اهمیت موضوع هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حال تحول صنعت آسانسور هستند. (Artificial intelligence and machine learning in smart elevators) این فناوری‌ها با تحلیل داده‌های حسگرها و سیستم‌های کنترلی، امکان پیش‌بینی خرابی، کاهش زمان توقف، و بهینه‌سازی عملکرد آسانسورها را فراهم می‌کنند. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آسانسورهای هوشمند می‌پردازد و مزایای آن را در ایمنی، کارایی و نگهداری پیشگیرانه تحلیل می‌کند.

تعریف هوش مصنوعی در صنعت آسانسور

آسانسورها یکی از حیاتی‌ترین بخش‌های زیرساخت‌های شهری و ساختمانی هستند. خرابی ناگهانی یا عملکرد نامطلوب آنها نه تنها باعث اختلال در جابه‌جایی می‌شود، بلکه ممکن است خطرات ایمنی جدی ایجاد کند. روش‌های سنتی نگهداری آسانسورها معمولاً مبتنی بر بازرسی دوره‌ای یا تعمیرات بر اساس گزارش خرابی­ها هستند که هزینه‌بر و ناکارآمدند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های بلادرنگ (Real-time Data) و الگوریتم‌های پیش‌بینانه، امکان نگهداری پیشگیرانه (Predictive Maintenance) را فراهم کرده‌اند. این فناوری‌ها قادرند:

• خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند.
• مصرف انرژی را با افزایش کارایی سیستم و بهینه‌سازی حرکت آسانسور کاهش می دهند.
• ایمنی مسافران را با تشخیص سریع نقص‌های فنی بهبود بخشند.

تعریف و کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آسانسورها

1- هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) چیست؟

هوش مصنوعی (AI): شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا وظایفی را که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، انجام دهند (مانند تشخیص الگو، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی)

یادگیری ماشین (ML): زیرمجموعه‌ای از AI است که در آن سیستم‌ها با استفاده از داده‌های گذشته الگوها را یاد می‌گیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی می‌کنند.

2-چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آسانسورها به کار می‌روند؟

در آسانسورهای هوشمند، حسگرهای اینترنت اشیا داده‌هایی مانند:

• لرزش موتور
• دمای موتور
• مصرف انرژی
• وضعیت ایمنی ­ها

را جمع‌آوری می‌کنند. سپس الگوریتم‌های ML این داده‌ها را تحلیل کرده و الگوهای خرابی را شناسایی می‌کنند.

کاربردهای کلیدی

1- پیش‌بینی خرابی (Predictive Maintenance):

سیستم‌های ML می‌توانند علائم اولیه سایش قطعات (مانند فلکه موتور) را تشخیص دهند و هشدار دهند.

مثال: اگر الگوریتم تشخیص دهد که لرزش موتور به‌مرور افزایش یافته، احتمال خرابی در آینده نزدیک را اعلام می‌کند.

2- بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization):

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند الگوی استفاده از آسانسورها را تحلیل کند تا ترافیک جابجایی بین طبقات را در ساعات شلوغی مدیریت کند.

مثال: در ساختمان‌های اداری، سیستم می‌تواند پیش‌بینی کند که در ساعت ۸ صبح افراد در حال ورود به مجتمع هستند در نتیجه آسانسورها سرویس­دهی به طبقات ورودی را به‌صورت خودکار در اولویت قرار می­دهند.

3- کاهش مصرف انرژی (Energy Efficiency):

با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی انرژی، آسانسورها می‌توانند در زمان‌های کم‌ترافیک، از آسانسورهای کمتری برای سرویس­دهی استفاده نموده و همچنین در ساعات پر ترافیک با استفاده از الگوریتم­های مناسب میزان توقف آسانسورها را و در نتیجه میزان مصرف انرژی را کاهش دهد.

4- ارتقاء ایمنی (Safety Enhancement):

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند خرابی و حوادث احتمالی (مانند پاره شدن سیم بکسل­ها، درگیر شدن ترمز ایمنی کابین آسانسور) را سریع‌تر از اپراتورهای انسانی تشخیص دهد.

مثال: اگر سنسورها نشان دهند که درب ها به‌درستی در یکی از طبقات بسته نمی‌شوند، در نتیجه سیستم به‌صورت خودکار گزارش خرابی احتمالی درب آن طبقه را گزارش می­دهد در نتیجه این موضوع برای سرویس کار به منظور مراجعه و رفع نقص ارسال می­گردد.

مطالعه موردی شرکت‌های پیشرو در استفاده از AI برای آسانسورها

1- شرکت اوتیس (Otis) استفاده از سرویس Otis ONE

• هوش مصنوعی و IoTبرای نظارت بر بیش از ۲ میلیون آسانسور در جهان استفاده می‌کند.
• داده‌های حسگرها تحلیل شده و الگوریتم‌های ML خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی می‌کنند.

2- شرکت کانه (KONE) استفاده از پلتفرم KONE 24/7 Connected Services

• با استفاده از یادگیری ماشین، الگوی استفاده از آسانسورها را تحلیل می‌کند تا تعمیرات پیشگیرانه انجام دهد.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین انقلابی در صنعت آسانسورایجاد کرده‌اند. با قابلیت پیش‌بینی خرابی، بهینه‌سازی عملکرد و افزایش ایمنی، این فناوری‌ها نه‌تنها هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهند، بلکه تجربه بهتری برای کاربران فراهم می‌کنند.

در آینده، انتظار می‌رود آسانسورها کاملاً خودکار شوند و با استفاده از AI پیشرفته، بتوانند بهترین مسیرها را انتخاب کنند، انرژی کمتری مصرف کنند و با حداقل توقف کار کنند.

منابع

1. Otis Worldwide Corporation. (2023). “Otis ONE: AI-Powered Elevator Monitoring.”
2. (2023). “KONE 24/7 Connected Services with Machine Learning.”
3. McKinsey & Company. (2022). “The Future of Smart Elevators and AI.”