为方便广大从业人员深入了解每位专家库成员的行业经验与深度思考，并从每位专家的分享中汲取推动行业发展的智慧养分，我委开展了行业专家风采（专访）系列栏目。

此次，我们邀请到了在物联网领域从事技术研发的林斌老师，他将分享作为一位高级工程师在数据分析层面的思考。

数据委：在通力电梯工作期间，您主要负责哪些与数据分析相关的项目？这些项目对电梯行业或公司的运营产生了怎样的影响？

林：我在通力电梯工作期间，参与并主导了一些跟数据分析密切相关的项目。其中比较有代表性的有两个：

第一个是“通力云管家智能化维保服务体系”的建设和维护工作。

该项目的核心思路是希望让电梯“会说话”。于是我们在电梯的关键部件上安装了传感器，比如门机、曳引机、控制系统等部位，实时采集它的运行数据，包括运行状态，方向、所在楼层、速度、门状态、振动、温湿度、开关门次数等等。这些数据会被上传到云端平台，然后通过数据分析技术进行清洗、预处理和深度挖掘，最终实现两个目标：一是对电梯的运行状态进行实时监控，二是提前发现潜在故障，做到预警和预防性维护。

第二个项目是关于全国各级政府物联网监管平台的数据对接。

现在很多城市都建立了电梯物联网监管平台，要求电梯厂商把设备的运行状态、故障记录、维保信息等数据接入进去，便于政府部门统一监管。我在这项工作中主要负责数据接口的设计与对接，确保数据格式标准化、传输加密可靠、频率稳定可控。

虽然这项工作听起来偏技术规范，但它的意义非常大。一方面，它提升了政府对电梯安全的监管效率；另一方面，也让通力电梯在多个城市获得了更好的政策支持和用户信任。

这些项目对公司和行业的整体影响也很明显：首先，增强了市场竞争力。通过提供更智能、更高效、更节能的服务方案，我们在市场上有了更强的差异化优势，客户认可度和品牌影响力都在不断提升。其次，优化了运营成本。以前很多维保工作都是定期执行的，不管电梯有没有问题都要去检查一遍。现在我们通过数据分析实现了预测性维护，减少了不必要的现场服务，节省了大量人力和物料成本，同时也降低了因突发故障造成的停梯时间，客户满意度也更高了。最后，推动了企业的数字化转型升级。我们与阿里、亚马逊等科技公司合作，探索电梯设备与云计算、AI模型的深度融合，为整个行业提供了可借鉴的转型路径。

数据委：您能分享一个您在通力电梯期间参与的具体项目或案例吗？在项目中，数据分析是如何帮助提升电梯设备的安全性和性能的？

林：最近，我们团队成功上线了一个名为“电梯设备健康度报告”的新功能。这个功能旨在通过数据分析为客户提供更加直观、全面的电梯运行状况评估，从而提升电梯的安全性和性能。

项目背景与目标

随着城市化进程的加快，电梯的数量和使用频率都在不断增加。为了确保电梯能够安全、高效地运行，我们决定开发一个能够实时监控电梯健康状态并生成详细报告的系统。该系统不仅可以帮助维保人员及时发现潜在问题，还可以让物业管理人员更好地了解电梯的整体健康状况，从而做出更明智的维护决策。

数据采集与处理

为了实现这一目标，我们在电梯的关键部件上安装了多种类型的传感器，包括但不限于：

• 激光测距仪：用于实时检测电梯的垂直高度和楼层间距。

• 温湿度传感器：用于监控电机和其他关键组件的工作温度和环境湿度。

• 门机动作检测器：用于记录开关门次数及是否存在异常。

• KONE自研的智能终端：用于采集和读取电梯内部的故障代码和异常信息。

这些传感器收集的数据会被上传到云端服务器，然后经过一系列的清洗、预处理步骤，以去除噪声、填补缺失值，并进行必要的格式转换，以便后续分析。

健康度报告的生成

基于收集到的数据，我们的系统会自动生成一份详细的电梯健康度报告。这份报告包含了多个方面的指标，如：

• 运行状态概览：显示电梯的基本运行信息，如累计运行时间、平均速度等。

• 故障预警：根据历史数据和机器学习模型预测未来可能出现的问题，并提供相应的建议。

• 维护建议：基于当前的健康评分，提出针对性的维护建议，帮助用户优化维保计划。

举个实际的例子，在某写字楼内，一位物业经理收到了最新的电梯设备健康度报告。报告显示其中一台电梯的门机系统健康得分较低，具体表现为开关门时间较正常值有所延长。进一步查看报告中的详细数据后，他发现这台电梯近期的关门失败率明显上升。

物业经理随即联系了我们的维保团队，他们根据报告中的提示对电梯进行了检查。果然，发现门机感应器存在轻微磨损，导致其工作不稳定。由于问题被及时发现，维保团队迅速更换了感应器，避免了可能发生的更大故障。

