Spécification de base : premièrement, collecte de données, collecte en temps réel de 56 données clés telles que le courant de fonctionnement, la tension, la température, les vibrations, le bruit, les temps de commutation, le code de panne, la fréquence d'échantillonnage ≥10 Hz, le prétraitement local de l'informatique de pointe, la réduction de la charge de transmission ; deuxièmement, algorithme d'intelligence artificielle, adoption de l'apprentissage profond, réseau neuronal, carte des défauts, établissement d'un modèle de prévision de durée de vie, modèle de diagnostic des défauts, identification des défauts cachés précoces, précision ≥ 95 % ; troisièmement, classification des alertes précoces, divisée en bleu (préoccupant), jaune (alerte précoce), orange ( rectification), rouge (arrêt), orange maintenance dans les 7 jours, rouge, arrêt immédiat de l'utilisation, génération automatique d'un ordre de maintenance, d'une liste de pièces de rechange ; quatrièmement, connexion à la plateforme, interconnexion avec l'IoT des ascenseurs, gestion de la maintenance, plateforme de secours d'urgence, téléchargement crypté des données, analyse du cloud, push mobile ; cinquièmement, exigence d'effet, alerte précoce en cas de panne ≥ 30 jours à l'avance, temps d'arrêt imprévu réduit de 70 %, coûts de maintenance réduits de 30 %, durée de vie de l'équipement prolongée de 20 %. 500 000 ascenseurs ont été achevés dans tout le pays rénovation d'entretien en 2026.