電梯維護數據分析及其在優化過程中的作用

［摘 要］電梯作為現代城市中不可或缺的垂直運輸工具，其日常的安全和高效運行至關重要。而電梯維護的效率和安全性則直接影響到電梯的可靠性和使用壽命。為了探索數據分析在電梯維護中的應用潛力，并評估其在優化維護過程中的實際作用，文章介紹了當前電梯維護的現狀及面臨的挑戰，分析了當前電梯維護方法存在的局限性，展示了如何有效收集和處理電梯運行及維護數據的方法，并探討了可能適用的數據分析方法和相應的計算模型。最后介紹了基于數據分析的維護策略在提高維護效率、降低故障率和實現成本節約方面的效果，并闡述了數據分析在電梯維護中可能面臨的挑戰。

［關鍵詞］電梯維護；數據分析；維護過程優化；電梯安全

［中圖分類號］TH17 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）03–0150–03

根據《世界電梯行業報告》，全球電梯數量在過去10 a 中增長了約70%，達到了約1 600 萬部。隨著電梯數量的激增，電梯維護成為了保障乘客安全和電梯正常運行的關鍵環節。然而當前的維護方式通常無法及時發現潛在的故障和問題，因此利用數據分析技術優化電梯維護過程，提高電梯維護過程的預測性和工作效率，已經成為電梯行業的迫切需求。

1 電梯維護的現狀與挑戰

1.1 當前的電梯維護方法與不足

當前的電梯維護方法主要是基于預定的時間表和標準檢查清單進行。根據GB/T 24404—2009《國際電梯維護標準》，電梯常規維護通常每3 個月進行一次，常規維護涵蓋了對電梯關鍵部件的檢查和必要的調整，然而這種方法在實際操作中存在不小的問題和缺陷：①該方法缺乏對電梯整體健康狀況的持續監測和評估。由于缺乏實時監控和分析能力，該方法難以預測故障，這導致電梯可能帶著未被及時發現的故障繼續運行。②當前的方法維護反應時間較長。這對于高度依賴電梯的建筑如醫院和高層商業中心來說，必然會對使用造成嚴重影響。③當前方法的維護成本過大。④維護記錄不完整或不準確可能會導致重復工作和資源浪費。如在沒有詳細維護記錄的情況下，維護人員可能不得不重復之前的檢查工作，從而增加不必要的工時和成本。

1.2 維護工作對電梯性能的影響

電梯維修保養的效率和安全性直接影響電梯的可靠性和使用壽命。具體而言：①效率低下的維護流程會導致電梯停機時間增加。這不僅會影響電梯的可用性，也會增加其運營成本。②安全性問題是電梯維護的主要關注點。不充分的維護可能導致電梯故障，進而引起安全事故。③維護不足還可能導致電梯運行效率降低，增加能源消耗。④電梯維護質量的不一致性也是影響電梯性能的關鍵問題。在沒有統一標準和維護質量監控的情況下，不同的維護團隊可能采用不同的維護策略和標準，這會引起電梯維護質量的波動，進而破壞電梯的整體性能和安全。

2 數據分析在電梯維護中的應用

2.1 數據收集

數據收集是電梯維護數據分析的基礎。其主要的數據來源包括電梯運行數據、故障記錄和維護歷史。其中電梯運行數據通常由電梯內置的傳感器實時收集，包括電梯速度、電梯載重及電梯門的開關次數等參數。一部運行繁忙的電梯每天可能產生超過10 G的運行數據；故障記錄包含電梯故障的具體信息，如故障類型、發生時間和處理情況等；而維護歷史提供了電梯維護的詳細記錄，包括維護日期、維護內容和后續效果。這些數據類型的綜合分析能夠為電梯維護提供一個更加全面的評估視角。如通過分析運行數據和故障記錄，可以識別出特定部件的異常磨損模式。同時維護歷史的分析有助于評估維護措施的有效性，從而指導未來的維護計劃。

2.2 數據處理

電梯維護的數據處理包括數據清洗、分類和存儲，這些步驟對于確保數據質量和便于進一步分析至關重要。具體而言：①數據清洗涉及識別和糾正（或刪除）錯誤或不完整的記錄，這對于提高數據準確性和可靠性是必需的。②數據分類是將數據按照類型（如運行數據、故障數據、維護數據等）或其他相關屬性（如電梯型號、位置等）進行組織，這有助于后續的特定分析。③有效的數據存儲不僅要確保數據安全，還需支持高效的數據檢索和分析。當前，許多電梯公司采用云存儲解決方案，以便從任何地點訪問和分析數據。云存儲可以在提高數據處理速度，降低數據丟失風險的同時，支持更大規模的數據分析。

2.3 數據分析

數據分析在電梯維護中的應用包括數據統計分析、趨勢分析及模型預測等。其中統計分析涉及對電梯平均故障間隔時間（MTBF）和平均修復時間（MTTR）等電梯運行數據的基本統計；趨勢分析則關注數據隨時間的變化趨勢，這有助于識別潛在的故障模式。如趨勢分析可能顯示電梯門系統在特定使用周期后性能的下降。此外，預測模型則是數據分析中的核心，其可利用歷史數據來前瞻未來可能發生的事件。這些分析技術不僅有助于更好地理解電梯運行狀況，還能夠指導維護團隊采取更有針對性和及時的維護措施，從而提高電梯的運行效率和安全性。

