Tra le tecnologie disponibili attualmente ne esiste una che oramai è presente in quasi tutti gli edifici che caratterizzano la nostra vita. La possiamo trovare quando andiamo a casa, al lavoro, in palestra o visitando musei e mostre. Si tratta dell’ascensore, una tecnologia molto importante ma il cui funzionamento è spesso sottovalutato. Dalla sua invenzione l’ascensore ha fatto enormi passi in avanti, ma rimangono ancora piccoli problemi che il progresso tecnologico sta risolvendo. E in un settore il cui futuro è orientato sempre di più verso l’Internet of Things e gli Smart Buildings, gli ascensori avranno un ruolo fondamentale e per certi versi inaspettato.
Attualmente si contano circa 900.000 tipologie di ascensori al mondo. Una tecnologia che ha origini antiche e un padre nobile come inventore, il matematico Archimede che ne costruì il primo prototipo nel 235 a.C. Basti pensare che all’epoca dell’Impero Romano, all’interno del Colosseo, si trovavano 24 “ascensori” manovrati fisicamente da più di 200 schiavi. Attualmente, gli ascensori sono uno degli oggetti più utilizzati, e sul loro utilizzo si possono elencare alcune statistiche interessanti:
Considerando la grandezza di questi numeri, non ci stupiremmo nel sapere che a New York, nel 2010, i dipendenti di ufficio hanno aspettato ascensori per un equivalente di 16,6 anni. Oltre ad aver passato all’interno di essi un tempo equivalente di 5,9 anni. Questi tempi di attesa però possono influire in molteplici casi. Da un’emergenza clinica in ospedale fino a toccare anche aspetti economici, influenzando l’efficienza e la produttività di molti impieghi che fanno del motto “il tempo è denaro” un vero e proprio mantra. All’interno di questo contesto, KONE, un’azienda leader nella produzione di ascensori, e IBM, con la sua piattaforma dedicati agli Internet of Things (IoT), hanno pensato di risolvere questo problema con una soluzione che spesso risulta essere efficace anche in altri campi. Un po’ di comunicazione.
Il nuovo sistema ideato dalle due compagnie mira a sfruttare le potenzialità derivanti dalla diffusione dei nuovi sensori e dall’Intelligenza Artificiale, in grado di gestire una grande mole di dati in tempi rapidi. Gli ascensori vengono forniti di una serie di sensori che sono in grado di misurare molti dati, come la temperatura interna, il tempo di chiusura delle porte, l’altezza di arrivo dell’ascensore rispetto al piano interessato e molto altro. Questi dati vengono poi inviati ad un cloud server che ne interpreta il significato in tempo reale grazie ad algoritmi di IA creati per l’occasione. L’intera operazione viene effettivamente visualizzata come una conversazione tra l’ascensore e il server, come mostrato nel video.
Uno dei benefici di questa operazione consiste nel fatto che i suddetti algoritmi, con il passare del tempo e una maggiore disponibilità di dati, possono imparare a riconoscere le abitudini di impiego dell’ascensore e farlo muovere di conseguenza. In questo modo, per esempio, se tutti i dipendenti del piano ventiduesimo andassero a pranzo cinque minuti prima degli altri, si troverebbero gli ascensori già in attesa al loro piano e non dovrebbero perdere tempo ad aspettare il loro arrivo. Questo tipo di operazioni a lungo andare permetterebbe di risparmiare molto nei tempi di attesa. Ma questo forse è il minore dei benefici apportati da questo sistema.
Il vero, grande, beneficio creato dal sistema ideato da IBM e KONE, lo si ha nella manutenzione degli ascensori. La mole di dati che i sensori inviano al server altro non è che un monitoraggio continuo e automatico delle condizioni e dell’impiego degli ascensori. L’Intelligenza Artificiale che ha il compito di gestire questi dati pertanto è in grado di sfruttare le informazioni disponibili alimentando algoritmi di Machine Learning capaci di fornire accurate predizioni sullo stato futuro dell’ascensore. In questo modo, l’intero sistema è in grado di avvertire, con opportune notifiche, i tecnici interessati e fornire manutenzione prima che il problema si aggravi in maniera drastica provocando un rallentamento o, addirittura, un guasto all’ascensore.
Questo processo, che sfrutta le predizioni fornite dall’Intelligenza Artificiale, è conosciuto in letteratura come predictive maintenance. Che, nella nostra lingua, potremmo tradurre come manutenzione predittiva. Utilizzando queste tecniche, KONE ha dichiarato che i tempi di attesa sono diminuiti di circa il 28%. E anche i guasti agli ascensori sono diminuiti del 25%. Questi dati dimostrano l’efficacia della manutenzione predittiva e confermano le potenzialità che derivano nell’applicare questo processo. Tuttavia, è possibile applicare la stessa soluzione per differenti problemi?
La manutenzione predittiva si può applicare a tutti i sistemi in cui si deve effettuare una manutenzione programmatica e in cui è possibile ricavare una sufficiente quantità di dati. In ambito delle costruzioni queste caratteristiche ben si sposano con la gestione degli impianti. Attualmente, numerose ricerche si concentrano nell’applicare algoritmi sempre più efficienti in grado di prevenire guasti e garantire una migliore gestione e manutenzione degli impianti. Generalmente, infatti, circa l’80% del costo dell’intero ciclo di vita di un edificio viene speso durante la fase di operatività. Applicare le tecniche appena descritte agli impianti permetterebbe di avere un interessante abbattimento dei costi.
di Luca Rampini