El proyecto protagonizó una ponencia y estuvo presente en la mesa dedicada a centros de datos de las 28.ª Jornadas sobre Gestión y Mantenimiento en los Edificios, celebradas los días 7 y 8 de octubre en Zaragoza.
Reducir el consumo energético de los centros de datos sin comprometer la continuidad del servicio es uno de los retos que aborda DATIA. El proyecto llevó sus líneas de investigación sobre optimización de la operación y mantenimiento predictivo a las jornadas organizadas por la Asociación Española de Mantenimiento (AEM) en Mobility City, Zaragoza.
El programa del 8 de octubre incluyó la ponencia «Operación y mantenimiento predictivos en centro de procesamiento de datos. Proyecto DATIA», a cargo de Nuria Herrero García, Investigadora Junior de TECNALIA, entidad participante en el consorcio.
La sesión se completó con la mesa de debate «Data Center», que reunió a representantes de Serveo, JG Ingenieros y TECNALIA. Este espacio situó la operación y el mantenimiento de los centros de datos dentro del debate profesional sobre la gestión de infraestructuras críticas.
El CPD de Soria como caso de estudio
Liderado por Cobra Solutions, DATIA toma como referencia el nuevo Centro de Procesamiento de Datos de la Gerencia de Informática de la Seguridad Social en Soria. Sobre esta instalación, el proyecto investiga cómo combinar modelos digitales e inteligencia artificial para ajustar el funcionamiento de los sistemas energéticos y anticipar incidencias.
Los modelos permiten analizar escenarios que consideran la meteorología, la carga informática y la disponibilidad de energía renovable. Los resultados preliminares apuntan a que la optimización de las consignas de temperatura podría reducir hasta un 20 % el consumo de los sistemas de refrigeración.
Este potencial corresponde a estimaciones mediante modelos físicos elaborados a partir de los proyectos de ingeniería. Su calibración y validación con datos reales se realizará cuando la instalación entre en funcionamiento.
Anticipar fallos y mejorar la operación
DATIA también desarrolla herramientas de mantenimiento predictivo para detectar anomalías y anticipar posibles fallos en equipos críticos antes de que afecten al servicio.
La presencia del proyecto en estas jornadas acercó su enfoque al ámbito profesional del mantenimiento: conectar el comportamiento energético y el estado de los equipos para avanzar hacia centros de datos más eficientes y fiables.