Computer Vision ist eine von künstlicher Intelligenz (KI) unterstützte Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Objekte in der realen Welt mit Hilfe von Kameras und hochentwickelten Algorithmen zu "sehen" und zu analysieren. Durch maschinelles Lernen lernen Bildverarbeitungssysteme, Merkmale und Muster in visuellen Informationen zu erkennen, um letztlich den Inhalt und den Kontext eines Bildes auf die gleiche Weise zu verstehen wie ein Mensch.
Im Gegensatz zu Menschen können KI-Computer-Vision-Lösungen jedoch Tausende von Bildern in Minutenschnelle analysieren und relevante Informationen erkennen, etwa das Vorhandensein bestimmter Kabel in einem Graben oder den Standort eines neu installierten intelligenten Stromzählers. Zu den Fähigkeiten der KI-Computervision gehört die optische Zeichenerkennung (OCR), bei der der Computer Wörter und Zahlen in einem Bild lesen und in zugängliche Datenpunkte übersetzen kann.
Jay Cadman, Leiter des Bereichs Umsatz, IQGeo
Betreiber von Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen verwalten zunehmend komplexe Netze und dezentralisierte Anlagen. Sie haben die Aufgabe, expandierende Anlagenbestände mit neuen Technologien zu modernisieren und stehen gleichzeitig vor der Herausforderung qualifizierter Arbeitskräfte und steigender Betriebskosten. Sie benötigen eine Betriebssoftware, die sie in die Lage versetzt, die Anforderungen an die Bereitstellung, Aufrüstung und Wartung umfangreicher Netzwerke der nächsten Generation zu erfüllen.
KI-Computer-Vision eingebettet in ein bestehendes geografisches Informationssystem (GIS) oder Software für die geografische Netzverwaltung eingebettet in ein bestehendes geografisches Informationssystem (GIS) oder eine geografische Netzverwaltungssoftware wie IQGeo, können Betreiber detaillierte Informationen über ihre Netze erfassen, die zum Aufbau eines robusten digitalen Zwillings verwendet werden können, um Einblicke in die Qualität und Leistung ihrer Anlagen zu erhalten. Darüber hinaus ermöglicht sie die Automatisierung der Qualitätskontrolle (QC), um sicherzustellen, dass Außendienstmitarbeiter Installationen und Wartungsarbeiten gleich beim ersten Mal richtig ausführen. Computervision verbessert den Betrieb und senkt die Kosten über den gesamten Lebenszyklus des Netzes, von der Konstruktion über das Asset Management bis hin zur laufenden präventiven Wartung.
In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen KI-gestütztes Computer-Vision nutzen können, einschließlich der folgenden Anwendungsfälle:
Mit KI-Computer-Vision, die in die digitalen Dokumentations-Workflows der Außendienstmitarbeiter integriert istkönnen Betreiber von Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen die Qualität ihrer Netzinfrastruktur und ihrer Anlagen von Anfang an kontrollieren und sich ein genaues Bild von ihrem Netz machen, wenn es erweitert wird.
Anstatt sich auf zeitaufwändige manuelle Berichte und persönliche Inspektionen (die teure Lkw-Fahrten erfordern) zu verlassen, können Betreiber mit Hilfe von Computer Vision 100 % ihrer Netzbautätigkeiten automatisch und in Echtzeit überprüfen. Während Gräben ausgehoben und Anlagen in Schächten, auf Masten oder in Schränken installiert werden, kann KI-Computervision die Qualität der Geräteinstallation und der technischen Arbeiten bewerten anhand von Fotos, die von den Arbeitern vor Ort aufgenommen wurden, und liefert innerhalb von Sekunden eine Rückmeldung.
Außendienstmitarbeiter können sofort Maßnahmen ergreifen, um Fehler zu korrigieren und sicherzustellen, dass ihre Arbeit den Standards des Betreibers entspricht. Dies ermöglicht es den Betreibern auch, Qualitätsstandards innerhalb wachsender Außendienstteams und sogar innerhalb der Organisationen ihrer Auftragnehmer durchzusetzen. Die Betreiber erhalten einen Überblick darüber, ob die Auftragnehmer ihre Arbeit korrekt ausgeführt haben, können die Validierung beschleunigen und den Zahlungsprozess für die Auftragnehmer rationalisieren.
