Bitesize Fiber: Netzbetrieb | Episode 5: KI und der perfekte Betriebsablauf
Willkommen bei Bitesize Fiber, dem Podcast, in dem wir die realen Herausforderungen und intelligenten Lösungen, die die Zukunft von Glasfaser und Telekommunikation prägen, Stück für Stück erkunden.
In Folge 5 von Bitesize Fiber schließt Moderatorin Ellie Puls die Serie über Netzbetrieb mit den Experten James Roche und Stefan Schneider ab. Sie erforschen zwei Schlüsselthemen, die die Zukunft des Netzbetriebs prägen: Sie zeigen, wie KI Arbeitsabläufe rationalisieren und die Effizienz der Mitarbeiter steigern kann, ohne dass es zu einer Datenüberlastung kommt, und sie skizzieren den Entwurf für einen idealen Arbeitsablauf - weniger Klicks, keine Verzögerungen und Genauigkeit in Echtzeit.
Lassen Sie uns eintauchen...
Bitesize Fiber: Netzbetrieb | Episode 5 Mitschrift
Ellie Puls:
Willkommen zurück zu Bitesize Fiber, dem Podcast, in dem wir die größten Herausforderungen und besten Praktiken im Bereich Telekommunikation und Glasfaser mundgerecht aufschlüsseln. Ich bin Ellie Puls, Ihre Gastgeberin, und die heutige Folge ist das letzte Kapitel unserer Serie über den Netzbetrieb. Wir werden uns mit unseren Experten James Roche und Stefan Schneider mit zwei Themen beschäftigen.
Der erste Punkt: KI und Netzbetrieb. Was ist ein Hype, was ist hilfreich, und wo kann KI den Mitarbeitern vor Ort tatsächlich Zeit sparen, ohne sie mit noch mehr Daten zu überfordern. Dann gehen wir der Frage nach, wie der perfekte Arbeitsablauf im Netzbetrieb wirklich aussieht. Weniger Klicks, weniger Verzögerungen und keine Suche nach veralteten Datensätzen mehr. Spoiler, es ist viel einfacher und intelligenter, als die meisten Teams es gewohnt sind. Wenn Sie sich also schon immer gefragt haben, wie ein zukunftsfähiges Betriebsmodell wirklich aussehen könnte, sind Sie hier genau richtig. Lassen Sie uns loslegen.
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| Ellie Puls, Produktmanagerin | James Roche, Customer Success Manager | Stefan Schneider, Produktmanager |
Ellie Puls:
Wissen Sie, jetzt, wo KI so weit verbreitet ist, was denken Sie, wäre der hilfreichste Teil des Netzwerkbetriebs, in dem KI eingesetzt werden könnte?
James Roche:
Ich denke, der optimale Einsatz von KI, vor allem aus betrieblicher Sicht, ist derzeit die Korrelation von Daten aus der Vergangenheit. Wenn man also in der Lage ist, Daten auf der Karte oder frühere Tickets zu haben, kann ein Techniker mithilfe von KI schnell vergangene Vorgänge identifizieren. Er muss keine Nachforschungen anstellen, alte Tickets nicht erneut lesen oder Notizen lesen. Mithilfe von KI lässt sich feststellen, wie oft jemand an dieser Anlage oder in diesem Bereich ein ähnliches Problem behoben hat. Das könnte sehr spezifische Tickets aufzeigen und ihnen dabei helfen, den richtigen Datenstrom einzuholen, um mit der Arbeit an diesem Problem zu beginnen. Die Korrelation von Daten ist meiner Meinung nach der beste Einsatzbereich für KI, wenn man den Betrieb betrachtet.
Stefan Schneider:
Da stimme ich voll und ganz zu. In meinem früheren Leben habe ich einige Projekte und Programme durchgeführt und Produkte entwickelt, die maschinelles Lernen für die Korrelation von Daten in komplexen Datensätzen wie diesem nutzen. Normalerweise war das Ziel damals, Dinge zu identifizieren, die tatsächlich Ereignisse sind und nicht nur Rauschen im System. Das ist eine Sache, in der maschinelles Lernen wirklich gut ist. Es geht darum, Muster zu erkennen und das Rauschen aus dem Muster herauszunehmen, um zu sagen: Hey, das ist tatsächlich ein Problem und nicht: Oh, das ist nur ein normales Verhalten eurer Anlagen. Aber das reicht jetzt nicht aus.
Sie müssen es mit der Historie der Vermögenswerte korrelieren, wie James sagte. Aber es geht über die Frage hinaus, ob dieser Kunde kürzlich seine Pläne geändert hat. Wie sieht die Historie des Verhaltens dieses Kunden im Netzwerk aus? Haben sich auch seine Gewohnheiten geändert? Hat sich ihr Datenverbrauch im Laufe der Zeit verändert? Verhalten sie sich anders?
