Caso de éxito

Fabricante de ascensores

Predicción de uso de ascensores. Gracias a la capacidad predictiva de los algoritmos de inteligencia artificial, optimizamos la gestión energética de ascensores, además de reducir el tiempo de espera de los usuarios.

01. Reto

 
Con este trabajo de I+D, por una parte se pretendía mejorar la experiencia de usuario, haciendo que tuviera que estar menos tiempo esperando la llegada del ascensor y, por otra, se buscaba reducir al mínimo posible el consumo energético consecuencia del funcionamiento de dicho ascensor.
 
Por tanto, se buscaba que el ascensor, de forma autónoma y desasistida, tomase la decisión de a qué planta debe ir en cada momento y a qué régimen de trabajo debe funcionar su motor. Todo ello gracias a la capacidad predictiva que tienen los algoritmos de inteligencia artificial.
 

Se trataba de un proyecto de investigación en el que se buscaba a una empresa capaz de darle capacidades predictivas al ascensor, para así adelantarse a lo que hará el usuario.

02. Solución

Se desarrolló un sistema capaz de aprender del histórico de viajes del ascensor, identificando a qué planta y en qué momento se encuentra. Así, se consiguieron establecer patrones de comportamiento.
 
Se consideraron también otras variables, como en el caso de los hoteles, la nacionalidad de los residentes de las plantas, los horarios de las comidas, de salidas y llegadas previas, las alarmas solicitadas a la recepción, etc.

En base a estos datos, se analiza el histórico de funcionamiento del ascensor y se establecen patrones. Con esto se logra predecir la probabilidad de que sea llamado a una planta concreta en un momento dado. Permitiendo así que el ascensor de forma autónoma se desplace a dicha planta a un régimen de trabajo del motor muy bajo, reduciendo el consumo energético.

Esto permite mejorar la experiencia de los usuarios, que disponen del ascensor en su planta cuando lo necesitan, y mejora el consumo energético, ya que el motor funciona al régimen más bajo posible.

03. En la actualidad

El desarrollo de este nuevo sistema ha permitido reducir el consumo energético, ya que en base al análisis histórico de uso del ascensor y al aprendizaje de los patrones por parte de los usuarios, el sistema permite realizar predicciones probabilísticas de qué planta será la siguiente en ser reclamada.

Esta predicción bastante precisa permite que el ascensor se desplace entre plantas a un régimen energético muy bajo, reduciendo así el consumo notablemente.

Además, con todo ello se evitan largos tiempos de espera para las personas que lo utilizan, lo que sin duda repercute positivamente en su experiencia de usuario y en unos mayores índices de satisfacción para estos.

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