Die Nutzung von KI für die Automatisierung der Qualitätskontrolle bedeutet nicht, dass es keine Menschen mehr in der Schleife gibt. Anstatt Rollen wie die des Qualitätskontrollmanagers abzuschaffen, ergänzt KI deren Arbeit. In diesem Whitepaper, IQGeo erklärt, wie das geht, und geht auf einige der häufigsten Irrglauben im Zusammenhang mit dem Einsatz von Visual AI im Außendienst ein.
KI-Computervision ermöglicht es Netzwerkbauteams und Auftragnehmern, eine genaue, vollständige und überprüfbare Bestandsdokumentation zu erstellen. Genaue As-Built-Dokumentation ist besonders wichtig für die Einhaltung von Vorschriften, und mit Hilfe von Computer Vision ist es einfach, von Anfang an eine detaillierte Dokumentation des Netzwerks zu erstellen.
Mit den von KI-Lösungen erfassten und validierten Bestandsdaten erhalten die Betreiber auch einen tieferen Einblick in die Standorte der Anlagen und ihre Umgebung. Sie können sehen, ob der Netzaufbau von der Netzplanung abweicht, um die Vollständigkeit zu überprüfen und sicherzustellen, dass ihre digitalen Aufzeichnungen des Netzes der Realität entsprechen. Diese Daten sind entscheidend für die Verfolgung der Leistung und die Wartung des Netzes im Laufe der Zeit. Sie bilden auch die Grundlage für einen hochpräzisen digitalen Zwilling des gesamten Netzes.
Hören Sie sich den Podcast an und erfahren Sie, wie KI-gestützte Computer Vision den Glasfaserbau revolutioniert - Die Automatisierung von Inspektionen, die Reduzierung von Nacharbeiten, die Beschleunigung von Genehmigungsverfahren und die Führung von Teams in Echtzeit. Ein Muss für Telekom-Führungskräfte, die einen intelligenteren und schnelleren Netzausbau anstreben.
Um Abonnements zu gewinnen und den Umsatz zu steigern, müssen Glasfasernetzbetreiber die letzte Meile gleich beim ersten Mal richtig anschließen, um ihr Versprechen einer hochwertigen Konnektivität für die Kunden zu erfüllen. Mit AI Computer Vision können Betreiber Folgendes bieten außergewöhnliches Kundenerlebnis und gleichzeitig einen exponentiell wachsenden Anlagenbestand verwalten.
Die Installation von Glasfaserkabeln auf der letzten Meile bis zum Endkunden (FTTP) ist komplex. Jede einzelne Baustelle ist anders, und die Techniker müssen wissen, wie sie die Qualitätsstandards unter verschiedenen Umständen anwenden können. Die Techniker stehen unter Zeitdruck: Die Kunden erwarten einen schnellen Service, der ihren Arbeitstag nicht unterbricht. Langsamer Service oder eine schlechte Verbindung können zu Beschwerden, Rückerstattungen und Abwanderung führen, was die Betreiber Zeit und wiederkehrende Einnahmen kostet. Außerdem werden sie von oben unter Druck gesetzt, schnell zu arbeiten: Die Techniker müssen Installationen so schnell wie möglich abschließen, um die Zeit bis zum Umsatz zu verkürzen. KI-Computer-Vision ermöglicht es den Technikern, ihre Arbeit zu überprüfen, während sie mit der Software arbeiten, die sie bereits zur Dokumentation ihrer Arbeit verwenden, und sofortiges Feedback zu erhalten. Sie müssen während oder nach jeder Installation keine Zeit für zusätzliche Berichte aufwenden, was bedeutet, dass sie pünktlich zu ihrem nächsten Termin erscheinen können.
Die QC-Teams erhalten außerdem Einblick in jede Installation. Anstatt Berichte manuell zu prüfen, wird das Back Office automatisch über Anomalien und Probleme informiert, die ein zusätzliches Eingreifen erfordern könnten. Das Team kann proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Qualität der Installationen im Verlauf der Bereitstellung zu verbessern.
Mit einem Foto können Techniker schnell und korrekt dokumentieren, welche Geräte an jedem Installationsort vorhanden sind. Dank OCR müssen die Techniker mühsame Details wie ONT-Modelle und Seriennummern nicht mehr manuell eingeben. Sie können auch dokumentieren, wo sie Glasfaserkabel zu den Räumlichkeiten verlegen, sei es über unterirdische Rohre oder Masten. Diese Informationen geben einen 360°-Einblick in den gesamten Kontext der Installation, was künftige Besuche der Techniker vereinfacht und den Betreibern einen detaillierten Überblick über alle installierten Anlagen verschafft.
