Heute haben die meisten Anbieter keine zuverlässige Möglichkeit, Informationen über ihre Netze und Infrastrukturen vor Ort zu sammeln und zu validieren. Sie verlassen sich auf manuelle Berichtsverfahren und Formulare, die die Techniker vor Ort ausfüllen müssen. Fehler, die einem Techniker vor Ort unterlaufen - sei es bei der Dateneingabe oder beim eigentlichen Aufbau oder der Installation - können nur durch einen kostspieligen erneuten Besuch vor Ort behoben werden. Mit einer Computer-Vision-Lösung wie Deepomatic Lens können Unternehmen Fotos und Automatisierung nutzen, um die Arbeit ihrer Techniker in diesem Moment zu überprüfen, und erhalten Echtzeit-Einblicke in die Nutzung der Anlagen und die Netzqualität.
Nur 8 % der Unternehmen in der EU setzen KI in ihrem Unternehmen ein, und nur 2,2 % nutzen die Bilderkennungstechnologie. Branchenführern bietet sich die Chance, durch die schnellere Einführung und Skalierung von Bildverarbeitungslösungen als ihre Konkurrenten einen Vorsprung zu erzielen. Auf diese Weise können sie die Arbeitsabläufe vor Ort verbessern und die Effizienz steigern, die Kosten effektiv senken und die Bereitstellung beschleunigen, um die Konkurrenz zu überholen. Unternehmen, die KI so schnell wie möglich implementieren wollen, stehen vor der immer wiederkehrenden Frage: Soll man ein eigenes System entwickeln oder es kaufen?
In diesem Artikel erörtern wir, was nötig ist, um KI-Lösungen für die Computervision selbst zu entwickeln, und geben einen Einblick, warum der Kauf einer Lösung von einem bewährten Anbieter die bessere Strategie für die wachsenden Glasfasernetze und Versorgungsunternehmen von heute ist.
In der Regel erkunden Teams die Möglichkeit, ihre eigenen Softwarelösungen zu entwickeln, wenn sie eine durchgängige Kontrolle über Funktionalität und Leistung wünschen. Führungskräfte glauben oft, dass sie eigene Software entwickeln müssen, um sicherzustellen, dass sie speziell auf die Abläufe des Unternehmens zugeschnitten ist. Sie glauben vielleicht auch, dass firmeneigene Software mehr Datensicherheit und Datenschutz bietet.On-Premises- oder Private-Cloud-Lösungen machen es überflüssig, Daten außerhalb des Unternehmens zu übertragen. Auch die Aussicht, im Laufe der Zeit Lizenzkosten zu sparen, macht die Eigenentwicklung zu einer attraktiven Wahl.
Das Erreichen dieser Ergebnisse mit einer internen Lösung ist jedoch komplexer und kostspieliger, als vielen Verantwortlichen bewusst ist. Das Hauptziel des Einsatzes von Computer Vision zur Steigerung der Effizienz und der Netzqualität ist die Senkung der Kosten. Die Entwicklung und spätere Wartung einer eigenen KI-basierten Bildverarbeitungssoftware ist jedoch ressourcenintensiv und senkt das Kosteneinsparungspotenzial der Lösung.
Die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) beginnt mit einer großen Menge an Trainingsdaten. Die Teams müssen Fotos sammeln und organisieren, die die Bilder widerspiegeln, die das Modell analysieren soll. Dann müssen sie diese Daten mit Anmerkungen versehen und angeben, wonach das Modell in den Bildern suchen soll, z. B. nach den Namen der Betreiber auf den Glasfaserkabeln oder nach Objekten in der Umgebung eines Grabens, in dem die Infrastruktur verlegt wird. Es kann eine Herausforderung sein, genügend hochwertige Trainingsdaten zu sammeln, vor allem, wenn Sie nicht bereits über einen Workflow für die Erfassung von Fotos vor Ort verfügen. Einer der Hauptgründe, warum KI-Projekte nur schwer in Gang kommen, ist der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten. Neben dem Prozess der Datenerfassung und -kommentierung sind auch Aufgaben wie die Modellbewertung und -prüfung zeit- und ressourcenintensiv.
Vorteil des Kaufs: Die Entwicklung von KI im eigenen Haus nimmt Zeit in Anspruch - von der Forschung und Entwicklung (F&E) bis hin zu Tests und Iterationen -, was bedeutet, dass die resultierenden Modelle möglicherweise nicht mehr für die sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsprozesse geeignet sind. Mit einer robusten Plattform wie der von Deepomatic Lens können Sie das Modelltraining mit nur wenigen Klicks starten und die Modelle schnell einsetzen, damit Sie sofort Ergebnisse erzielen können. Unit-T entwickelte und implementierte ein neues KI-Modell in nur einer Woche mit IQGeo's Deepomatic Lens von IQGeo in nur einer Woche ein neues KI-Modell entwickelt und implementiert und damit den Zeitaufwand der Techniker für die Berichterstellung im Außendienst um 25 % reduziert.
