Princípio técnico e aplicação:

Primeiro, camada de percepção, elevadores equipados com sensores de vibração, corrente, temperatura, ruído, tensão, coleta de dados de operação em todas as dimensões;

Em segundo lugar, computação de ponta, análise local em tempo real do terminal, alarme anormal de segundo nível, reduzindo a dependência da nuvem;

Terceiro, algoritmo de IA, modelo de aprendizado profundo, características de falha de treinamento, desgaste do cabo de aço, bloqueio do operador da porta, ruído do rolamento, taxa de reconhecimento de falhas da máquina de tração 95% +, taxa de alarme falso < 1%;

Quarto, capacidade de alerta precoce, alerta precoce com 3 a 14 dias de antecedência, fornecendo localização oculta de perigo, grau e plano de descarte recomendado;

Quinto, atualização de operação e manutenção, de “manutenção regular” para “manutenção preditiva”, manutenção sob demanda, redução de operações inválidas, custo de manutenção reduzido em 25%;

Sexto, suporte à plataforma, a plataforma em nuvem realiza a digitalização de todo o processo de diagnóstico remoto, envio de ordens de serviço, agendamento de pessoal e rastreabilidade de qualidade.


Aplicação em grande escala: mais de 5 milhões de elevadores conectados em todo o país, a taxa de falha de elevadores antigos foi reduzida em 40% a 85% após a renovação, tornando-se o padrão fundamental para cidades inteligentes e comunidades seguras.