A Schneider Electric anunciou a publicação de um novo white paper da International Data Corporation (IDC), intitulado "The Self-Aware Datacenter: How Condition-Based Maintenance Turns Fragmented, Multi-Vendor Datacenters into Predictable Infrastructure and System Intelligence", que discute como a manutenção baseada em condição (CBM) pode substituir os modelos tradicionais de manutenção por calendário em data centers.

Segundo o estudo, encomendado pela Schneider Electric, o aumento das densidades de rack, a fragmentação de ambientes multifornecedores e a escassez de mão de obra qualificada estão acelerando a necessidade de novas abordagens de manutenção e de resiliência para a infraestrutura da era da inteligência artificial. O documento aponta que a manutenção baseada em calendário já não atende adequadamente a esse cenário.

De acordo com a IDC, as densidades de energia por rack passaram de cerca de 15 kW em data centers convencionais para entre 300 kW e 600 kW em zonas voltadas à computação intensiva em IA. O white paper também destaca que os desafios de disponibilidade energética têm levado operadores a recorrer cada vez mais à infraestrutura já instalada, direcionando o setor para campi distribuídos, geração local de energia e estratégias de aquisição de ativos existentes (brownfield), inclusive por meio de fusões e aquisições de provedores locais.

Luis Fernandes, Senior Research Manager da IDC e autor do estudo, afirmou que a aquisição de instalações já existentes, em vez da construção do zero, introduz configurações desconhecidas de equipamentos de múltiplos fornecedores, sem histórico operacional, o que exige integração imediata com os sistemas de gestão de desempenho dos ativos. Segundo ele, a CBM representa um modelo operacional mais adequado à infraestrutura da era da IA, capaz de reduzir intervenções manuais, diminuir as despesas operacionais (OpEx) e prolongar a vida útil dos ativos. Fernandes acrescentou que, ao escalar a análise preditiva para correlacionar comportamentos entre diferentes fornecedores, ativos e trajetórias de falha, a abordagem permite construir uma inteligência de sistema orientada por máquina, mas validada por humanos.

O white paper também associa a escassez de profissionais técnicos qualificados a essas pressões, citando que, nos Estados Unidos, há apenas um profissional disponível para cada sete vagas abertas no setor — um problema recorrente em pesquisas globais sobre data centers, que apontam a falta de mão de obra qualificada como uma das principais preocupações operacionais, especialmente para funções como engenharia elétrica, mecânica (refrigeração) e comissionamento, que exigem certificações específicas para sistemas de alta tensão.

Na avaliação da IDC, os primeiros operadores a adotarem a manutenção baseada em condição, apoiada por inteligência artificial, já relatam menos intervenções manuais, redução das despesas operacionais, menos tempo de inatividade não planejado, maior vida útil dos ativos e ganhos gerais de eficiência.

A Schneider Electric relacionou essas conclusões à sua oferta de serviços EcoCare, que combina monitoramento contínuo de ativos, inteligência energética baseada em IA e supervisão especializada para identificar desvios operacionais e antecipar trajetórias de falha. Jerome Soltani, Chefe Global de Serviços da empresa, afirmou que a combinação de monitoramento remoto com orquestração assistida por IA permite identificar precocemente comportamentos anômalos que possam anteceder falhas, reduzindo o tempo de inatividade sem intervir desnecessariamente em equipamentos que operam dentro das especificações.

O White Paper completo da IDC, apoiado pela Schneider Electric, está disponível para download aqui.