建立人工智能模型用于升降机的预测性保养

创科方案 建立人工智能模型用于升降机的预测性保养
(编号: S-1137)
试验项目
方案特点
  • 透过建立广义人工智能模型以检测潜在故障,从而实现预测性维护
  • 利用机电工程署提供的升降机组件历史性能数据作为人工智能的发展模型建构基本面
  • 通过人工智能的分析结果来计算多个升降机组件的性能与衰减生命周期之间的相互关系
  • 须在机电工程署现有服务器上应用人工智能模组
  • 通过开发仪表板以展视升降机组件的性能以及人工智能的分析结果
试验应用及预期成果
  • 针对升降机组件开发三个用于衰减预测的机器学习模型和六个用于异常检测的人工智能模型
  • 开发异常检测的数学矩阵和算法,以找出电升降机性能的趋势分析以及组件性能之间的相互关系
  • 通过人工智能的分析,提供有关实施基于预测性维护系统的建议
  • 提供性能仪表盘,可视化升降机组件的分析结果,并在发生异常时提示警报
  • 提供人工智能模组的源代码、运维手册和建议报告
方案提供者资料
方案提供者:CAPAX TECHOLOGY LIMITED
地址:香港中环德辅道中 272-284 号, 兴业商业中心, 4楼, 407-408 室
联络人:张嘉宜
职位:项目经理
电话:67461442
电子邮件: ashleycheung@capax-tech.com
网页: http://capax-tech.com/

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