Nếu như trước đây, thang máy chỉ đơn thuần là phương tiện đưa con người từ tầng này đến tầng khác, thì trong tương lai gần thôi, nó có thể trở thành một phần của hệ thống thông minh trong các tòa nhà hiện đại. Điều này có được nhờ vào sự kết hợp của nhiều công nghệ tiên tiến nổi bật như: IoT, AI, Machine Learning và Big Data.

Nhưng những thuật ngữ này có vẻ hơi “xa lạ” và khó hình dung. Vậy chúng là gì? Và khi ứng dụng vào thang máy, chúng mang lại lợi ích gì cho người sử dụng?

IoT – Kết nối vạn vật để thang máy thông minh hơn

IoT là viết tắt của Internet of Things, tạm gọi là “Internet vạn vật”. Nói một cách dễ hiểu, đây là công nghệ giúp các thiết bị kết nối với nhau và chia sẻ dữ liệu qua internet, từ đó hoạt động tự động mà không cần con người can thiệp trực tiếp.

Ví dụ, chiếc máy điều hòa trong nhà có thể tự bật khi phòng quá nóng, hoặc hệ thống tưới cây tự hoạt động khi cảm biến báo đất đang khô.

Trong thang máy, IoT cho phép thiết bị gửi thông tin thời gian thực đến kỹ thuật viên hoặc trung tâm điều khiển:

Nếu có lỗi bất thường, hệ thống sẽ thông báo ngay, giúp xử lý kịp thời.
Lưu lượng sử dụng được ghi nhận và phân tích để điều chỉnh hoạt động hợp lý.
Màn hình trong cabin có thể hiển thị thông tin, giải trí hoặc thông báo khẩn cấp ngay lập tức.

Otis đã phát triển Otis ONE™, nền tảng IoT kết nối thang máy với đám mây dữ liệu, cho phép giám sát từ xa, bảo trì nhanh chóng và mang lại trải nghiệm tiện nghi hơn cho hành khách.

AI và Machine Learning – Bộ não của thang máy thông minh

AI (Artificial Intelligence) hay trí tuệ nhân tạo là công nghệ giúp máy móc có thể “suy nghĩ” và đưa ra quyết định như con người.

Machine Learning (Học máy) là một phần của AI, cho phép hệ thống học từ dữ liệu để ngày càng đưa ra quyết định chính xác hơn.

Hãy hình dung mỗi ngày đi làm của bạn đều đi qua con đường đó, nhưng vào một ngày mưa lớn đã khiến tuyến đường đó tắc đường trầm trọng. Bạn sẽ phải đưa ra quyết định thay đổi tuyến đường khác và câu hỏi lúc này đặt ra: Tuyến đường khác có đỡ tắc hơn không? hay còn tuyến đường nào khác hay không? Nhưng nhờ có ứng dụng bản đồ trên điện thoại được tích hợp công nghệ Ai mà chúng có thể gợi ý cho bạn biết tuyến đường phù hợp nhất.

Trong thang máy, AI và Machine Learning có thể giúp bạn:

Dự đoán nhu cầu di chuyển dựa trên thói quen sử dụng.
Điều phối thang trước khi có người gọi, giảm thời gian chờ.
Tự điều chỉnh lịch hoạt động khi lưu lượng thay đổi, chẳng hạn vào giờ cao điểm hoặc dịp lễ.

Otis từng hợp tác với khách hàng để thiết kế lịch trình linh hoạt sau COVID-19, giúp giảm tình trạng đông đúc khi nhân viên trở lại làm việc. Nhờ có AI phân tích dữ liệu mà từ đó điều chỉnh hoạt động của thang sao cho hợp lý nhất.

Big Data – Kho dữ liệu khổng lồ phục vụ vận hành thông minh

Một điều hiển nhiên chính là con người đã tìm kiếm và tổng hợp được kiến thức qua hàng triệu năm qua để mỗi thế hệ hôm nay có thể học hỏi những tinh hoa của thế hệ trước. Và công nghệ hiện đại có thông minh và xử lý được vấn đề cũng đều cần học hỏi từ con người. Những kiến thức đó được lấy từ “Big Data”.

Big Data, hay dữ liệu lớn, là tập hợp lượng thông tin khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn và xử lý để tìm ra xu hướng, dự đoán hoặc cải thiện hoạt động.

Trong thang máy, dữ liệu có thể đến từ: Cảm biến giám sát chuyển động và tình trạng thiết bị, lượng người sử dụng mỗi ngày, mỗi khung giờ, thông tin môi trường như thời tiết, lưu lượng giao thông quanh tòa nhà

Khi phân tích Big Data, hệ thống có thể:

Xác định giờ cao điểm và điều phối thang hợp lý hơn.
Lập kế hoạch bảo trì dựa trên thực tế sử dụng thay vì định kỳ cứng nhắc.
Dự đoán nhu cầu trong tương lai để nâng cấp kịp thời.

Công nghệ tích hợp – Khi thang máy tự giao tiếp và điều phối thông minh

Một điểm đáng chú ý là Otis Integrated Dispatch™ API – giao diện lập trình cho phép robot tự giao tiếp với thang máy. Điều này có nghĩa là robot có thể tự vào, chọn tầng, di chuyển và rời thang mà không cần con người đi cùng.

Ví dụ, trong bệnh viện, robot giao thuốc có thể từ kho di chuyển lên các tầng, vào thang máy, đến thẳng phòng bệnh và quay lại mà không làm gián đoạn hoạt động của thang.

Bên cạnh đó, công nghệ điều phối thế hệ mới của Otis lấy dữ liệu thời gian thực từ thang máy, tòa nhà và môi trường bên ngoài, kết hợp AI, Machine Learning, IoT và Big Data để dự đoán nhu cầu, điều thang đến trước khi có người gọi. Kết quả là: thời gian chờ giảm, lưu lượng di chuyển mượt mà hơn, và trải nghiệm của hành khách được nâng lên đáng kể.

Lợi ích thực tế cho người sử dụng và quản lý tòa nhà

Nhờ những công nghệ này, thang máy không chỉ vận hành hiệu quả hơn mà còn mang lại nhiều giá trị:

Tiết kiệm thời gian: Giảm thời gian chờ, tối ưu hành trình.
An toàn hơn: Phát hiện sự cố sớm, xử lý nhanh.
Tiện nghi hơn: Hành khách được cập nhật thông tin và hỗ trợ ngay trong cabin.
Tiết kiệm chi phí vận hành: Bảo trì đúng lúc, giảm tiêu hao năng lượng.
Thích ứng linh hoạt: Hệ thống điều chỉnh theo thay đổi của tòa nhà và hành vi người dùng.

Thang máy thông minh không chỉ là xu hướng, mà đang dần trở thành tiêu chuẩn mới trong các tòa nhà hiện đại.

Sự kết hợp của IoT, AI, Machine Learning và Big Data giúp thiết bị này không còn là “cỗ máy nâng – hạ” đơn giản, mà là một phần của hệ thống vận hành thông minh, tối ưu cho cả người dùng lẫn quản lý.

Trong tương lai, khi các công nghệ này phát triển hơn nữa, trải nghiệm di chuyển bằng thang máy sẽ ngày càng nhanh chóng, an toàn và tiện lợi hơn.

Nguồn Tổng Hợp