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Telefónica Deutschland setzt für die Instandhaltung und Optimierung seines Mobilfunknetzes Künstliche Intelligenz (KI) sowie entsprechende Algorithmen und Datenanalysen ein. Netzexperten und Datenanalyse-Spezialisten aus der Abteilung „Business Analytics and Artificial Intelligence“ nutzen diese Technologien, um auf Basis von Netzdaten und prädiktiven analytischen Modellen neue Erkenntnisse zu erhalten.

Das Ziel: Notwendige Reparaturmaßnahmen sollen konsequent entlang des Kundennutzens priorisiert und durchgeführt werden. Zudem will Telefónica Deutschland Netzeinschränkungen besser vorhersagen und präventiv reagieren. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Netzbereich wird Telefónica Deutschland kontinuierlich weiter ausbauen.

„Im Zeitalter der Digitalisierung ermöglicht der Einsatz von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz einen neuen, analytischen Blick auf unser Mobilfunknetz. Dadurch erhalten wir zusätzliche Erkenntnisse über das tatsächliche Kundenerlebnis“, sagt Thorsten Kühlmeyer, Head of Business Analytics and Artificial Intelligence bei Telefónica Deutschland. „Wir können komplexe Zusammenhänge im Mobilfunknetz noch besser verstehen, die Netzexperten bei der Entscheidungsfindung unterstützen und so insgesamt die Netzqualität aus Kundensicht weiter steigern.“

Künstliche Intelligenz und Algorithmen liefern neue Erkenntnisse und Vorhersagen

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Thorsten Kühlmeyer, Head of Business Analytics and Artificial Intelligence
bei Telefónica Deutschland

Um den Kunden vor Ort stets eine stabile Netzqualität zur Verfügung zu stellen, müssen unter anderem technische Einschränkungen an einzelnen Mobilfunkstandorten zügig behoben werden. Für solche Wartungs- und Reparaturmaßnahmen existieren fest definierte Prozesse. Diese Abläufe – die sich auf technische Indikatoren und die individuelle Erfahrung stützen – werden nun um Analysen und Vorschläge ergänzt, die auf Algorithmen und Künstlicher Intelligenz beruhen.

Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der konsequenten Priorisierung des Kundennutzens – der so genannten „Customer Value Prioritization“ – bei temporären Einschränkungen einer Mobilfunkanlage. Um bei den einzelnen Reparatur- und Wartungsmaßnahmen im gesamten Bundesgebiet möglichst effizient im Interesse der Kunden zu agieren, schlagen die Algorithmen den Netzexperten von Telefónica Deutschland eine optimale Vorgehensweise für die Umsetzung vor. Dabei bezieht die Analyse unter anderem mit ein, wie viele Kunden von dem jeweiligen Standort abhängig sind, inwiefern benachbarte Sites die temporären Einschränkungen abfangen können und wie umfangreich die erforderlichen Instandsetzungsmaßnahmen sein werden.

Darüber hinaus hat Telefónica Deutschland ein KI-Tool entwickelt, welches wiederkehrende Einschränkungen an einzelnen Mobilfunkstationen – so genannte „recurring incidents“ – durch effiziente Vorhersagen vermeiden soll. Dafür analysiert das KI-Tool die Standorthistorie, ergänzt sie um prädiktive Aussagen und liefert eine entsprechende Prognose – selbst wenn die Anlagen aktuell einwandfrei funktionieren. Darauf aufbauend können die Netztechniker entscheiden, ob vor Ort präventive Änderungsmaßnahmen sinnvoll sind. Dies trägt langfristig zu einem deutlich besseren Netzerlebnis der Kunden bei.



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Innovationen für ein intelligentes und selbstoptimierendes Netz

Self-Organizing-Networks-002-1280x720Neben den Algorithmen und KI-Tools nutzen die Netzexperten von Telefónica Deutschland innovative Technologien wie das Service Operation Center (SOC) und Self Organizing Network (SON) auf dem Weg zum intelligenten und selbstoptimierenden Mobilfunknetz.

Durch den Einsatz des Service Operation Centers (SOC) hat Telefónica Deutschland im vergangenen Jahr einen Paradigmenwechsel vorgenommen: Zusätzlich zur technischen Analyse des Mobilfunknetzes vollzieht das Unternehmen das reale Kundenerlebnis im Netz mithilfe einer Customer Experience Management-Software nach. Die Kundensicht lässt sich auf Basis von anonymisierten und aggregierten Mobilfunkdaten je nach Gebiet (z.B. Stadtzentrum oder Landstraße), digitaler Anwendung (z.B. Streaming, Instant Messaging) und Kundengruppe beinahe in Echtzeit nachbilden. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich Netzoptimierungsmaßnahmen ableiten, beispielsweise wenn einzelne Standorte einen erhöhten Kapazitätsbedarf haben.

Mit dem Self Organizing Network (SON) nutzt Telefónica Deutschland seit vergangenem Jahr eine innovative Technologie für die Optimierung der Beziehungen zwischen benachbarten Mobilfunkstationen – der sogenannten Nachbarschaftsplanung und -pflege. Das SON trägt dabei insbesondere im Zuge der aktuellen Netzintegration von O2 und E-Plus zu einer automatisierten und vereinfachten Integration von neuen Mobilfunkanlagen bei. Die Einführung weiterer Module ist in Planung. Denn generell bietet das SON die Möglichkeit, dass sich das Mobilfunknetz eigenständig und flexibel an die tatsächlichen Gegebenheiten vor Ort anpasst. Das SON sorgt beispielsweise dafür, dass Verkehrslasten im Netz dynamisch gesteuert, Überlastungen reduziert und Abdeckungslücken durch den temporären Ausfall einer Mobilfunkstation automatisch verringert werden können.


Im Fachportal Big Data Insider ist ein ausführlicher Gastbeitrag von Thorsten Kühlmeyer, Head of Business Analytics and Artificial Intelligence, zum Thema Künstliche Intelligenz im Netz von Telefónica Deutschland erschienen unter: www.bigdata-insider.de/kuenstliche-intelligenz-optimiert-das-mobilfunknetz

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