| 創科方案 |
利用人工智能把關於機電設備的指定數據源轉換為知識圖譜
(編號: S-1688) |
| 試驗項目 |
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| 方案特點 |
- 持續開發非侵入式物聯網感測器,嵌入更多異常聲音偵測功能,辨識更多類型的電梯故障
- 根據一些國際標準制定物聯網感測器的開發,使感測器的資料處理流程標準化
- 先進開發更全面的異常運作故障檢測AI模型
- 用於電梯井檢查的球形無人機的佈置。透過收集電梯部件檢測的數據,在開發過程中可以考慮更大的數據池
- 與不同的感測器供應商聯絡,讓他們參與通用物聯網平台,以進行各種感測器數據追蹤
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| 試驗應用及預期成果 |
- 應用機器學習和人工智能來分析升降機運行和故障資料以更準確地預測故障
- 傳感器收集到的資料可與升降機及自動梯數碼工作日誌整合,幫助負責人和承建商監察所屬升降機
- 升級傳感器的功能、穩定性和準確性,同時維持低成本和非侵入性
- 在升降機機房增設傳感器,測量制動器聲音、震動等相關訊號,用於偵測制動器故障
- 收集更多不同供應商的傳感器數據並參考國際標準以制定升降機物聯網的開發指引
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| 方案提供者資料 |
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