Die Erstellung eines ML-Modells, das relevante Informationen aus den von Ihrem Team gelieferten Bildern genau identifizieren kann, ist nur der Anfang. McKinsey berichtet, dass 90 % der ML-Projekte aufgrund von Problemen bei der Produktivsetzung und Integration in Geschäftsanwendungen keinen Wert schaffen. Teams müssen überlegen wie ihr Computer-Vision-Modell in die realen Arbeitsabläufe passen wird im Außendienst und im Back-Office. Dies könnte bedeuten, dass sie eine API nutzen müssen, um eine Verbindung zu Modellen herzustellen, die in Cloud-Diensten bereitgestellt werden, eine benutzerdefinierte Integration mit ihrer Feldeinsatz- oder Netzwerkverwaltungssoftware (z. B. FSM-, GIS- oder Projektmanagementlösungen) entwickeln und ein eigenes Portal oder eine eigene App erstellen müssen, in die Techniker Fotos hochladen können. Die Teams müssen sich auch Gedanken darüber machen, wie sie die Informationen, die das Modell aus den Fotos zieht, so speichern, dass sie zugänglich und nützlich sind, und wie sie die Daten über die gesamte Pipeline hinweg sicher halten können.
Vorteil des Kaufs: Abgesehen von der Entwicklung eines eigenen Modells müssen Anbieter von Glasfasernetzen und -diensten oft eine ganze Plattform entwickeln. Das ist der Punkt, an dem eine Lösung wie Deepomatic Lens von IQGeo ins Spiel kommt. Zusätzlich zu einem benutzerdefinierten ML-Modell bietet es Frontend-Komponenten und Integrationen mit Feldlösungen, die es einfach machen, intuitive Computer-Vision-Funktionen für Ihre Außendiensttechniker einzuführen.
Bei der Betrachtung der Kosten für den Aufbau eines eigenen Unternehmens ist es wichtig, die Kosten für die Einstellung neuer Teammitglieder und die Zahlung ihrer Gehälter zu berücksichtigen, die sich auf über 1 Million € jährlich betragen können. Die Entwicklung einer Computer-Vision-Lösung erfordert das Fachwissen und die koordinierten Bemühungen von Datenwissenschaftlern, DevOps, MLOpsund Softwareentwicklern. Unternehmen, die noch keine Mitarbeiter in diesen Funktionen haben, müssen verstehen, wie die Einstellung und langfristige Bindung von Talenten zu den Gesamtkosten der Lösung beiträgt.
Vorteil des Kaufs: Durch die Investition in eine Bildverarbeitungsplattform erhalten Sie Zugang zu einem Expertenteam, das bereits Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung der von Ihnen gewünschten Lösung hat. Die jährlichen Kosten für die Lizenzierung sind oft viel niedriger als die Kosten für die Einstellung eines Teams von ML-Spezialisten. Die Arbeitskosten sind bereits in den Preis der Lösung eines Anbieters eingerechnet. Dies kann die Vorhersage der Gesamtbetriebskosten erleichtern und ermöglicht es Ihnen, Ihre Lösung zu skalieren, ohne für die Erweiterung Ihres eigenen Teams zu bezahlen.
Wenn Sie eine eigene Lösung entwickeln, fallen zwar keine Lizenzgebühren an, aber Sie müssen im Laufe der Zeit immer noch die erheblichen Kosten für Wartung und Updates tragen. Es kann Jahre dauern, eine KI-Lösung zu entwickeln, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Wenn Ihr Team in dieser Zeit mit konkurrierenden Prioritäten und Veränderungen bei den Geschäftszielen oder -prozessen konfrontiert wird, kann es möglicherweise nicht mit dem Tempo der Veränderungen Schritt halten, die sich in den von ihm erstellten Modellen widerspiegeln müssen. Der Betrieb vor Ort entwickelt sich ständig weiter, da neue Geräte eingeführt, Arbeitsabläufe optimiert und Qualitätsstandards geändert werden. Dies kann zu einer Datendrift in den ML-Modellen führen. Die Lösung wird veraltet sein, wenn die Modelle nicht regelmäßig neu trainiert werden, um den neuen Feldbedingungen gerecht zu werden. Führungskräfte müssen sich darüber im Klaren sein, dass die von ihnen entwickelte Lösung ständig gewartet werden muss, und dies bei der Schätzung der Gesamtkosten für die Erstellung und Aktualisierung ihrer eigenen Lösung berücksichtigen.
Vorteil des Kaufs: Unter IQGeosetzt jeder unserer Datenwissenschaftler mehr als 2 Modelle pro Woche ein-Geschwindigkeit, die nur wenige andere Unternehmen erreichen können. Mit Deepomatic Lens muss sich Ihr Team keine Gedanken über die Aktualisierung Ihrer Modelle oder die Erstellung neuer Modelle im großen Maßstab machen. Unser Team sorgt für die laufende Wartung, so dass Sie flexibel bleiben und Ihre Abläufe optimieren können, ohne die Funktionalität Ihrer Lösung zu beeinträchtigen.
