A la hora de hablar del transporte vertical, este término se refiere tanto a ascensores como a escaleras mecánicas y rampas móviles, elementos que se encuentran en el punto de mira del impulso tecnológico. En este sentido, la expansión de algunas herramientas como la conectividad, la inteligencia artificial y, sobre todo, el big data, se […]
Dirigentes Digital
| 31 ago 2022
A la hora de hablar del transporte vertical, este término se refiere tanto a ascensores como a escaleras mecánicas y rampas móviles, elementos que se encuentran en el punto de mira del impulso tecnológico. En este sentido, la expansión de algunas herramientas como la conectividad, la inteligencia artificial y, sobre todo, el big data, se posicionan como las principales responsables del desarrollo que ha experimentado este sector en los últimos años. En una conversación con DIRIGENTES, Carlos A. Guembe, responsable de Schindler Ahead Iberia, el experto analiza su evolución a lo largo de los últimos años y cuáles son los principales beneficios que la aplicación del big data aporta a los usuarios de estos sistemas.
El mercado del transporte vertical en España es realmente amplio. De hecho, somos uno de los países con más unidades de transporte vertical de Europa. Esta amplitud no solo está presente en volumen, sino en la diversidad de las tecnologías instaladas en nuestro mercado. Desde ascensores más básicos, orientados al sector residencial, hasta ascensores de última generación y tecnología punta, destinados a construcciones de gran altura o, también, trabajos de modernización a medida que revitalizan los espacios y los dotan de nuevas posibilidades.
Esto significa que el grado de desarrollo tecnológico del transporte vertical en España es muy alto. No obstante, nos esperan grandes saltos tecnológicos en el sector que van a revolucionar gran parte de las operaciones, el servicio al cliente y la gama de los productos ofertada. Hablamos, principalmente, de las tecnologías de conectividad, inteligencia artificial y big data que, en nuestro caso, nos permiten ya a día de hoy ofrecer productos y servicios nunca antes vistos.
A medida que, durante la última década, el big data comenzó a desarrollarse e implantarse en aplicaciones industriales, reconocimos la importancia y el potencial de esta tecnología para ofrecer un nuevo estándar de servicio. En nuestro caso se aplican en muchos campos y aspectos. Un ejemplo es nuestra gama de soluciones que nos lleva a una importante reducción de costes, lo que nos permite ser más competitivos sin comprometer la calidad.
Por otra parte, el big data permite tomar decisiones muy certeras en un espacio de tiempo más reducido. Esto se traduce en una mayor flexibilidad a la hora de adaptarse a los continuos cambios que exigen el mercado y la sociedad. Con esto, nos referimos a cómo los métodos de análisis de big data hacen posible establecer relaciones entre subconjuntos de datos que antes se consideraban inconexos, arrojando conclusiones que antes jamás se nos habrían ocurrido. Esto aporta beneficios a prácticamente toda la organización y particularmente a nuestros clientes.
Es una pregunta interesante porque precisamente las tecnologías de big data operan sin ser vistas o apreciadas. En nuestro caso, casi todos los casos donde hemos aplicado tecnología big data y aprendizaje automático están orientados a la mejora de nuestro servicio. De esta manera, el mantenimiento predictivo, basado en las conclusiones derivadas del análisis de los datos, supone una importante mejora de la fiabilidad del equipo puesto que nos permite anticiparnos al fallo de una manera sumamente eficaz.
El uso del big data hace posible no solo analizar un grandísimo volumen de datos procedentes de las maniobras en nuestros Technical Operation Center (TOC), sino también tener en cuenta el histórico de esas instalaciones. Esto nos permite adaptar el mantenimiento a lo que el equipo realmente necesita y no únicamente ejecutarlo de acuerdo con una lista estática. El resultado es una anticipación mucho más precisa al futuro fallo de algún componente, puesto que la revisión de este se realiza según las conclusiones obtenidas a través de este análisis de información.
Un ejemplo de cómo el big data se traduce en un beneficio para el usuario es la aplicación de esta tecnología en el diagnóstico de averías. Tradicionalmente, el diagnóstico de una avería era realizado in situ por el técnico que la atendía. Cada diagnóstico se trataba de manera individual sin que la información se compartiese. Ahora, sin embargo, todo esto ha cambiado, de forma que gracias a esta tecnología y a la digitalización los diagnósticos de las averías que se manifiestan en las unidades conectadas se hacen de manera continua y en tiempo real por nuestros algoritmos de inteligencia artificial.
Los últimos errores de la maniobra, el histórico de errores de una unidad en concreto y el conjunto global de análisis similares efectuados en unidades de todo el mundo constituyen esta plataforma de big data que potencia una eficiencia nunca vista en la resolución de averías.
Las aplicaciones de big data en nuestro sector y en otros sectores industriales son cada vez más comunes. Es un ámbito que sigue mejorando y en el que se sigue invirtiendo mucho en desarrollo. Es indudable que vamos a ver mejoras en el producto y servicio final, procedan directa o indirectamente de estas mejoras en la tecnología.
Una de las innovaciones que seguro vamos a ver próximamente serán los entornos colaborativos. En ellos, las conclusiones derivadas del análisis de big data de los ascensores mencionadas anteriormente serán utilizadas por los clientes en otros entornos. Por ejemplo, el análisis de tráfico de un edificio a lo largo del tiempo para un piso o cliente en particular, puede resultar de gran ayuda a la hora de programar tareas específicas, como pueden ser mantenimientos o eventos.
A través del análisis del comportamiento del trasporte vertical de un edificio se entiende a la perfección cómo se comporta la gente dentro del mismo. De esta manera, simulacros, labores de mantenimiento o eventos en las zonas comunes se pueden organizar de forma óptima y con el menor impacto posible. Este mismo ejemplo se puede aplicar al sector del transporte público, como pueden ser metros o aeropuertos, donde los beneficios para el cliente son aún mayores.
