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Wenn ein RAN-Alarm ausgelöst wird, weiß der Kunde bereits Bescheid

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Wenn ein RAN-Alarm ausgelöst wird, weiß der Kunde bereits Bescheid
Zusammenfassung
Herausforderung
Komplexität
LTTS Engineered
Ergebnisse
EI in der Praxis
Lernen Sie unser Team kennen

Zusammenfassung

Der Kunde ist ein führender US-amerikanischer Mobilfunknetzbetreiber und eines der weltweit größten Telekommunikationsunternehmen. LTTS führte für ihn zwei Programme durch, die beide auf dasselbe Ziel abzielten: die Ersetzung menschlicher Reaktionen durch technische Vorausschau.

Im Netzwerk entwickelte LTTS ein KI-gestütztes Beratungs- und Entscheidungshilfesystem, um den Support für den Funkzugang von reaktiv auf proaktiv umzustellen: Modelle zur Erkennung von Anomalien, die auf über 20 TB an Live-, historischen, kontextbezogenen und Experten-Daten basieren und darauf ausgelegt sind, servicebeeinträchtigende Ausfälle mehr als 24 Stunden im Voraus zu erkennen. Auf der kommerziellen Seite automatisierte LTTS die Tests der Netzwerkdienste, die für jede Einführung einer Wholesale-Marke erforderlich sind, und verkürzte so die Regressionszyklen von Stunden und Tagen auf Minuten.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie – jederzeit und überall
Fallstudie herunterladen

Die Herausforderung

Ein nationales Radionetzwerk weist ständig kleinere Störungen auf, und der Betreiber erfährt davon durch seine Kunden. Das Fehlermanagement ist alarmgesteuert, und ein Alarm ist eine Quittung: Er bestätigt, dass bereits etwas ausgefallen ist. Es folgen Einsätze vor Ort. Es folgen Tickets.

Die gleiche reaktive Haltung prägte auch das Großhandelsgeschäft. Die Einführung einer neuen MVNO-Marke im Netz des Betreibers bedeutete manuelle Tests in jeder Umgebung unter Einbeziehung mehrerer Anbieterteams in der Kette. Lange Vorlaufzeiten, keine Berichte zur Serviceverfügbarkeit und Tickets zur Kundenzufriedenheit als erstes Anzeichen für eine Verschlechterung der Servicequalität.

Der Netzbetreiber wollte in beiden Bereichen dasselbe: als Erster zu erfahren,

LTTS

Technische Komplexität

Beide Probleme sind aus Gründen schwierig, die in einer Demo nicht zum Vorschein kommen.

ltts

Ein Alarm ist eine Bestätigung, keine Warnung.

Auch der Alarmkanal ist verrauscht. Eine veröffentlichte Analyse eines siebentägigen Betreiberdatensatzes mit über 5,5 Millionen Alarmen ergab, dass es sich bei rund 49 % um Fehlalarme handelte, die durch Filterung vollständig entfernt wurden. Vorhersagen müssen auf der Grundlage von Leistungsdaten getroffen werden, nicht anhand des Alarmstroms.

ltts

Die schlimmsten Ausfälle lösen überhaupt keine Alarmsignale aus.

In der Branche wird dies als „schlafende Zelle“ bezeichnet. Ein erteiltes Patent definiert dies als einen Zellenausfall, der dazu führt, dass Mobilfunkdienste für Teilnehmer nicht mehr verfügbar sind, während das Netz aus Sicht des Netzbetreibers weiterhin betriebsbereit erscheint; es geht kein Alarm an die Leitstelle. Um dies zu erkennen, muss man die Verkehrsmuster analysieren und nicht nach Fehlern suchen.

ltts

Es geht fast nichts kaputt – und genau das ist das Problem.

Hier liegt ein schwerwiegendes Problem des Klassenungleichgewichts vor. Eine begutachtete Studie zu einem realen Netz eines Netzbetreibers mit rund 10.000 Basisstationen, von denen jede etwa ein Dutzend austauschbare Komponenten umfasst, ergab, dass pro Jahr nur wenige hundert defekte Komponenten ausgetauscht wurden. Es gibt keinen umfangreichen, beschrifteten Fehlerdatensatz, aus dem gelernt werden könnte, und das Netz verändert sich im Rahmen des Modells ständig.

ltts

Eine „Wholesale“-Einführung ist ein kombinatorisches Testproblem.

Jede neue Marke erfordert eine erneute Validierung von Sprach-, SMS-, MMS- und Datendiensten sowie von Richtlinien wie der Drosselung nach Ausschöpfung des Datenvolumens. Dies gilt für alle Umgebungen, Geräte und Betriebssystemversionen, wobei auch Drittanbieter in die Kette eingebunden sind und jede Schnittstelle anhand der Spezifikationen des TM Forum Open API und der GSMA geprüft wird.