3 數據驅動的電梯維護優化策略

3.1 預測性維護

預測性維護作為一種基于數據分析的維護策略，旨在通過預測可能發生的故障來優化維護計劃，從而避免非計劃性停機。其流程為：①通過收集和分析電梯的運行數據，識別出可能導致故障的早期跡象。②運用統計分析和機器學習模型，對電梯的未來性能進行預測?；跀祿念A測模型能夠提前數周甚至數月準確預測電梯故障，從而允許提前安排維護，減少急修。此外，預測性維護還有助于資源優化，從而指導維護團隊合理分配時間和資源到更需要關注的電梯上，而不是將資源均等地分配到所有電梯上。

3.2 效率分析

效率分析是評估和改進電梯維護活動的重要工具。通過分析電梯維護數據可以識別維護流程中的效率瓶頸和改進機會。具體而言：①效率分析可以揭示維護工作中的時間分配問題。如分析發現某些維護任務占用了較多的工時，進而指出需要進一步優化的操作流程。②效率分析有助于評估維護措施的成效。通過對比維護前后電梯的運行數據，可以量化維護活動的實際影響，此時維護后電梯MTBF 的提高可以作為維護效果的一個重要指標。③效率分析還可以輔助決策，如決定是否需要更換而非修復某些部件。通過進行效率分析，電梯維護公司能夠減少一些不必要的維護工作，從而節約成本并提高服務質量。

3.3 成本效益分析

成本效益分析是評估數據分析在電梯維護中經濟效益的重要工具。具體而言：①成本效益分析通過減少非計劃性的維護和故障修理，使得數據驅動的維護策略能顯著降低維護成本。②成本效益分析還能延長電梯的運行壽命，減少更換電梯部件的頻率和成本。長期來看，這可以為電梯所有者帶來顯著的經濟效益。③成本效益分析還有助于降低能源消耗，進而減少能源成本。④成本效益分析還能提高維護服務的質量，提高用戶滿意度，間接帶來更多的業務機會和收入。

4 案例分析

為了深入理解數據分析在電梯維護中的應用，文章選擇上海某處擁有超過20 部電梯，每天人流可達數千人的大型商業綜合體的電梯維護項目作為研究對象，該項目采用了先進的數據分析方法來優化維護流程。該案例中的數據分析實施方法包括幾個關鍵步驟：①維護團隊布署了多種傳感器以實時監控電梯的速度、負載、門的開關頻率等關鍵性能指標。這些數據通過無線網絡收集到中央數據庫進行存儲和處理。②為了分析這些數據，團隊采用了先進的數據處理工具，包括數據清洗和歸一化，以確保數據質量。③應用機器學習算法，如回歸分析和神經網絡等，對數據進行深入分析，以識別可能的故障跡象和維護需求。④基于這些分析結果，維護團隊制訂了具有針對性的維護計劃，優先處理那些有較高故障風險的電梯，同時對性能穩定的電梯采取更少的干預。

經過1 a 的試運營發現，數據分析的應用給該項目帶來了顯著的改進效果和經濟收益。具體而言：①在實施數據驅動的維護策略后，電梯的MTBF 提高了約40%，這意味著電梯更加可靠，減少了因故障導致的非計劃停機時間。②通過減少不必要的維護和集中資源處理高風險故障，電梯的年維護成本降低了大約20%。③電梯的運行效率也有所提升，能源消耗降低了大約10%，這不僅減少了運營成本，也符合環境可持續性的目標。④乘客滿意度調查顯示，乘客對電梯的可靠性和運行平穩性的滿意度顯著提高。這些結果表明，通過有效利用數據分析，不僅可以優化電梯的維護過程，還可以實現經濟效益和用戶體驗的雙重提升。

5 數據分析應用面臨的挑戰和限制

5.1 數據質量與完整性問題

在電梯維護的數據分析中，數據質量和完整性是面臨的主要挑戰之一。具體而言：①數據的準確性在分析過程中至關重要，錯誤的數據可能導致誤導性的分析結果。②數據的完整性也同樣重要。缺少關鍵數據點可能導致分析結果不全面，從而影響維護決策的有效性。如果某段時間內的數據由于傳輸錯誤而丟失，那么這段時間內可能出現的故障預警信號就會無法被檢測到。為了應對上述這些挑戰，維護團隊需要確保數據收集和傳輸過程的高可靠性，并定期對收集到的數據進行質量檢查和驗證。

5.2 隱私與安全性問題

由于電梯數據可能包含電梯使用頻率和乘客行為模式等關鍵敏感信息，因此確保這些數據的安全至關重要。具體而言：①數據采集必須遵守相關的數據保護法律規定和標準。②需要采取適當的技術措施來保護數據，防止未經授權的訪問和數據外泄，使用加密技術對數據進行加密存儲，以及建立嚴格的數據訪問控制機制。③定期進行安全審計和漏洞檢測。通過定期評估數據存儲和處理系統的安全性，可以及時發現并修復潛在的安全漏洞。

5.3 技術與資源限制

技術和資源限制是電梯維護數據分析面臨的另一重要挑戰。具體而言：①對于一些電梯維護公司而言，布署先進的數據收集和分析系統可能需顯著的初始投資，包括購買硬件設備、軟件許可和培訓員工。②高級數據分析和機器學習模型需要專業知識，而這些專業知識可能在許多電梯維護團隊中并不普遍。因此，缺乏足夠的技術人才可能會阻礙數據分析項目的實施和發展。③即使擁有足夠的技術和資源，電梯公司也需要確保持續的投資以維持數據分析系統的運行和升級。隨著數據量的增加和分析需求的變化，可能需要定期更新硬件和軟件，以適應新的挑戰。

6 結束語

數據分析在電梯維護中的長期應用將對整個行業帶來深遠的影響。其對提升電梯的整體安全性和可靠性，降低的電梯運營和維護成本，以及為電梯行業的可持續發展等方面都將提供強大的動力。未來，要持續關注數據分析的發展，為電梯維護貢獻更大的力量。

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