A medida que los centros de datos se expanden rápidamente para satisfacer las demandas de la inteligencia artificial (IA), el tiempo de actividad ininterrumpido de las unidades SAI se vuelve cada vez más crucial. Los análisis avanzados pueden apoyar un enfoque de mantenimiento basado en condiciones, mejorando la disponibilidad y la vida útil del equipo, al tiempo que garantizan un servicio fiable.
El auge de la IA está creando grandes desafíos para los responsables de los centros de datos. La necesidad de sus servicios, que ya estaba aumentando rápidamente, ahora crece aún más deprisa. Según McKinsey, la demanda global de capacidad de centros de datos podría más que triplicarse para 2030, y alrededor de tres cuartas partes de esta (70%) estará destinada a soportar IA avanzada. En respuesta, la industria está expandiéndose rápidamente. Las instalaciones existentes crecen a gran velocidad y se están construyendo nuevos centros a una escala nunca vista. Pero no se trata solo de capacidad, sino también de complejidad: además de ser grandes, las cargas de trabajo de IA son impredecibles, añadiendo presión tanto a la potencia informática como al consumo energético.
El papel indispensable de los SAI y el reto de los planes de mantenimiento
A medida que aumentan las exigencias sobre los centros de datos preparados para IA, sus sistemas de distribución eléctrica se vuelven más grandes y complejos. Esto significa que la Fuente de Alimentación Ininterrumpida (SAI), un activo clave del centro de datos, se convierte en un componente aún más crítico de su infraestructura. Un SAI mantiene los equipos eléctricos funcionando cuando se corta la energía, proporcionando una fuente de energía de respaldo que evita interrupciones, utilizando una batería que entra en acción durante una falla.
Los SAI han desempeñado un papel importante en este sector durante mucho tiempo. Sin embargo, a medida que los centros de datos aumentan de tamaño, será común que integren un gran número de estas unidades en sus sistemas eléctricos. Por lo tanto, operar y mantener una base instalada tan amplia será un desafío creciente para los gestores de centros de datos, quienes deben equilibrar factores como eficiencia, tiempo de actividad y sostenibilidad. Los nuevos modelos de SAI trifásicos, como el Galaxy VXL de Schneider Electric, ofrecen diseño modular, escalabilidad y densidad de potencia para satisfacer las expectativas modernas de disponibilidad.
Pero incluso con el mejor equipo, persisten desafíos significativos. Con el tiempo, los componentes clave del SAI necesitarán ser reemplazados al llegar al final de su vida útil. Además, estas piezas envejecen de manera diferente según las condiciones, lo que dificulta mantenerse al tanto de cuándo se requiere reemplazo o mantenimiento. Considerando la gran cantidad de SAI necesarios para centros de datos preparados para IA y la falta actual de ingenieros especializados, queda claro que la transición hacia una estrategia proactiva de gestión de activos —incluyendo planes de servicio eficaces— se volverá rápidamente abrumadora.
El camino hacia el mantenimiento predictivo mediante análisis basados en condiciones
Para abordar esta complejidad, los operadores de centros de datos deben considerar nuevas formas de gestionar sus SAI. Aquí es donde los planes de servicios digitales de Schneider Electric, como la membresía EcoCare para SAI trifásicos, marcan una diferencia real. Nuestros SAI conectados incluyen tarjetas de gestión de red que registran continuamente variables como desgaste, envejecimiento y temperatura. Estos datos se cargan a través del gateway de Schneider Electric a la plataforma IoT EcoStruxure, donde son monitoreados remotamente por expertos de nuestro Connected Services Hub.
Este equipo utiliza análisis impulsados por IA para generar modelos precisos del estado del SAI y de cada componente, destilando toda la información en un Índice de Salud del Activo. Esto permite monitorear baterías, módulos de potencia, ventiladores y otros componentes críticos, desarrollando una comprensión detallada de la vida útil estimada del SAI. Con base en este análisis, nuestros expertos proporcionan recomendaciones prácticas para reducir el riesgo de tiempo de inactividad y optimizar la vida útil de los activos, evitando gastos innecesarios al reemplazar únicamente las piezas cuando es realmente necesario.
Al mismo tiempo, los gestores pueden optimizar el mantenimiento de los SAI, adoptando una gestión proactiva de activos eléctricos basada en las condiciones del equipo en lugar de hacerlo en intervalos temporales fijos. Gracias a la evaluación de puntos críticos como desgaste, envejecimiento y temperatura a nivel de componente, nuestros expertos pueden recomendar cuándo realizar mantenimiento preventivo. Además, combinamos esta información con datos históricos de servicio para crear un Índice de Mantenimiento del Activo y determinar el momento óptimo para la siguiente intervención. Esto permite extender el intervalo entre visitas de mantenimiento de uno hasta dos años, reduciendo hasta un 50% las intervenciones presenciales. Como resultado, se evitan intrusiones innecesarias y se minimiza tanto el riesgo de realizar mantenimiento demasiado pronto como demasiado tarde.
Al saber los ingenieros exactamente qué atender, también se puede reducir el tiempo de inactividad. La claridad añadida disminuye el riesgo de errores humanos que puedan causar fallas graves. Al respaldar el rendimiento óptimo del SAI, este enfoque permite a los ingenieros centrarse en tareas de mayor valor.
Gestión proactiva de activos eléctricos para centros de datos
La transición hacia un mantenimiento basado en condiciones puede ser el comienzo de una estrategia más amplia de gestión proactiva de activos eléctricos, que ofrece numerosas ventajas. Estos beneficios crecerán a medida que la tecnología avance. En Schneider Electric, con más de 300 científicos de datos internos, mejoramos constantemente nuestros modelos, aumentando nuestra capacidad para detectar anomalías y mejorar el rendimiento. A medida que integremos más datos de SAI en nuestros modelos predictivos, ayudaremos a los clientes a aprovechar mejor sus equipos, planificando y gestionando su infraestructura de manera más estratégica y reduciendo aún más la necesidad de intervención.
Esto será cada vez más importante conforme aumenten las exigencias sobre los SAI. Los nuevos modelos ofrecen mayor densidad de potencia en formatos más pequeños, pero esta eficiencia deja un margen mínimo para errores. Para los centros de datos que buscan maximizar su espacio, la comprensión detallada y continua del desempeño de los SAI —y de cómo garantizar que sigan funcionando sin problemas— será esencial. Quienes logren hacerlo no solo ofrecerán servicios más fiables hoy, sino que también se posicionarán mejor para crecer en el futuro.
Añadir comentario