Trong thời đại chuyển đổi số, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ là xu hướng — mà là nhu cầu cấp thiết để doanh nghiệp tối ưu chi phí, nâng cao hiệu quả vận hành. Gần đây, Hitachi (một “ông lớn” trong ngành điện – cơ khí Nhật Bản) đã hé lộ một bước đi tiên phong: kết hợp AI của Nvidia vào công tác bảo trì thang máy. Theo thông tin được công bố, hệ thống mới này có thể giúp giảm khoảng 50% nhân lực so với cách bảo trì truyền thống.

Bạn có thắc mắc: Làm thế nào AI “nhìn” được thang máy, phát hiện lỗi và xử lý bằng phần mềm? Bài viết này sẽ giải mã quy trình, lợi ích, thách thức và tương lai của ứng dụng AI trong bảo trì thang máy — theo cách dễ hiểu mà vẫn sâu sắc.

1. Bối cảnh: Tại sao cần “AI hóa” bảo trì thang máy?

1.1 Thách thức trong bảo trì truyền thống

• Thiếu thợ lành nghề: Ngành kỹ thuật thang máy yêu cầu đội ngũ có tay nghề cao, nhưng hiện nay lực lượng này đang thiếu hụt.

• Chi phí, thời gian cao: Bảo trì định kỳ, kiểm tra trực tiếp hiện trường, ghi chép thủ công — tất cả tiêu tốn nhiều nhân công và chi phí.

• Khó phát hiện sớm lỗi nhỏ: Nhiều trục trặc phát sinh âm thầm trước khi trở thành sự cố hỏng lớn — nếu không được phát hiện sớm thì chi phí sửa chữa tăng cao.

1.2 Xu hướng công nghiệp 4.0 và bảo trì tiên đoán (Predictive Maintenance)

Ngành kỹ thuật hiện nay đang hướng về bảo trì tiên đoán — sử dụng cảm biến, dữ liệu thời gian thực, AI để “dự đoán” khi nào thiết bị có thể bị lỗi, rồi can thiệp trước khi sự cố xảy ra. Việc này giúp:

• Giảm thời gian chết của thiết bị

• Giảm chi phí sửa chữa khẩn cấp

• Kéo dài tuổi thọ linh kiện

• Tối ưu nguồn lực sử dụng

Hitachi đã chọn AI + camera + phân tích dữ liệu làm công cụ then chốt để hiện thực hóa bảo trì tiên đoán cho thang máy.

2. Cách Hitachi tích hợp AI của Nvidia vào bảo trì thang máy

2.1 Hệ thống camera gắn mũ & ghi hình quy trình

Công nhân bảo trì sẽ đeo camera gắn trên mũ bảo hộ khi thực hiện kiểm tra, sửa chữa thang máy. Camera này ghi lại toàn bộ quy trình: từ mở nắp, tháo linh kiện, kiểm tra kết cấu, tới thao tác siết ốc — tất cả đều được ghi hình chi tiết.

2.2 AI “nhìn” video, phân tích và cảnh báo lỗi

• AI được huấn luyện bằng thông số kỹ thuật, sổ tay bảo trì và hàng loạt video mẫu của Hitachi.

• Khi phân tích video, AI sẽ:

  • Phát hiện các hành động hoặc thao tác sai (ví dụ dùng sai dụng cụ, siết không đúng lực)

  • Nhận diện linh kiện có dấu hiệu mòn, nứt, trôi tolerances

  • Phát cảnh báo tức thì nếu phát hiện điều bất thường

2.3 Tự động chuyển video thành báo cáo văn bản

Một bước rất “thông minh” nữa: hệ thống sẽ tự chuyển video thành báo cáo công việc dạng văn bản, kèm hình ảnh, ghi chú lỗi nếu có. Điều này giảm hẳn công việc ghi chép thủ công của kỹ thuật viên.

2.4 Kết quả kỳ vọng: Giảm 50% nhân lực

Hitachi đặt mục tiêu rằng hệ thống AI mới sẽ giảm một nửa số nhân viên bảo trì cần thiết so với phương pháp truyền thống — đồng thời cải thiện chất lượng và tốc độ dịch vụ.

Theo nguồn tin, Hitachi dự kiến triển khai hệ thống này vào nửa cuối năm tài chính 2026. Viettimes

3. Lợi ích khi áp dụng AI bảo trì thang máy

AI đa lĩnh vực phát triển cực kỳ bùng nổ, ứng dụng AI vào ngành thang máy được triển khai dưới nhiều hình thức, nhất là các hệ thống máy móc sản xuất thang máy, nhưng việc ứng dụng AI vào quản lý Bảo trì bảo hành thang máy còn mới mẻ. Và dưới đây là một số lợi ích mà AI mang lại:

Lợi ích	Diễn giải
Giảm nhân lực & chi phí	Với một phần công việc do AI thực hiện, doanh nghiệp có thể cắt giảm nhân công hoặc tái bố trí nguồn lực.
Tăng độ chính xác & nhất quán	AI không mệt mỏi, không quên, không sai sót do chủ quan — giúp công việc bảo trì ổn định hơn.
Phát hiện sớm & dự đoán sự cố	AI có thể cảnh báo dấu hiệu bất thường nhỏ trước khi trở thành hỏng lớn.
Báo cáo tự động, nhanh chóng	Công việc ghi chép, tổng hợp dữ liệu được tự động hóa, giúp kỹ thuật viên tập trung vào xử lý hơn.
Cải thiện hiệu suất vận hành	Tỉ lệ sự cố thấp hơn, thời gian sửa chữa ngắn hơn → độ ổn định của hệ thống cao hơn.

