Ponencia publicada con motivo de 15^o Lift & Escalator Symposium de 2024

El valor percibido de un ascensor depende en gran medida de su rendimiento real, normalmente expresado en términos de ‘disponibilidad’ o ‘tiempo en funcionamiento’. Compensar el tiempo de inactividad añadiendo más ascensores al núcleo del edificio no es una solución viable, ya que el espacio adicional necesario para los huecos de ascensor reduce el área útil del edificio, disminuyendo así su viabilidad económica. Por lo tanto, el tiempo de inactividad debe mitigarse de otra manera.

Al examinar la anatomía del ascensor como sistema, se observa que la mayor variable de diseño es la cantidad de puertas necesarias. Con una proporción de ≥1 por piso, el sistema de puertas representa un multiplicador de esfuerzo y material. Además, las puertas son uno de los componentes más activos del ascensor, abriéndose y cerrándose con cada trayecto cargado, si no más. En consecuencia, los sistemas de puertas defectuosos suelen representar la mayoría de los tiempos de inactividad no planificados.

Desde la perspectiva del mantenimiento de ascensores, las puertas suelen ser la variable clave para evaluar el esfuerzo general necesario para mantener adecuadamente el equipo. A diferencia de otros subsistemas del ascensor, el número de puertas se multiplica con cada piso del edificio —especialmente cuando un ascensor está configurado con acceso delantero y trasero a la cabina–.

Para que el público pueda utilizar el ascensor, las puertas deben abrirse y cerrarse tanto en el piso de recogida como en el de destino, para permitir la entrada y la salida de los pasajeros. Por tanto, las puertas están entre las partes más activas del ascensor. El estándar de la industria son las puertas correderas automáticas, ya que mejoran tanto la eficiencia del flujo de pasajeros como la comodidad.

Todos los componentes móviles del sistema de puertas del ascensor son susceptibles de degradación con el tiempo debido al desgaste natural por el uso. Sin embargo, dependiendo de varios factores —como función específica, intensidad de uso, materiales utilizados, condiciones climáticas, etc.— algunos elementos se desgastan más rápido que otros.

Las piezas móviles necesarias para este funcionamiento están sujetas al desgaste que se acumula con el uso ordinario del ascensor. Este desgaste, combinado con el efecto multiplicador previamente mencionado —es decir, una proporción de ≥1 puerta(s) por piso— convierte al sistema de puertas del ascensor en el principal foco del esfuerzo de mantenimiento.

Además, la mayoría de las fallas en los ascensores se producen en los sistemas de puertas [1]. Sin embargo, ¿cómo determinar la necesidad real de mantenimiento para cada puerta? Al combinar datos sensoriales provenientes de sensores colocados directamente en y alrededor de las puertas, el análisis de datos basado en fusión de sensores puede ayudar al personal de mantenimiento a tomar decisiones más informadas sobre qué tipo de mantenimiento es necesario, dónde y cuándo.

Dadas las potenciales consecuencias graves que implican los ascensores inseguros para el público, los organismos reguladores de todo el mundo han establecido la obligatoriedad de realizar mantenimiento preventivo periódico. La frecuencia de este mantenimiento varía según el mercado, dependiendo de los requisitos regulatorios establecidos por la autoridad competente en cada jurisdicción. Por ejemplo, en algunos mercados se permite que el propietario del ascensor y el contratista de mantenimiento acuerden el intervalo (con al menos una visita anual obligatoria), mientras que en otros el intervalo está prescrito por regulación.

Los principios básicos del mantenimiento convencional de cualquier equipo electromecánico pueden subdividirse en dos categorías:

• Mantenimiento preventivo: busca abordar la degradación del equipo causada por el desgaste del uso normal de manera regular. Este desgaste generalmente genera un deterioro que impide que el sistema opere en condiciones óptimas, aunque aún puede funcionar de manera aceptable [5].
• Mantenimiento correctivo: busca resolver fallos en el equipo cuando el desgaste ha provocado una avería que impide un funcionamiento satisfactorio (es decir, una reducción inaceptable en la calidad) [5]. Otro origen posible de las averías puede ser el uso indebido por parte de los pasajeros (ya sea accidental o intencionado/vandalismo).

