기술 적용: 첫째, 데이터 수집, IoT 센서를 통해 속도, 온도, 진동 등 100개 이상의 운영 데이터를 실시간으로 수집하고, 둘째, 모델 구축, 물리적 엘리베이터와 동기화된 디지털 트윈 모델을 구축하여 작동 상태를 시뮬레이션합니다. 셋째, AI 예측, 과거 데이터를 기반으로 마모 및 끼임 등의 결함을 미리 예측하는 교육 알고리즘, 넷째, 운영 최적화, 조기 경보 정보를 기반으로 정확한 유지 보수 계획 수립하여 블라인드 오버홀을 줄입니다.; 다섯째, 비용 절감,유지 보수 효율성을 40% 개선하고, 예비 부품 재고를 30% 줄이고, 사용자의 종합 운영 비용을 25% 줄입니다.