Weltweit stehen die Versorgungsunternehmen unter zunehmendem Druck, ihr bestehendes Netz von analogen auf intelligente Zähler umzustellen und gleichzeitig ihre Dienstleistungen auf weitere Gebiete auszuweiten. Ende 2023 ist Nordamerika mit einer Marktdurchdringungsrate von 77 % weltweit führend bei der Umstellung auf intelligente Stromzähler. 77% Marktdurchdringungsrate und wird den Prognosen zufolge bis 182,9 Millionen Zähler bis 2029 installieren. In Europa werden bis zum Ende des Jahrzehnts voraussichtlich 335 Millionen Zähler bis zum Ende des Jahrzehnts.
Betreiber, die bei der Umstellung auf intelligente Zähler führend sein wollen, können die Computer Vision nutzen, um qualitativ hochwertige Installationen zu gewährleisten und eine genaue Dokumentation zu erstellen, ohne dabei die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Die Installation intelligenter Zähler ist ein wesentlicher Bestandteil des weltweiten Übergangs zu grüner Energie. Da intelligente Zähler schnell zum Standard werden, müssen die Betreiber die Einhaltung der Vorschriften durch eine schnelle Einführung sicherstellen. Wie bei der Bereitstellung von Glasfasernetzen auf der letzten Meile findet die Installation von Zählern in den Versorgungsunternehmen an einer Vielzahl von Orten und unter unterschiedlichen Bedingungen statt. Die Techniker müssen sich mit der Installation von Zählern befassen, die sich an verschiedenen Stellen im Haus oder im Unternehmen eines jeden Kunden befinden können. Sie müssen möglicherweise Probleme mit unerwarteten Konfigurationen und veralteten oder beschädigten Komponenten beheben. Außerdem müssen sie sicherstellen, dass der Zähler sicher installiert wird, um sich selbst und den Kunden zu schützen.
Die künstliche Intelligenz automatisiert den Qualitätskontrollprozess und prüft, ob die Installation sowohl den internen Qualitätsstandards als auch den Compliance-Vorschriften entspricht. KI-Lösungen liefern sofortiges Feedback, sodass Techniker Probleme schnell korrigieren können, um eine erfolgreiche, sichere Installation beim ersten Mal zu gewährleisten. Dies beschleunigt die Bereitstellung und erleichtert die Einhaltung von Vorschriften, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Neben intelligenten Zählern besteht das Versorgungsnetz aus vielen Anlagen, die während ihrer gesamten Lebensdauer überprüft werden müssen, nicht nur zum Zeitpunkt der Installation. Durch die Einbindung von KI-gestützter Bilderkennung direkt in die Arbeitsabläufe vor Ort können Unternehmen die Überprüfung der Infrastruktur vor Ort automatisieren, Anomalien in Echtzeit erkennen und eine zuverlässige Aufzeichnung der Netzintegrität führen - und das alles von einem mobilen Gerät aus. Um zu erfahren, wie die KI-Fotoerfassung die Inspektion von Versorgungsanlagen revolutioniert , lesen Sie unseren ausführlichen Blog-Artikel zu diesem Thema.
Mit OCR erhalten Versorgungsunternehmen einen detaillierten Überblick über ihren Zählerbestand. Außendienstmitarbeiter können Zähler bei der Installation und bei Inspektionen nahtlos dokumentieren, indem sie Seriennummern, Modellinformationen und den Standort in einem einzigen Foto erfassen. KI-Computervision eliminiert das Fehlerrisiko, das bei der manuellen Eingabe langer Seriennummern besteht. Anhand dieser Daten können die Betreiber jeden Zähler während seines gesamten Lebenszyklus besser verwalten. Sollten in Zukunft Zähler repariert oder ausgetauscht werden müssen, haben die Techniker alle benötigten Informationen sowie ein Bild des Zählers in seinem ursprünglichen Zustand zur Hand.
Wartung und Reparaturen sind eine große Kostenstelle für Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen. KI-Computer-Vision-Lösungen bieten einen proaktiven Einblick in den Zustand des Netzes, so dass die Betreiber eine vorbeugende Wartung durchführen können. Dies senkt die Arbeits- und Materialkosten, verringert die Zahl der Lkw-Fahrten, erhöht die Effizienz und senkt das Risiko teurer Ausfallzeiten.
