随着科技的飞速发展,数据中心作为信息技术基础设施的核心,其运维管理的智能化水平也在日益提升。在这一进程中,智能巡检机器人正逐步成为数据中心运维工作中的的重要一员,与运维人员高效协同工作,共同提升数据中心的运维效率与质量。
人机协作模式概述
在数据中心运维领域,运维人员与巡检机器人并不是片面的对立关系,而是二者互补协同,共同保障数据中心安全运转。
智能巡检机器人凭借其高精度、高效率的自动化作业能力,能够承担如7*24小时定时巡检、设备检测、动环监测、局部放电检测等重复性高、精准性要求高或对人体有潜在风险的巡检任务;
而运维人员则能根据机器人的实时巡检数据,结合丰富的经验对机房状态进行整体判断,处理复杂问题。
人机协作工作机制
远程监控与数据分析
机器人能够按照预设巡检任务对机房内的动环(如温湿度、有害气体、粉尘颗粒物)、设备运行状态(如指示灯颜色、运行噪音、表面温度)及资产状态进行高效精准的识别检测,并将巡检结果实时传输至管理平台,运维人员根据汇总的巡检数据进行综合分析,及时发现潜在故障问题,提前响应处理。
实时告警与远程处理
当机房出现异常情况时,机器人能够通过邮件、短信等形式实时告警,运维人员可以下发指令操控机器人至异常地点进行告警复查,远程查看机房情况,安排相应人员前往机房维护,并通过语音对讲功能指挥现场人员作业,提高应急响应效率。
随工引导与流程规范
数据中心运维任务复杂多样,当运维人员进入机房时,机器人能够通过人脸识别验证身份权限,联合工单系统提示运维人员待办任务,引导人员到达巡检点,全程录制运维人员工作视频,便于日后查看回溯,为规范运维流程提供支持。
机械臂作业与应急操控
机器人通过搭载的机械臂,能够完成开关机柜门、按压按钮、旋转旋钮、拨动开关、局放检测等精细操作。运维人员能够在不便进入机房时远程操控机器人进行精确定位与操作,实现高效准确的精细化巡检。
提升人机协作效率的技手段
01
目标检测算法技术
通过应用YOLOV5目标检测算法,结合AI深度学习原理、OCR等相关机器视觉算法开发,机器人在巡检过程中能够精准识别指示灯颜色、准确读取仪表数字、检测设备开关状态,提高巡检精准度和效率。
02
智能语音交互技术
通过声音信号预处理、声纹特征提取和CNN深度学习模型,机器人能够识别运维人员下发的控制命令与数据查询命令,如机器人指定到达、一键返回、停止任务和巡检数据的查询,实现私有化语音交互系统,提高运维人员与机器人的协同工作效率。
03
人脸识别技术
机器人的人脸识别功能是基于图像识别算法开发实现,通过对图片/视频进行检测处理,输出人脸位置信息,并与样本库进行比对,判断目标的身份信息,从而验证人员权限,进行后续运维流程配合。
04
机械臂算法技术
基于自主研发的机械臂PIPER操控算法,根据操作目标的形态、位置等因素,结合末端控制盒和夹爪,机器人能够实现机械臂的服务器按钮按压、多功能仪表翻页、分合闸按压、空气开关断开/闭合等精准控制和操作。
人机协作模式展望
人机协作模式下,我们不仅能够见证技术如何重塑运维流程,更能预见这一模式对未来数据中心运维管理的深远影响。
未来,通过持续的算法优化与人工智能技术的深度融合,机器人将具备更强的学习与适应能力,人机协作将不再局限于任务分配与协同作业,而是向着更深层次的融合方向发展,机器人将成为运维团队中不可或缺的巡检伙伴,与运维人员共同构建高效、智能、安全的运维体系,提高数据中心整体运维质量。
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