사양 핵심: 첫째, 데이터 수집, 작동 전류, 전압, 온도, 진동, 소음, 스위치 시간, 오류 코드, 샘플링 주파수 ≥10Hz, 에지 컴퓨팅 로컬 전처리, 전송 부하 감소와 같은 56 가지 주요 데이터 수집; 둘째, AI 알고리즘, 딥 러닝, 신경망, 오류 맵 채택, 구성 요소 상태 모델 구축, 수명 예측 모델, 오류 진단 모델, 조기 숨겨진 결함 식별, 정확도 ≥ 95%; 세 번째, 조기 경보 분류로 나누기 파란색 (우려), 노란색 (조기 경보), 주황색 (정류), 적색 (가동 중지), 7일 이내 주황색 정비, 적색 즉시 사용 중지, 유지보수 작업 지시서 자동 생성, 예비 부품 목록, 넷째, 플랫폼 연결, 엘리베이터 IoT와의 연동, 유지보수 관리, 긴급 구조 플랫폼, 데이터 암호화 업로드, 클라우드 분석, 모바일 푸시, 다섯째, 영향 요구 사항, 고장 조기 경보 90일 전, 계획되지 않은 가동 중지 시간 70% 감소, 유지 보수 비용 30% 감소, 장비 수명 20% 연장 500,000 전국 사업자들이 2026년에 AI 유지보수 리노베이션을 완료했습니다.