ข้อดีทางเทคนิคหลัก: ประการแรกการรับรู้สถานะฟิวชั่นหลายแหล่งติดตั้งเซ็นเซอร์การสั่นสะเทือนที่มีความแม่นยำสูงเซ็นเซอร์อุณหภูมิเซ็นเซอร์กระแสเซ็นเซอร์เสียงและเซ็นเซอร์ความเร็วซึ่งสามารถรวบรวมพารามิเตอร์การทำงานหลัก 28 แบบเรียลไทม์เช่นกระแสสเตเตอร์ความเร็วโรเตอร์การสั่นสะเทือนของแบริ่งอุณหภูมิขดลวดและเสียงรบกวนการทำงานของเครื่องดึงด้วยความถี่สุ่มสูงสุด 25.6kHz และความแม่นยำในการจัดเก็บข้อมูล± 0.1% ประการที่สองโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก AI ผ่านการฝึกอบรมจากนับล้านข้อมูลการทำงานของวงจรชีวิตของเครื่องฉนวนเต็มและตัวอย่างข้อผิดพลาดซึ่งสามารถแยกคุณสมบัติความผิดพลาดโดยอัตโนมัติระบุข้อผิดพลาดทั่วไป 16 ประเภทอย่างถูกต้องเช่นการสึกหรอของแบริ่งการขดเกียร์ชราของฉนวนขดลวดความเหนื่อยล้าของสปริงเบรกและการสึกหรอของร่องล้อลากด้วยความแม่นยำในการเตือนล่วงหน้า 98.5% และอัตราการเตือนผิดพลาด≤ 1.5% ประการสามการจัดการสุขภาพวงจรเต็มระบบสามารถประเมินสถานะสุขภาพของเครื่องยึดโดยอัตโนมัติสร้างคะแนนสุขภาพ อายุการใช้งานที่เหลือจะสร้างสิ่งที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติแผนการบำรุงรักษาเตือนให้บุคลากรบำรุงรักษาดำเนินการบำรุงรักษาแบบกำหนดเป้าหมายในเวลาที่เหมาะสม ตระหนักถึง “การบำรุงรักษาตามความต้องการ” และหลีกเลี่ยงการบำรุงรักษามากเกินไปและการบำรุงรักษาไม่เพียงพอ ประการที่สี่ Edge Computing + สถาปัตยกรรมการทำงานร่วมกันบนคลาวด์นำสถาปัตยกรรมมาใช้สถาปัตยกรรมของ Edge Computingเทอร์มินัลขอบรับการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ การเตือนล่วงหน้าข้อผิดพลาดในท้องถิ่น และการควบคุมฉุกเฉินแพลตฟอร์มคลาวด์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การซ้ำแบบจำลอง การตรวจสอบระยะไกล และการจัดการการบำรุงรักษาเทอร์มินัลขอบยังสามารถทำงานได้อย่างเสถียรในสถานะออฟไลน์เพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันการเตือนล่วงหน้าจะไม่ถูกขัดจังหวะ การติดตั้งที่สะดวกและการปรับตัวที่แข็งแกร่งใช้การออกแบบการติดตั้งที่ไม่รบกวนไม่จำเป็นต้องถอดชิ้นส่วนเครื่องยึดไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนระบบควบคุมลิฟต์ดั้งเดิมปรับให้เข้ากับเครื่องยึดแบบซิงโครนัสแม่เหล็กถาวรทุกยี่ห้อและเครื่องยึดแบบอะซิงโครนัสวงจรการติดตั้งไม่เกิน 2 ชั่วโมงและสามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม IoT ของลิฟต์และการกำกับดูแลแพลตฟอร์มเพื่อให้เกิดการเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างกัน