开发用于电梯预测性维护的人工智能模型

创科方案 开发用于电梯预测性维护的人工智能模型
(编号: S-1139)
已配对创科愿望
试验项目
方案特点
  • 部署一个创新的人工智能模型来监测多个安装在电梯系统的传感器参数,如振动、温度和距离
  • 从安装在电梯部件的光学和电子传感器采集关键实时运行数据包括牵引电机、制动臂、钢丝绳和电梯门等
  • 识别电梯运行模式与电梯状况的相关性
  • 使用人工智能技术分析上述收集的数据并进行预测性维护
  • 机电工程署云端,在仪表板格式中,显示关键电梯部件的状况,包括以往的故障、潜在性能下降和部件使用寿命
试验应用及预期成果
  • 设计可终生使用的AI模型来分析电梯部件的性能。组件包括但不限于电机、绳索、电梯门、电梯、制动器和调平
  • 系统将协助技术人员/工程师利用收集到的数据来推断组件之间的相关性和其他潜在影响因素
  • 在机电工程署的云端服务器开发仪表板,显示每个关键组件的性能和趋势分析,并在检测到异常时发出警报
  • 提供人工智能模型的使用维护手册
  • 提供实施预测性维护系统的建议,包括但不限于所需的数据质量、机器学习算法的选择,并以提交建议报告
附加方案资料 EMSD_Inno_Lift_PM_Sebit.pdf
方案提供者资料
方案提供者:世阁有限公司
地址:香港新界沙田香港科学园科技大道西19号19W座7楼727室
联络人:伍耀荣
职位:董事
电话:39052032
电子邮件: wingng@sebit.world
网页: https://sebit.world

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