10 BLACK BOX DI EMANUELE EMILIANI QUINDI, COSA SONO GLI ASCENSORI INTELLIGENTI? Un ascensore intelligente utilizza hardware e software specifici per condividere informazioni a distanza tramite Internet. Gli ascensori cosiddetti IoT-enabled rappresentano la naturale evoluzione degli ascensori “connessi”, dove il cuore dell’ecosistema connesso è il software di gestione, basato su Cloud. Possiamo identificare i seguenti elementi di un sistema connesso: • Il Quadro di Manovra: è il cuore tecnologico dell’impianto, dove è concentrata la logica software di funzionamento del sistema. • L’IoT Gateway: è il ponte tra i sensori intelligenti, il quadro di manovra e la piattaforma basata su Cloud che elabora e analizza i dati generati dall’ascensore. I gateway possono essere basati su modem wireless 3G/4G tradizionali o su dispositivi integrati più avanzati (i cosiddetti “SIM-on-chip”). • La “Black Box” o modulo di raccolta dati: è una “scatola nera”, posizionata sul tetto della cabina e dotata di molteplici sensori atti a catturare i dati metrici dell’impianto e diverse altre grandezze fisiche. • La piattaforma di gestione: la piattaforma basata su Cloud riceve i dati dall’IoT Gateway e li analizza per generare informazioni sulle prestazioni degli ascensori. BIG DATA E ASCENSORI INTELLIGENTI L’intelligenza di un sistema IoT risiede nella capacità di raccogliere, trasferire ed elaborare grandi quantità di dati, provenienti dal quadro di manovra dell’ascensore o direttamente da sensori appositamente installati. I big data sono la chiave per la manutenzione predittiva, che è il modo più avanzato per le aziende di servizio per gestire più parchi impianti installati nel territorio. Grazie ai nuovi algoritmi basati sull’Intelligenza artificiale e alle capacità di elaborazione avanzate, i big data vengono utilizzati principalmente per creare grandi database di informazioni relativi al funzionamento dell’impianto, con lo scopo di: • creare e mantenere nel tempo la storia delle prestazioni per ogni ascensore; • confrontare i dati delle prestazioni tra gli ascensori. Nel primo caso, le prestazioni in tempo reale possono essere tracciate rispetto a quelle storiche per rilevare possibili deviazioni dal comportamento standard e, in definitiva, prevedere il malfunzionamento prima che accada. Nel secondo caso, grandi quantità di informazioni relative a molti ascensori possono essere analizzate ed elaborate per costruire modelli ricorrenti di comportamenti SO, WHAT ARE IOT-ENABLED SMART LIFT? A smart elevator uses specific hardware and software to share information remotely over the Internet. The socalled IoT-enabled lifts represent the natural evolution of “connected” lifts, where the heart of the connected ecosystem is the Cloud-based management software. We can identify the following elements of a connected system: • The Control Panel: it is the technological heart of the lift, where the operating software logic of the system is concentrated. • The IoT Gateway: is the bridge between the smart sensors, the control panel and the cloud-based platform that processes and analyzes the data generated by the lift. The gateways can be based on traditional 3G/4G wireless modems or on more advanced integrated devices (so-called “SIM-on-chip”). • The “Black Box” or data collection module: is a “black box”, positioned on the top of the car and equipped with multiple sensors capable of capturing the metric data of the system and various other physical quantities. • The SW Platform: The cloud-based platform receives data from the IoT Gateway and analyzes it to generate elevator performance insights. BIG DATA, SMART LIFTS The intelligence of an IoT system lies in the ability to collect, transfer and process large quantities of data, coming from the lift controller or directly from specially installed sensors. “Big data” is the key to predictive maintenance, which is the most advanced way for service companies to manage multiple plant fleets installed in the area. Thanks to new algorithms based on artificial intelligence and advanced processing capabilities, big data is mainly used to create large databases of information relating to plant operation, with the aim of: • create and maintain performance history for each lift over time; • compare performance data between lifts. In the first case, real-time performance can be plotted against historical performance to detect possible deviations from standard behavior and ultimately predict failure before it happens. In the second case, large quantities of information relating to many lifts can be analyzed and processed to build recurring models of statistical behavior, always in a predictive maintenance logic. The quality and accuracy of the sensors is essential to guarantee the goodness and reliability of the information captured and transmitted to the cloud. However, even a large mass of carefully collected data would be of little use if efficient data processing algorithms were not available and if the latter were not effectively presented to the main user of the system through sophisticat-
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