Wenn die Arbeit beim ersten Mal richtig gemacht wird, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass es später zu Problemen kommt. Die künstliche Intelligenz kann jedes Mal, wenn ein Techniker bei Routinekontrollen ein Foto aufnimmt, überprüfen, ob die Anlagen beschädigt oder beschädigt werden könnten. Die von der KI erfassten und analysierten Daten geben Infrastrukturmanagern einen Einblick in die Historie jeder Anlage und weisen automatisch auf Aktualisierungen oder Reparaturen hin, die während eines Wartungsbesuchs vorgenommen werden müssen. Wenn eine Anlage von mehreren Betreibern gemeinsam genutzt und von verschiedenen Subunternehmern gewartet wird, können Großhandelsunternehmen den Zustand der Anlage im Laufe der Zeit verfolgen und feststellen, welche Parteien im Schadensfall für die Reparatur verantwortlich sind.
Wenn Techniker zur Wartung an einen Einsatzort zurückkehren, können sie denselben KI-gesteuerten Fotoerfassungs-Workflow durchlaufen, der ihre Arbeit in Echtzeit validiert und Erkenntnisse an das Backoffice sendet. QC-Teams können sicherstellen, dass die Wartungsarbeiten vollständig und konform sind, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert und einen erneuten Besuch überflüssig macht.
Während Außendienstmitarbeiter die Anlagen und die Infrastruktur, an denen sie arbeiten, dokumentieren, kann die KI-Computervision die Bilder aktiv auf Anzeichen von Schäden analysieren und potenzielle Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten. Die Teams werden automatisch benachrichtigt, wenn die KI Probleme entdeckt, so dass die Betreiber keine zusätzlichen Lkw-Rollen für Inspektionen ausgeben müssen. Anstatt auf Probleme zu reagieren, wenn sie den Kunden Probleme bereiten, können die Betreiber Wartungsaktivitäten strategisch planen und Ausfallzeiten vermeiden. Dies steigert nicht nur die betriebliche Effizienz und senkt die Kosten, sondern verbessert auch die Kundenerfahrung und erhöht den Ruf des Betreibers.
Bildverarbeitungslösungen können im Laufe der Zeit angepasst werden, um den sich wandelnden Anforderungen Ihres Betriebs gerecht zu werden. Im Folgenden erfahren Sie, wie der Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützter Computer Vision aussieht:
Phase 1: Datenerfassung
Der erste Schritt zur Erstellung eines robusten Datensatzes besteht darin, festzulegen, was Ihre Außendienstmitarbeiter fotografieren sollen und auf welche Merkmale oder Objekte die KI achten soll. Sie müssen damit beginnen, Bilder zu sammeln, die die Umstände erfassen, auf die Ihre Teams wahrscheinlich stoßen werden. Dazu gehören alle Objekte, die Sie verfolgen und bewerten möchten, wie Gräben, Glasfaserkammern, Transformatoren, Übertragungs- oder Gasleitungen und Zähler. Sie benötigen Fotos, die die Ausrüstung bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen und unter verschiedenen Arbeitsbedingungen zeigen. Vor allem aber benötigen Sie Fotos, die sowohl den korrekten als auch den inkorrekten Zustand oder die falsche Konfiguration zeigen, anhand derer die KI alle zukünftigen Bilder überprüfen kann.
Der beste Weg, um Bilder zu sammeln, die als Trainingsdaten verwendet werden können, besteht darin, Techniker vor Ort mit dem Fotografieren zu beauftragen. Wenn sie eine Field Service Management (FSM)- oder GNMS-Lösung verwenden, erfordert dies einen neuen Arbeitsablauf, der sie auffordert, Fotos von bestimmten Geräten an bestimmten Kontrollpunkten zu machen. Je nach der visuellen Komplexität der Umstände, die die KI analysieren soll, z. B. die Erkennung einzelner Kabel in einem Bündel, benötigen Sie zwischen 100 und Tausenden von Fotos, um zuverlässige Antworten zu erhalten.
Phase 2: Training des maschinellen Lernmodells
Der nächste Schritt besteht darin, die aus dem Feld kommenden Bilddaten mit Anmerkungen zu versehen, damit die KI-Modelle für maschinelles Lernen darauf trainieren können. Training bedeutet, der KI beizubringen, wie sie relevante Muster in den Daten erkennen kann. Im Zusammenhang mit KI-Computer-Vision ist die Kommentierung der Prozess, bei dem der KI die Informationen, nach denen sie in den Fotos suchen soll, beschrieben oder aufgezeigt werden.
