13 ЕНЕРГИЯ 1'2026 енергия Алгоритъмът следи тяхното състояние в реално време, търси промени в параметрите и регистрира сигнали за аномалии в работата, които зачестяват с наближаването на момента за сервизна намеса. Анализът се обвързва не само с измерванията, но и с конкретната употреба на UPS-ите, което означава, че оценката се прави по действителни условия, а не по универсален шаблон. След подмяната се извършва много важно валидиране на метода, като се проверява дали компонентът наистина е бил за подмяна. Така с натрупването на данни от множество инсталации и реални режими на работа се калибрират праговете за отклонение и се подобрява моделът при последващи случаи. В продължение на това, как по-точно алгоритмите взимат решение, кога е настъпил момент за извършване на ремонт и подмяна на компоненти? Както вече споменах решението, кога точно да се извърши сервизната интервенция, стъпва върху оценка на реалното състояние на оборудването, а не върху фиксиран график. Използваме данни за производителността и поведението на UPS-ите като търсим отклонения от нормалния режим и ранни индикатори за деградация, които показват, че рискът започва да нараства. Така се избира момент, в който намесата е навременна и оправдана, без да се влиза в цикъл на обслужване „за всеки случай“. Как натоварванията, свързани с изкуствен интелект в центровете за данни, променят изискванията към UPS системите и как прогнозната поддръжка се адаптира към това? Изискванията към центровете за данни се променят в условията на революционните промени, свързани с изкуствения интелект, който изисква голямо количество енергия и голяма база данни. Тези жизненоважни съвременни инфраструктури се променят, за да отговорят на уникалните изисквания за приложенията с изкуствен интелект. Специфичните работни натоварвания свързани с използването на изкуствен интелект, например мащабни симулации или ситуационни обучения, поставят непредвидени изисквания дори към най-мощните дейта центрове и тяхното оборудване. Това може значително да повлияе върху живота на компонентите в оборудването им поради честите цикли и променливите профили на натоварването им. В този аспект прогнозната поддръжка трябва също да се адаптира, отчитайки именно тези нови режими. В заключение, как виждате следващите стъпки в развитието на прогнозната поддръжка на UPS системите? Следващите стъпки логично са в посока по-плътна свързаност и по-интелигентна интерпретация на данните. На практика това означава разширяване на мониторинга чрез повече и по-точни измервания при събираните чрез сензори и IoT устройства данни, както и усъвършенстване на анализите, които ги превръщат в ясни индикатори за риск. Моделите все повече ще отчитат особеностите на конкретната среда и режим на работа, вместо да разчитат на общи прогнози. Отчетността към клиента също ще се развива в посока към все по-ясни, измерими и разбираеми за бизнеса показатели. DTS ще прилага все по-мащабно възможностите и натрупания опит в прогнозното сервизно обслужване на инсталираното оборудване на база дългогодишното си партньорство със SOCOMEC. Р Е К Л А М А Р Е К Л А М А
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==