本项目设计了一款 AI 驱动电梯预测维护系统，通过智能化技术实现主动预防危险，降低运营成本。主要内容： 集成电机电流、振动、温度、门系统状态等多传感器，通过数据采集模块与 Wi-Fi/LoRa/NB-IoT 网络，实现电梯运行状态 实时、全面监测；运用机器学习（如 Yolo v5）、深度学习（如 Tensorflow）技术，对原始数据进行清洗、去噪及特征提取， 通过历史数据训练，识别异常模式，预测潜在故障点及发生时间；基于预测结果生成个性化维护计划，对任务优先级排序， 优化资源分配，实现从“被动维修”向“主动预防”转变；通过移动端应用或云平台提供实时状态报告、故障预警及维护进 度跟踪。