Datacenter spelar en allt viktigare roll för Sveriges ekonomi och digitala infrastruktur.
Samtidigt menar branschaktörer att underhållsarbetet i många anläggningar fortfarande bygger på traditionella metoder med fasta serviceintervall eller åtgärder först när fel uppstår.
Enligt en rapport från Swedish Data Center Industry är svenska företag med en sammanlagd omsättning på omkring 3 750 miljarder kronor direkt beroende av datacenterkapacitet i landet. Rapporten uppskattar också att datacenterindustrin bidrar med 57,8 miljarder kronor till Sveriges BNP.
Hanna Oredsson, försäljningsansvarig för Secure Power på Schneider Electric Sverige
I takt med att användningen av AI ökar växer kraven på en stabil och tillgänglig datacenterinfrastruktur. Samtidigt utvecklas tekniken i anläggningarna, bland annat genom nya kylmetoder som vätskekylning (liquid cooling). Den ökande mängden driftsdata öppnar också för nya arbetssätt inom underhåll.
Hanna Oredsson, försäljningsansvarig för Secure Power på Schneider Electric Sverige, menar att datacenterbranschen i högre grad bör använda insamlad data för att styra underhållsinsatser.
– Att fortsätta förlita sig på fasta serviceintervall riskerar att resurser läggs på utrustning som fungerar, samtidigt som andra problem upptäcks först när de leder till driftstopp, säger hon.
Kostnaderna för avbrott kan vara betydande. Enligt Uptime Institute uppgav mer än hälften av de organisationer som drabbats av ett allvarligt driftstopp att kostnaden översteg 100 000 dollar. I omkring var femte fall översteg kostnaden en miljon dollar.
Branschen står också inför kompetensutmaningar. Uptime Institutes undersökningar visar att nära två tredjedelar av datacenteroperatörerna upplever svårigheter att rekrytera och behålla kvalificerad personal. Nästan 40 procent uppger dessutom att de har drabbats av större driftstopp kopplade till mänskliga misstag under de senaste tre åren.
Mot den bakgrunden lyfts AI-baserat tillståndsbaserat underhåll fram som ett möjligt sätt att effektivisera driften. Metoden bygger på att sensorer kontinuerligt samlar in data om exempelvis temperatur, vibrationer, luftfuktighet och slitage. Med hjälp av AI kan avvikelser identifieras i ett tidigt skede, vilket gör det möjligt att planera underhåll utifrån utrustningens faktiska skick.
Förespråkare menar att tekniken kan ge driftorganisationer bättre beslutsunderlag och bidra till att resurser används mer effektivt. AI beskrivs då som ett stöd för tekniker och driftansvariga snarare än en ersättning för mänsklig kompetens.
Enligt International Energy Agency (IEA) kan AI-baserat underhåll minska både driftstopp och underhållskostnader med upp till 20 procent. Schneider Electric uppger samtidigt att analyser från bolaget visar att AI-drivet tillståndsbaserat underhåll kan minska antalet servicebesök på plats med upp till 40 procent, sänka driftkostnaderna med omkring 20 procent och minska risken för oplanerade driftstopp med upp till 75 procent.
Utvecklingen pekar mot att datacenteroperatörer i allt större utsträckning kommer att behöva använda den data som genereras i verksamheten för att optimera drift och underhåll. Frågan blir därmed inte bara hur ny teknik implementeras, utan också hur insamlad data kan omsättas i praktiska beslut som stärker tillgänglighet, effektivitet och hållbarhet i framtidens digitala infrastruktur.