Lo anterior se aplica tanto al mantenimiento general del ascensor como, específicamente, al de sus puertas. Con el objetivo de armonizar, orientar y controlar las actividades de mantenimiento, se codificaron un conjunto de normas ampliamente aceptadas. Por ejemplo, la American Society of Mechanical Engineers (ASME) ya incluyó una sección dedicada al mantenimiento en su primer código publicado en 1921 [6]. Posteriormente, las empresas especializadas en mantenimiento de ascensores basaron sus programas de control de mantenimiento (MCP, por sus siglas en inglés) en tales normas.

Esencialmente, el mantenimiento preventivo de ascensores es un proceso que implica la inspección rutinaria, lubricación, limpieza y ajuste de partes, componentes y/o subsistemas con el fin de asegurar que el rendimiento del ascensor cumpla con los requisitos del código correspondiente. Los MCP guían este proceso prescribiendo las tareas que deben realizarse, proporcionando espacios para registrar los trabajos ejecutados, y almacenando los registros de finalización. Se acepta comúnmente que, al seguir estos procedimientos de manera diligente y constante, el mantenimiento preventivo reduce el riesgo de inactividad inesperada del ascensor y, al mismo tiempo, prolonga su vida útil, al evitar un deterioro excesivo.

En lo que respecta específicamente a los sistemas de puertas del ascensor, la siguiente tabla resume las actividades de mantenimiento típicas que suelen incluirse —aunque no de forma exclusiva— en los MCP.

Tabla 1. Actividades típicas de mantenimiento de puertas de ascensor incluidas en los MCP.

A pesar de los muchos beneficios que ofrecen los MCP, el surgimiento de nuevas tecnologías también ha puesto de manifiesto sus limitaciones. En particular, los MCP convencionales no consideran variables clave como la intensidad de uso a lo largo del tiempo, la calidad de los materiales empleados, las condiciones climáticas dentro del hueco y la sala de máquinas del ascensor, etc. Los avances en tecnologías digitales están empezando a ofrecer las capacidades necesarias para integrar estos factores. Esto, a su vez, ha dado lugar al desarrollo de estrategias de mantenimiento basadas en el estado del equipo y al mantenimiento predictivo [7,8].

Muchas de las principales empresas de ascensores del mundo desarrollaron e implementaron sus primeros sistemas de monitoreo remoto (RMS, por sus siglas en inglés) hace casi cuatro décadas. Estos sistemas de primera generación se basaban predominantemente en datos preprocesados del sistema de control del ascensor, con análisis rudimentarios y pocos sensores. Fueron desarrollados antes del auge de internet y, por tanto, almacenaban los datos localmente.

Un breve repaso histórico:

• Hitachi Elevator desarrolló su primer sistema RMS ya en 1987.
• Otis introdujo su sistema ‘Remote Elevator Monitoring’ (REM) en 1988, actualmente comercializado como ‘Otis – One.
• Schindler presentó su sistema de monitoreo remoto ‘Servitel’ en los años 90, hoy conocido como ‘Schindler Ahead’.
• Kone lanzó ‘KoneXion’ también en los 90, actualmente comercializado como ‘Kone 24/7 Connected Services’.
• TK Elevator introdujo ‘TeleService’ en Europa durante los años 90 y más tarde su producto de próxima generación ‘Vista’ en EE. UU. en 2002. Su solución global armonizada lanzada en 2015 se comercializa como ‘Max’.

Estos sistemas de primera generación representaron una innovación para la industria de los ascensores, que fue una de las primeras en adoptar tecnologías de monitoreo remoto. Sin embargo, las limitaciones tecnológicas de la época dificultaron su integración con los flujos de trabajo, y los beneficios se materializaron de forma inconsistente.

La rápida expansión y adopción generalizada de internet en los años 90 dio lugar a la siguiente generación de tecnologías de monitoreo remoto basadas en el Internet de las Cosas (IoT). El término ‘Internet de las Cosas’ fue acuñado por el pionero tecnológico británico Kevin Ashton en 1999 [9]. En esencia, el IoT se refiere a una red de objetos físicos —en este caso, ascensores— equipados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de internet.

