​

Prevas meddelar idag att Nscale - The hyperscaler engineered for AI - har tecknat avtal om inköp och implementation av HxGN EAM från Hexagon. Syftet är att stärka övervakning och underhåll av utrustning och anläggningar vid det strategiskt placerade datacentret i Glomfjord, Meløy kommun i Norge.

HxGN EAM är en ledande lösning för Enterprise Asset Management (EAM) och erbjuder omfattande funktionalitet för tillgångshantering, underhållsplanering och resursstyrning. Lösningen är rankad som en av världens främsta inom sitt område (Verdantix "Green Quadrant EAM 2024") och används av både offentliga och privata aktörer i hela Norden.

- Vi är glada över att få samarbeta med ännu en kund i Norge, säger Einar Alexander Andersen, VD för Prevas i Norge. Prevas är Hexagons strategiska partner för HxGN EAM i Norden och med över 25 års erfarenhet av lösningen har vi haft nära samarbete med många kunder genom åren. Genom denna implementation får Nscale bättre kontroll över sina tillgångar och kan samtidigt stärka sin operativa förmåga - något som på sikt ger ett tydligt konkurrensförsprång. Vi ser fram emot att hjälpa dem få ut maximal nytta av sin investering.

Implementeringsprojektet är redan i gång och förväntas tas i drift under våren.

Nscale utvecklar hållbara datacenter redo för AI, bygger GPU-infrastruktur i stor skala och levererar molntjänster med hög prestanda för AI. Med sitt unika helhetsgrepp kan Nscale samdesigna både datacenter och GPU-superkluster, vilket ger kunderna oöverträffad hastighet, prestanda och effektivitet för AI-arbetsbelastningar.

- Vårt mål är att leverera hållbar och skalbar datorkraft så att organisationer i alla storlekar kan frigöra AI:s fulla potential, säger Alex Sharp, COO på Nscale. Vår tillväxt vilar på tre grundprinciper: kundfokus, ständig innovation och ett starkt miljöansvar. Just nu planerar vi att dubbla kapaciteten vid vårt Glomfjord-datacenter från 30MW till 60MW - helt baserat på 100 procent förnybar vattenkraft. Att samarbeta med aktörer som Prevas, som kan leverera lösningar i linje med våra ambitioner, är avgörande när vi möter den snabbt växande efterfrågan på generativ AI.