ビジュアルAIがas-builtドキュメンテーションとデジタルツインをどのように強化するか

EUと英国の光ファイバーネットワークが今後数年間で飛躍的に成長するにつれ、プロバイダーはその監視、管理、保守に取り組む中で新たな課題に直面することになる。EUでは、2億4,400万を超える家庭や企業がFTTP（Fiber-to-the-Premises）にアクセスしており、利用率は49.6%です。英国では、2,010万世帯がフルファイバーサービスにアクセスしている。EUの「デジタルの10年」目標や英国の2030年までのプロジェクト・ギガビット目標を達成するため、ネットワーク・プロバイダーはより多くの地域でFTTPの展開を加速させている。

都市部と到達困難な地域の両方に分布するファイバー・ネットワークの急速な拡大により、ネットワーク・プロバイダーは業務の合理化と品質管理の強化が求められています。プロバイダーは、競争力のある接続性を大規模に提供し、長期にわたってネットワークのパフォーマンスを維持できるようにしなければなりません。プロバイダーが、将来的に重大な結果をもたらす可能性のある問題や見落としを導入することなく、ペースを保ってネットワークを拡大するには、正確でアクセスしやすく、実用的な文書化を優先することが重要です。

この記事では、光ファイバー・プロバイダーが自社のネットワークを把握するための2つの方法、すなわちas-builtドキュメンテーションとデジタル・ツイン・テクノロジーについて説明します。急速に拡大するネットワークに文書化が不可欠な理由と、ビジュアルAIが文書化を強化する方法について説明します。 

As-builtドキュメンテーションは、高性能な光ファイバー・ネットワークの基礎を築きます。

As-Built ドキュメンテーションは、現場でのネットワーク設置の詳細な記録を提供します。これは、設置プロセス中に行われた、当初の計画にはなかった変更を示し、構築された実際の光ファイバーインフラを捉えます。通常、As-built ドキュメンテーションには、次のような詳細が含まれます： 

• 地上と地下のケーブル・ルート

• スプライスポイントとジャンクション

• ケーブル保護チューブまたはスリーブ

• ファイバーの種類と数、クラッド、帯域幅などのケーブル仕様

• チャンネルとダクト

• キャビネットや光ネットワーク端末（ONT）などの機器の設置場所

• オープン・トレンチとネットワーク・エレメントの写真

高品質のas-builtドキュメンテーションは、ネットワークの状態に関する重要な洞察を提供します。建設請負業者は、ネットワーク・プロバイダーが建設が初期計画の仕様に沿ったものであることを検証できるよう、行った作業の最終的な証拠としてas-built記録を提供する必要がある。しかし、as-built文書には、請負業者が良い仕事をしたことを確認する以上の目的もある。時間の経過とともにファイバー・ネットワークの運用と保守を成功させ、回復力と長寿命を高めるために不可欠なものです。 

光ファイバー・ネットワークを正確に把握することは、規制遵守のためにも重要です。例えば、英国では、地下インフラストラクチャは、年間約60,000の偶発的なストライキに見舞われ、年間24億ポンド以上のコストがかかっています。英国地理空間委員会は、地下インフラの全体像を提供する包括的なデジタル地図を作成するために、全国地下資産登録 (NUAR) を設立しました。 

偶発的なストライキは、修正にコストがかかり不便なだけでなく、ネットワークのダウンタイムを増加させ、顧客エクスペリエンスに影響を与えます。as-builtドキュメントを優先することで、ネットワーク・プロバイダーは顧客に信頼性の高い接続性を提供し、顧客の維持と収益を促進することができます。 

デジタル・ツインは、光ファイバー・ネットワークの包括的なリアルタイム・ビューを提供し、より効果的な管理を実現します。

デジタルツイン技術は、as-builtドキュメンテーションの次の進化である。デジタルツインは、物理的なオブジェクトやシステムの仮想バージョンです。デジタルツインは高度なデジタル3Dモデルであり、実世界での変化にリアルタイムで自動的に対応します。デジタル・ツインは、以下のような技術の集合に依存しています： 

