求：
- 大流行后的工作场所要求
- 新技术
必须进行现代化改造才能与新建筑竞争的现有建筑数量庞大。 以下是三个例子：
- 截至 2020 年底，美国商业建筑的平均使用年限为 52.67 年。[1]
- 在欧洲，80% 的现有商业建筑是在 1990 年之前建造的。[2]
- 中国的改革开放时期始于 1978 年。这一时期头 20 年建造的许多建筑都需要进行现代化改造。[3]
2. 大流行后的工作场所
2.1 社会变革，远程工作
企业已经认识到，人们可以在远程位置（例如家庭办公室）高效工作。然而，团队合作、协作、指导以及企业文化的开发和维护需要人们在同一地点一起工作。
房地产行业试图回答的问题是，“最终有多少人会继续远程工作，有多少人会回到办公室？” 行业领导者预测，60% 到 80% 的员工将重返办公室。[4] [5] 但是，许多人会使用混合解决方案，一周中的某些天在办公室工作，而某些天则在远程位置工作。
如果 80% 的劳动力返回办公室，就会出现大量的办公空间过剩，因此，空置率将会增加。 然而，劳动力似乎也希望继续保持社交距离。 此外，工人们发现开放式办公空间的生产力较低，因为在这样的环境中很难集中注意力。
因为远程工作会产生一定程度的剩余办公空间，一些办公楼可能会被改建为住宅。 事实上，一位电梯顾问告知您的作者，他的公司正在开展两个项目，其中一栋办公楼正在改建为包括办公空间和住宅单元的混合用途建筑。
2.2 非接触式
接触受污染的表面是传播 COVID-19 和许多其他细菌和病毒疾病的一种方式。 触摸电梯按钮或抓住自动扶梯扶手被正确地认为是传播疾病的好方法。 因此，许多电梯公司正在为电梯和自动扶梯扶手消毒设备提供非接触式解决方案。[6]
目的地调度 (DD) 系统本质上比带有向上和向下按钮的传统控制系统更“非接触式”，因为人们只需输入目的地即可。 使用手机、身份证和面部识别系统等智能设备可以实现完全非接触式电梯。
通常无需更换控制系统即可升级到非接触式 DD 系统。 许多公司都在提供 DD 覆盖系统。[7]
因此，人们可以预期控制系统的现代化或升级到非接触式 DD 系统将会增加。
为安全起见，鼓励自动扶梯使用者握住扶手。 由于无法实现非接触式扶手，因此目前提供了两种解决方案：紫外线 C 消毒剂和带有抗菌涂层的扶手。[8] 许多自动扶梯将通过安装这些设备进行升级是合乎逻辑的。
2.3 客舱空间
个人空间一直定义着电梯轿厢可以运送的乘客数量。 通常使用每人 0.21 平方米的值。 但是，在 COVID-19 之后的世界中，预计该值将会增加。
每层楼的乘客减少、客舱内个人空间的增加以及非接触式 DD 控制的使用都将对电梯系统的交通处理能力产生影响。
可以使用模拟评估这些因素的总体影响。 以下示例比较了在 COVID-19 之前设计的假设建筑物和具有在 COVID-19 之后设计的功能的同一建筑物的交通处理性能。
使用 ELEVATE® 模拟软件对这两个系统进行了评估。
2.3.1 示例 1，在 COVID-19 之前
该建筑有 18 个站点，每层可容纳 58 人，有 1350 部电梯，容量为 3 kg，速度为 XNUMX m/s。 控制系统是 Group Collective。
使用增强的 UP Peak 计算，系统在 31.4% 的到达率下具有 12 秒的间隔。
使用 Peters Research Modern Office Lunch Peak 2015 模板和 Peters Research Modern Office Up Peak 模板进行模拟，乘客面积为每人 0.21 平方米。 表 1 总结了结果：
表 1 模拟结果，乘客面积：0.21 m² & 100% 占用
| 等待的时间 | 运输时间 | 到达目的地的时间 | |
| 午餐 | 24.3 | 64.4 | 89.7 |
| 上峰 | 9.3 | 70.0 | 79.4 |
需要注意的是，在乘客面积为 0.21 平方米的情况下，每次旅行的最大乘客人数为 14 人。
2.3.2 示例 2，COVID-19 后的流量
使用 COVID 后参数运行第二组模拟。 每层楼的人数减少到 43 人，占 COVID-80 之前 58 人的 19%。 个人空间增加到每人0.5平方米。 这将每次旅行的最大乘客人数限制为六人。 此外，还使用了非接触式 DD 系统 (ACA) 控制系统。 表 2 总结了结果：
表 2 模拟结果，乘客面积：0.5 m² & 80% Occupancy
| 等待的时间 | 运输时间 | 到达目的地的时间 | |
| 午餐 | 26.8 | 35.4 | 62.2 |
| 上峰 | 19.0 | 36.0 | 55.0 |
可以看出，具有新控制的现有电梯在应用于 COVID-19 后的条件时，提高了交通处理性能。
