Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,

heute widmen wir uns einem Thema, das zumindest in der Telekommunikationsbranche jetzt nicht wirklich neu ist. Durch das kürzliche Aufkommen neuer Möglichkeiten durch künstliche Intelligenz hat es aber wieder an Fahrt gewonnen: „Predictive Maintenance„.

Lasst uns mal schauen, wie diese neuen Entwicklungen die Wartung und Instandhaltung in der Telekommunikation vielleicht auf ein neues „magisches“ Level hebt.

Oder wie Arthur C. Clarke es beschrieb:

„Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden.“

Wenn wir uns ansehen, was Predictive Maintenance heute leistet, kommt es dem einen oder der anderen ja vielleicht tatsächlich ein wenig vor wie Magie.

Predictive Maintenance in der Telekommunikation: Mehr als nur Vorausschau

Predictive Maintenance, zu Deutsch „vorausschauende Wartung“, ist in der Telekommunikationsbranche von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Probleme in ihren Netzwerken und Infrastrukturen frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu kostspieligen Ausfällen führen.

Video oben:

Für die kontinuierliche Überwachung der Reinstwasser-Ventile beim Chip-Hersteller GLOBALFOUNDRIES hatte vor drei Jahren ein Partnernetzwerk eine KI-basierte IoT-Lösung entwickelt. An dem dreimonatigen Co-Innovations-Sprint „Digital Product Factory“ waren neben GLOBALFOUNDRIES auch Infineon, Coderitter, Sensry, der Smart Systems Hub und T-Systems MMS beteiligt.

In der Telekommunikation geht es bei Predictive Maintenance um weit mehr als nur die Vorhersage von Geräteausfällen. Es handelt sich um einen ganzheitlichen Ansatz zur Optimierung der Netzwerkleistung und zur Gewährleistung einer kontinuierlichen Konnektivität für Millionen von Nutzern. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, können Telekommunikationsunternehmen schon heute in kurzer Zeit immense Datenmengen analysieren, dadurch Muster erkennen und so präzise Vorhersagen über den Zustand ihrer Ausrüstung treffen. Das ermöglicht einen proaktiven Ansatz zur Netzwerkwartung und eine rasche, effiziente Reaktion auf auftretende Probleme. Ein gutes Beispiel, wie ich finde, wie Predictive Maintenance nicht „nur“ zu mehr Kundenzufriedenheit beiträgt, sondern auch das Vertrauen in die Zuverlässigkeit des Telekommunikationsanbieters stärkt.

KI und 5G: Die perfekte Symbiose für Predictive Maintenance

Die Einführung von 5G-Technologie hat die Möglichkeiten für Predictive Maintenance in der Telekommunikation erheblich erweitert. 5G bietet nicht nur schnellere Datenübertragungsraten, sondern auch eine verbesserte Vernetzung, die es ermöglicht, eine Vielzahl von Sensoren und IoT-Geräten simultan einzusetzen.

Diese Sensoren sammeln kontinuierlich Daten über den Zustand von Netzwerkkomponenten, von Mobilfunkmasten bis hin zu Datenzentren. KI-Algorithmen verarbeiten diese Daten in Echtzeit und können so kleinste Abweichungen erkennen, die auf potenzielle Probleme hindeuten. Das Ergebnis? Eine proaktive Wartungsstrategie, die Ausfallzeiten minimiert und die Netzwerkeffizienz maximiert.

Herausforderungen und Lösungen

Trotz der offensichtlichen Vorteile bringt die Implementierung von Predictive Maintenance in der Telekommunikation auch Herausforderungen mit sich:

1. Hohe Anfangsinvestitionen: Die Einführung von Predictive Maintenance-Systemen erfordert erhebliche Investitionen in Hardware, Software und Schulungen.

2. Komplexität der Implementierung: Die Integration in bestehende Systeme kann komplex und zeitaufwendig sein.

3. Datensicherheit und Datenschutz: Die Erfassung und Analyse großer Datenmengen erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Telekommunikationsunternehmen auf:

• Schrittweise Implementierung, beginnend mit kritischen Netzwerkkomponenten

• Partnerschaften mit spezialisierten KI- und IoT-Unternehmen

• Kontinuierliche Schulung und Weiterbildung des Personals

• Implementierung strenger Datenschutz- und Sicherheitsprotokolle

Wo geht die Reise hin? „Selbstheilende“ Netzwerke

Die Vision für die Zukunft geht über Predictive Maintenance hinaus. Experten arbeiten bereits an Konzepten für selbstheilende Netzwerke, die nicht nur Probleme vorhersagen, sondern auch automatisch beheben können. Man stelle sich vor: Ein Netzwerk, das Störungen erkennt, diagnostiziert und behebt, bevor man überhaupt merkt, dass etwas nicht stimmt.