• 地理情報システム（GIS）は、正確な地図作成のための位置情報を提供する。

• センサーやカメラなどのモノのインターネット（IoT）デバイスがリアルタイムでデータを取り込む 

• AIと機械学習技術により、入力されたデータを処理して、対処すべき意味のある変化を特定し、分析のための傾向を浮き彫りにする。

従来のas-builtドキュメンテーションは、プロジェクト段階の完了時にネットワークの静的なスナップショットを提供しますが、デジタルツインは動的であり、ネットワークが進化するにつれて、パフォーマンスに関するライブで継続的な洞察を提供します。光ファイバー・プロバイダーは、デジタル・ツインを使用してネットワークをマッピングし、資産を管理し、メンテナンスや拡張活動に関する最新情報を入手しています。これにより、ネットワーク停止の場所と性質を特定し、問題のトラブルシューティングをより効果的に行うことができます。また、デジタルツインはケーブルの容量や使用状況に関する情報を提供し、拡張やアップグレードの計画を立てることもできます。 

スマート・センサーや機械学習などのAI駆動コンポーネントにより、デジタル・ツインはネットワークの問題を監視し、問題が発生するとフラグを立てることができます。 予知保全を行うことができます。.デジタル・ツイン・システムは、ネットワーク監視の効率も向上させ、問題が発生しない限り、現地に足を運ぶ必要がなくなることも多い。コンピューター・ビジョンとライダー・センサーを使用してデータを自動的に収集することで、現地調査のタイムラインを20～25％短縮することができます。

デジタル・ツインの活用は、欧州のインターネット・インフラを強化するための重要な戦略である。野心的なTwinEUプロジェクトは、15カ国にまたがるEUの電力システムの巨大なデジタルツインを作成することを目指している。EUのデジタル・ツイン市場の今後10年間の年間平均成長率（CAGR）は58.55％と予測されている。この技術がEUにおけるインフラ管理の標準になるにつれ、光ファイバーネットワーク・プロバイダーは、競合他社に追いつき、地域の要件に準拠し続けるために、この技術の採用を優先する必要がある。

ビジュアルAIでファイバーネットワークのas-builtドキュメンテーションとデジタルツインをアップグレード

フルファイバーネットワークは、ONT、ケーブル、スプリッターからマンホール、トレンチ、ダクト、電柱に至るまで、何千もの相互接続要素で構成されているため、従来の銅線ネットワークよりもはるかに複雑です。ネットワーク・データを慎重に文書化し、検証するための堅牢なシステムがなければ、プロバイダーは顧客や規制当局が求める接続品質を保証できません。 

As-builtドキュメンテーションは、より詳細になる必要がある。同時に、規模に応じた効率化を推進し、配備を迅速に完了するためには、文書化プロセスを合理化する必要がある。コストのかかる再訪問を減らし、接続性の問題を引き起こすエラーの可能性を抑えるため、ドキュメンテーションは可能な限り正確でなければならない。プロバイダーはまた、デジタル・ツイン・アーキテクチャとAIによる自動化をサポートするドキュメンテーション・ソリューションを優先し、ネットワーク・イノベーションの最先端を行く大手通信会社と同等のオペレーションを実現する必要がある。 

インプビジュアルAIによるas-builtドキュメンテーションの精度と信頼性の向上

ネットワーク・プロバイダーは、as-builtドキュメントを作成し、ネットワークの品質を把握するために、現場作業員が撮影した写真をGISや施工管理に読み込んでいる。不正確な写真は、品質コンプライアンス・チームにボトルネックをもたらし、多くの場合、新しい写真を撮るために再訪問が必要になります。不正確な写真はネットワークの可視性のギャップを広げ、プロバイダーは資産の在庫やパフォーマンスを明確に把握することができません。ビジュアルAIは、現場作業員が写真を撮る瞬間という発生源で、これらの問題を解決することができます。 

