Akár 75 százalékkal is csökkenthető a nem tervezett leállások száma, miközben az üzemeltetési költségek (OpEx) akár 20 százalékkal mérsékelhetők az állapotalapú karbantartás bevezetésével. 

Az IDC új tanulmánya szerint az MI-korszak adatközpontjaiban a nagyobb racksĹąrĹąség, a több gyártótól származó rendszerek integrációja és a képzett szakemberek hiánya miatt a hagyományos karbantartási megközelítések már nem elegendők. Új, intelligensebb megoldásokra van szükség az infrastruktúra megbízhatóságának és ellenálló képességének növeléséhez.

Az IDC „The Self-Aware Datacenter: How Condition-Based Maintenance Turns Fragmented, Multi-Vendor Datacenters into Predictable Infrastructure and System Intelligence” címĹą Fehér Könyve szerint a mesterséges intelligenciával támogatott állapotalapú karbantartás (CBM – Condition Based Maintenance) korai alkalmazói számos kedvező tapasztalatról számoltak be. Ezek közé tartozik a manuális beavatkozások számának csökkenése, az üzemeltetési költségek és a nem tervezett leállások mérséklődése, az eszközök élettartamának meghosszabbodása, valamint az általános mĹąködési hatékonyság javulása.

Megugró terhelés, növekvő szakemberhiány

A Schneider Electric támogatásával készült tanulmány szerint az egy rackre jutó teljesítménysĹąrĹąség a hagyományos adatközpontokban jellemző 15 kW-ról az MI-alkalmazásokat kiszolgáló létesítményekben akár 300–600 kW-ra is emelkedhet. A helyzetet tovább nehezíti, hogy számos térségben korlátozott a rendelkezésre álló villamosenergia-kapacitás.

Ennek következtében az új adatközponti kapacitások jelentős része meglévő infrastruktúrára épül. Az üzemeltetők egyre gyakrabban több telephelyből álló campusok kialakításával, helyszíni energiatermeléssel, illetve meglévő létesítmények fejlesztésével és helyi szolgáltatók felvásárlásával igyekeznek megteremteni a számítási kapacitás bővítéséhez szükséges energiaellátást.

„Amikor az üzemeltetők egy teljesen új adatközpont felépítése helyett meglévő létesítményeket vásárolnak meg, gyakran különböző gyártók olyan berendezéseit és konfigurációit öröklik meg, amelyekről nem rendelkeznek korábbi üzemeltetési tapasztalatokkal. Ezeket ezért a lehető leghamarabb integrálni kell az eszközteljesítmény-kezelő rendszerekbe” – mutatott rá a Fehér Könyv szerzője, Luis Fernandes, az IDC vezető kutatási menedzsere.

Mindeközben a képzett mĹąszaki szakemberek hiánya is egyre komolyabb problémát jelent. Az Egyesült Államokban például hét betöltetlen álláshelyre mindössze egy képzett szakember jut. A világszerte végzett adatközponti felmérések szintén azt mutatják, hogy a megfelelően képzett munkaerő hiánya az egyik legfontosabb üzemeltetési kihívássá vált.

„Az állapotalapú karbantartás az MI-korszak infrastruktúrájára optimalizált üzemeltetési modell. Segítségével csökkenthető a manuális beavatkozások szükségessége és az üzemeltetési költség, miközben meghosszabbítható az eszközök életciklusa. A prediktív elemzésnek köszönhetően a különböző gyártóktól származó eszközök és a lehetséges hibák közötti összefüggések is feltárhatók. A CBM így lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy gépi vezérlésĹą, ugyanakkor ember által validált rendszerintelligenciát építsenek ki” – tette hozzá Luis Fernandes.

Kézzelfogható előnyök

A Schneider Electric EcoCare szolgáltatásai a reaktív, illetve előre meghatározott ütemezés alapján végzett karbantartástól az állapotalapú, eredményorientált eszközéletciklus-kezelés felé mozdítják el az üzemeltetést.

Az MI-alapú „Energy Intelligence” megoldás és a szakértői felügyelet együttes alkalmazásával az EcoCare folyamatosan figyelemmel kíséri az eszközök és rendszerek mĹąködését, összeveti azt az előre meghatározott üzemeltetési határértékekkel, észleli az eltéréseket, valamint előre jelezheti a potenciális meghibásodásokat.

Az állapotalapú karbantartás bevezetése több területen is kézzelfogható eredményeket hozhat:

• akár 75 százalékkal csökkentheti a nem tervezett leállások számát;

• a beszámolók szerint 20 százalékkal mérsékelheti az üzemeltetési költségeket (OpEx);

• csökkentheti az üzemeltetési kockázatokat.

„A távfelügyeleti funkciók és a mesterséges intelligenciával támogatott koordináció ötvözésével pontosabb képet kaphatunk az eszközök és rendszerek aktuális állapotáról, és már korai szakaszban felismerhetjük azokat a rendellenes mĹąködési mintákat, amelyek később meghibásodáshoz vezethetnek. Ez egyrészt hozzájárul ahhoz, hogy a leállások időtartama a lehető legrövidebb legyen, másrészt pedig elkerülhetővé teszi a szigorú specifikációk szerint mĹąködő berendezések szükségtelen karbantartását vagy leállítását” – mondta Jerome Soltani, a Schneider Electric Services területéért felelős globális vezetője.

English Summary

AI-driven condition-based maintenance (CBM) is emerging as a key approach to improving the reliability, efficiency and resilience of modern data centers. According to a new IDC study, CBM can reduce unplanned downtime by up to 75% and operating expenses (OpEx) by around 20%, while also extending equipment lifecycles. The growing power density of AI infrastructure, multi-vendor environments and the global shortage of skilled technicians are making traditional maintenance models increasingly difficult to sustain. By continuously monitoring equipment performance and identifying deviations from expected operating conditions, AI-supported solutions can help detect potential failures before they cause disruption. Schneider Electric’s EcoCare services combine AI-powered Energy Intelligence with expert oversight to enable more proactive, data-driven maintenance and reduce unnecessary interventions.