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

Se pretendía mejorar la experiencia de usuario y reducir el consumo energético de los ascensores. 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 el motor.

Se trataba de un proyecto de investigación y buscaban una empresa capaz de darles 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.

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

03. En la actualidad

El proyecto se encuentra en fase piloto. Se ha mejorado el consumo energético y se predice en base a los datos históricos la planta a la que debe desplazarse el ascensor en un momento dado. Así estará antes de que el usuario pulse el botón de llamada.

Una vez testado el piloto, se prevé incorporarlo como una capacidad del sistema de gestión y control de todos los ascensores.

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Mantenimiento predictivo de equipos de cash handling en CashKeeper.

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Gestión y optimización de costes de proyectos de telecomunicaciones en Endesa.

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Desmaquetación automática de prensa escrita en Rebold.

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Mantenimiento predictivo e identificación precoz de defectología en forja pesada en Comforsa.

Importante empresa de curtido de pieles

Identificación de defectos en piel natural.

Flamagas

Identificación de errores estéticos de serigrafiado en Flamagas.

Fabricante de ascensores

Predicción de uso de ascensores.

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