Principe technique et application :

Premièrement, la couche de perception, les ascenseurs équipés de capteurs de vibrations, de courant, de température, de bruit et de tension, la collecte de données de fonctionnement en dimensions complètes ;

Deuxièmement, informatique de pointe, analyse locale en temps réel des terminaux, alarme anormale de second niveau, réduction de la dépendance au cloud ;

Troisièmement, algorithme d'IA, caractéristiques des défauts d'entraînement du modèle d'apprentissage en profondeur, usure des câbles en acier, blocage de l'opérateur de porte, bruit de roulement, taux de reconnaissance des défauts des machines de traction de 95 % et plus, taux de fausses alarmes < 1 % ;

Quatrièmement, capacité d'alerte précoce, alerte précoce 3 à 14 jours à l'avance, indiquant l'emplacement du danger caché, le degré et le plan d'élimination recommandé ;

Cinquièmement, la mise à niveau du fonctionnement et de la maintenance, de la « maintenance régulière » à la « maintenance prédictive », la maintenance à la demande, la réduction des opérations non valides, les coûts de maintenance réduits de 25 % ;

Sixièmement, support de la plate-forme, la plate-forme cloud réalise la numérisation de l'ensemble du processus de diagnostic à distance, d'expédition des bons de travail, de planification du personnel et de traçabilité de la qualité.


Application à grande échelle : plus de 5 millions d'ascenseurs connectés dans tout le pays, le taux de défaillance des anciens ascenseurs a été réduit de 40 % à 85 % après rénovation, devenant ainsi la norme de base pour les villes intelligentes et les communautés sûres.