De druk die wordt uitgeoefend door de zogenaamde “AI-fabrieken” — datacenters ontworpen voor steeds intensievere AI-belastingen — dwingt operators na te denken over een van de minder in het oog springende, maar kritieke taken van hun dagelijkse werkzaamheden: onderhoud. Met een hoger energieverbruik, meer warmte per vierkante meter, en koel- en voedselsystemen die dicht bij hun limiet werken, begint het traditionele model van “onderhoud op basis van kalenderherzieningen” tekort te schieten.
In dit verband kondigde Vertiv (NYSE: VRT) op 27 januari 2026 de lancering aan van Vertiv™ Next Predict, een beheerde dienst met Kunstmatige Intelligentie gericht op de overgang van reactief of op data gebaseerde onderhoudsstrategieën naar een voorspellende en datagedreven aanpak. Het doel is om risico’s te beperken voordat ze leiden tot operationele incidenten.
Van “moet gecontroleerd worden” naar “iets klopt niet”: het idee achter Next Predict
Het concept is eenvoudig uit te leggen maar complex uit te voeren: in plaats van te wachten tot een apparaat uitvalt of het slechts te controleren omdat het “aan de beurt is”, probeert Next Predict het werkelijke gedrag van de activa — energievoorziening, koeling en IT-infrastructuur — te lezen en vroege afwijkingen te detecteren.
Volgens het bedrijf combineert de dienst AI-gegevensanalyse voor anomaliedetectie met een voorspellend algoritme dat de potentiële operationele impact inschat, een risiconiveau toekent, en helpt bij prioriteren van de respons. Vervolgens volgt er een oorzaak-analyses fase om de factoren die bijdragen te isoleren, waarna prescriptieve acties worden gedefinieerd en uitgevoerd door gekwalificeerd personeel van Vertiv Services.
De aanpak draait niet alleen om “meer monitoren”, maar om het sluiten van de lus: detectie → impact beoordeling → diagnose → actie.
Uptime als valuta: wat Vertiv belooft aan operators
Ryan Jarvis, vicepresident van de globale servicemodule bij Vertiv, vat de aanpak samen met een duidelijke boodschap: de missie is dat datacenters beschikbaarheid kunnen “ontgrendelen”, door onderhoudswaarden gebaseerd op een vaste planning te vervangen door een proactieve, op data gebaseerde strategie. Dit omvat continue condition monitoring en risicobeperking vóórdat problemen de werking beïnvloeden.
De praktische waarde (indien succesvol) is evident: minder “blind” interventies, meer weloverwogen beslissingen met volledige context, en een grotere capaciteit om typische degradaties in kritieke omgevingen te anticiperen (batterijen, stroomdistributiesystemen, vloeibare koeling, thermisch management, enz.).
Wat wordt er vandaag al gedekt en waarom is dat belangrijk: vermogen, koeling… en batterijen
Vertiv plaatst Next Predict binnen haar portefeuille voor AI-infrastructuur en benadrukt dat het al een breed en groeiend bereik aan power- en koelsystemen ondersteunt, waaronder BESS (Battery Energy Storage Solutions) en vloeibare koelingcomponenten. Twee gebieden die steeds meer gewicht krijgen bij high-density implementaties.
Daarnaast wijst het bedrijf op een steeds terugkerend idee in de sector: ontwerpen voor schaalbaarheid en integratie met toekomstige technologieën binnen een “grid-to-chip” architectuur (van het elektriciteitsnet tot aan de chip), als onderdeel van een meer geïntegreerd operationeel paradigma.
Wat minder wordt benadrukt: data, integratie en “ruis” in de waarschuwingen
De belofte van predictie gaat altijd gepaard met een uitdaging: de kwaliteit van de data en de operationele context. Een model kan patronen detecteren die vreemd zijn, maar als de omgeving verandert (nieuwe belastingpatronen, herconfiguraties, updates, vervanging van componenten), neemt het risico op valse meldingen — of “waarschuwingsvermoeidheid” — toe.
Daarnaast zijn er praktische zaken waarop operators vaak extra letten:
- Integratie met bestaande systemen (BMS/DCIM, monitoring van apparatuur, inventarisaties, tickets).
- Cybersecurity in de OT/IT-omgeving: meer connectiviteit kan ook nieuwe aanvalspunten creëren.
- Afhankelijkheid van de leverancier: de waarde neemt toe wanneer diagnose en uitvoering goed op elkaar afgestemd zijn, maar dat kan ook de controle bij één partner concentreren.
- Realistische SLA’s: voorspellen is nuttig als de organisatie snel kan handelen zodra de waarschuwing afgaat.
Vertiv ondersteunt deze benadering met haar wereldwijde technetwerk en expertise in kritieke infrastructuur, en benadrukt haar lange staat van dienst in het leveren van diensten.
Marktreactie: een bedrijf onder de loep in een AI-gedreven tijdperk
Het nieuws komt op een moment dat toonaangevende leveranciers van kritieke infrastructuur zich steeds meer profileren te midden van de “AI-boom” binnen datacenters. Tijdens de meest recente beursperiode noteerden de aandelen van Vertiv (VRT) rond de 190,15 dollar, met intraday-schommelingen van circa 183,03 tot 194,79 dollar, en een handelsvolume van ongeveer 4.432.998 aandelen.
Hijgt de markt in de achteruitkijkspiegel niet vooral het feit dat voorspellend onderhoud niet langer een “extra” is, maar een essentiële factor voor het veilig ondersteunen van toenemende dichtheden zonder de kosten van onvoorspelbaarheid?
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen voorspellend en preventief onderhoud in een datacenter?
Preventief onderhoud gebeurt volgens een vaste planning (om de X maanden) of op basis van gebruik; voorspellend onderhoud probeert storingen te voorspellen door het echte gedrag van apparatuur te analyseren en afwijkingen op te sporen voordat ze impact hebben.
Is Next Predict een software of een beheerde dienst?
Vertiv presenteert het als een beheerde dienst: het combineert data-analyse met interventie en het uitvoeren van acties door haar serviceteam.
Welke infrastructuur wordt gedekt: alleen koeling of ook energie?
De aanpak is breed toepasbaar: vermogen, koeling en IT, met compatibiliteit met (en uitbreiding naar) Vertiv-platforms zoals BESS en vloeibare koeling-componenten.
Wat moet een operator navragen voordat hij een voorspellend onderhoudscontract met AI afsluit?
Integratie met bestaande tools, de scope per apparaatcategorie, nauwkeurigheidsmetingen (fout-positieven/-negatieven), responstijden, uitvoering en maatregelen op het gebied van cyberbeveiliging en remote toegang.