Sobald die Daten mit Anmerkungen versehen sind, werden sie in die maschinellen Lernmodelle eingespeist. Durch diesen Prozess lernt die KI zu erkennen, welche Elemente auf den von den Technikern vor Ort aufgenommenen Fotos vorhanden sein sollten und welche Ausgabe sie liefern sollte, wenn das Bild ihren Erwartungen entspricht und wenn nicht. An diesem Punkt lernt die KI, die Arbeit der Techniker zu bewerten, vom Ablesen von Zählern und Komponentenetiketten bis hin zum Erkennen von Installationsfehlern. Die Schulung ist ein fortlaufender Prozess. Wenn neue Anlagen und Standards im Unternehmen implementiert werden, müssen die KI-Modelle ständig aktualisiert werden, um die realen Gegebenheiten widerzuspiegeln.
Phase 3: Skalierter Einsatz im Außendienst
Die Einführung beginnt mit der vollständigen Integration der Fotoerfassung und der KI-Computer-Vision-Prüfungen in die bestehenden digitalen Arbeitsabläufe der Außendienstmitarbeiter. Im Idealfall werden die Techniker durch eine Reihe von Kontrollpunkten geführt, die ihnen sagen, wann sie Fotos machen und was diese Fotos enthalten sollten. Die künstliche Intelligenz kann dann die Bilder in diesem Moment validieren und Echtzeit-Feedback geben, damit die Techniker ihre Arbeit gleich beim ersten Mal richtig erledigen können.
Im Backoffice können die Qualitätskontrollteams die eingehenden Daten nutzen, um zu beurteilen, ob es Lücken in den eingehenden Informationen gibt. An diesem Punkt können Sie feststellen, ob Sie genügend oder zu viele Kontrollpunkte haben. Anhand der Daten können die Teams auch erkennen, wo häufige Probleme auftreten, so dass sie Schulungen anbieten oder betriebliche Änderungen vornehmen können, um potenziellen Problemen zuvorzukommen. Mit einem tieferen Einblick in die Qualität und Vollständigkeit der Arbeit können die Teams die Qualität ihrer Netzwerke und Netze quantifizieren und sie effektiv mit der Effizienz und den Kosten vergleichen.
Die Einführung Ihrer KI-Computer-Vision-Lösung in der Praxis sollte schrittweise erfolgen. Je mehr Fotos erfasst und analysiert werden, desto besser wird die Lösung an Ihre Abläufe angepasst. Auf dem Weg dorthin werden Sie die Modelle auf der Grundlage von Änderungen in Ihrem Unternehmen aktualisieren, um sicherzustellen, dass Ihre sich entwickelnden Qualitätsstandards in großem Umfang umgesetzt werden können, so dass die Notwendigkeit entfällt, Teammitglieder zu schulen und umzuschulen, wenn Sie wachsen.
Dieser Leitfaden bietet einen detaillierten Einblick in den schrittweisen Ansatz zur Implementierung von Computer Vision in Ihrem Außendienst. Entdecken Sie das Rezept für ein erfolgreiches visuelles KI-Projekt, das in weniger als 3 Monaten Geschäftswert generiert.
Betreiber, die heute KI-Computer-Vision-Lösungen einsetzen, können sehr schnell betriebliche und geschäftliche Ergebnisse erzielen. Sie können schneller und genauer als je zuvor eine detaillierte Dokumentation ihres Netzwerks erstellen, menschliche Fehler bei der Datenerfassung ausschließen und die Berichterstellung für ihre Techniker beschleunigen. Techniker werden in Echtzeit geschult, und die Betreiber können Qualitätsstandards durchsetzen, ohne Zeit und Geld für zusätzliche Schulungen aufwenden zu müssen. Im Gegenzug erfolgt die Bereitstellung schneller, und weniger Installations- und Wartungsfehler verringern kostspielige Wiederholungsbesuche. Betreiber können die Time-to-Revenue während der Bereitstellung verkürzen und die Kosten während des gesamten Lebenszyklus des Netzwerks niedrig halten.
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KI-gesteuerte Computer Vision legt auch die Grundlage für einen genauen digitalen Zwilling von Netzwerken und Netzen. Mit realitätsnahen Daten können Betreiber eine fortschrittliche Automatisierung aufbauen, um die Effizienz zu steigern und die Arbeitskosten zu senken. Die Erstellung eines digitalen Zwillings bereitet die Netze auf die Zukunft vor, indem sie es den Betreibern erleichtert, die Leistung zu verstehen, während sich die Anforderungen des Marktes in einer zunehmend vernetzten Welt weiterentwickeln.
