翱翔智慧推電梯管理數位化，電梯聯網實現即時監控

無論是高科技產業還是公部門，甚至是近幾年的金融產業，都不得不服膺數位化主流浪潮，對公司系統架構，到業務流程做出改造，力求提升創新力，而這個數位化浪潮，隨著全球人口增長、城市化進程加快以及人們對便捷生活要求的提高，電梯產業便是也是其中開始尋求數位轉型的產業之一。

臺灣電梯廠商其禾電梯，找上人工智慧解決方案新創翱翔智慧，由翱翔智慧應用雲端與人工智慧等新興技術，開發出智慧電梯管理平臺eKeeper，幫助其禾電梯翻轉電梯維護工作，從被動等待通報，轉為主動出擊維修。

過去其禾電梯的故障維修工作，站在較為被動位置，因為需要等待使用者發現電梯故障，經通報之後其禾電梯才能派人維修。而這樣的故障維修模式，無論是對用戶或是廠商都有許多缺點，對用戶而言，電梯突然故障，必然帶來極大不便，且需要花時間人力，通知並等待廠商來維修。

就廠商而言，因為用戶沒有電梯專業，所以在通報時可能無法完整描述故障情形，維修人員只能靠經驗猜測，帶上可能需要的工具，最佳情況是維修人員到現場順利修好電梯，但也有可能維修人員到了現場，電梯突然恢復正常運作，無法重現故障只好無功而返，又或是到了現場，才發現沒有帶到需要的工具或是零件，因此要再跑一趟，這些情況不只降低了維修效率，也影響顧客滿意度。

電梯聯網資料直送雲端，維修人員全面掌握電梯運作狀況

其禾電梯聯手翱翔智慧，要以人工智慧和雲端服務，來解決維修服務痛點。其禾電梯新的電梯主機板，搭載翱翔智慧設計的嵌入裝置，得以輸出感測器訊號，並且連上網路，將這些訊號即時送上雲端，再應用人工智慧與雲端技術，處理這些來自各地電梯的即時資料，提供即時故障通報、耗材追蹤、儀表板和故障預警等功能。

翱翔智慧共同創辦人楊傑凱提到，電梯就像是一部電腦一樣，其控制主機板可以輸出120種感測器訊號，這些訊號包括震動、聲音、電流變化和電梯狀態等。一般外掛的感測器收集的是震動、聲音、電流變化訊號，但我們收集的是來自主機板的上百個直接訊號，包括狀態訊號、輸入訊號、輸出訊號三大類，舉例來說，狀態訊號可以告訴我們電梯現在正在開關門或是正在往上走往下走的狀態，輸入訊號則是現在有人在 3樓按了往下的按鈕，輸出訊號則是常用於保養維修的其他輔助訊號。

雖然家用電梯和公共場合的電梯，因為使用程度不同，產生的資料量不同，平均每天每臺電梯會上傳8到10萬筆資料，最高可到18萬筆，其禾電梯在臺灣、新加坡和澳洲，目前有700臺新設計的電梯接上eKeeper，每月會產生數 GB 級的資料，要處理這些持續不斷成長的資料，成為了一大挑戰。

翱翔智慧使用 Amazon Kinesis Data Firehose即時的收集資料並將資料存放在 Amazon Simple Storage Service(S3)。這樣做有三個好處，透過 Amazon Kinesis Data Firehose 可以很方便的將所有資料根據時間序列存放；內建的 Parquet 資料格式轉換，顯著降低資料轉換與存放成本；因為我們會大量使用 Amazon Athena 在 Amazon S3 上做查詢， Parquet 的儲存方式可以加速查詢效率與降低搜尋成本。透過即時收集和處理龐大的電梯聯網資料，根據電梯機板送上雲端的資料，eKeeper進行相對應處理，當機板發出故障訊息，系統便會即時向手機App發出通知，因此廠商就能在用戶還未發現電梯故障之前，先去電告知用戶，暫時不要使用電梯，並且立刻派出維修人員前往維修，而維修人員也可以透過eKeeper歷史訊號回放功能，查看電梯故障發生前後，控制主機板所發出的訊號，掌握故障原因，達到精確維修的目的。

不只要掌握當下故障，還以AI預測未來故障

eKeeper還能夠追蹤電梯耗材使用狀況，楊傑凱提到，過去電梯廠商跟用戶溝通更換老舊零件，常會因為沒有客觀量化的資料，導致維護人員提出更換零件的建議缺乏說服力，而有了電梯耗材追蹤功能，eKeeper可以追蹤電梯250個零件的使用次數與時間，在電梯維護人員建議用戶更換零件時，就能拿出數據，基於證據說話，更能讓用戶相信更換零件的必要。

eKeeper智慧電梯解決方案，使得電梯維護服務有了根本性的改變，從用戶打電話叫修，轉變成由廠商主動通知用戶。eKeeper讓電梯廠商，有能力隨時掌握所有電梯的運轉情況，而且其提供的儀表板功能，可顯示30天內最常發生故障類型的比例，還可以追蹤每一個故障事件的維修情況，包括從發現電梯故障到維修人員到達現場的時間，以及維修電梯的時間。

翱翔智慧還應用人工智慧技術，來預測電梯門的故障，楊傑凱表示，門類的故障，是電梯最容易出現的故障類型，因此他們先針對電梯門實作故障預警功能。翱翔智慧使用AWS的無伺服器服務AWS Lambda，每小時皆以人工智慧模型，運算每臺電梯發生故障的可能性，由於AWS Lambda是全託管的服務，翱翔智慧不需要管理基礎設施底層，就能在需要的時候，立刻調度需要的運算資源，進行大規模分散式運算，預測每一臺電梯發生故障的可能性，並將預測結果用於電梯養護上。

除了預測故障之外，翱翔智慧也嘗試利用人工智慧，發展不同的電梯創新功能，像是以人工智慧最佳化聯控電梯的調度，或是結合電腦視覺技術，偵測電梯車廂剩餘空間，避免已站滿人，卻每樓皆停等，沒效率的電梯運作情況。翱翔智慧的目標是運用數據智慧，協助傳統產業打造新世代的核心競爭能力，在數位轉型的浪潮中永續發展。