如今，無論行業(yè)或部門，我們都面臨著相同的壓力和痛點：能源和燃料成本上升、原材料成本上升以及運營和利潤率下降。與此同時，利益相關者也面臨著減少碳排放和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的壓力。
數(shù)據(jù)中心面臨著來自各方的壓力，環(huán)境法規(guī)和企業(yè)要求更環(huán)保的解決方案。
眾所周知，數(shù)據(jù)中心是資源的巨大消耗者，對數(shù)據(jù)中心提供的計算能力的需求正以驚人的速度增長。隨著全球?qū)夂蜃兓年P注日益增加，將可持續(xù)性納入戰(zhàn)略正成為數(shù)據(jù)中心運營和數(shù)據(jù)中心公關的基本因素。
但是，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的壓力是否會帶來額外的問題？
許多數(shù)據(jù)中心提供商已經(jīng)制定了環(huán)保計劃。然而，對顯著減少碳排放的承諾和展示快速結(jié)果的愿望通常會導致碳抵消。
并非所有排放都可以避免或替代，減少碳排放可能涉及廣泛的組織變革，這需要時間和投資。因此，許多組織確實走這條路，但抓住新舉措作為提高可持續(xù)性的解決方案。他們關注具有易于計算回報的新的離散項目，例如替代技術，例如電動汽車 (EV) 或用 LED 或可再生能源替代照明。
他們經(jīng)常錯過的是通過提高整個運營過程中的能源效率，在他們已經(jīng)獲得的基礎設施中快速獲得可持續(xù)發(fā)展的勝利。
好消息是，基于人工智能 (AI) 的解決方案可以在六周內(nèi)實現(xiàn)快速的可持續(xù)發(fā)展，并且可以輕松擴大規(guī)模以解鎖整個運營的效率優(yōu)化。
人工智能的最新進展可以分析來自任何行業(yè)的資產(chǎn)的海量數(shù)據(jù)集，而無需部署大型數(shù)據(jù)科學家團隊（無論是風力渦輪機、光伏、噴氣發(fā)動機、航運、石油和天然氣泵、冷卻還是 IT 服務器） ) 并使用模式識別生成實時洞察。這些洞察力提供了制定數(shù)據(jù)驅(qū)動型業(yè)務決策的能力，可以全面優(yōu)化運營以提高能源效率、減少排放并跟蹤實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的進展。
許多環(huán)境沒有很好地利用他們已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)，并且人們認為需要數(shù)百個數(shù)據(jù)饋送來收集必要的洞察力以進行優(yōu)化。實際上，只需五個數(shù)據(jù)饋送就足以做出顯著的改進。
起點是通過連接來自實時傳感器讀數(shù)、數(shù)據(jù)庫、來自單個設備（服務器、交換機、存儲等）的遙測數(shù)據(jù)、工業(yè)資產(chǎn)（傳感器、PLC 和控制系統(tǒng)、邊緣設備）的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建可靠的數(shù)據(jù)基線和其他內(nèi)部數(shù)據(jù)源（ERP、企業(yè)應用程序、云文件存儲）。
然后，人工智能會尋找最有效的方式來操作設備和資產(chǎn)，但不受用戶定義的限制或參數(shù)的限制。通過搜索和推薦最接近的歷史性能，人工智能可以使用帕累托前沿優(yōu)化來模擬更好的性能，該優(yōu)化滿足定義的質(zhì)量目標和過程限制以及推薦的控制設定點，從而立即降低能源成本和排放。
通過優(yōu)化冷卻和減少用水來減少能源、控制 CPU P 和 C 狀態(tài)以匹配工作負載效率以及預測資產(chǎn)故障只是 AI 可以提供的一些好處。通過在閉環(huán)或開環(huán)中運行，可以實現(xiàn) 10 -40% 的節(jié)能并避免代價高昂的停機時間。
本地、托管和云提供商和客戶都可以從人工智能中獲益。人工智能技術加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化能源成本與產(chǎn)量，最大化可再生能源組合，減少碳排放，并提供可持續(xù)發(fā)展指標報告，跟蹤實時進展到凈零。更準確的設備級跟蹤（甚至到每個單獨的內(nèi)核）可以確保計費和范圍 2 和 3 排放報告的準確性。
例如，QiO 與資產(chǎn)密集型和能源密集型行業(yè)合作，以提供人工智能驅(qū)動的可持續(xù)性。提高可持續(xù)性的第一條規(guī)則是弄清楚如何更好地利用你已經(jīng)擁有的東西。我們相信，數(shù)據(jù)是事半功倍的關鍵，而人工智能提供了導航到凈零所需的洞察力。
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