Datenanalysen bei Telefónica Deutschland

Künstliche Intelligenz optimiert das Mobilfunknetz

| Autor / Redakteur: Thorsten Kühlmeyer / Nico Litzel

Der Autor: Thorsten Kühlmeyer ist Head of Business Analytics bei Telefónica Deutschland
Der Autor: Thorsten Kühlmeyer ist Head of Business Analytics bei Telefónica Deutschland (Bild: Telefónica Deutschland)

Das Mobilfunknetz, ein komplexes Konstrukt aus Mobilfunkstandorten und Netzelementen, sorgt dafür, dass Menschen jederzeit und überall miteinander telefonieren und ihre digitalen Anwendungen nutzen können. Die Instandhaltung, Überprüfung und Optimierung einer solch vielschichtigen Struktur erfordert jede Menge menschliches und technisches Know-how. Um komplexe Zusammenhänge im Mobilfunknetz noch besser zu verstehen, setzt Telefónica Deutschland seit einiger Zeit Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) ein.

Gemeinsam arbeiten Netzexperten und Spezialisten für Datenanalysen (Data Scientists) der „Business Analytics and Artificial Intelligence“-Unit daran, anhand von Netzdaten und analytischen Modellen neue Erkenntnisse zur Optimierung des Mobilfunknetzes zu erhalten – und damit das Netzerlebnis der Kunden zu verbessern.

Für Unternehmen wie Telefónica Deutschland, die sich mitten in der digitalen Transformation befinden, spielen Datenanalyse und Künstliche Intelligenz in diversen Prozessen eine wichtige Rolle. Als zentrale Service- und Beratungseinheit innerhalb des Unternehmens ist es die Aufgabe von „Business Analytics and Artificial Intelligence“, Daten für die unterschiedlichen Geschäftsbereiche zu analysieren. Durch die Einbindung von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz in die alltäglichen Arbeitsprozesse werden die Mitarbeiter dabei unterstützt, noch bessere Entscheidungen treffen zu können. Denn Künstliche Intelligenz kann Zusammenhänge und neue Erkenntnisse aufdecken, die für das individuelle menschliche Auffassungsvermögen zu komplex gewesen wären.

Die Herausforderung: Die Komplexität des Mobilfunknetzes

Das Management des Mobilfunknetzes ist eine solche komplexe Herausforderung: Das neue, gemeinsame Mobilfunknetz von Telefónica Deutschland wird nach Abschluss der laufenden Netzintegration von o2 und E-Plus über mehr als 25.000 Standorte verfügen. An jedem Mobilfunkstandort existieren wiederum mehrere Netzelemente für den Netzempfang über GSM (2G), UMTS (3G) und LTE (4G) sowie zusätzliche Hardwarekomponenten (u. a. Klimaanlagen).

Doch damit nicht genug: Für jeden Standort sind Übergänge zu benachbarten Mobilfunk-Sites definiert, damit Gespräche und Datenverbindungen stabil bleiben, wenn sich die Nutzer bewegen. Darüber hinaus finden derzeit im Rahmen der Netzintegration umfassende Umbaumaßnahmen statt. Telefónica Deutschland stattet Standorte mit moderner Technik aus und rüstet sie mit neuen LTE-Netzelementen auf.

Standardprozesse für Netz-Wartungsmaßnahmen

Den Kunden vor Ort soll ungeachtet aller Maßnahmen stets eine stabile Netzperformance zur Verfügung gestellt werden. Aufgrund des Umfangs und der Komplexität des Mobilfunknetzes lassen sich temporäre Einschränkungen an einzelnen Standorten jedoch leider nie gänzlich ausschließen. Diese reichen von ungeplanten Ausfällen, die technisch bedingt sind oder durch externe Einflussfaktoren wie Sturm und Gewitter hervorgerufen wurden, bis hin zu Einschränkungen im Rahmen von geplanten Instandhaltungs- und Modernisierungsmaßnahmen – wie dem Austausch von Netzelementen oder neuen Konfigurationen.

Für solche Wartungs- und Reparaturmaßnahmen existieren fest definierte Prozesse: Meldet ein Standort Einschränkungen oder gar Ausfälle einzelner technischer Komponenten, muss ein Netztechniker die Situation vor Ort analysieren und die notwendigen Reparaturarbeiten durchführen. Dabei stehen die Netztechniker stets vor der Herausforderung, die einzelnen Fälle möglichst effektiv unter Berücksichtigung der geografischen Verteilung und der zur Verfügung stehenden Ressourcen abzuarbeiten.

Datenbasierte Analysen liefern neue Erkenntnisse

Um die bisherigen Standardprozesse zu optimieren und das tatsächliche Kundenerlebnis bei der Planung der Netz-Wartungsmaßnahmen noch stärker in den Fokus zu rücken, hat Telefónica Deutschland das abteilungsübergreifende und interdisziplinäre Network Diagnostics Projekt ins Leben gerufen. Hier arbeiten die Data Scientists der Business Analytics and Artificial Intelligence-Unit gemeinsam mit den Experten aus dem Bereich Network Operations daran, über Algorithmen und den Einsatz Künstlicher Intelligenz neue Erkenntnisse für das Management des Mobilfunknetzes zu gewinnen.