Der Aufbau einer eigenen Bildverarbeitungslösung ist nicht nur mit versteckten Kosten, sondern auch mit einem erheblichen Risiko verbunden. Die Entwicklung einer robusten Lösung erfordert umfangreiche, langfristige Investitionen in Forschung und Entwicklung, strenge Tests und Optimierung sowie eine klare Roadmap, um sicherzustellen, dass die Modelle und Workflows mit Ihrem Unternehmen wachsen. Die Komplexität von hochfunktionalen, KI-gesteuerten Computer-Vision-Lösungen macht ihre Entwicklung sehr schwierig und trägt dazu bei, dass das, was Sie entwickeln, am Ende für Ihr Unternehmen nicht funktioniert.
KI-Projekte in Unternehmen haben eine notorisch hohe Misserfolgsquote. McKinsey hat berichtet, dass nur 36 % der ML-Algorithmen über das Pilotstadium hinaus eingesetzt werden. Gartner prognostiziert, dass im Jahr 2025 30 % der KI-Projekte aufgrund geringer Datenqualität, unzureichender Risikokontrollen und steigender Kosten abgebrochen werden. Jüngste Branchenschätzungen gehen davon aus, dass mehr als 80 % der KI-Initiativen in Unternehmen scheitern.
Die Anbieter von Glasfasernetzen und Versorgungsunternehmen sind bereits mit dringenden Prioritäten beschäftigt. Dazu gehören die Ausweitung ihrer Ausdehnung, um ehrgeizige regionale Ziele zu erreichen, die Erhöhung der Energiesicherheit und die Verbesserung der Konnektivität sowie das Vorantreiben der grünen Energiewende. Die Implementierung einer Bildverarbeitungslösung zur Verbesserung der Abläufe vor Ort sollte diese Initiativen durch Kosteneinsparungen und höhere Effizienz unterstützen. Sie sollte nicht die Fähigkeit Ihrer Organisation einschränken, ihre Kernziele zu verfolgen.
Wenn Sie sich dafür entscheiden, eine Lösung zu kaufen, anstatt sie selbst zu entwickeln, erhalten Sie eine getestete Lösung, die sich bereits in der Praxis bewährt hat. Sie können die Zeit bis zur Wertschöpfung verkürzen und das Risiko, in eine Lösung zu investieren, die keine Ergebnisse liefern kann, verringern oder ganz ausschalten. Wenn Sie eine Lösung kaufen, können Sie einen größeren Teil Ihrer Unternehmensressourcen für Ihre Umsatztreiber verwenden: Bereitstellung von Netzwerken, Aufbau von Infrastrukturen und Kundengewinnung.
IQGeo bietet eine schlüsselfertige Computer-Vision-Plattform, die an Ihre Arbeitsabläufe angepasst und in Ihr bestehendes Feldsoftware-Ökosystem integriert werden kann. Seine Deepomatic Lens wurde speziell für Telekommunikations- und Energieversorgungsunternehmen entwickelt. Unser Team verfügt bereits über eine robuste Datenpipeline und Standardmodelle, die durch Modelle ergänzt werden können, die mit Daten aus Ihrem Unternehmen trainiert wurden, um sicherzustellen, dass die Lösung Ihre realen Feldaktivitäten widerspiegelt. Wir kümmern uns um die laufende Überwachung, Wartung und Aktualisierung, damit sich die Plattform im gleichen Tempo wie Ihr Unternehmen weiterentwickelt.
Mit Deepomatic Lens, das in Ihre Arbeitsabläufe vor Ort eingebettet ist, können Ihre Techniker einfach Fotos von der Infrastruktur oder den Anlagen machen, an denen sie arbeiten, und erhalten ein Echtzeit-Feedback, um sicherzustellen, dass sie die Arbeit gleich beim ersten Mal richtig machen. Durch den Einsatz von Computer Vision können Sie kostspielige Wiederholungsbesuche vor Ort vermeiden, Ihre Ausgaben für die Einstellung von Qualitätskontrollteams senken und widerstandsfähigere Netzwerke und Infrastrukturen bereitstellen, die langfristig den Umsatz steigern.
Führende Unternehmen der Telekommunikations- und Versorgungsbranche wie Vodafone Spanien, CityFibre, Virgin Media 02 und andere große Betreiber nutzen Deepomatic Lens, um die Berichterstattung zu rationalisieren und die Qualitätskontrolle im Feld mit Hilfe von Computer Vision zu verbessern. Organisationen, die sich für Deepomatic Lens, von IQGeogewählt haben, haben bis zu 755.400 $ an jährlichen Auditkosten eingespart und eine Rendite von 423 % erzielt.
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