การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี: ประการแรกการรวบรวมข้อมูลการดำเนินงานมากกว่า 100 รายการเช่นความเร็วอุณหภูมิและการสั่นสะเทือนแบบเรียลไทม์ผ่านเซ็นเซอร์ IoT ประการที่สอง การสร้างโมเดลคู่ดิจิตอลที่ซิงโครไนซ์กับลิฟต์ทางกายภาพเพื่อจำลองสถานะการทำงาน ประการการคาดการณ์ AI อัลกอริทึมการฝึกอบรมตามข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อทำนายข้อผิดพลาดเช่นการสึกหรอล่วงหน้า ประการที่ห้า การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน กำหนดแผนการบำรุงรักษาที่ถูกต้องตามข้อมูลการเตือนล่วงหน้า, การลดต้นทุนปรับปรุงประสิทธิภาพการบำรุงรักษา 40% ลดสินค้าคงคลังอะไหล่ลง 30% และลดต้นทุนการดำเนินงานที่ครอบคลุมของผู้ใช้ลง 25%