西人马携先进的感知和边缘计算技术为电梯预测性维护赋能

粤讯 中字

近期,作为国内领先的传感器及MEMS模组物联感知系统解决方案服务商,西人马科技携先进的传感技术、边缘计算技术和自主研发的欧拉云平台,赋能电梯预测性维护。

西人马所研发的电梯故障诊断系统,与深圳会为公司在电梯预测性维护领域开展新的合作。

经过几个月的安装测试,西人马电梯故障诊断系统已经开始大规模商用,在福建省和江西省等多地阶段性、有秩序安装使用。

西人马电梯故障诊断系统,通过安装在电梯各运行节点的传感器对电梯实时监测,并将上报到云端的数据通过AI技术实现电梯状态的故障预测与预警,再通过云平台将预警数据进行分类并推送到各个应用端处理,实现电梯故障的预防,是真正有效满足梯联网的应用解决方案。该系统在业内开创了“视情维护”的先河,同时满足监管单位、物业单位、维保单位和乘梯人的四方需求。

深圳会为公司,作为电梯故障诊断系统的运营商,致力于电梯故障诊断系统的安装、维保、培训和营销,将依托西人马强大的核心研发能力,实现预测性维护,提高电梯维保效率,提升办公楼和居民楼乘梯安全。

电梯维保乱象探究

国家规定,每部电梯每个月至少需要维保两次,以保证乘梯安全。

2009年,北京一部电梯维保费用一年约8000元,2019年,这个费用降至5000元/年。正常一部电梯每次维保时长大约为2-3小时,维保公司会给维保工人每人每月分配60台电梯,多数正规的维保公司都能保证每隔15天派人去看一下电梯的运行状况,但是因为电梯保养费用过低,人员配备不足,有时只是走走过场,这就导致很多电梯处于未被保养状态。

西人马电梯故障诊断系统破解维保难题

西人马电梯故障诊断系统,融合了感知层、边缘计算层、网络层、AI层和应用层。

在感知层,通过安装在电梯里的传感器对曳引机抱闸、轿厢状态、门锁回路和电梯楼层进行检测,数据通过边缘计算层,对电梯状态进行采集、差异信息提取,再通过网络上传到状态数据库,最终到达应用层,对电梯故障进行预警,对电梯状态溯源,对电梯做全生命周期的管理。

在正常乘梯状态下,电梯故障诊断系统会将电梯的运行数据上传至大数据平台,大数据平台会第一时间将数据推送给政府监管平台、物业系统、维保系统和乘梯人。

从监管来讲,政府可以第一时间知道平台内所有电梯的运行状态,是否正常抱闸、是否顺利平层;物业系统也可以第一时间了解电梯状态,如果紧急情况需要物业协调,也会第一时间通知;维保公司则在第一时间收到数据后,根据实际情况实时处理,如果遇到电梯故障,则能够在第一时间了解故障电梯所在位置和故障节点,免去了排查时间;同时,西人马电梯故障诊断系统可以在电梯内安装显示屏,对乘梯人做出楼层告知、解救状态等抚慰信息。

除了故障报警之外,西人马电梯故障诊断系统的一大亮点,是通过安装在电梯各个节点上的传感器,对电梯状态做出健康状态预警,根据电梯运维状态发出橙色或者红色警报。在电梯未发生事故之前,就能够准确做出预判,既提高了维保效率,又减少了事故发生的概率,从根本上提升了乘梯人的安全。

西人马电梯故障诊断系统,打开了电梯行业“视情维护”的先河,从根本上解决了“虚假维保”、“走过场维保”的乱象,且应急反应速度快,从感知层、到边缘计算、传输、云计算到最后的终端平台,最终不超过1秒,这依赖于西人马一直以来所专注的先进感知技术、边缘计算技术和自主研发的欧拉云平台之间的交互。在靠近感知数据的网络边缘侧,西人马科技融合了网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足电梯数字化在敏捷连接、实时服务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护方面的关键需求。

随着城市化进程的加快,高层建筑越来越多,电梯已经深入人们生活,与我们息息相关。采用科学化、信息化和网络化手段进一步加强电梯安全,已成为必然趋势。

西人马将持续赋能全球企业

西人马科技此次联合深圳会为公司,将分别发挥西人马在先进传感技术、边缘计算技术和欧拉云平台部署上的优势,促进传统电梯行业转型升级,赋能传统电梯行业,赋能深圳会为公司,共同部署梯联网商业模式。

此次大规模商用,是市场对西人马电梯故障诊断系统的充分认可,在未来几个月内,西人马将联合深圳会为公司继续快速落地安装,通过技术创新、网络创新,努力打造智慧电梯生态,为居民出行安全保驾护航。

西人马科技自成立以来,一直以“敬畏生命”的态度,研发和制造用于改善人类健康、环境、安全的产品和服务,已与全球500强的诸多企业建立了密切合作,研发了西人马车路协同系统、西人马智慧电力系统、西人马故障诊断系统和西人马智慧医疗系统等一系列系统解决方案,赋能了民用航空、海洋船舶、石油石化、风力发电、工业智能、轨道交通、健康医疗、通用测试等领域。

在未来,西人马将继续以先进的传感技术、边缘计算技术和人工智能技术赋能全球企业,以定制化、保姆式的服务帮助全球企业进入智能化时代。

声明: 本文系OFweek根据授权转载自其它媒体或授权刊载,目的在于信息传递,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,如有新闻稿件和图片作品的内容、版权以及其它问题的,请联系我们。
侵权投诉

下载OFweek,一手掌握高科技全行业资讯

还不是OFweek会员,马上注册
打开app,查看更多精彩资讯 >
  • 长按识别二维码
  • 进入OFweek阅读全文
长按图片进行保存