Финская компания KONE специализируется на производстве и обслуживании лифтов и эскалаторов и является одной из ведущих компаний в этой отрасли. В настоящее время компания эксплуатирует 1,1 млн. лифтов по всему миру. Основная цель компании - повышение качества жизни в городской среде путем предоставления надежных и инновационных решений в области перемещения людей. Например, только в лондонском аэропорту Хитроу лифтами, эскалаторами и трамваями, поставляемыми KONE, ежедневно пользуются более 191 тыс. человек.
В 2017 году компания KONE объявила о запуске амбициозной программы, направленной на сбор и анализ данных с тысяч устройств в разных странах. С помощью алгоритмов машинного обучения обработанная информация будет предоставляться сервисным компаниям, что позволит им оперативно реагировать на проблемы и предотвращать возможные отказы. Это позволит сократить время простоя оборудования в ожидании ремонта, во время закупки, доставки и установки новых деталей.
Одна из основных проблем, которую стремится решить ИИ, - как предотвратить неудобства, которые могут испытывать тысячи людей из-за отказов и неисправностей движущихся частей многочисленных сложных систем. С помощью ИИ компании могут быстро выявлять потенциальные проблемы и подавать сигналы тревоги, чтобы принять меры по их устранению до того, как произойдет серьезный сбой. Это обеспечивает бесперебойную работу оборудования и минимизирует время простоя лифтов и эскалаторов.
Кроме того, с помощью искусственного интеллекта компания KONE решила проблему координации работы оборудования в больших зданиях. Ранее при нажатии кнопки вызова система передавала запрос на ближайшую свободную машину, что могло привести к ситуации, когда машина была переполнена или ехала в противоположном направлении. Однако благодаря интеллектуальным возможностям искусственного интеллекта система теперь способна определять наиболее эффективное такси для выполнения запроса с учетом загруженности дорог и направления движения. Это позволило значительно сократить время ожидания пассажиров и повысить общую эффективность работы системы поездок.
настоящий текст создан с помощью академической нейросети КонтрПлагиатКонтрПлагиат – единственный в России сервис скоростного академического перефразирования (рерайта) и копирайтинга, существенно превосходящий все известные GPT и AI, ИИ сервисыКонтрПлагиат – высокотехнологичный сервис, появившийся на несколько лет раньше GPT, поэтому мы выполнили ок. 270 тыс. заказов, умеющий создавать и перефразировать научные тексты, любого объема, для любых систем проверки на плагиат, обеспечивая высокое качество "человеческого" текста, с полным сохранением смысла, а также высокую уникальность, см. отзывы клиентов …Уже через час проблема с низкой уникальностью (оригинальностью) или статуса - "Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст" может быть решена, и вы с успехом пройдете честную проверку в антиплагиат ВУЗ.КонтрПлагиат работает ПостОплатой (мы - все делаем, вы - все смотрите, читаете текст, знакомитесь с отчетом о проверке в АП ВУЗ - нравится, оплачиваете и получаете в теч. 10 мин.).свяжитесь с нами, нажав на ссылку, отвечаем быстро:
Компания KONE активно применяет искусственный интеллект в своей деятельности с начала 1980-х годов. Когда микропроцессорное управление лифтовыми системами стало общепринятым, компания начала обучать машины оценивать среднее количество пассажиров, ожидающих на каждом этаже, и координировать работу кабины на основе этих данных.
Сегодня более миллиона лифтов и эскалаторов KONE подключены к облачной платформе и оснащены датчиками. Все данные - от времени отправления и прибытия лифта на этаж до ускорения, температуры, уровня шума и частоты вибрации тросов - отправляются в облако для анализа и обработки.
Хенрик Эрнрот, генеральный директор компании KONE, подчеркивает: "Мы подключаем лифты и эскалаторы к облачной платформе... Мы подключаем лифты и эскалаторы к облачной платформе и получаем данные, которые повышают ценность продукции наших клиентов". В управлении зданиями очень важен полный контроль. Что происходит? Как работает оборудование? Как перемещаются люди по зданию? С помощью всей этой информации алгоритмы машинного обучения могут создавать модели, находить связи и выявлять аномалии. Машина способна предсказывать потенциальные неисправности и сбои, что позволяет составить график технического обслуживания и заранее подготовить необходимые запасные части.
Искусственный интеллект используется в "системе группового управления" подъемника, которая координирует движение отдельных кабин и принимает решение о том, какую кабину направить к месту следующего вызова. Для принятия наиболее эффективных решений система учитывает прогноз спроса и наличие автомобилей в целом.KONE предоставляет услуги по обработке данных другим операторам под названием 24/7 Connected Services. Прогнозная аналитика, основанная на машинном обучении, становится все более доступной для всех, что позволяет операторам использовать эти данные для повышения эффективности и надежности своих лифтовых систем.
Компания KONE в партнерстве с IBM запустила круглосуточный подключенный сервис, который использует платформу когнитивных вычислений Watson от IBM для анализа работы оборудования. На официальном сайте компании, kone.com, можно настроиться на "монотонный, но увлекательный" диалог оборудования системы.
Особенностью датчиков, установленных на устройствах, является возможность самостоятельно определять ценность собранных данных с помощью "граничных вычислений". Это позволяет сократить общий объем данных, устранить ненужный "шум" и повысить качество информации.
Используя такие технологии, как подключенные системы и прогнозирование неисправностей, компания KONE экономит время и ресурсы инженеров, облегчая жизнь миллионам людей, которые ежедневно пользуются ее оборудованием.
Кроме того, значительно повышается эффективность работы оборудования. Например, лифты автоматически рассчитывают заполняемость в разное время суток и корректируют время закрытия для каждого этажа. В больших зданиях можно скоординировать работу нескольких лифтовых систем, чтобы машины чаще добирались до оживленных этажей, сокращая время ожидания.
Однако главное заключается в том, что рост строительства и численности населения требует более эффективных транспортных систем. Это напрямую влияет на качество жизни в городах.
В промышленных приложениях большие объемы данных позволяют делать более точные прогнозы. Компания kone активно собирает и использует собственные данные для обучения своих систем.
Компания KONE ловко воспользовалась ключевой возможностью цифровой эпохи, став поставщиком данных и успешно монетизируя свои информационные ресурсы. Многолетний опыт компании и ее вклад в развитие различных отраслей промышленности подтверждают ценность данных KONE.