Raf Meersman, Verantwortlicher für Kundenbetreuung, IQGeo
Durch die Integration von KI-Computer-Vision in die Berichterstattungs-Workflows können Auftragnehmer ihre Betriebskosten senken, schneller bezahlt werden und mehr Aufträge erhalten. Bauunternehmen tragen die hohen Kosten für die Arbeit der Techniker, die Verwaltung und die Ausrüstung, die für Überprüfungen erforderlich sind. Fehler verlangsamen die betriebliche Effizienz und beeinträchtigen die Beziehungen der Auftragnehmer zu den Betreibern. KI-Computer-Vision stellt sicher, dass die Außendienstmitarbeiter die Arbeit gleich beim ersten Mal richtig erledigen, sodass die Auftragnehmer schnell arbeiten und hervorragende Dienstleistungen erbringen können.
Auch die Erfahrung der Außendienstmitarbeiter wird verbessert: Mit AI Computer Vision müssen sie keine zusätzliche Zeit für die Berichterstattung aufwenden und können sich auf die Facharbeit konzentrieren, für die sie ausgebildet wurden. Außerdem erhalten sie Echtzeit-Feedback, sodass sie die Qualität ihrer Arbeit verbessern und Ergebnisse liefern können.
KI-Computervision kann die Arbeit der Auftragnehmerteams automatisch validieren, sodass die Betreiber sie bezahlen können, sobald die Aufträge als vollständig und korrekt bestätigt wurden. Für die Auftragnehmer bedeutet eine schnellere Bezahlung einen besseren Cashflow und mehr Kapital, das sie wieder in ihr Unternehmen investieren können. Dieser Validierungsprozess ermöglicht es den Auftragnehmern auch, einen greifbaren Wert zu präsentieren. Die Betreiber können messen, welche Auftragnehmer die beste Arbeit leisten, und diese mit mehr Projekten belohnen.
Der Erfolg eines visuellen KI-Projekts hängt von der Akzeptanz durch die Auftragnehmer und ihre Techniker ab. In diesem Whitepaper mit Einblicken aus der Praxis von führenden Telekommunikations- und Versorgungsunternehmen, erfahren Sie
Wir bei IQGeosind der Meinung, dass Ihre geospatiale Netzwerkmanagement-Software den gesamten Kontext des Netzwerks durch eine einzige Glasscheibe sichtbar machensollte, um Informationen aus Datensilos herauszuholen und Betreibern Echtzeit-Einblicke in die Netzwerkleistung zu geben. Um Betreibern unübertroffene Geodaten-Intelligenz zu liefern, IQGeo hat unseren bestehenden Technologiepartner Deepomaticeinen weltweit führenden Anbieter von KI-Computer-Vision-Software für den Telekommunikations- und Versorgungssektor.
IQGeo's KI-gestützte Computer Vision Software ist bereits weltweit im Einsatz und hat bis 2024 mehr als 20 Millionen Aufträge verarbeitet, darunter über eine halbe Milliarde Transaktionen von mehr als 30.000 täglichen Nutzern vor Ort.
Sehen Sie, wie Betreiber wie Swisscom, CityFibreund Unit-T verwenden IQGeo's Computer Vision Software um sich einen detaillierten Überblick über ihre Anlagen und Netze zu verschaffen und den Betrieb zu verbessern.
Qualitätskontrollen im Netzbau mittels KI sind für Swisscom ein zentraler Hebel. KI-Computer-Vision verbessert nicht nur die Bauqualität, sondern erhöht auch das Kundenerlebnis durch eine höhere Rate korrekt ausgeführter Arbeiten und weniger Interventionen vor Ort.
Ralf Gugelmann, Leiter Rollout, Wartung & Einzelprojekt , Swisscom
Unsere Priorität ist die Qualität der Kundenerfahrung. Mit AI Computer Vision können wir dies erreichen, selbst wenn wir jeden Tag Tausende von Arbeitsaufträgen ausführen. So können sich unsere Mitarbeiter im Außendienst auf eine höhere Wertschöpfung konzentrieren.
Carmine Muscariello, VP Executive Director Wholesale & Operators Relations, Bouygues Telecom
Durch die Rückmeldung über die Qualität ihrer Arbeit verbessern die Teams schrittweise ihre Techniken. Außerdem macht die geringere Fehlerquote die Planung zusätzlicher Besuche überflüssig. Dies verringert das Risiko von Verzögerungen und trägt zu einem reibungslosen und effektiven Glasfaserausbau bei.
Philippe Jaspart, Qualitätsmanager, Unifiber
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