使用 AI 优化数据中心空白空间冷却，动态匹配冷却与实时 IT 负载。提高能效，减少热点，支持散热 SLA 合规性，同时减少运营工作量并释放更多容量。
挑战
保持高效的数据中心冷却变得越来越复杂。波动的 IT 负载、不均匀的气流和不断上升的机架密度使散热 SLA 的合规性难以实现。许多设施依赖静态冷却策略，导致过冷、能源浪费和持续热点，而有限的人力资源限制了优化。
解决方案
启用 AI 驱动的数据中心冷却优化，使冷却与实时 IT 负载动态保持一致。密集的传感器网络和人工智能引擎持续对空白空间气流进行建模并自主调整冷却装置，从而创建了一个持续优化性能和降低操作复杂性的自学习系统。
利用实时热情报了解和优化您的数据中心空白空间冷却。AI 持续分析温度数据，在数据大厅中创建动态气流模型和热影响图。这样可以精确控制冷却装置、提供预测洞察并持续优化温度分布，不受现有基础设施设计的影响。
无论您是建造新的数据中心还是对现有数据中心进行现代化改造，Siemens 都将人工智能驱动的 White Space Cooling Optimization 与我们的建筑物管理系统相结合，以实现快速部署和持续性能改进。
与基础设施专家一起分析您当前的数据中心冷却、气流行为和热风险，以建立明确的基准并确定优化潜力。
部署无线传感器并将冷却装置集成到包括WSCO和Desigo CC在内的西门子生态系统中，以捕获实时的环境和运营数据。
允许 AI 引擎学习气流动态和冷却影响，然后启用自主控制，以动态地将冷却与实时 IT 负载相匹配。
利用仪表板、见解和分析来监控性能，确保散热 SLA 合规性，并持续提高能效和冷却运营。
公司: Compass 数据中心
地点: 美国
西门子解决方案：空白空间冷却优化 (WSCO)、集成 BMS-EPMS、电能质量、低压配电
为了建造波罗的海地区最环保、最先进的数据中心之一，Greenergy与西门子合作实施了人工智能驱动的数据中心冷却优化。使用空白空间冷却优化（WSCO），Greenergy可以将设施的总体功耗降低多达40％，同时支持可靠、可扩展和可持续的运营。
西门子不仅提供了必要的硬件和软件，还提供了整个项目的技术解决方案咨询。
探索数据中心如何利用这种热冷却解决方案轻松成功地将人工智能驱动的技术应用到其运营中。
