Principio tecnico e applicazione:

Primo, strato di percezione, ascensori dotati di sensori di vibrazione, corrente, temperatura, rumore, tensione, raccolta di dati operativi a dimensione intera;

In secondo luogo, edge computing, analisi locale del terminale in tempo reale, allarme anomalo di secondo livello, riduzione della dipendenza dal cloud;

In terzo luogo, l'algoritmo di intelligenza artificiale, le caratteristiche dei guasti relativi all'addestramento dei modelli di deep learning, l'usura delle funi metalliche, l'inceppamento dell'operatore della porta, il rumore dei cuscinetti, il tasso di riconoscimento dei guasti delle macchine di trazione oltre il 95%, il tasso di falsi allarmi < 1%;

in quarto luogo, capacità di allerta precoce, preavviso con 3-14 giorni di anticipo, con indicazione del luogo di pericolo nascosto, del grado e del piano di smaltimento consigliato;

Quinto, aggiornamento del funzionamento e della manutenzione, dalla «manutenzione regolare» alla «manutenzione predittiva», manutenzione su richiesta, riduzione delle operazioni non valide, riduzione dei costi di manutenzione del 25%;

In sesto luogo, il supporto della piattaforma, la piattaforma cloud realizza la digitalizzazione dell'intero processo della diagnosi remota, dell'invio degli ordini di lavoro, della pianificazione del personale e della tracciabilità della qualità.


Applicazione su larga scala: oltre 5 milioni di ascensori collegati a livello nazionale, il tasso di guasto dei vecchi ascensori è stato ridotto del 40% -85% dopo la ristrutturazione, diventando lo standard fondamentale per le città intelligenti e le comunità sicure.