Las empresas líderes del sector nuevamente adoptaron estas tecnologías desde etapas tempranas. El IoT proporcionó una infraestructura que resolvió muchas de las limitaciones previas: la tecnología en la nube ofreció acceso desde cualquier dispositivo, seguridad centralizada de datos, mejor rendimiento, mayor disponibilidad, desarrollo ágil de aplicaciones y capacidad de almacenamiento prácticamente ilimitada. Dentro de la nube, las tecnologías de aprendizaje automático (ML) permitieron procesar y adaptarse a grandes volúmenes de datos. Mediante algoritmos estadísticos, el ML puede aprender de los datos, generalizar a datos no vistos y ejecutar tareas sin instrucciones humanas explícitas.

Sin embargo, no se reconsideró el tipo de datos de entrada a utilizar. El controlador del ascensor, considerado el ‘cerebro y sistema nervioso central’ del equipo, se asumió como fuente suficiente de información para llevar el mantenimiento al siguiente nivel. La lógica dominante era que los técnicos de ascensores ya se apoyaban intensamente en las capacidades de diagnóstico del controlador como fuente principal de información. El objetivo en ese momento era armonizar los flujos de trabajo y centralizar las herramientas de diagnóstico. Por ello, los datos preprocesados del controlador del ascensor continuaron siendo la norma.

Con el tiempo, estas soluciones centradas en el controlador del ascensor demostraron tener sus propias limitaciones en cuanto a compatibilidad entre diferentes marcas, modelos y generaciones de equipos, así como en la calidad y utilidad de los datos. Las limitaciones de compatibilidad surgieron por la gran variedad de conectores de hardware utilizados y las diferencias en cómo el software del dispositivo IoT interactuaba con el controlador. Muchos controladores antiguos, además, no ofrecían capacidades de interfaz, por lo que requerían una modernización previa.

Desde la perspectiva de los datos, para modelar la detección de fallos el aprendizaje automático necesita conocer cómo funciona el ascensor dentro de parámetros normales, cómo estos cambian en la antesala de un fallo y cómo se manifiesta el fallo en sí. El controlador del ascensor solo proporciona códigos de error y cambios de estado, lo cual limita considerablemente la capacidad predictiva del ML.

A partir de la última década, comenzaron a aparecer en la industria las primeras soluciones IoT basadas en datos captados directamente desde los sensores. Fue entonces cuando se introdujo el concepto de fusión de sensores, ya que se necesitaba procesar e interpretar simultáneamente múltiples entradas sensoriales de forma integral. Cuando se sintetiza adecuadamente, la fusión de sensores ayuda a reducir la incertidumbre en la percepción de máquinas, dado que cada sensor individual tiene sus propios pros y contras. Usar un solo sensor para interpretar el entorno no es suficientemente fiable, lo cual se traduce en errores en los resultados. Por el contrario, los algoritmos de fusión de sensores procesan todas las entradas y generan resultados con mayor precisión y fiabilidad, incluso cuando algunas mediciones individuales no lo son.

El concepto de fusión de sensores permite superar las limitaciones inherentes al uso exclusivo de datos diagnósticos del controlador del ascensor (como códigos de error y cambios de estado). Los sensores pueden aplicarse universalmente, sin importar la marca, el modelo o la antigüedad del equipo. Al utilizar datos tomados directamente desde el sensor, se eliminan los problemas de calidad y usabilidad gracias a la posibilidad de basarse en las leyes universales de la física.

Para concretar el concepto de fusión de sensores, se presenta a continuación un ejemplo práctico de su aplicación en la detección de fallos en puertas de ascensores.

Entre otros, algunos de los problemas más comunes con puertas correderas son:

• Obstrucción de los patines (gibs) debido a acumulación de residuos en el umbral.
• Desalineación de los contactos eléctricos del interbloqueo, lo que impide cerrar el circuito de seguridad.
• Contactos eléctricos del interbloqueo que se vuelven pegajosos —pequeñas chispas o ‘arcos’ pueden corroer el metal de contacto— generando circuitos defectuosos.
• Rodillos de puertas desgastados, que impiden una apertura o cierre adecuados.