 

4. Những thách thức & yếu tố cần cân nhắc

4.1 Chất lượng dữ liệu & huấn luyện AI

AI chỉ mạnh khi nó được huấn luyện kỹ càng với dữ liệu đa dạng, chính xác. Nếu hình ảnh mờ, góc camera không phù hợp, hoặc mẫu huấn luyện ít — AI dễ mắc lỗi phân tích sai.

4.2 Bảo mật & quyền riêng tư

Việc quay video tại hiện trường có thể ghi hình các khu vực nhạy cảm hoặc cá nhân. Cần đảm bảo bảo mật dữ liệu video, hạn chế truy cập trái phép.

4.3 Đáp ứng linh hoạt với môi trường thực tế

Thang máy tại các tòa nhà khác nhau có kiểu cấu tạo, vật liệu, tuổi thọ khác nhau — AI cần được tùy biến/điều chỉnh để hiểu “ngữ cảnh” thực tế của từng máy.

4.4 Chi phí đầu tư ban đầu

Camera, hạ tầng lưu trữ, máy chủ AI, phần mềm xử lý — tất cả đều cần đầu tư ban đầu. Doanh nghiệp phải đánh giá xem thời gian hoàn vốn (ROI) có hợp lý không.

5. Tương lai của AI trong bảo trì thiết bị (và thang máy)

• Mở rộng sang nhiều loại thiết bị: Từ thang máy, thang cuốn đến các hệ thống điều hòa, bơm, máy lạnh… AI bảo trì có thể được áp dụng rộng rãi.

• Liên kết IoT & cảm biến thời gian thực: Camera + cảm biến rung, nhiệt độ, độ ẩm — hợp lực để AI “hiểu” thiết bị từ nhiều chiều.

• Bảo trì “agent AI” tự hành: Trong tương lai, có thể AI không chỉ cảnh báo mà tự chủ động điều chỉnh thông số, điều khiển thiết bị nhỏ để khắc phục lỗi nhẹ mà không cần con người can thiệp.

• Mô hình thuê dịch vụ (AI-as-a-Service): Các đơn vị quản lý tòa nhà, chủ đầu tư thang máy có thể thuê dịch vụ AI bảo trì thay vì đầu tư hạ tầng.

• Tích hợp chuỗi giá trị: Thông tin từ việc bảo trì AI có thể feed vào khâu sản xuất linh kiện, cải tiến thiết kế để làm ra thang máy dễ bảo trì hơn.

6. Nippon Sanyo – Hướng đi mới: Ứng dụng AI trong bảo trì thang máy

Trong khi Hitachi tiên phong ứng dụng AI của Nvidia vào bảo trì thang máy, thì tại Nhật Bản, Nippon Sanyo – thương hiệu thang máy được phát triển theo chuẩn công nghệ Nhật Bản – cũng đang nghiên cứu hướng tiếp cận tương tự, phù hợp với điều kiện thực tế của các công trình dự án lớn trên toàn quốc.

Sanyo hiểu rằng: “Một chiếc thang máy không chỉ là phương tiện di chuyển, mà là nhịp sống của ngôi nhà. Và để nhịp sống ấy không bao giờ bị gián đoạn – công nghệ bảo trì chính xác, thông minh là yếu tố tiên quyết.”

6.1 Ứng dụng công nghệ AI trong bảo trì thang máy Nippon Sanyo

Thay vì chỉ dựa vào kiểm tra định kỳ bằng mắt thường, hệ thống AI của Sanyo (đang trong giai đoạn triển khai thử nghiệm) hướng đến việc:

• Phân tích dữ liệu vận hành từ cảm biến cabin, cửa tầng, motor và hệ thống thắng an toàn.

• Dự đoán trước hư hỏng thông qua mô hình học máy (Machine Learning), giúp cảnh báo sớm khi thang có dấu hiệu rung, trượt, chậm hoặc sai lệch thông số.

• Tự động gửi báo cáo bảo trì đến trung tâm kỹ thuật Sanyo để kỹ sư chủ động lên kế hoạch can thiệp.

Mục tiêu của hệ thống này là giảm 40–50% thời gian kiểm tra thủ công, đồng thời kéo dài tuổi thọ linh kiện và giảm chi phí bảo trì định kỳ cho khách hàng.

6.2. Kết hợp công nghệ và con người – bản sắc Sanyo

Sanyo hiểu rằng AI chỉ là công cụ, giá trị thật nằm ở con người.
Vì thế, công nghệ được dùng để:

• Giảm thao tác nặng nhọc, ghi chép thủ công.

• Giúp kỹ sư có thời gian tư vấn, chăm sóc khách hàng kỹ hơn.

• Nâng chuẩn dịch vụ bảo trì – từ phản ứng bị động sang chủ động phòng ngừa.

Kết luận

Việc Hitachi ứng dụng AI của Nvidia để bảo trì thang máy, với mục tiêu giảm 50% nhân lực, không chỉ là bước tiến công nghệ — mà còn là làn gió đổi mới cho ngành bảo trì kỹ thuật nói chung. Đây là minh chứng rõ ràng rằng, trong tương lai, công nghệ không chỉ làm “trợ thủ” mà sẽ là “đồng đội” thực thụ.