Tradycyjne systemy sterowania windami są oparte na statycznych algorytmach, które nie uwzględniają indywidualnych potrzeb użytkowników. ZREMB, lider w branży tej technologii, postawił sobie za cel wprowadzenie innowacyjnego podejścia, w którym sztuczna inteligencja optymalizuje sposób korzystania z windy i poprawia komfort mieszkańców budynków wielorodzinnych oraz użytkowników przestrzeni biurowych. Kluczowymi wyzwaniami było stworzenie skutecznych algorytmów bazujących na algorytmach rozpoznawania obrazów oraz zapewnienie bezpieczeństwa danych poprzez ich anonimizację. Dodatkowo, konieczne było zoptymalizowanie algorytmów tak, aby mogły funkcjonować w warunkach ograniczonej przepustowości internetu i niskiej mocy obliczeniowej dostępnych urządzeń.

Opracowany przez nas system sterowania windą wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby analizować wzorce użytkowania i dostosowywać funkcjonowanie windy do rzeczywistych potrzeb mieszkańców i pracowników budynku. Najważniejszym komponentem jest wykorzystanie technologii computer vision, która umożliwia analizowanie zachowań pasażerów i dostosowywanie funkcjonowania windy w sposób automatyczny.
Aby zapewnić pełne bezpieczeństwo danych, opracowaliśmy zaawansowane mechanizmy anonimizacji nagrywanych obrazów. Dzięki temu możliwe było skuteczne przetwarzanie danych bez naruszania prywatności użytkowników. Ponadto zoptymalizowaliśmy algorytmy, aby mogły efektywnie funkcjonować na urządzeniach z ograniczoną mocą obliczeniową oraz w warunkach słabej przepustowości internetu. Testy przeprowadzone w rzeczywistym środowisku wykazały, że system skutecznie dostosowuje się do specyfiki budynku i zachowań użytkowników, co znacznie poprawiło płynność działania i komfort korzystania z windy.

Projekt został pomyślnie zrealizowany zgodnie z założeniami i w ramach określonego budżetu. Stworzony system sterowania windą pozwolił nie tylko na automatyzację obsługi i skrócenie czasu przejazdu, ale także na poprawę efektywności energetycznej poprzez redukcję niepotrzebnych przejazdów. Rozwiązanie zostało wyróżnione na PropTech Festival 2022, zajmując miejsce wśród trzech najlepszych technologii dla branży nieruchomości. Klient docenił nie tylko jakość wdrożonego systemu, ale również nasz profesjonalizm i skuteczną współpracę w trakcie realizacji projektu.

Projekt rozpoczęliśmy od szczegółowej analizy celów biznesowych klienta, aby w pełni zrozumieć potrzeby użytkowników i określić funkcjonalności systemu. Na tej podstawie opracowaliśmy szczegółową specyfikację oprogramowania oraz dobraliśmy odpowiednie komponenty sprzętowe. Kolejnym krokiem było stworzenie i dostrojenie algorytmów computer vision do analizy obrazu w czasie rzeczywistym. Z uwagi na ograniczone zasoby obliczeniowe w urządzeniach sterujących windą, przeprowadziliśmy optymalizację kodu oraz zmniejszyliśmy zapotrzebowanie na przepustowość danych. Następnie wdrożyliśmy zaawansowane metody anonimizacji obrazu, aby zapewnić zgodność z regulacjami dotyczącymi ochrony prywatności. W końcowym etapie przeprowadziliśmy testy w rzeczywistym budynku, monitorując zachowanie systemu i wprowadzając niezbędne poprawki. Ostateczne wdrożenie obejmowało integrację z istniejącymi systemami zarządzania budynkiem i przeszkolenie zespołu klienta.

Zastosowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego do analizy wzorców użytkowania windy oraz optymalizacji jej tras. Wykorzystaliśmy sieci neuronowe do przetwarzania obrazu oraz zaawansowane metody kompresji i optymalizacji kodu, aby zapewnić płynne działanie systemu na ograniczonych zasobach obliczeniowych. Nasze podejście pozwoliło na stworzenie inteligentnego i bezpiecznego systemu sterowania windą.