Применение технологий: во-первых, сбор данных, сбор более 100 рабочих данных, таких как скорость, температура и вибрация, в режиме реального времени с помощью датчиков Интернета вещей; во-вторых, построение модели, создание цифровой двойной модели, синхронизированной с физическим лифтом, для моделирования рабочего состояния; в-третьих, прогнозирование искусственного интеллекта, алгоритмы обучения на основе исторических данных для заблаговременного прогнозирования неисправностей, таких как износ и заклинивание; в-четвертых, оптимизация эксплуатации, составление точных планов технического обслуживания на основе информации раннего предупреждения для сокращения количества ремонтных работ вслепую; в-пятых, снижение затрат, повышение эффективности технического обслуживания на 40%, сокращение запасов запасных частей на 30% и сокращение комплексных эксплуатационных расходов пользователей на 25%.