此外，系统还根据写字楼的人流高峰时段（例如早上9点至10点），自动调整了电梯的调度策略，增加了这段时间内的运行频次，减少了乘客等待时间，提高了整体通行效率。

系统上线后的效果

• 维保响应时间显著缩短：通过实时监控和健康度报告，维保人员可以更快地发现问题并采取行动。

• 突发故障率大幅降低：预测性维护措施有效减少了因未及时维修而导致的突发故障。

客户满意度大幅提升：物业管理人员可以通过健康度报告随时掌握电梯的状态，增强了对服务质量的信任感。

数据委：行业内的技术进展（如人工智能、机器学习等）对数据分析的应用带来了哪些深刻变化？

林：这几年，AI和机器学习的发展可以说是给数据分析“插上了翅膀”。它们不仅让我们看得更远、更快、更准，还彻底改变了我们使用数据的方式。

以前做数据分析，更多是靠经验和统计方法，比如通过历史故障率来估算下一次出问题的概率。但现在不一样了，有了机器学习的帮助，我们可以从海量的数据中自动发现隐藏的规律，甚至能提前预判电梯有没有可能出问题；

一、预测能力大大提升

举个例子，在电梯行业，我们现在可以通过训练模型，提前一周预判某些部件是否会出现问题。比如门机系统有没有卡阻风险、曳引机有没有磨损迹象等等。

以前这类问题只能靠维保人员现场检查才能发现，现在通过分析开关门次数、震动曲线、温度变化等数据，模型就能给出一个比较准确的风险评估。这种“未卜先知”的能力，其实是传统方法很难做到的。

二、自动化程度越来越高

过去很多工作都需要人工参与，比如数据清洗、特征提取、结果比对……但现在，我们已经可以搭建一套完整的自动化流程，从数据采集、预处理、建模、评估到可视化展示，基本都可以通过脚本和工具链自动完成。

三、实时性更强了

随着边缘计算和流式处理技术的发展，我们现在可以在几秒钟内完成一次完整的数据分析任务。

比如，当电梯发生异常震动时，系统能在1秒内完成数据采集、本地初步判断、上传云端、触发预警等一系列操作。这对保障乘客安全来说非常重要。

四、个性化服务能力增强

通过对用户行为数据的分析，我们可以提供更加个性化的服务。比如：

在早晚高峰时段，系统会自动增加电梯运行频次；

在节假日人流量较少时，又可以适当降低频率以节省能耗；

对于一些使用频率特别高的楼层（比如写字楼的地下车库），我们会优先调度电梯前往，提高通行效率。

这些变化的背后，都是AI和大数据在支撑。这些技术的进步，不仅仅是提升了我们的分析能力，更重要的是让我们能够解决以前根本不敢想的问题，打开了更多的可能性。

数据委：在入围专家库后，在专业资源对接、行业影响力拓展等方面，都有哪些收获？此外从专家库平台的资源整合角度，您认为后续可以开展哪些有价值的联动活动？

林：从收获方面来讲，主要有两点；

1.专业视野的拓宽与深度交流： 数据委汇聚了来自不同行业的数据分析专家。参与活动时，能接触到更广泛的商业数据分析应用案例和方法论，比如零售、金融、供应链等领域的优秀实践，与这些高水平专家的直接交流，是非常宝贵的学习和思维碰撞机会。

2.行业发声与标准实践的参与： 作为专家库成员，在委员会组织的研讨会、标准评审或课题研究中有了更正式的参与渠道。特别是在涉及数据分析应用规范、价值评估、人才培养标准等话题时，能贡献来自一线实践的视角，也提升了个人在数据分析领域的影响力。

关于后续的联动活动，我个人认为或可以从以下方面开展：

1.“垂直行业+数据分析”深度研讨会： 组织聚焦特定行业（如制造、零售、物流、电梯等）的闭门研讨会。核心目标是：剖析该行业数据分析落地最核心的1-2个痛点并集中讨论、碰撞出可落地的解决方案或最佳实践框架。

2.推动数据分析价值评估的共识： 数据分析项目的价值（ROI）评估有时很模糊。专家库可以组织讨论，尝试建立一些更普适、可操作的数据分析项目价值评估维度和方法框架，有助于企业更清晰地认识数据分析的投入产出，促进行业健康发展。

总之，专家库的核心价值在于汇聚智力资源和促进连接，后续活动应更聚焦解决具体问题和提炼可复用经验，推动数据分析从技术探索走向规模化价值创造。我很期待能在这些活动中继续与同行们深入交流，贡献自己在垂直领域的实践经验。

从林斌专家围绕数据分析与智能化维保融合的实践探索中可以看出，既涵盖了对自身从事领域与数据分析深度融合绑定的实践思考，也包含了随着行业内的技术发展（如人工智能、机器学习等）对数据分析应用带来的变革影响。

如想更加深入了解林老师的专业见解，可以点击下方链接，相信学习后会对今天的内容提供更多视角与思路。

后续我委将继续深耕专家库建设，并持续组织此类行业专家的专访活动，挖掘更多优秀专家的宝贵经验，为广大企业的数字化转型提供经验参考与助力、持续推动行业的进步与发展。