Predictive Maintenance

‍Vorteile von Predictive Maintenance gegenüber herkömmlichen Wartungsmodellen

Im Vergleich zur reaktiven (Brandbekämpfung) und präventiven Wartung basiert die vorausschauende Wartung auf der kontinuierlichen Überwachung des Gerätezustands. Wartungsarbeiten werden nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich benötigt werden. Das spart Kosten, minimiert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Komponenten. Dies führt zu einem effizienteren und nachhaltigeren Betrieb.

Schlüsselkomponenten für die vorausschauende Wartung in Rechenzentren.

Stromversorgungs-, Kühl- und Kommunikationssysteme sind besonders wichtig. Dazu gehören:

• Unterbrechungsfreie Stromversorgungen (USV)

• Generatoren und Batterien

• HVAC-Systeme (Heizung, Lüftung, Klimaanlage)

• Netzwerkverkabelung

Diese Systeme sind starken Belastungen ausgesetzt und profitieren in hohem Maße von einer vorausschauenden Wartung.

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

Sensoren erfassen kontinuierlich Daten wie Temperatur, Spannung, Vibration und Luftfeuchtigkeit. Diese Daten werden zentral erfasst und mithilfe von KI-Algorithmen analysiert, um Abweichungen von den normalen Bedingungen und das Ausfallrisiko vorherzusagen. Dadurch können Wartungsarbeiten genau dann geplant werden, wenn sie tatsächlich benötigt werden.

Predictive Analytics ist das Herzstück der vorausschauenden Wartung. Maschinelles Lernen trainiert Modelle, die anhand neuer Daten Ausfälle mit zunehmender Genauigkeit vorhersagen können. KI erkennt multivariate Muster, die komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern darstellen, und ermöglicht so frühere und zuverlässigere Warnungen.

Das Internet der Dinge (IoT) liefert die sensorischen Daten, während digitale Zwillinge virtuelle Modelle der Anlage und der Systeme in Echtzeit darstellen. Diese Technologien ermöglichen Simulationen und optimieren Wartungsstrategien, sodass die vorausschauende Wartung auch in großen oder verteilten Rechenzentren skalierbar ist.

Fallstudie: Predictive Maintenance mit etalytics bei Equinix Frankfurt

Ein praktisches Beispiel ist das Equinix FR6-Rechenzentrum in Frankfurt: Dort soll der Einsatz der KI-gestützten Kühloptimierung von etalytics den Energiebedarf der Kühlsysteme voraussichtlich um bis zu 48% reduzieren. Dies führte zu einer deutlichen Verbesserung des PUE-Wertes (Power Usage Effectiveness) und wurde mit dem Energieeffizienzpreis 2023 der Deutschen Energieagentur (dena) ausgezeichnet. Das System zeichnet verschiedene Komponenten wie Pumpen und Kühltürme auf, modelliert sie mithilfe eines digitalen Zwillings und steuert die Kühlung dynamisch, um maximale Effizienz zu erzielen, ohne die Betriebssicherheit zu beeinträchtigen. Die erfolgreiche Pilotphase bei FR6 wird derzeit auf andere Equinix-Rechenzentren in Frankfurt ausgeweitet.

Diese Kombination aus Echtzeitüberwachung, KI-Analyse und digitaler Simulation schafft eine zuverlässige, skalierbare und nachhaltige Lösung für das moderne Rechenzentrumsmanagement. Auf diese Weise kombiniert etalytics vorausschauende Wartung mit messbaren Energie- und Kosteneinsparungen im Rechenzentrumsbetrieb.

Interaktion zwischen KI und Menschen

Trotz umfassender Automatisierung bleibt der Mensch für die Entscheidungsfindung unverzichtbar. KI liefert Analysen und Empfehlungen, die von erfahrenen Technikern überprüft und bei Bedarf angepasst werden. Regelmäßiges Feedback verbessert die KI-Modelle kontinuierlich.

Zusammenfassung der Vorteile von Predictive Maintenance

• Vermeidung von Ausfällen und Minimierung von Ausfallzeiten

• Kosteneinsparungen durch bedarfsgerechte Wartung

• Verlängerte Lebensdauer der Komponenten

• Höhere Energieeffizienz und Nachhaltigkeit

• Bessere Planung und Ressourcenmanagement

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