Tác giả:
PGS - TS Ngô Gia Bảo - Thành viên Viện Hàn lâm Khoa học Giao thông Liên bang Nga
Những chủ trương về phát triển kinh tế số, đô thị thông minh, hạ tầng thông minh, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), Internet vạn vật (IoT)… không chỉ mở ra cơ hội cho các ngành công nghệ cao, mà còn tạo điều kiện để nhiều lĩnh vực công nghiệp truyền thống “đi tắt đón đầu”, rút ngắn khoảng cách với thế giới.
Trong xu thế đó, ngành thang máy Việt Nam cũng đang đứng trước cơ hội lớn để chuyển mình.
Nếu như trước đây thang máy chủ yếu được nhìn nhận như một thiết bị cơ điện đơn thuần, thì trên thế giới hiện nay, khái niệm “giao thông đứng” (Vertical Transportation – VT) đã được mở rộng thành hệ sinh thái công nghệ phục vụ vận hành đô thị hiện đại.
Quá trình đô thị hóa mạnh mẽ tại Việt Nam đang làm thay đổi sâu sắc mô hình phát triển nhà ở và hạ tầng đô thị. Tại Hà Nội, TP Hồ Chí Minh, Đà Nẵng và nhiều đô thị lớn, các khu chung cư cao tầng, trung tâm thương mại, bệnh viện, khách sạn và tổ hợp đa chức năng ngày càng phát triển nhanh cả về quy mô lẫn mật độ sử dụng.
Trong bối cảnh đó, “giao thông đứng” trở thành một yếu tố quan trọng không kém giao thông ngang hay giao thông tĩnh truyền thống. Hiệu quả vận hành của hệ thống thang máy ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sống của cư dân, hiệu quả khai thác tòa nhà, mức tiêu thụ năng lượng và khả năng thoát hiểm khi có sự cố.
Tại Bắc Mỹ, châu Âu, Nhật Bản, Hàn Quốc hay Trung Quốc, AI đang được ứng dụng ngày càng mạnh vào lĩnh vực giao thông đứng. Xu hướng này tập trung vào nhiều nhóm ứng dụng chính như bảo trì dự đoán, tối ưu điều phối cabin, giám sát an toàn, tiết kiệm năng lượng và xây dựng bản sao số (Digital Twin).
Hiện nay, nhiều đơn vị ứng dụng AI trong giám sát an toàn thang máy.
AI có thể phân tích dữ liệu thời gian thực từ cảm biến rung động, nhiệt độ, tải trọng, tốc độ đóng mở cửa và dòng điện động cơ để phát hiện bất thường rất sớm, dự báo nguy cơ hỏng hóc và cảnh báo kỹ thuật viên trước khi sự cố xảy ra.
Ví dụ, AI có thể phát hiện cửa tầng bắt đầu lệch ray, động cơ tăng nhiệt bất thường, cáp kéo có dấu hiệu hao mòn hoặc cabin rung vượt chuẩn. Nhờ vậy, giảm đáng kể thời gian dừng thang, giảm tình trạng mắc kẹt, tăng tuổi thọ thiết bị và tiết kiệm chi phí vận hành.
Một xu hướng quan trọng khác là tối ưu điều phối thang máy. AI có khả năng học quy luật di chuyển của cư dân, phân tích lưu lượng theo thời gian, dự báo giờ cao điểm và tối ưu phân bổ cabin. Hệ thống có thể gom nhóm người đi cùng tầng, giảm số lần dừng, giảm thời gian chờ và tiết kiệm điện năng.
AI cũng đang góp phần nâng cao an toàn vận hành thông qua việc giám sát rung động bất thường, phát hiện cabin lệch tầng, phát hiện lỗi cửa, cảnh báo quá tải và giám sát camera trong cabin.
Nếu phát hiện tình trạng quá tải hoặc sử dụng nguy hiểm, chẳng hạn như xe lăn trên thang cuốn, hệ thống có thể tạm dừng hoạt động thang cuốn để ngăn ngừa tai nạn.
Một số hệ thống tiên tiến còn có thể nhận biết người ngã trong cabin, phát hiện hành vi nguy hiểm và tự động gửi cảnh báo cho trung tâm cứu hộ. Trong tương lai, AI có thể giúp hình thành các “thang máy tự giám sát”, nơi thiết bị có khả năng tự phát hiện nguy cơ mất an toàn và chủ động kích hoạt quy trình xử lý.
Một lĩnh vực khác đang phát triển mạnh là tiết kiệm năng lượng. AI có thể học thói quen sử dụng để tự điều chỉnh chế độ vận hành, giảm số cabin hoạt động khi lưu lượng thấp và tối ưu chế độ nghỉ (standby).
Ngoài ra, xu hướng “Digital Twin” – bản sao số của hệ thống thang máy – cũng đang được nhiều hãng lớn nghiên cứu phát triển. Dựa trên dữ liệu thực tế, AI có thể mô phỏng trạng thái vận hành, đánh giá hao mòn, thử nghiệm kịch bản sự cố và dự báo tuổi thọ linh kiện.
Mặc dù ở Việt Nam nền công nghiệp thang máy còn đang phát triển, nhưng lại có lợi thế là thị trường tăng trưởng nhanh, tốc độ đô thị hóa cao và khả năng tiếp cận nhanh công nghệ mới.
Nếu biết tận dụng xu hướng AI và chuyển đổi số, ngành thang máy Việt Nam hoàn toàn có thể rút ngắn khoảng cách công nghệ, hình thành hệ sinh thái dịch vụ kỹ thuật hiện đại và phát triển đội ngũ kỹ thuật viên chất lượng cao.
Trong thời gian tới, ngành thang máy Việt Nam cần quan tâm hơn tới đào tạo kỹ thuật viên theo chuẩn quốc tế, cập nhật tiêu chuẩn ASME, EN81, ISO, xây dựng quy trình bảo trì số hóa và nghiên cứu ứng dụng AI trong thực tiễn Việt Nam.
Trong hành trình vươn mình của dân tộc, việc mạnh dạn tiếp cận và ứng dụng các công nghệ mới như AI vào lĩnh vực giao thông đứng có thể sẽ trở thành một trong những bước đi tắt đón đầu thiết thực để ngành thang máy Việt Nam phát triển theo hướng hiện đại, thông minh và hội nhập quốc tế.
