| 创科愿望 |
开发用于升降机的预测性保养人工智能模型
(编号 : W-0394)
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| 已配对创科方案 |
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| 试验项目 |
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| 摘要及挑战 |
- 为了达致预测性保养，我们希望利用现有数据发展一套能够预测升降机故障的广义人工智能模型。
- 模型会根据单一部件的过往表现，以及与其他部件之间的关系而生成。
- 现有数据的格式是文字文件。
- 创科方案需要包括将资料从来源抽取、转置、载入以及进行分析。
- 人工智能模型需与机电工程署的伺服器兼容，如有需要可商议安装额外硬件。
- 此外，我们希望设计一个仪表板以监测升降机重要部件的表现，包括根据历史数据得出的预测故障，潜在效能退化以及部件的预测寿命。
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| 预期成果 |
- 预测升降机部件寿命的模型及/或对于升降机部件表现的趋势分析。涉及的升降机部件包括但不限于摩打、钢缆、机厢门、机厢、制动器和平层;
- 找出不同部件/数据组之间的关系，以及其他潜在的影响因素;
- 一个用来 (i) 显示每个部件的表现和相关的趋势分析及 (ii) 当找到异常数据时弹出警报的仪表板;
- 人工智能模型的原始码;
- 人工智能模型的操作和维护手册;
- 提供实施预测性保养系统的建议，包括但不限于所需的数据质量、机器学习算法的选择等；以及提交一份建议报告以总结项目。
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| 预计试验期限 |
15个月
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| 联络资料 |
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| 创建日期 |
2022-01-11
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| 截止日期 |
2022-01-25
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| 提议创科方案 |
已截止
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