ネットワークが複雑化し、相互接続が進むにつれて、ブロードバンド事業者はネットワークのメンテナンス、トラブルシューティング、労働力の効率化へのアプローチ方法を再考する必要があります。ここでは、ブロードバンド事業者が今日直面している運用上の最重要課題と、最新のベストプラクティスとテクノロジーによってそれらを解決する方法を紹介します。
電気通信のフィールド・オペレーションにおける最大の課題の1つは、適切なデータに適切なタイミングでアクセスすることです。何年もの間、エンジニアはネットワーク資産の場所を特定し、問題を診断するために、紙の地図、静的なスプレッドシート、断片的なシステムに頼っていた。事業者がデジタル・ツールに移行した現在でも、多くの事業者が、互いに通信せず、矛盾した情報を提供するサイロ化されたシステムによる問題に直面しています。
なぜこれが重要なのか？
位置データは不正確だったり不完全だったりすることが多く、現場チームが地下の資産や背面イースメントの設備、建物内のインフラを見つけるのは難しい。
重要なネットワークデータが別々のシステムに閉じ込められているため、エンジニアは必要な情報を収集するためだけに、本社に電話したり、複数のプラットフォームを切り替えなければならない。
現場チームは、アクセス承認のためのビル管理者であれ、トラブルシューティングのための正しいメンテナンス記録であれ、適切な連絡先を追跡する貴重な時間を失う。
ベストプラクティス：リアルタイム・データへのネイティブ・モバイル・アクセス
最新の地図、資産の位置、連絡先情報を単一の共有環境で提供するネイティブ・モバイル・ツールを現場チームに装備 。
異種のデータソースを統合することで、エンジニアはどの機器に修理が必要か、どのファイバーが影響を受けているか、過去にどのような作業が行われたかを、すべて携帯電話やタブレットから素早く確認できます。
リアルタイムの更新を可能にすることで、チームやタスクをまたいでas-builtの変更や作業メモに即座にアクセスできるようになります。
データアクセスがシームレスになればなるほど、エンジニアが情報を探したり比較したりする時間が減り、問題を解決する時間が増える。
多くの通信事業者は、紙の地図を静的なPDFやデジタル記録に置き換えただけで、業務を「デジタル化」したと考えている。しかし、真のデジタルトランスフォーメーションとは、エンジニアがデータとどのように接し、どのように仕事をこなすかを最適化することを意味する。
なぜこれが重要なのか？
オペレーターの中には、いまだに印刷された地図や手書きの注釈に頼っている人もおり、トラブルシューティングに時間がかかり、エラーのリスクを高めている。
多くの現場技術者は、作業記録を更新するために事務所に戻らなければならず、実世界での修正とデータベースの正確性の間にギャップが生じている。
ワークフローが新しい技術に合わせて進化していないため、デジタルツールの価値を見出せないエンジニアが不満を募らせている。
ベストプラクティス：インタラクティブでネイティブなモバイルワークフロー
静的な記録を超えて：エンジニアは、モバイル・デバイスからリアルタイムでネットワーク・データを更新し、変更を把握できるようにすべきである。
現場チームにとっての使いやすさを確保する：ツールのクリック数が多すぎたり、既存のワークフローに合わなかったりすると、エンジニアはそのツールを採用しない。
柔軟性を考慮した設計：すべての技術者が同じように働くとは限らないため、システムはベストプラクティスを実施しながら、さまざまなプロセスに対応すべきである。
最高のデジタル・ワークフローは目に見えない。余分なステップや複雑さを追加することなく、エンジニアがより速く仕事を完了できるようにします。
オペレータが必要なデータを持っている場合でも、それが異なる部門間の別々のアプリケーション・サイロに閉じ込められていることがよくあります。カスタマーサービス・チーム、ネットワーク・エンジニア、現場作業員はそれぞれ異なるシステムを使用しているため、ネットワーク・パフォーマンスやメンテナンス履歴を統一して把握することが困難です。
なぜこれが重要なのか？
カスタマーサービス担当者は、ネットワークの問題を完全に把握できない可能性があり、リモートで診断できたはずの問題が不必要にトラックで運ばれることになる。
ネットワーク・エンジニアは別々のシステムでサービス問題を追跡しているため、現場チームは現場に到着したときにトラブルシューティングの履歴を完全に把握していないことがよくあります。
