Actualitat

Un bon monitoratge consisteix no tan sols a detectar les incidències quan es produeixen, sinó a afegir-hi un factor clau: la prevenció. El processament avançat de les dades relacionades amb el consum, la temperatura i els paràmetres elèctrics, entre d’altres, permet deduir patrons que serveixen com a indici d’un funcionament anòmal. Això agilitza el temps de resposta per part del personal de manteniment per impedir una avaria o una pèrdua de rendiment amb les conseqüències que això comportaria per al temps d’activitat, els costos i fins i tot la reputació i la seguretat.

El cas dels SAI/UPS

Fa anys que els sistemes d’alimentació ininterrompuda (SAI/UPS) van incorporar funcions de monitoratge, gestió remota i avisos d’incidències per comprovar la salut d’aquests equips de caràcter crític que garanteixen un subministrament elèctric continu i de qualitat. La novetat més recent és que apliquen els principis del manteniment predictiu mitjançant les tecnologies més avançades.

Un SAI modern comunica els seus paràmetres clau com a dades que són degudament processades i analitzades per mitjà d’eines entre les quals es troba la intel·ligència artificial (IA). L’anàlisi avançada que aporta l’IA permet identificar el comportament anòmal del SAI en aspectes com la disminució de la capacitat de càrrega de la bateria, que al seu torn reduiria l’autonomia de l’equip, fluctuacions de tensió o altres pertorbacions que podrien provocar fallades en els components electrònics sensibles i increments anormals de la temperatura que n’escurçarien la vida útil.

L’objectiu d’aquesta monitorització d’alt nivell és generar alertes de tipus preventiu que s’avancin a les avaries. És, per tant, un enfocament proactiu que no depèn de les tradicionals inspeccions establertes en terminis fixos, sinó que s’anticipa a la potencial aparició de problemes mitjançant un modelatge avançat. Un exemple típic és l’optimització dels cicles de substitució de les bateries.

El núvol (cloud) també juga un paper important en aquesta monitorització avançada i manteniment predictiu d’última generació. L’enviament de les dades per telemetria al núvol aporta una visibilitat 24/7 a l’equip de manteniment, un aspecte especialment valuós quan es supervisa un gran nombre d’equips repartits en diverses ubicacions.

El manteniment avançat i predictiu mitjançant IA també s’adapta perfectament als SAI modulars i escalables, ja que acompanya l’expansió potencial de la infraestructura de protecció elèctrica que proporcionen aquests equips. Per tant, la fiabilitat i la gestió estan garantides i es veuen facilitades en tot moment encara que s’hi incorporin modificacions considerables.

Tots aquests avantatges són especialment valuosos en les infraestructures crítiques, entre les quals a les més habituals fins fa uns anys, com hospitals, transport o centrals energètiques, s’hi han afegit els centres de dades, que s’han convertit en la columna vertebral de l’activitat diària de les empreses, administracions públiques, organitzacions i consumidors.