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Die Digitalisierung fordert Höchstleistungen von Rechenzentren. Dadurch treffen hohe Investitionen in die modernste Server- und KI-Infrastruktur auf überholte Wartungsstrategien. Zudem verstärken aktuelle Entwicklungen auf dem Markt den Handlungsdruck – ein rasanter Anstieg des Energiebedarfs durch KI-Workloads, akuter Fachkräftemangel und verschärfte Nachhaltigkeitsanforderungen.

Bereits ein einziger Störfall in einem Rechenzentrum kann Millionenbeträge kosten und die Reputation eines Unternehmens schädigen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird zustandsbasierte Wartung (Condition-Based Maintenance, CBM) zu einem Must-have für alle Betreiber von Rechenzentren.

Einschränkungen klassischer Wartungsansätze

Warum geraten traditionelle Wartungsmodelle an ihre Grenzen? Sie sind zeitbasiert und setzen auf reaktive Maßnahmen. Dieses Vorgehen kann zu unnötigen Ausfallzeiten, ineffizienter Ressourcennutzung, höheren Kosten und möglichen Compliance-Bußgeldern führen. Mit der steigenden KI-Nachfrage entwickeln sich Datacenter rasch weiter. Denn nur so können sie die immer größeren Anforderungen erfüllen. Sie wachsen physisch, integrieren neue Technologien und expandieren über mehrere Regionen. Dadurch entsteht ein komplexes Zusammenspiel von Geräten mit anspruchsvollen Anforderungen an die Wartung.

Besonders kritisch sind dabei plötzliche Systemausfälle. Das kann bei neuen Technologien oder KI-Anwendungen äußerst kostspielig sein, insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- oder dem Gesundheitswesen. Laut dem Uptime Institute betragen die Kosten für IT-Ausfallzeiten durchschnittlich zwischen 5.600 und 9.000 US-Dollar pro Minute [1]. Vereinzelt können Ausfälle ein Unternehmen jedoch sogar über 1 Million US-Dollar kosten. Dieses Risiko wird durch den Personalmangel in der Branche verstärkt: 51 Prozent der Betreiber berichteten im Jahr 2024 von Schwierigkeiten bei der Suche nach qualifizierten Fachkräften [2].

Grundsätzlich erhöhen drei suboptimale Prozesse das Ausfallrisiko bei traditionellen Wartungssystemen: Zum einen verlassen sich viele Organisationen noch auf kalenderbasierte Wartungspläne, wobei dadurch wertvolle Ressourcen, allen voran Zeit, verschwendet werden und sich das Risiko für unerwartete Ausfälle erhöht. Zum anderen decken viele Serviceverträge nur individuelle Assets ab, wodurch eine systemische Betrachtung außen vor gelassen wird. Zuletzt fehlt vielen Technikern das Verständnis und vielen Unternehmen das Personal für die Verwaltung auf systemischer Ebene des gesamten Rechenzentrumsökosystems.

Systemische zustandsbasierte Wartung

Damit Unternehmen weiterhin wartungsfähig und krisensicher bleiben, sollten sie ihre Strategien anpassen. CBM auf Basis von KI bietet eine Lösung, die weit über traditionelle Ansätze hinausgeht. Sie erstreckt sich über den gesamten Infrastruktur-Lebenszyklus und nutzt keine starren Intervalle für Wartungen. Stattdessen setzt die Methode auf eine intelligente, zustandsorientierte Instandhaltung, wodurch mit effizienterem Personaleinsatz der akute Fachkräftemangel adressiert und gleichzeitig die operative Effizienz sowie Nachhaltigkeit gesteigert werden.

Das technologische Fundament von CBM bilden hochentwickelte Sensorsysteme, die kontinuierlich kritische Parameter wie Temperatur, Druck und Verschleiß erfassen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analytik und maschinellem Lernen entstehen aus diesen Daten verwertbare Erkenntnisse. Das System erkennt dann Anomalien bereits in frühen Stadien, identifiziert wiederkehrende Muster und optimiert Wartungszyklen. Aus reaktiven Reparaturen wird damit proaktive Prävention. Komponenten werden nicht mehr bis zum Ausfall betrieben, sondern rechtzeitig vor kritischen Zuständen gewartet. Dies verlängert die Lebensdauer der Ausrüstung und eliminiert kostspielige Notfallreparaturen sowie ungeplante Ausfallzeiten.

Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Präzision der Wartungsmaßnahmen. CBM minimiert das Risiko menschlicher Fehler bei Routineeingriffen. Durch kontinuierliches maschinelles Lernen entwickelt sich das System stetig weiter – jeder neue Datenpunkt trägt zur Verfeinerung der Algorithmen bei und verbessert die Vorhersagegenauigkeit. Dennoch ersetzt die Technologie keine menschliche Expertise. Erfahrene Techniker bleiben ein unverzichtbarer Bestandteil erfolgreicher CBM-Strategien, insbesondere bei der Interpretation komplexer Anomalien und der Bewältigung außergewöhnlicher Situationen, die algorithmische Systeme noch nicht erfassen können.

Messbare Vorteile von KI-gestützter Wartung

Doch welche Vorteile bringt KI-gesteuerte Wartung für Datacenter? Im Zentrum steht die Effizienzsteigerung durch prädiktive Analytik, die Ausfälle frühzeitig erkennt. Die Internationale Energieagentur dokumentiert, dass KI-gestützte Wartung Kosten und Ausfallzeiten um durchschnittlich 20 Prozent reduziert [3]. Schneider Electric belegt das Einsparpotenzial: Bei frühzeitiger CBM-Integration können Wartungseingriffe vor Ort um bis zu 40 Prozent reduziert werden, während Betriebskosten um etwa 20 Prozent sinken [4]. Ebenso nimmt das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten um bis zu 75 Prozent ab.

Auf Nachhaltigkeitsebene trägt CBM durch Energieeffizienz und verlängerte Lebensdauer kritischer Komponenten direkt zu Klimazielen bei. Die Cybersicherheit profitiert aufgrund der frühzeitigen Erkennung von Anomalien und potenziellen Bedrohungen. Durch zentralisiertes Management werden betriebliche Silos reduziert und Angriffsvektoren minimiert. Eine Fallstudie von Compass Data Centers bestätigt die wirtschaftlichen Vorteile: Nach CBM-Implementierung verringerten sich manuelle Eingriffe um 40 Prozent bei gleichzeitiger OPEX-Senkung (Operational Expenses) um 20 Prozent [5].

Organisationen sollten einen durchdachten Plan für das Management elektrischer Anlagen verfolgen: Bei Neuanlagen empfiehlt sich, CBM von Anfang an in der Infrastruktur mitzudenken. So lässt sich von Beginn an eine nahtlose, datengesteuerte Wartung gewährleisten. Bei Legacy-Systemen hat sich außerdem ein phasenweiser Ansatz zur systemübergreifenden Datenintegration bewährt, um betriebliche Störungen zu minimieren.

Zukunftsfähige Datacenter erfordern CBM

Kein Zweifel, künstliche Intelligenz hat sich entwickelt. Ein technisches Werkzeug wurde zu einem strategischen Transformationstreiber. Für Rechenzentrumsleiter ist die Implementierung systemischer CBM-Ansätze daher nicht mehr optional, sondern geschäftskritisch geworden. Datacenter ohne CBM setzen sich erheblichen Risiken aus: Sie riskieren kostspielige Ausfälle, arbeiten ineffizienter und verlieren an Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die hingegen auf zustandsbasierte Wartung setzen, positionieren sich als zukunftsfähige Marktführer. Mit der systematischen Nutzung von KI zur Betriebsoptimierung wird die operative Effizienz gesteigert und eine technologische Grundlage für künftige Innovationen geschaffen.

Vincent Barro, Vice President Schneider Electric Secure Power in DACH

[1] https://uptimeinstitute.com/about-ui/press-releases/2022-outage-analysis-finds-downtime-costs-and-consequences-worsening

[2] https://datacenter.uptimeinstitute.com/rs/711-RIA-145/images/2023StaffingSurvey.Report.12152023.pdf

[3] https://www.iea.org/reports/electricity-2024

[4] https://download.schneider-electric.com/files?p_Doc_Ref=SPD_EB6_EN

[5] https://www.capacitymedia.com/article/2ej24n5ybxh6capst3vnk/news/article-schneider-electric-compass

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