如今，無論行業或部門，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可持續發展目標的壓力。
數據中心面臨著來自各方的壓力，環境法規和企業要求更環保的解決方案。
眾所周知，數據中心是資源的巨大消耗者，對數據中心提供的計算能力的需求正以驚人的速度增長。隨著全球對氣候變化的關注日益增加，將可持續性納入戰略正成為數據中心運營和數據中心公關的基本因素。
但是，實現可持續發展目標的壓力是否會帶來額外的問題？
許多數據中心提供商已經制定了環保計劃。然而，對顯著減少碳排放的承諾和展示快速結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，在他們已經獲得的基礎設施中快速獲得可持續發展的勝利。
好消息是，基于人工智能（AI）的解決方案可以在六周內實現快速的可持續發展，并且可以輕松擴大規模以解鎖整個運營的效率優化。
人工智能的最新進展可以分析來自任何行業的資產的海量數據集，而無需部署大型數據科學家團隊（無論是風力渦輪機、光伏、噴氣發動機、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據驅動型業務決策的能力，可以全面優化運營以提高能源效率、減少排放并跟蹤實現可持續發展目標的進展。
許多環境沒有很好地利用他們已經擁有的數據，并且人們認為需要數百個數據饋送來收集必要的洞察力以進行優化。實際上，只需五個數據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、數據庫、來自單個設備（服務器、交換機、存儲等）的遙測數據、工業資產（傳感器、PLC和控制系統、邊緣設備）的數據來創建可靠的數據基線和其他內部數據源（ERP、企業應用程序、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，但不受用戶定義的限制或參數的限制。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化來模擬更好的性能，該優化滿足定義的質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。
通過優化冷卻和減少用水來減少能源、控制CPUP和C狀態以匹配工作負載效率以及預測資產故障只是AI可以提供的一些好處。通過在閉環或開環中運行，可以實現10-40%的節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字化轉型，優化能源成本與產量，最大化可再生能源組合，減少碳排放，并提供可持續發展指標報告，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與資產密集型和能源密集型行業合作，以提供人工智能驅動的可持續性。提高可持續性的第一條規則是弄清楚如何更好地利用你已經擁有的東西。我們相信，數據是事半功倍的關鍵，而人工智能提供了導航到凈零所需的洞察力。
