1. کنترل مقصد هوشمند (Destination Control Systems)

نحوه عملکرد:
سیستم‌های کنترل مقصد هوشمند از هوش مصنوعی برای مدیریت ترافیک در آسانسورها استفاده می‌کنند. کاربران طبقه مقصد خود را قبل از ورود به آسانسور مشخص می‌کنند و هوش مصنوعی کابین‌های مناسب را بهینه‌سازی می‌کند.

مزایا:

کاهش زمان انتظار.

کاهش توقف‌های غیرضروری.

بهینه‌سازی مسیر حرکت آسانسور.

2. تحلیل الگوهای ترافیکی

نحوه عملکرد:
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مربوط به ترافیک آسانسور را در زمان واقعی تحلیل کند. با شناسایی الگوهای پرکاربرد (مانند ساعات اوج یا استفاده از طبقات خاص)، آسانسور را به صورت پیشگیرانه برای خدمت‌رسانی به این الگوها تنظیم می‌کند.

مزایا:

کاهش ازدحام.

استفاده بهینه از منابع انرژی.

بهبود تجربه کاربری.

3. تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده (Predictive Maintenance)

نحوه عملکرد:
با استفاده از حسگرها و هوش مصنوعی، آسانسور می‌تواند به‌طور خودکار وضعیت قطعات خود را بررسی کند. این سیستم خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی کرده و قبل از وقوع مشکل، تعمیرات لازم را پیشنهاد می‌دهد.

مزایا:

کاهش زمان خرابی.

کاهش هزینه‌های نگهداری.

افزایش طول عمر سیستم.

4. تعامل با کاربران از طریق یادگیری ماشین (Machine Learning)

نحوه عملکرد:
سیستم‌های مجهز به یادگیری ماشین می‌توانند رفتار کاربران را تحلیل کرده و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند. برای مثال:

شناسایی الگوهای رفتاری ساکنان یک ساختمان.

تنظیم اولویت حرکت آسانسور برای افراد دارای نیازهای خاص.

مزایا:

آسانسور به عنوان یکی از اجزای حیاتی در ساختمان‌های مسکونی، تجاری و اداری، نقشی مهم در تسهیل جابجایی افراد ایفا می‌کند. با گذشت زمان و استفاده مداوم، آسانسورها ممکن است دچار فرسودگی، کاهش کارایی یا مشکلات ایمنی شوند. در چنین شرایطی، بازسازی آسانسور به عنوان یک راه‌حل بهینه مطرح می‌شود. این فرآیند شامل تعمیر، نوسازی یا ارتقاء اجزای مختلف آسانسور است که می‌تواند عملکرد آن را بهبود بخشیده و عمر مفید دستگاه را افزایش دهد.