El denominador común en estos cuatro problemas es que las puertas necesitan realizar varios intentos para cerrarse completamente antes de que la cabina pueda ponerse en marcha. Este fenómeno se conoce como reciclado de puertas (‘door cycling’).

Mediante el uso de sensores ópticos como cortinas de luz, el tiempo de apertura y cierre puede deducirse a partir de la intensidad de luz emitida y recibida entre los dos dispositivos de la cortina. Además, las cortinas de luz permiten distinguir entre reaperturas intencionadas (por ejemplo, causadas por un usuario) y las no intencionadas, lo cual evita interpretaciones erróneas en los datos de reciclado de puertas.

Al añadir un acelerómetro a cada cortina de luz, es posible detectar las vibraciones de los paneles de la puerta. Aunque las cortinas estén instaladas en las puertas de cabina, el acoplamiento mecánico entre éstas y las de rellano transmite las vibraciones, permitiendo así registrar las vibraciones de ambas.

Si se agrega un sensor barométrico, se puede estimar la posición de la cabina en relación con los pisos del edificio. Dado que este tipo de sensor puede presentar imprecisiones por sí solo, se recomienda instalar un acelerómetro adicional en la cabina, que mida aceleración y velocidad para calcular la distancia recorrida desde su última posición conocida.

Al fusionar todos estos datos sensoriales, el comportamiento de las puertas puede observarse de forma individual en cada piso. La precisión de la localización de la cabina mejora al considerar la ‘firma de vibración’ de cada piso, que es única. Esta diferenciación también permite establecer parámetros de rendimiento ideales por piso. Además, el historial acumulado de datos refuerza la fiabilidad de los análisis sobre el comportamiento de las puertas.

Finalmente, es importante subrayar que ni la ciencia de datos ni la experiencia técnica por separado son suficientes para aprovechar el concepto de fusión de sensores. Los científicos de datos pueden modelar y crear algoritmos, pero generalmente no conocen el funcionamiento interno de los ascensores. Por el contrario, los expertos del sector comprenden perfectamente el comportamiento del equipo, pero usualmente carecen del conocimiento para modelar datos y desarrollar algoritmos. Solo mediante la colaboración entre científicos de datos y expertos en ascensores es posible alcanzar el éxito en la aplicación de la fusión de sensores.

Cortina de luz cegard/Smart, plataforma IoT Cedes Elevate y cuadro de mandos de Cedes Elevate.

Para mejorar aún más el mantenimiento de las puertas del ascensor, es necesario capacitar a los técnicos para que tomen decisiones mejor informadas, considerando las variables únicas de cada ascensor individual, y específicamente de las puertas en cada planta. Esto no se puede lograr sin la ayuda de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y el aprendizaje automático (Machine Learning, ML), aprovechando el concepto de fusión de sensores.

El concepto de fusión de sensores abarca el procesamiento simultáneo y la interpretación integral de las entradas sensoriales generadas por múltiples sensores en paralelo. De esta manera, la fusión de sensores resuelve las limitaciones tecnológicas anteriores inherentes al uso de los datos de diagnóstico del controlador del ascensor, que están limitados a códigos de error y cambios en el modo de estado. Los sensores pueden aplicarse de manera universal, independientemente de la marca, modelo o antigüedad de los ascensores individuales. Al usar datos tomados directamente desde el borde del sensor, las limitaciones en la calidad y usabilidad de los datos se eliminan gracias a la capacidad de utilizar las leyes universales de la física.

Al combinar la ciencia de datos con la experiencia en el dominio, se pueden obtener conocimientos prácticos a partir de los datos. Estos conocimientos prácticos ayudan al técnico del ascensor a tomar decisiones mejor informadas sobre la necesidad real de mantenimiento de las puertas del ascensor, planta por planta. Considerando el efecto multiplicador mencionado, se puede lograr una optimización significativa en el tiempo invertido en el sitio sin comprometer la calidad del servicio proporcionado.