Anstatt wie bisher rein technische Indikatoren – oder die individuelle Erfahrung – entscheiden zu lassen, liefert Künstliche Intelligenz daten- und faktenbasierte Übersichten und Vorschläge für eine noch bessere Entscheidungsfindung. Durch die Analyse und Interpretation der verfügbaren Netzdaten wird die individuelle Erfahrung der Techniker digitalisiert.

Customer Value Prioritization per Algorithmus

Anhand der Algorithmen erhalten die Netzexperten von Telefónica Deutschland zusätzliche Erkenntnisse darüber, wie bei den einzelnen Netzmaßnahmen möglichst im Interesse der Kunden vorgegangen werden sollte. Mit Unterstützung der Algorithmen erfolgt also eine konsequente Priorisierung des Kundennutzens – die sogenannte Customer Value Prioritization.

Dazu bezieht der Algorithmus diverse Fragestellungen in die Betrachtung mit ein: Welcher der betroffenen Standorte versorgt aktuell die meisten Kunden? Ist dieser Standort zentral für einen guten Netzempfang oder gibt es genügend benachbarte Standorte, welche die temporären Einschränkungen abfangen, sodass Kunden vor Ort weiterhin uneingeschränkt telefonieren und mobile Daten nutzen können? Zudem wird berücksichtigt, wie umfangreich die erforderlichen Reparaturarbeiten sein werden. Mit Blick auf geografische Verteilung und verfügbare Ressourcen schlägt der Algorithmus den Netzexperten die optimale Vorgehensweise für die Umsetzung aller notwendigen Maßnahmen vor.

Mit Künstlicher Intelligenz die Zukunft vorhersagen

Technische Einschränkungen an Mobilfunkstandorten können in der Regel zügig behoben werden. Um wiederkehrende Einschränkungen – so genannte „recurring incidents“ – möglichst zu vermeiden, wurde ein KI-Tool entwickelt, welches effizient vorhersagen kann, welche Standorte und Netzelemente ein entsprechendes Potenzial dafür aufweisen, selbst wenn diese aktuell einwandfrei funktionieren. Dazu wird die Standorthistorie analysiert und um prädiktive Aussagen ergänzt.

Auf Basis dieser Vorhersagen können die Netzexperten entscheiden, ob sie vor Ort direkt umfangreichere Instandsetzungs- und Reparaturmaßnahmen vornehmen, indem sie beispielsweise ganze Komponenten austauschen. So wird das Risiko künftiger Einschränkungen für den Kunden minimiert und das Kundenerlebnis langfristig deutlich verbessert.

Auf dem Weg zum selbstoptimierenden Netz

Auf dem Weg zum intelligenten und selbstoptimierenden Mobilfunknetz greifen die Netzexperten zusätzlich auch auf innovative Technologien wie das Self Organizing Network (SON) und dem Service Operation Center (SOC) zurück.

Das Self Organizing Network kann das Mobilfunknetz eigenständig, zeitnah und flexibel an veränderte lokale Gegebenheiten anpassen. Es sorgt dafür, dass Verkehrslasten im 2G-, 3G- und 4G-Netz dynamisch gesteuert, Überlastungen reduziert und Abdeckungslücken durch temporäre Ausfälle automatisch geschlossen werden. In einem ersten Schritt hat Telefónica Deutschland die Technologie für die Optimierung der Beziehungen zwischen benachbarten Mobilfunkstationen eingeführt – der sogenannten Nachbarschaftsplanung und -pflege. Was bisher nur durch die manuelle Änderung von Parametern durch Techniker möglich war, wird nun ganz von selbst erledigt. Damit ist Telefónica Deutschland einer der Vorreiter bei der Entwicklung eines selbstoptimierenden Mobilfunknetzes.

Das Service Operation Center (SOC) kann auf Basis von anonymisierten und aggregierten Mobilfunkdaten nachvollziehen, wie sich die Netzleistung aus Kundensicht in bestimmten Gebieten (Hauptbahnhof, Fußgängerzone etc.) und bei einzelnen digitalen Anwendungen darstellt. So kann das System beispielsweise einen erhöhten Kapazitätsbedarf an Mobilfunkstandorten noch früher erkennen.

Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz beim Management des Mobilfunknetzes sind längst nicht ausgeschöpft. Daher wird Telefónica Deutschland auch künftig an innovativen Prozessen arbeiten, um notwendige technische Optimierungen im Mobilfunknetz mit Fokus auf den Kundennutzen vorzunehmen und entsprechende Maßnahmen möglichst vorausschauend einzuleiten.

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