
Refroidissement et énergie
Associe données de refroidissement et d’énergie aux zones, actifs et états opérationnels.

Contexte facility partagé pour data centers
Connecte refroidissement, énergie, salles, actifs, maintenance, durabilité et preuves dans un jumeau numérique pour data center.
Connectez les données, les workflows et l’exécution terrain afin que les équipes comprennent le contexte, agissent plus vite et conservent des preuves traçables.
Représente refroidissement, énergie, salles, racks, compteurs, systèmes facility et maintenance avec le contexte spatial, les actifs et les processus afin que les équipes partagent la même lecture opérationnelle.
Data Fusion Services relie les systèmes existants, capteurs, ordres de travail et signaux opérationnels au jumeau numérique.
FactVerse AI Agent détecte les tendances, explique les écarts et compare les scénarios sans exécuter automatiquement les décisions.
Inspector transforme les constats validés en inspections, ordres de travail, actions correctives, preuves et vérification.
Director et DataMesh One fournissent des SOP 3D, formations et instructions terrain réutilisables.
FactVerse Designer prend en charge le layout, les séquences, la logique de processus et la planification virtuelle avant intervention.
Applications concrètes et scénarios éprouvés dans différents secteurs.

Associe données de refroidissement et d’énergie aux zones, actifs et états opérationnels.

Relie alarmes, inspections, ordres de travail, interventions terrain et vérification dans Inspector.

Structure énergie, environnement, maintenance et preuves pour durabilité et préparation Green Mark.

Affiche BMS, capteurs, comptage et actifs dans le jumeau numérique opérationnel.
Les centres de calcul IA rassemblent racks de forte densité, alimentation électrique, refroidissement par air et liquide et charges changeantes. Une extension doit donc être évaluée à la fois en termes d'espace, de puissance, de marge thermique et de dépendances entre équipements.
Les data centers ont besoin d’une vue commune sur énergie, refroidissement, disponibilité, environnement et interventions terrain. DataMesh organise ces informations dans un jumeau numérique opérationnel afin que les équipes examinent le même lieu, actif, état et historique.
Data Fusion Services connecte les sources pertinentes. FactVerse apporte le contexte spatial et sémantique. AI Agent aide à analyser et comparer les options, tandis qu’Inspector transforme les décisions confirmées en workflows exécutables.
Le jumeau numérique opérationnel soutient la revue de capacité et de layout, l'analyse des alarmes et incidents, la maintenance prédictive des équipements critiques, ainsi que la préparation des équipes et de certaines tâches robotiques. Les équipes techniques examinent les preuves et exécutent les actions approuvées via Inspector ou les systèmes de maintenance existants.
La documentation Opérations de centre de données décrit le mapping BMS, la revue assistée par IA, la clôture des ordres de travail et les workflows FactSim.
Le NVIDIA Omniverse DSX Blueprint propose un cadre de référence OpenUSD et SimReady pour les études électriques et thermiques. FactVerse peut apporter les données d'installation et d'exploitation aux scènes Omniverse; chaque étude repose sur un modèle et des mesures propres au site. Découvrir la solution.
Poursuivez avec les produits, solutions, guides et références publiques les plus utiles pour ce sujet.
Non. DataMesh aide à l’analyse, aux preuves et à l’amélioration opérationnelle. La certification et les résultats dépendent du projet, de l’exploitation et de l’audit.
Non. DataMesh complète les systèmes comme MES, SCADA, BMS, CMMS, GIS ou registres d’actifs, puis organise leurs données dans le contexte du jumeau numérique.
AI Agent aide à analyser, prévoir et comparer les scénarios. Les décisions opérationnelles restent dans le processus approuvé du client.
Inspector gère les inspections, ordres de travail, actions correctives et preuves. Director soutient les SOP et la formation.
Commencez par une zone ciblée, une famille d’actifs critiques ou un problème opérationnel récurrent disposant déjà de données.
Validez la valeur opérationnelle avec un proof of concept ciblé avant un déploiement plus large.