チームが手作業で情報を相互参照したり、異なる部署からの回答を待ったりして時間を浪費するためだ。
ベストプラクティス：ネットワーク運用のための単一の真実の情報源
サービスチーム、エンジニア、現場作業員が同じリアルタイムの情報を基に作業できるよう、ネットワークデータを統合 。
過去のサービス記録、機器構成、障害履歴など、重要なインサイトへのモバイルアクセスを保証 します。
AIを使用してネットワーク・イベントと過去のチケットを相関させることで、エンジニアは繰り返し発生する問題やネットワーク障害の根本的なパターンを迅速に特定できます。
リアルタイムのネットワーク・オペレーション・プラットフォームは当て推量を排除し、現場チームが時代遅れのスプレッドシートや切り離されたデータベースに頼ることなく、データに基づいた意思決定を行えるようにします。
AIはネットワーク運用を変革する可能性を秘めているが、生のデータだけでは十分ではない。AIの真の威力は、複数のデータを相関させて障害を早期に検出し、派遣を最適化し、トラブルシューティングを合理化することにある。しかし、AIをネットワーク運用に効果的に統合するには、オペレーターが対処すべき課題がつきまとう。
なぜこれが重要なのか？
多すぎるデータには圧倒される。エンジニアは、生の情報だけでなく、実行可能な推奨事項を強調するAIを活用した洞察を必要としている。明確な優先順位付けがなければ、AIは価値よりもノイズを生み出す可能性がある。
AIは根本原因ではなく症状を誤って解釈する可能性がある。完全なデータがなければ、AIは正常なネットワーク変動を故障と見なし、不必要なトラックロールやリソースの浪費につながる可能性がある。
一貫性のないデータやサイロ化したデータは、AIの意思決定を弱める。ネットワークの記録が断片的であったり、古かったりすると、AIは正確な障害検知を行うことができず、非効率につながります。
ベストプラクティスAIを活用したネットワーク・インサイト
AIによる洞察に優先順位をつけ、実行可能な推奨事項に焦点を当てる：AIはインテリジェントにデータをフィルタリングし、エンジニアにとって最も関連性の高い問題のみを浮上させるべきである。
リアルタイムのコンテキストに基づいたネットワーク・データでAIの精度を向上：リアルタイムのパフォーマンス指標と過去の傾向を統合することで、AIが実際の障害と一過性の異常を区別できるようになります。
AIによる洞察が完全なデータセットに基づいていることを確認します：データのサイロ化を解消し、検証を改善することで、AI主導のトラブルシューティングと障害検出を強化します。
AIを活用した最良のワークフローは、シームレスで直感的であり、不必要な複雑さを追加することなく、意思決定をサポートする関連性の高いリアルタイムの洞察をエンジニアに提供します。AIは、予測分析を可能にし、データ品質改善を自動化し、ネットワーク・パフォーマンスを最適化することで、通信ネットワークの運用を推進する上で重要な役割を果たすでしょう。
ファイバー・ネットワーク・オペレーションの未来は、より良いマップやより多くのデータだけでなく、真にコネクテッドでインテリジェントな労働力を生み出すことにある。
ネイティブ・モバイルでAIを活用したネットワーク運用を導入する事業者は、次のようなメリットを享受できるだろう：
リアルタイムのデータアクセスとAI主導のトラブルシューティングにより、障害解決を迅速化。
不要なトラックロールを減らし、初回修理率を向上させることで、運用コストを削減。
エンジニアが実際に使用するシームレスなモバイルワークフローにより、作業効率を向上。
将来、勝ち残るブロードバンド事業者は、最高のネットワークを持つだけでなく、最高のツールで労働力を強化する事業者になるだろう。
ネットワーク・オペレーションを次のレベルに引き上げる準備はできていますか？
データのサイロ化を解消し、リアルタイムのモバイルアクセスを可能にし、よりスマートな意思決定のためにAIを活用することで、事業者はネットワーク運用をコストセンターから競争上の優位性に変えることができます。このトピックについて詳しくお知りになりたい方は、ファイバーと通信ネットワークの未来を形作る最大の課題とベストプラクティスを一口ずつ解説するポッドキャスト、Bitesize Fiberに ご視聴ください。
IQGeo がどのようにファイバー・オペレーターにネットワーク運用のベスト・プラクティスの導入を支援しているか、お客様から直接お聞きください。