2.4 通风
传统上，强制机舱通风有两种方法：
- 萃取。 吊扇从机舱内抽出空气并将其排入井道。
- 供应。 吊扇迫使空气从井道进入机舱。
为应对 COVID-19，电梯公司提供供应型通风系统，使空气通过电离室或与过滤器结合的电离室。[8] [9] 乘客仍然可以通过打喷嚏或说话传播疾病，但这些系统确保进入机舱的空气是卫生的，并且气流将防止污染物在驾驶室中逗留。
另一种消毒供应型通风系统的方法是在供应入口附近使用 UV-C 灯。[10] 这种方法的工作方式与用于自动扶梯扶手的 UV-C 系统相同。
3.新技术
有两种技术将产生对未来现代化或系统增强的需求。 这些技术是连接和机器学习。
3.1连通性
与信息技术相关的连接性被定义为“与另一台计算机或计算机系统连接或通信的能力”。 [11]
对于电梯行业，它通常表示电梯控制系统使用云技术连接到远程计算机。 从控制器发送的信息可用于许多方面，包括机器学习 (ML)、与其他建筑系统的接口、建筑经理使用的应用程序（应用程序）和电梯乘客使用的应用程序。
直接连接到控制系统的连接系统可用于大多数新的或最近安装的电梯。
现有的电梯可以使用与控制系统连接很少或没有连接的传感器包连接。 使用许多商用连接系统之一，几乎任何电梯都可以具有一定程度的连接性。[12]
来自连接系统的数据可以通过 API 进行处理并提供给其他计算机程序。 API 是一种应用程序编程接口。[13] 用户界面 (UI) 允许人们与计算机进行通信。 API 允许计算机与另一台计算机进行通信。
以下是一些可能想要访问电梯系统 API 的计算机系统示例：
- 楼宇管理系统 (BMS) 计算机
- 安全系统计算机
- 设施管理公司的电脑
- 想要使用电梯的服务机器人
- 政府机构计算机
应用程序是可以下载到智能手机或平板电脑等移动设备上的应用程序。[14] 电梯应用程序用作接口，允许服务人员、乘客和建筑物管理人员访问有关电梯和自动扶梯的数据或与之通信。 以下是电梯应用程序的一些示例：
- 用于在目的地调度系统中拨打电话的应用程序
- 帮助服务人员诊断电梯问题的应用程序
- 应用程序供设施经理和建筑工程师接收有关其电梯和自动扶梯的性能数据和警报
只有电梯和自动扶梯升级或现代化，才能实现连通性。
3.2 机器学习与人工智能
人工智能的目标是开发模仿人类智能的计算机和软件。 机器学习 (ML) 是人工智能的一种形式。 ML 涉及根据从数据中学习到的属性进行预测。[15]
ML 有多种形式。 以下是可用于升降机的两种形式：
分类和回归树 (CART)
- 描述：这些树是决策树，可以从过去发生的事情中学习，并使用这些知识来预测未来的结果。[16]
- 示例：电梯远程监控系统的输出记录了过去发生的事情。 使用 CART 分析这些数据可能会揭示一系列事件和/或错误代码，这些事件和/或错误代码几乎总是会在两周内导致关闭。
人工神经网络（ANN）
- 描述：人工神经网络是受生物神经启发的计算系统，例如人类和动物的大脑。[17] 这些网络具有学习能力。
- 示例：向人工神经网络显示正常运行的电梯组件的振动特征，并告诉它是未损坏组件的特征。 它还显示损坏组件的振动特征，并告诉它是损坏组件的特征。 许多振动特征被显示给人工神经网络，并且人工神经网络及时学会通过它们的特征识别损坏的组件。
- 由于其学习和预测能力，ML 将极大地提高可靠性和维护效率。[18] 很快，将有可能几乎完全消除电梯故障，但由误用、滥用、故意破坏或天灾等外部因素引起的故障除外。
建筑业主和管理者希望通过机器学习来延长正常运行时间。 ML 通常需要连接的电梯和自动扶梯。
4。 结论
未来的现代化将由社会变革和创新驱动。
社会变化是我们应对 COVID-19 大流行的经验的结果。 社会至少在部分时间知道如何远程工作，并且我们对更大的个人空间和与可能受污染的表面的接触更少感到更舒服。
楼宇业主、楼宇管理者和楼宇住户希望通过连接获得可能的好处。
即使是最近完成或现代化的电梯也可以进行额外升级以应对不断变化的工作场所。 电梯现代化和升级市场从未像现在这样好。
案例
[1] 费尔德斯坦，S. 2020，研究评论。 可从： https://commbuildings.com/ResearchComm.html 最后访问：27 年 2021 月 XNUMX 日。
[2] “iRESIST+ 对现有建筑进行创新的抗震和能源改造 可从： https://ec.europa.eu/jrc/en/research-topic/improving-safety-construction/i-resist-plus?qt-news_events_tabs_on_basic_pages=1 最后访问：27 年 2021 月 XNUMX 日
