Adrian P. Merkel
Vorstand
speedikon Facility Management AG
Bilderkennung und KI Algorithmen unterstützen ITIL Prozesse
Projektbeschreibung
DAMS C ist eines der führenden DCIM Systeme in Europa. Durch leistungsfähige KI Tools und Machine Learning Funktionalitäten können Racks, Geräte und Ports eindeutig erkannt und zugeordnet werden. Zu der bestehenden Funktionalität des automatischen Erzeugens von Arbeitsaufträgen wurde die Möglichkeit geschaffen, Handlungsanweisungen auf KI/AR-fähige Geräte weiterzuleiten und zu visualisieren.
Zielsetzung
Zielsetzung des Projektes ist es, die Fehlerquoten bei der täglichen Arbeit im RZ, besonders beim Umziehen von Assets, stark zu minimalisieren. Der Einsatz von KI Tools und Machine Learning Funktionalitäten ermöglicht eine völlig neue Prozessunterstützung und deutlich erhöhte Arbeitsqualität. Dies dient als Grundlage zu Systemerweiterungen wie bspw. die Visualisierung von Geräten im Doppelboden.
Innovation
Es handelt sich hier um einen innovativen, bisher noch nicht genutzten Ansatz, um die Digitalisierung im Rechenzentrum einen entscheidenden Schritt voranzutreiben sowie die tägliche Arbeit deutlich einfacher und weniger fehleranfällig zu gestalten. Bei den bestehenden Lösungen werden Arbeitsaufträge in Papierform genutzt. Die visuelle Darstellung hingegen ermöglicht eine völlig neue Arbeitsweise.
Mehrwert
Der Mehrwert der Anwendung liegt zum einen im schnelleren Auffinden von Geräten oder Ports, zum anderen sollte die Fehlerrate gesenkt sowie das Qualitätsniveau erhöht werden können. Das setzt monetäre und zeitliche Einsparpotenziale frei. Durch die Verfügbarkeit eines digitalen Zwillings des Data Centers wird bspw. das Einblenden von Arbeitsaufträgen sowie Wartungs- und Störungsmeldungen möglich.
Warum sollte dieses Projekt den Award gewinnen?