Diese Entwicklung wird nicht nur die Effizienz und Zuverlässigkeit von Telekommunikationsnetzwerken verbessern, sondern auch neue Geschäftsmodelle und Dienstleistungen ermöglichen. Von verbesserten IoT-Anwendungen bis hin zu zuverlässigeren Notfalldiensten – da bin ich schon jetzt gespannt, was wir noch erleben werden.

Tipps und Tricks für erfolgreiche Predictive Maintenance in der Telekommunikation

1. Datenqualität priorisieren: Stelle sicher, dass Deine Sensoren und Datenerfassungssysteme präzise und zuverlässig sind.

2. Interdisziplinäre Teams bilden: Bringe Netzwerkexperten, Datenanalysten und KI-Spezialisten zusammen.

3. Lebenslanges Lernen: Halte Dein Team über die neuesten Entwicklungen in KI und Predictive Maintenance auf dem Laufenden.

4. Skalierbarkeit berücksichtigen: Plane von Anfang an für Wachstum und Erweiterung Deines Predictive Maintenance-Systems.

5. Fokus Kund*in! Nutze Deine gewonnenen Erkenntnisse, um proaktiv die Produkt- und Serviceerfahrung Deiner Kund*innen zu verbessern.

Top Links

1. IBM Maximo Application Suite: Eine umfassende Softwarelösung für Asset Management und Predictive Maintenance.

2. Predictive Maintenance Studie 2021: Schon etwas älter, dafür aber mit großartiger Infografik.

3. Best Practice Cases der Deutsche Telekom: Ob Luft- und Klimatechnik oder Hochleistungsketten, der Telekommunikationsanbieter unterstützt Unternehmen mit maßgeschneiderten Lösungen auf ihrem Weg in die Zukunft.

Abschließende Gedanken: Sensoren + KI + Feedback Loop = Human out of the Loop?

Das muss man sich angesichts der oben beschriebenen Entwicklungen schon ernsthaft fragen. Nur, wie stellen wir sicher, dass die Automatisierungen, die wir heute einstellen, auch fit für eine möglicherweise völlig anderer Welt von morgen sind? Wie sorgen wir dafür, dass Systeme sich idealerweise selber darauf einstellen? Die „selbstheilenden“ Systeme, die ich oben mal beschrieben habe, gehen ja schon in eine solche Richtung. Und dann aber auch nachgefragt: können die das überhaupt? Ist es nicht gerade die Gabe des Menschen, sich immer wieder auf völlig Unerwartetes einzustellen und daraufhin sich auch rasant anzupassen? Wie bekommt man so eine Fähigkeit in einen Algorithmus gepresst?

Da erscheint mir der voranschreitenden Implementierung von KI Lösungen in scheinbar sämtliche Bereiche unseres Arbeits- und Privatlebens (?!) das folgende Zitat von Elon Musk beinahe schon verjährt und altbacken. Sein Tip für ein erfolgreiches Unternehmen war nämlich:

“Ich denke, es ist sehr wichtig, eine Feedbackschleife zu haben, in der man ständig darüber nachdenkt, was man getan hat und wie man es besser machen kann. Ich denke, das ist der einzige und beste Ratschlag: ständig darüber nachzudenken, wie man es besser machen könnte, und sich selbst in Frage zu stellen.”

Genau das ist ja der Kern von Predictive Maintenance in der Telekommunikation: ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess, der durch Daten, KI und, ja immer noch, menschliche Expertise angetrieben wird. Nur, denken wir in Zukunft wirklich immer noch selber nach, so über jedes bisschen Prozess und Planung? Oder lagern wir letztlich auch das aus an eine Maschine? Technologie braucht immer das „Warum“…

Ich hoffe, dieser Einblick in die Welt der „Predictive Maintenance“ in der Telekommunikation war für euch genauso faszinierend wie für mich. Es ist immer wieder erstaunlich, wieviel man beim Schreiben solcher Newsletter dazu lernt. Der Hunger kommt tatsächlich beim Essen oder wie Oma immer sagte:

„Es gibt nichts Gutes, außer man tut es.“

Also, „tut“ ganz viel, die Woche ist ja noch lang und schreibt mir fleißig Eure Use Cases, Beobachtungen, Fragen oder Kritik unten in die Kommentare. Denn wie immer freue ich mich auf eure Gedanken und Erfahrungen!

Bis zum nächsten Mal!

Euer Arno