Архив Телекоммуникации · Мобильная связь
Vodafone Germany: ИИ в C-SON подобрал настройки VoLTE для 450 сот за 4 часа
По данным Vodafone, в пилотном испытании с Huawei алгоритм машинного обучения в централизованной самоорганизующейся сети определил оптимальные настройки VoLTE для 450 случайно выбранных сот за четыре часа. Вручную эта задача заняла бы у инженера значительно больше времени.
/01 · ключевые результаты
-
результат пилота
4 ч
время подбора оптимальных настроек VoLTE алгоритмом
Vodafone Group, пресс-релиз, 26.09.2017
по данным на сентябрь 2017 года · испытание в Vodafone Germany на 450 случайно выбранных сотах
данные компании
- 450 сот охват испытания · масштаб Vodafone Group, пресс-релиз, 26.09.2017
оценка strategai
Оценку не приводим: испытание пилотное, денежный эффект и объём работ инженеров в источнике не указаны.
По данным Vodafone, в пилотном испытании с Huawei алгоритм машинного обучения в централизованной самоорганизующейся сети определил оптимальные настройки VoLTE для 450 случайно выбранных сот за четыре часа. Вручную эта задача заняла бы у инженера значительно больше времени.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Vodafone
- Отрасль
- Телекоммуникации · Мобильная связь
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Оптимизация сетей (телеком, энергосети)
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Решение вендора: Huawei
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 26.09.2017
- География
- Германия, Великобритания
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
По мере усложнения управления сетью инженеры Vodafone тратят время на рутинные трудоёмкие задачи настройки. Компания хотела освободить их для более важных стратегических проектов и поддерживать сеть в оптимальном состоянии под потребности клиентов. Конкретной задачей испытания в Германии стал подбор оптимальных настроек для услуг голоса поверх LTE (VoLTE) на выборке из 450 мобильных сот, выбранных случайно.
Что
Решение
Vodafone Germany и Huawei опробовали машинное обучение в централизованной самоорганизующейся сети (C-SON). Алгоритм определял оптимальные параметры, при которых услуги VoLTE работают наилучшим образом. В источнике не раскрыты тип модели и входные данные.
Как
Внедрение
Испытание провели Vodafone Germany и Huawei незадолго до публикации компании от 26 сентября 2017 года. Алгоритм обработал 450 случайно выбранных сот за четыре часа. По оценке Vodafone, такой же объём работы занял бы у инженера около 2,5 месяца вручную. Компания сообщала о планах дальнейших испытаний машинного обучения и ожидала начать использовать технологию в коммерческих сетях в 2018/19 финансовом году.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным Vodafone, алгоритм машинного обучения в C-SON подобрал оптимальные настройки VoLTE для 450 сот за четыре часа.
- Испытание провели Vodafone Germany и Huawei на сотах, выбранных случайно.
- Vodafone оценивает ручную работу инженера над той же задачей примерно в 2,5 месяца.
Ограничения
- Четыре часа — время выполнения одной задачи в испытании; источник не показывает, как изменилось качество голосовой связи после применения найденных настроек.
- Оценка в 2,5 месяца ручной работы является оценкой компании; методика расчёта не приведена.
- Испытание проведено на 450 сотах; источник не говорит о доле сети Vodafone Germany, охваченной экспериментом, и о промышленной эксплуатации.
-
[1] Vodafone Group
AI enabled engineering increases network optimisation speed
компания · 26.09.2017
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001411 · Версия 1 · 19.10.2026 · /c/CB-001411/