巡检在基础设施运维中的作用

《数据中心基础设施运行维护标准》 GB/T 51314 中规定：

1.运行工作主要包括日常巡检、启停控制、参数设置、状态监控和优化调节，运行的主要目的是确保生产工作的安全稳定、保证质量以及性能调优。

2.维护工作主要包括预防性维护、预测性维护和维修，维护的主要目的是提高系统可靠性、排除隐患以及延长设施的生命期。

运行工作中，巡检是发现生产安全隐患的重要途径。通常周期和内容参考如下：

1.巡检周期：巡检属于运行工作的一部分，通常情况下，

①每天各专业要开展2-4次现场巡检；

②每周全专业至少开展一次联合巡检；

③每月至少开展一次园区级的深度隐患巡检巡查工作；

④节假日等重要时间前、重要保证任务前、可预测的自然灾害发生前、上级电力系统检修前等特殊时期，还需要开展有针对性、特定范围的专项巡检工作。

2.巡检内容：数据中心常规巡检范围覆盖园区内外、电缆隧道等辅助区，各机房等功能区，除需观察、记录、分析运行环境和运行参数外，通常还需要重点关注以下几个方面：

①重大危险源和主要风险点的状况；

②核心关键设施运行数据的变化情况；

③功率超限、环境温升等数据异常情况；

④重大隐患和监控盲区的运行状态；

⑤应急物资、设施的齐全良好情况。

巡检方式要随着技术进步而转变

巡检方式并不是一成不变的，已经经历了从早期人工巡检为主到中期数字化与智能化并存，再到后期全面智能化的转变。

1.早期：在技术相对落后的早期阶段巡检工作主要依赖人工完成。巡检人员通过目视、听觉、触觉等方式对设备设施进行检查，记录方式以纸质为主，信息传递和保存效率较低。这一阶段的巡检工作受限于人工主观因素，工作量大、效率低，难以覆盖所有细节。

2.中期：随着数字化技术的普及，巡检工作逐渐引入智能化手段，进入人工巡检与智能巡检并存的阶段。数字化巡检通过传感器、监控设备等手段实现对设备状态的实时监测，智能巡检则利用数据分析、人工智能等技术自动识别异常并生成报告。

这一阶段，人工巡检与智能巡检相互补充，智能巡检提供大数据支持，人工巡检则对智能巡检的结果进行校验，确保准确性。这种并存模式显著提高了巡检的效率和准确性，同时减少了人工巡检的工作量。

3.后期：随着人工智能、物联网、大数据等技术的成熟，巡检工作进一步向全面智能化方向发展。智能巡检系统能够自主完成大部分巡检任务，实时监测设备状态并自动识别异常情况。

人工巡检的重点转向智能巡检无法覆盖的区域，如异常声响、气味、振动、痕迹等情况的查看，并对智能巡检的过程和结果进行人工校验，确保系统的可靠性和准确性。

这一阶段的巡检工作极大提高了效率和精度，减少了人为错误，同时通过人工巡检的补充，确保了巡检工作的全面性和可靠性。

智能巡检已成为主要方式

现阶段，智能巡检已经成为主要的方式，这里所说的智能巡检包括两部分：

1.系统智能化巡检

智能巡检依赖于物联网技术，通过在设备或设施上部署传感器、摄像头等数据采集设备，实时收集温度、湿度、压力、振动、电流等多种参数。再基于这些数据，实时掌握设备运行状态，及时发现潜在问题。

已经有部分数据中心依靠AI建立异常检测机制，实现对数据的分析与预警。同时，通过对运行数据的长期分析，预测设备可能发生故障的时间点，提前安排维护工作。但是现阶段数据模型依然不完备，缺少对数据的有效分析。

2.现场机器人巡检

机器人在数据中心行业正在广泛应用，初衷是降本增效，解决专业运维人员缺乏、人员责任心不强、运维效率低等问题。

基于机器人感知技术与人工智能算法技术开发的巡检机器人可以对环境、系统、设备进行全天候的巡检巡查，还可以针对涉密区域、防疫区域等人工巡检难以开展的高风险区域进行监控和诊断。

巡检机器人可以通过模拟人的几种感官，分别从视觉识别、传感器识别、热成像识别、声音识别等角度开展巡检工作。从巡检机器人的特点上看，以下几方面工作可以很好的替代人工完成：

①已数字化的采集核对等检查数据；

②已模型化的数据分析与判断

③重复性强或耗时耗力的标准化检查项目

④人工不方便进入的高风险检查区域

⑤常规化的现场巡查随工

人工巡检是非常重要的补充

智能巡检已经逐渐成为主流，但是智能巡检与人工巡检并非替代关系，而是协同进化的“双螺旋”，人工巡检的重要性不能被忽视。

①智能系统承担标准化、高频次的日常监测，释放人力专注于高价值任务。

②人工巡检聚焦复杂判断、隐性风险和技术校验，同时推动智能系统的迭代升级。

1.人的感官和直觉不可替代

人工巡检依赖对现场视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉的综合判断，能够捕捉传感器难以量化的异常。例如：

人与机器人在数据中心巡检方面的对比

2.突发事件的即时决策与应急处置

智能系统依赖预设规则和历史数据，面对完全未知的突发故障（如新型设备故障、自然灾害破坏）时，可能因缺乏数据而无法响应。人工巡检可凭借经验和现场观察，快速制定临时解决方案，在处置方面要比机器人巡检更具有及时性。

例如：平台类的系统性操作、动环和BA系统的性能调优等，机器人都要比人处理的快速和准确，但分合闸、并机切换等硬件类操作和大部分EOP类应急操作，必须人员到现场处理。

3.对隐性风险与系统盲区的覆盖

智能巡检的部署依赖预设的监测点和数据采集范围，难以覆盖所有潜在风险点，而且巡检依赖于数据的标准化：

①隐蔽缺陷：设备内部锈蚀、电缆绝缘层老化等隐蔽问题，需用风速仪、电阻仪、热成像仪、点温枪等专业工具探查。

②人为破坏痕迹：如盗窃电缆留下的切割痕迹、非法入侵的脚印等，需人工结合环境线索综合判断，智能摄像头可能因角度或光线问题遗漏细节。

4.复杂环境与特殊场景的适应性

智能巡检设备（如机器人、无人机）在标准化环境中表现优异，但面对极端天气、狭窄空间、复杂地形（如地下管道）或动态变化的场景时，其灵活性和适应性可能受限。而人工巡检能快速介入，通过专业防护装备直接排查问题。

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