技術原理と応用：

まず、知覚層、振動、電流、温度、騒音、張力センサーを備えたエレベータ、全次元の動作データ収集。

第二に、エッジコンピューティング、端末ローカルリアルタイム分析、第2レベルの異常警報、クラウドへの依存度の低減。

第三に、AIアルゴリズム、ディープラーニングモデルトレーニング障害機能、スチールワイヤーロープの摩耗、ドアオペレーターの詰まり、ベアリングノイズ、トラクションマシンの故障認識率95％以上、誤警報率<1％。

第四に、早期警告機能、3-14日前に早期警告、隠れた危険箇所、程度、推奨処分計画を提供します。

第五に、「定期メンテナンス」から「予測メンテナンス」、オンデマンドメンテナンスへの運用とメンテナンスのアップグレード、無効な操作の削減、メンテナンスコストの25％削減。

第六に、プラットフォームサポート、クラウドプラットフォームは、リモート診断、作業指示派遣、人員スケジューリング、品質トレーサビリティの全プロセスのデジタル化を実現します。


大規模アプリケーション：全国で500万台を超えるエレベーターが接続され、改修後に古いエレベーターの故障率が40％〜85％減少し、スマートシティ、安全なコミュニティの中核標準になりました。