革新的なIDC検査ロボット「Aris-Idc」

効率と精度を向上させるための革新的なテクノロジー

大規模なIDCの建設期間は約1〜2年で、これらのデータセンターは通常、遠隔地に位置しています。そのため、日常的な検査、運用、保守のための技術者を採用するのは困難で、労働コストと従業員の離職率も高い。手動検査プロセスでは、データ管理とデータアプリケーションが欠如しているため、不十分で不正確な検査などの問題があります。

このIDC検査ロボットは、インテリジェントセンサー、ビッグデータ、機械学習、人工知能などの先進技術を統合し、データルームの環境、設備、音、ガス、温度などの多次元データをリアルタイムで感知し監視します。無人検査を7*24時間サポートし、検査の精度率は99%以上です。監視データはリアルタイムで転送され、視覚的にインタラクティブに描かれ、精密な意思決定を支援します。

このロボットは、高解像度の広角カメラを装備し、キャビネット内のサーバーの画像をチェックします。中央処理サーバーは画像をインテリジェントに認識し、プリセットの設定情報と比較してキャビネット内の内部サーバーの運行状況を診断します。中央処理サーバーは、ライトが点灯しているか、黄色のライトが点灯しているかなどの静的な画像、または黄色のライトが点滅しているかなどの動的な画像など、さまざまな画像情報を迅速に正確に識別する必要があります。最終的に、結果はロボットビジネスシステムを通じて表示され、エラー結果はすぐに運用保守担当者に送信されます。

このIDC検査ロボットは、データルームの運用と保守の安全性と信頼性を保証します。また、データセンターコンピュータルームのリソースを最適化し、エネルギー消費を削減し、緑色の変革とアップグレードを実現します。

ロボットのベースとその構造は、データルームの特別な要件を満たすように設計されています。データ融合アルゴリズムを採用して、ロボットの位置をリアルタイムで特定します。また、単一のセンサーが取得したデータによる高いエラーレートを避けるために、マルチセンサー位置決めアルゴリズムを使用して、高精度で信頼性のある位置決めを実現します。

画像認識は、深層学習アルゴリズムとTensor Flowアルゴリズムを使用して、画像認識と異常警告を処理します。この設計は、2022年のA'ロボティクス、オートマトン、オートメーションデザイン賞でシルバーを受賞しました。この賞は、優れた専門性と革新性を示す、トップレベルのクリエイティブで専門的に注目すべきデザインに授与されます。これらのデザインは、強力な技術的特性と素晴らしい芸術的スキルを備えており、優れたレベルの卓越性を示し、ポジティブな感情、驚き、驚嘆を引き出します。