So kann man feststellen, ob das Problem tatsächlich an den Anlagen vor Ort, auf dem Weg zum Kunden oder irgendwo anders im Netzwerk liegt. So muss ein Techniker nicht mit einem sehr teuren LKW zum Haus eines Kunden fahren, nur um herauszufinden, dass das Problem irgendwo stromaufwärts liegt, und dass diese Daten für ihn verfügbar waren, um sie zu korrelieren und möglicherweise einen anderen Techniker zu schicken. Mit Hilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kann man also Dinge korrelieren, Tickets zusammenfassen, Anomalien anzeigen und Dinge hervorheben, die normale Verhaltensweisen gegenüber Verhaltensänderungen sind. Das ist wahrscheinlich der beste Weg, um diese Technologien im heutigen Betrieb zu nutzen.
Ellie Puls:
Ja, das ist super interessant. Ich denke, KI wird den Status quo verändern. Sie wird allen Zeit sparen, und es gibt so viele Daten, die wir analysieren können.
Stefan Schneider:
Ich glaube schon. Ich denke, dass die Einsatzkräfte vor Ort heute vielleicht denken: Ich habe keine Ahnung, was ich mit KI anfangen soll. Wenn die Möglichkeit, Daten aus anderen Systemen zu einem zusammenhängenden Ergebnis oder einer Zusammenfassung zusammenzufassen, bei jedem Anruf eine halbe Stunde einspart, und Sie haben es mit zehn Anrufen pro Tag zu tun. Das sind fünf Stunden Ihres Tages, die Sie von einem Team abziehen, und das wächst exponentiell mit den komplexeren Situationen, mit denen Sie zu tun haben.
Ellie Puls:
Wie sähe Ihrer Meinung nach der perfekte Arbeitsablauf für den Netzbetrieb aus?
James Roche:
Wenn ich also einen perfekten Arbeitsablauf für den Netzwerkbetrieb entwerfen müsste, wäre er so einfach, dass man gar nicht glauben würde, dass er überhaupt nötig ist.
Wir sprechen darüber, und vieles, was wir bei Einsätzen tun, ist Zeit. Es geht darum, wie lange Sie für die Wiederherstellung brauchen. Wenn wir also über einen Arbeitsablauf nachdenken, sollten wir bei einem eingehenden Anruf einen Zeitpunkt für die Reparatur festlegen. Das sollte der Stichtag sein. Es sollte nicht so sein, dass ein Techniker klickt: Hier bin ich, jetzt gehe ich hierhin, jetzt muss ich das anklicken, jetzt muss ich das anklicken. Das hängt mit dem Thema KI zusammen: Wenn ein Techniker ein Ticket hat und es sich vor Ort ansieht, sollte die KI im Hintergrund Daten für ihn oder sie korrelieren, wer auch immer das ist. Damit sie die notwendigen Werkzeuge haben, um das zu tun, und es ist einfach und erfordert nicht viele Klicks.
Es ist nicht jemand im Außendienst, denn man kommt zu einer Störung und ist in einem Arbeitsablauf, und oh, ich habe nicht geklickt, dass ich hier bin. Jetzt tickt die Uhr nicht mehr. Wir müssen uns von dieser Denkweise lösen und sagen: Ich habe dieses Ticket bekommen, es wurde mir zugewiesen, meine Reparaturzeit beträgt fünf Stunden. Das schließt die Fahrtzeit, die Fehlersuche und die Reparatur mit ein. Das schließt alles in einer großen Menge ein und möglicherweise sogar KI, um zu sagen, dass das, was sie getan haben, so gut war wie es ging. Wir müssen also aufhören, Techniker dazu zu bringen, sich durch Dinge durchzuklicken. Wir müssen ihnen Werkzeuge an die Hand geben, damit die Arbeit mit weniger Verwaltungsaufwand erledigt werden kann.
Ellie Puls:
Ja, ich denke, das sind einige der besten Produkte, wenn es einfach aussieht. Es ist wie, wow, wie kann das so einfach sein?
Stefan Schneider:
Ich denke, wenn Sie den James-Workflow nehmen und mich fragen, was der beste operative Workflow ist, den Sie entwickeln können? Es ist derjenige, der für den Kunden und den Techniker unsichtbar ist.
Der Schlüssel liegt also darin, die Computer das tun zu lassen, was Computer am besten können, nämlich große Datenmengen verwalten, identifizieren und verarbeiten. So haben die Techniker wertvolle oder verwandte Informationen zur Hand und können dann das tun, was sie am besten können, nämlich diese Daten nutzen, den Zustand der Anlagen beobachten und in Echtzeit Entscheidungen treffen, um eine schnelle Reparatur durchzuführen oder einen Kunden zurückzubringen. Diese Intuition kann nicht repliziert werden, aber sie kann durch bessere Daten schneller ergänzt werden.
Demnächst - Bitesize Fiber: Network construction series, bleiben Sie dran.
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