What LTTS Engineered

Two programmes, engineered against the difficulties above.

ltts
Predictive RAN: Ein KI-gestütztes Beratungs- und Entscheidungshilfesystem

Das System wertet Live-Netzwerkdaten kontinuierlich aus, zusammen mit historischen, kontextbezogenen und von Experten bereitgestellten Informationen, anstatt sie erst im Nachhinein zu analysieren. Hardwarefehler, Verschlechterungen der Backhaul-Verbindungen und Softwarefehler werden separat modelliert, da jeder dieser Fehler unterschiedliche Spuren in den Daten hinterlässt und da gekennzeichnete Ausfälle zu selten sind, als dass ein einziger Ansatz alle drei abdecken könnte. Das System sendet Anomalie- und Fehlerwarnungen an das Betriebsteam. Die Entscheidung über Änderungen am Netzwerk liegt weiterhin bei den dafür verantwortlichen Personen.

ltts
Sicherstellung der Markteinführung im Großhandel: Automatisierte Tests von Netzwerkdiensten

Die LTTS IntelliAgent-Plattform validiert Sprach-, SMS-, MMS- und Datenverbindungen auf echten Geräten, unbeaufsichtigt und in jeder Umgebung, und deckt in ein und derselben Suite sowohl Web- als auch mobile Anwendungen im Großhandelsbereich ab. Die Verfügbarkeit der Dienste wird kontinuierlich überprüft, sodass die Frage „Sind die Dienste verfügbar?“ nicht länger unbeantwortet bleibt, sondern in einem Bericht erfasst wird. Die Tests decken zudem Richtlinienzustände ab, die bei manuellen Regressionstests selten berücksichtigt werden, wie beispielsweise die Drosselung nach Ablauf eines Datenkontingents.

Geschäftsergebnisse

Regressionstestzyklus

ltts

Was hat sich geändert?

Stunden und Tage in Minuten

LTTS

Warum es glaubwürdig ist

Gerätebasierte Servicetests und UI-Workflows werden über verschiedene Umgebungen hinweg unbeaufsichtigt ausgeführt, anstatt manuell von mehreren Anbieterteams durchgeführt zu werden.

Testaufwand und Effizienz

LTTS

Was hat sich geändert?

45 bis 50 % weniger Aufwand bei der Testplanung; 75 % Effizienzsteigerung

glaubwürdig

Warum es glaubwürdig ist

Ein wiederverwendbares Framework, das gemäß den Spezifikationen des TM Forum und der GSMA entwickelt wurde, sorgt dafür, dass jede neue Marke eine geprüfte Suite übernimmt, anstatt Testfälle von Grund auf neu erstellen zu müssen. Durch die Automatisierung entfallen die Wartezeiten, die einen manuellen Zyklus dominieren: Umgebungen, teamübergreifende Übergaben, manuelle Ergebniserfassung.

Fehlererkennung

LTTS

Was hat sich geändert?

Fehler bei der Drosselung nach Ablauf der Gültigkeit festgestellt

LTTS

Warum es glaubwürdig ist

Ein Fehler im Live-Betrieb, der nicht von einem Abonnenten, sondern durch eine Testsuite entdeckt wurde.

Verfügbarkeit der Dienste

ltts

Was hat sich geändert?

Von reaktiver zu proaktiver Erkennung

ltts

Warum es glaubwürdig ist

Durch kontinuierliche automatisierte Überprüfungen werden Lücken in der Verfügbarkeit aufgedeckt, noch bevor Kunden Supportanfragen stellen. Zuvor gab es überhaupt keine Berichte zur Serviceverfügbarkeit.

Vorlaufzeit der RAN-Prognose

LTTS

Was hat sich geändert?

Auslegungsziel: über 24 Stunden bei einem Konfidenzniveau von 95 %

LTTS

Warum es glaubwürdig ist

Das System wurde auf diese Vorlaufzeit ausgelegt und aufgebaut, wodurch die Wartung nicht mehr als Warteschlange, sondern als fester Terminplan abgewickelt wird.

Datengrundlage

ltts

Was hat sich geändert?

20 TB über ein Jahr, Streaming

ltts

Warum es glaubwürdig ist

Kafka-Datenerfassung in Elastic Containers, wobei Live-Daten zusammen mit historischen Daten, Kontextinformationen und Expertenmeinungen ausgewertet werden.

Instandhaltungsökonomie

ltts

Was hat sich geändert?

10 bis 15 % weniger Ausfallzeiten; 5 bis 8 % mehr Produktivität

glaubwürdig

Warum es glaubwürdig ist

Modellierte Referenzwerte aus vergleichbaren Programmen zur vorausschauenden Instandhaltung bei rotierenden und älteren Anlagen. Der Mechanismus basiert auf der Vorlaufzeit: Geplante Arbeiten sind kostengünstiger als Notfallmaßnahmen.

Technische Intelligenz in der Praxis

Fachkenntnisse, nicht nur Datenwissenschaft.

Data Science allein hätte Modelle hervorgebracht, auf deren Grundlage niemand hätte handeln können. Ein Anbieter von Testautomatisierungslösungen allein hätte einen fehlerhaften Prozess schneller automatisiert. Der Unterschied lag in der Kombination von Fachwissen im Bereich Funknetze mit KI und Automatisierungstechnik.

ltts

Modelle, die auf der tatsächlichen Physik von Versagen basieren.

Drei Fehlerfamilien, drei Signaturen, drei Variablensätze. Deshalb ist das Ergebnis für den Ingenieur, der für die Anlage verantwortlich ist, glaubwürdig, und deshalb wird es als ranggereihte Empfehlung und nicht als unerklärte Punktzahl präsentiert.

ltts

Getestet gemäß den brancheninternen Spezifikationen.

Die offenen APIs des TM Forum und die GSMA-Spezifikationen – und nicht die lokale Auslegung eines einzelnen Netzbetreibers. Genau das macht die Suite für die nächste Wholesale-Marke wiederverwendbar, anstatt dass sie komplett neu geschrieben werden muss.

ltts

Erfolgsgeschichten

Nutzung privater Netzwerke für moderne C-V2X-Lösungen

Vehicle-to-Everything (V2X)-Technologien helfen bei der weltweiten Einführung der nächsten Generation autonomer Fahrzeuge.

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