[3] 改革开放四十年：中国走向可持续发展之路。 可从： https://advances.sciencemag.org/content/5/8/eaau9413.full#:~:text=The%20year%202018%20marks%20the%2040th%20anniversary%20of,at%20the%20crossroad%20of%20a%20future%20development%20alternative 最后访问：27 年 2021 月 XNUMX 日。
[4] RXR Realty 首席执行官 Scott Rechler 关于重返办公室的前景。 可从： https://www.cnbc.com/video/2021/06/18/return-to-the-office-commercial-real-estate.html 最后访问：24 年 2021 月 XNUMX 日
[5] 雇主需要了解管理混合工作环境的内容。 可从： https://www.cnbc.com/video/2021/05/25/return-to-office-hybrid-model-post-pandemic.html 最后访问：24 年 2021 月 XNUMX 日
[6] Gen3 手册可从以下网站获得： https://www.otis.com/documents/256045/333123909/OTIS_Gen3Brochure_Eng_Final.pdf/b842c11 e-a85a-0b5d-4a2f-5d64d854b4e0?t=1621911510749 最后访问：29 年 2021 月 XNUMX 日。
[7] 通力现代化覆盖可从： https://www.kone.sa/en/Images/Modernization_Overlay_factsheet_tcm262-78820.pdf 上次访问时间：29 年 2021 月 XNUMX 日。
[8] 消毒产品可从： https://www.otis.com/en/us/tools-resources/safety- products-features/escalator-sanitizing-products 最后访问：26 年 2021 月 XNUMX 日
[9] VFA 解决方案可从： https://www.vfa-solutions.com/en/our-technology/aspra-air-purification/ 最后访问：26 年 2021 月 XNUMX 日
[10] COVID-19 通风，第 5 版 (2021) CIBSE，伦敦
[11] 连接可从： https://www.merriam-webster.com/dictionary/connectivity 最后访问：27 年 2021 月 XNUMX 日
[12] Smith R. IOT，Magic or Myth (2020) 在：第 11 届电梯和自动扶梯技术研讨会论文集，北安普顿
[13] API 可从： https://en.wikipedia.org/wiki/API 最后访问：28 年 2021 月 XNUMX 日
[14] 应用程序可从： https://www.merriam-webster.com/dictionary/app 最后访问：28 年 2021 月 XNUMX 日
[15] 机器学习可从： https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning 最后访问：24 年 2021 月 XNUMX 日
[16] 决策树学习可从： https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning 上次访问时间：24 年 2021 月 XNUMX 日。
[17] 人工神经网络可从： https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network 上次访问时间：26 年 2021 月 XNUMX 日。
[18] Smith, R. The Internet of Things, Big Data, Machine Learning, and the Lift & Escalator Industry (2015) In: Proceedings of the 5th Symposium on Lift and Escalator Technologies, Northampton
也可以参考： 模拟建筑物摇摆对高层电梯影响的计算环境
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