建立人工智能模型用於升降機的預測性保養

創科方案 建立人工智能模型用於升降機的預測性保養
(編號 : S-1137)
試驗項目
方案特點
  • 透過建立廣義人工智能模型以檢測潛在故障,從而實現預測性維護
  • 利用機電工程署提供的升降機組件歷史性能數據作為人工智能的發展模型建構基本面
  • 通過人工智能的分析結果來計算多個升降機組件的性能與衰減生命週期之間的相互關係
  • 須在機電工程署現有服務器上應用人工智能模組
  • 通過開發儀表板以展視升降機組件的性能以及人工智能的分析結果
試驗應用及預期成果
  • 針對升降機組件開發三個用於衰減預測的機器學習模型和六個用於異常檢測的人工智能模型
  • 開發異常檢測的數學矩陣和算法,以找出電升降機性能的趨勢分析以及組件性能之間的相互關係
  • 通過人工智能的分析,提供有關實施基於預測性維護系統的建議
  • 提供性能儀錶盤,可視化升降機組件的分析結果,並在發生異常時提示警報
  • 提供人工智能模組的源代碼、運維手冊和建議報告
方案提供者資料
方案提供者:CAPAX TECHOLOGY LIMITED
地址:香港中環德輔道中 272-284 號, 興業商業中心, 4樓, 407-408 室
聯絡人:張嘉宜
職位:項目經理
電話: 67461442
電子郵件: ashleycheung@capax-tech.com
網頁: http://capax-tech.com/

有關上述創新科技解決方案的詳情,請聯絡方案提供者查詢。