随着大数据、云计算和物联网等技术的快速发展，数据中心已成为支撑现代数字化社会的重要基础设施。数据中心内集成了大量高价值的设备和系统，如服务器、存储设备、电力系统和网络设施等，这些设备的稳定性直接影响到业务的连续性与安全性。因此，数据中心的运行与维护（运维）工作至关重要。传统的人工巡检方式虽然在早期阶段有效，但随着设备种类和数量的增加，人工巡检逐渐暴露出效率低下、错误率高、响应迟缓等问题，无法满足现代数据中心对高可用性、高可靠性、高效率的需求。

超维机器人数据中心智能巡检解决方案，能够对企业生产过程中基础设施进行监测。结合多维感知技术、人工智能（AI）和数据分析，对感知层、设备层、网络层进行数据融合，依据行业工艺及安全规程要求，对危险源及关键设备进行定时监测数据提取及数据统计，并及时预警、报警，替代人工完成危险区域的巡检，保障生产稳定、设备安全、人员安全，提升企业安全生产的智能化、数字化水平。

人工巡检痛点

设备种类繁多，维护复杂性高： 数据中心内有大量的设备，包括服务器、交换机、路由器、电力设备、UPS电池等，每种设备的状态监测要求不同，维护难度较大。

人工巡检效率低，存在安全隐患：传统的人工巡检方式不仅耗时费力，且容易忽视细节或发生漏检，存在较大的安全隐患，尤其是在夜间或无人值守的情况下。

漏检与错检：由于巡检人员的经验差异和精力限制，容易出现漏检或错检，导致某些故障或潜在问题未能及时被发现，影响设备的稳定运行。

故障预警与响应滞后：设备出现故障时，往往需要一段时间才能被发现，且修复响应时间较长，导致故障影响扩大，甚至影响整个数据中心的服务稳定性。

维护成本高：人工巡检不仅需要投入大量的人力资源，还需承担培训、安全管理等成本，且巡检周期难以精准规划，导致设备维护和运营成本较高。

方案价值

● 提升巡检效率：智能巡检机器人能够自动化执行巡检任务，减少人工巡检的时间和成本，提升工作效率。

● 精准检测与早期预警：机器人通过多种传感器和智能算法实时监测设备运行状态，能够及时发现潜在故障，提前预警，避免了设备因忽视小故障而导致的大规模故障。

● 全天候工作能力：机器人可以在24/7的工作环境中高效运行，避免了人工巡检在夜间或假期时的不足。

● 数据驱动决策：智能巡检机器人通过采集大量的运行数据和环境数据，支持大数据分析，帮助运维人员做出更为精准的决策，优化配电房的管理和维护策略。

适配产品

数据中心轮式巡检机器人

智能巡检

一 、设备巡检：

采用机器视觉技术对图像进行配准提取，对指示灯、开关、仪表等设备进行识别与读数判别。

二、红外测温：

通过红外摄像头对现场温度进行实时监测，实现高温预警、着火点检测。完成热源温度检测及致热缺陷识别；

三、环境感知：

机器人自带温湿度、PM2.5、噪音、CO五合一监测。可按需求选配丰富的传感器模块。

四、资产盘点

主要为解决用户对机房内所有资产的盘点、管理等相关问题，使用户可以通过机器人端浏览机房内机柜、设备等资产的概况和详细信息。

五、人员随工

根据设备所在机柜或者设备IP进行设备位置的快速定位，并引导人员至设备所属机柜。

六、远程控制

机器人搭载5G通信终端，利用5G大带宽低时延的数据传输优势，可进行高清视频实时传输以及远程机器人实时控制。所有巡检数据均上传至超维智能工业联合巡检平台统一管理。

技术架构

配电房智能巡检机器人由多个硬件和软件系统组成，主要包括以下几个模块：

1.硬件模块：

导航与定位系统：通过激光雷达（LIDAR）、视觉SLAM、超声波传感器等技术，实现机器人的自主导航与定位，确保巡检路径的合理性与高效性。

传感器系统：包括温湿度传感器、气体检测传感器、振动传感器、红外传感器、高清摄像头等，用于实时监测数据中心的环境与设备状态。

机器人驱动系统：包括电动驱动和智能控制系统，确保机器人能够在复杂环境中稳定运行。

2.软件系统：

任务调度与路径规划系统：根据数据中心的布局与巡检要求，自动生成巡检任务，并对巡检路径进行优化。该系统需要具有高度的自适应能力，可以根据实时情况调整任务优先级和路径。

数据采集与实时监控系统：收集机器人巡检过程中采集到的各种数据，并实时上传至数据中心的运维平台，供运维人员查看。

数据存储与分析平台：智能工业联合巡检平台对巡检机器人收集的历史数据进行存储、归档，并结合大数据分析工具进行深入挖掘，揭示设备健康状态与运维趋势。