Масштабируемое приложение для профилактического обслуживания с использованием искусственного интеллекта и Интернета вещей, точность раннего предупреждения о неисправностях лифта более 95%, частота отказов снижена на 40-85%
Технический принцип и применение:
во-первых, слой восприятия, лифты, оснащенные датчиками вибрации, тока, температуры, шума, натяжения, сбор полноразмерных рабочих данных;
Во-вторых, периферийные вычисления, локальный анализ терминала в реальном времени, аварийная сигнализация второго уровня, снижение зависимости от облачных сред;
В-третьих, алгоритм искусственного интеллекта, особенности неисправностей при обучении модели глубокого обучения, износ стального троса, заклинивание дверного оператора, шум подшипников, коэффициент распознавания неисправностей тяговых машин более 95%, частота ложных срабатываний < 1%;
В-четвертых, возможность раннего предупреждения, раннее предупреждение за 3-14 дней, указание места скрытой опасности, степени опасности, рекомендуемого плана утилизации;
в-пятых, модернизация эксплуатации и технического обслуживания, переход от «регулярного обслуживания» к «профилактическому обслуживанию», техническое обслуживание по требованию, сокращение количества недействительных операций, снижение затрат на техническое обслуживание на 25%;
В-шестых, поддержка платформы. Облачная платформа обеспечивает цифровизацию всего процесса удаленной диагностики, отправки рабочих нарядов, планирования персонала, отслеживания качества.
Масштабное применение: по всей стране подключено более 5 миллионов лифтов, частота отказов старых лифтов после ремонта снизилась на 40-85%, что стало основным стандартом для умных городов и безопасных сообществ.