如今，无论行业或部门，我们都面临着相同的压力和痛点：能源和燃料成本上升、原材料成本上升以及运营和利润率下降。与此同时，利益相关者也面临着减少碳排放和实现可持续发展目标的压力。
数据中心面临着来自各方的压力，环境法规和企业要求更环保的解决方案。
众所周知，数据中心是资源的巨大消耗者，对数据中心提供的计算能力的需求正以惊人的速度增长。随着全球对气候变化的关注日益增加，将可持续性纳入战略正成为数据中心运营和数据中心公关的基本因素。
但是，实现可持续发展目标的压力是否会带来额外的问题？
许多数据中心提供商已经制定了环保计划。然而，对显着减少碳排放的承诺和展示快速结果的愿望通常会导致碳抵消。
并非所有排放都可以避免或替代，减少碳排放可能涉及广泛的组织变革，这需要时间和投资。因此，许多组织确实走这条路，但抓住新举措作为提高可持续性的解决方案。他们关注具有易于计算回报的新的离散项目，例如替代技术，例如电动汽车 (EV) 或用 LED 或可再生能源替代照明。
他们经常错过的是通过提高整个运营过程中的能源效率，在他们已经获得的基础设施中快速获得可持续发展的胜利。
好消息是，基于人工智能 (AI) 的解决方案可以在六周内实现快速的可持续发展，并且可以轻松扩大规模以解锁整个运营的效率优化。
人工智能的最新进展可以分析来自任何行业的资产的海量数据集，而无需部署大型数据科学家团队（无论是风力涡轮机、光伏、喷气发动机、航运、石油和天然气泵、冷却还是 IT 服务器） ) 并使用模式识别生成实时洞察。这些洞察力提供了制定数据驱动型业务决策的能力，可以全面优化运营以提高能源效率、减少排放并跟踪实现可持续发展目标的进展。
许多环境没有很好地利用他们已经拥有的数据，并且人们认为需要数百个数据馈送来收集必要的洞察力以进行优化。实际上，只需五个数据馈送就足以做出显着的改进。
起点是通过连接来自实时传感器读数、数据库、来自单个设备（服务器、交换机、存储等）的遥测数据、工业资产（传感器、PLC 和控制系统、边缘设备）的数据来创建可靠的数据基线和其他内部数据源（ERP、企业应用程序、云文件存储）。
然后，人工智能会寻找最有效的方式来操作设备和资产，但不受用户定义的限制或参数的限制。通过搜索和推荐最接近的历史性能，人工智能可以使用帕累托前沿优化来模拟更好的性能，该优化满足定义的质量目标和过程限制以及推荐的控制设定点，从而立即降低能源成本和排放。
通过优化冷却和减少用水来减少能源、控制 CPU P 和 C 状态以匹配工作负载效率以及预测资产故障只是 AI 可以提供的一些好处。通过在闭环或开环中运行，可以实现 10 -40% 的节能并避免代价高昂的停机时间。
本地、托管和云提供商和客户都可以从人工智能中获益。人工智能技术加速数字化转型，优化能源成本与产量，最大化可再生能源组合，减少碳排放，并提供可持续发展指标报告，跟踪实时进展到净零。更准确的设备级跟踪（甚至到每个单独的内核）可以确保计费和范围 2 和 3 排放报告的准确性。
例如，QiO 与资产密集型和能源密集型行业合作，以提供人工智能驱动的可持续性。提高可持续性的第一条规则是弄清楚如何更好地利用你已经拥有的东西。我们相信，数据是事半功倍的关键，而人工智能提供了导航到净零所需的洞察力。
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