Эффективный мониторинг включает в себя не только обнаружение инцидентов по мере их возникновения, но и ключевой элемент: профилактику. Усовершенствованная обработка данных, связанных с потреблением энергии, температурой и электрическими параметрами, позволяет выявлять закономерности, указывающие на ненормальную работу. Это ускоряет время реагирования обслуживающего персонала, предотвращая поломки или снижение производительности и связанные с этим последствия для времени безотказной работы, затрат, а также репутации и безопасности.
Пример систем ИБП
: В течение многих лет системы бесперебойного питания (ИБП) включали в себя функции мониторинга, удаленного управления и оповещения об инцидентах для проверки состояния этого критически важного оборудования, гарантирующего непрерывное и высококачественное электроснабжение. Последним нововведением стало применение принципов прогнозирующего технического обслуживания с использованием передовых технологий.
Современный ИБП передает свои ключевые параметры в виде данных, которые должным образом обрабатываются и анализируются с помощью таких инструментов, как искусственный интеллект (ИИ). Усовершенствованный анализ, предоставляемый ИИ, позволяет выявлять аномальное поведение ИБП, такое как снижение емкости зарядки аккумулятора, что, в свою очередь, сокращает время работы оборудования, колебания напряжения или другие нарушения, которые могут привести к отказам чувствительных электронных компонентов и аномальному повышению температуры, сокращающему срок службы оборудования.
Целью такого высокоуровневого мониторинга является генерация превентивных оповещений, предотвращающих поломки. Таким образом, это проактивный подход, который не полагается на традиционные плановые проверки, проводимые через фиксированные интервалы, а предвидит потенциальные проблемы с помощью передового моделирования. Типичным примером является оптимизация циклов замены батарей.
Облачные технологии также играют решающую роль в этом передовом мониторинге и прогнозном техническом обслуживании нового поколения. Передача данных по телеметрии в облако обеспечивает круглосуточную видимость для команды технического обслуживания, что особенно ценно при мониторинге большого количества устройств, распределенных по нескольким точкам.
Передовое и прогнозное техническое обслуживание с использованием ИИ также идеально подходит для модульных и масштабируемых систем ИБП, адаптируясь к потенциальному расширению инфраструктуры электрической защиты, обеспечиваемой этими устройствами. Таким образом, надежность и управление гарантируются и упрощаются в любое время, даже при значительных изменениях.
Все эти преимущества особенно ценны для критически важных инфраструктур, которые, помимо более распространенных еще несколько лет назад, таких как больницы, транспорт и электростанции, теперь включают центры обработки данных, ставшие основой повседневной деятельности предприятий, государственных администраций, организаций и потребителей.
Статья предоставлена компанией SALICRU.