ビジュアルAIを使用すると、現場作業員が撮影したすべての写真が自動的にチェックされ、期待される機器や構成の鮮明で明るい画像が含まれていることが確認されます。データの精度を向上させるだけでなく、ビジュアルAIは、より詳細なネットワークデータを収集し、as-builtドキュメントを改善することも容易にします。これにより、現場作業員は次のようなデータを収集できるようになります： 

• リアルタイムの在庫管理。ビジュアルAIは、現在のas-builtドキュメントに沿って期待されるコンポーネントが存在することを確認し、ファイバーキャビネットでまだ空いているポート数などの資産在庫レベルを検出することができます。

• ネットワーク環境データ。視覚AIはトレンチの深さと幅を検出し、ネットワークコンポーネント周辺の重要な詳細を自動的に記録することができます。 

• 位置情報と作業データ。ビジュアルAIは、写真に写っている現場作業の種類や資産の場所（マンホールの地下とファサードの上など）を自動的に特定することができます。

• ネットワーク・パフォーマンス測定基準。Visual AIは、光時間領域反射率計（OTDR）テストやスマート・メーターの読み取り値を他の画像と一緒に記録し、コンテキストを高めることができます。 

ビジュアルAI強化デジタルツインでプロアクティブな資産管理を実現

デジタル・ツインは、リアルタイムのセンサー・データを使用してパフォーマンスを継続的に監視する。このすべてのデータにより、機械学習モデルは潜在的な故障を予測し、企業は問題が発生する前に予防的にメンテナンスのスケジュールを立てることができる。センサーは通常、故障の可能性を示す振動、温度、圧力の変化を検出して記録する。ビジュアルAIは、センサー・データにさらなる文脈を加えることができる。より深い洞察により、プロバイダーは材料やインフラの配置について十分な情報に基づいた決定を下し、問題が再発した場合には現場作業員に追加トレーニングを提供することができます。

ビジュアルAIは、作業員が撮影した写真を通じて、デジタル・ツインに詳細な情報を付加することができる：

• 物理的な状態を監視。現場エージェントがアセットを撮影するたびに、AIを活用したビジュアル画像解析がその状態をリアルタイムで評価します。

• 積極的なメンテナンス計画。ビジュアルAIは、消耗、損傷、異常を把握できるため、プロバイダーは問題が発生する前に、適切なツールや機器を備えた適切な担当者を派遣して修理を行い、ダウンタイムを回避することができます。

• デジタル・ツインを実世界の対応物と整合させる。アセットインベントリから環境データまで、ビジュアルAIは、プロバイダーがデジタルツインがネットワークで実際に起こっていることを正確に反映するために必要なすべての詳細をキャプチャすることができます。

Deepomatic Lens使用して、as-builtドキュメントに詳細を追加し、より優れたデジタル・ツインを構築します。

Deepomatic Lens は、既存のGISやフィールドサービス管理システムとシームレスに統合するIQGeoのビジュアルAIソリューションです。このような技術を指先で操作することで、現場作業員は、撮影した写真がバックオフィスに届く前に、すべての写真に正しい視覚情報が含まれていることを確認することができます。また、Deepomatic Lens は、エンジニアや技術者が正しい設置を行えるように、その場で自動的に修正を行います。 エンジニアや技術者は、最初に正しく設置することができます。コストのかかる再訪問の必要がなくなります。

Deepomatic Lens から得られる信頼性の高い正確なデータを使用することで、as-built ドキュメントまたはデジタル ツイン システムを充実させ、チームがネットワークを構築する際のネットワークのパフォーマンスと状態に関するリアルタイムの洞察を得ることができます。Deepomatic Lensようなビジュアル AI ソリューションを使用することで、文書化プロセスを変革し、品質管理を向上させて、競争の激しい今日の光ファイバー市場の要求に応えることができます。ビジュアルAIがネットワーク運用をどのように変革するかについては、当社の業界エキスパートによるデモを 今すぐご予約ください。