年間約200億ドンの経済的利益をもたらすイニシアチブ
MobiFone通信総公社の技術担当副部長であるヴー・レ・ホアン氏は、ネットワーク運用コスト管理の効率を高めるための人工知能(AI)、機械学習(ML)、ビッグデータ分析技術応用ソリューションの著者です。
ホアン氏によると、通信業界がますます激化する状況において、MobiFone通信総公社は、ますます大きな運用コスト削減(OPEX)の圧力と、顧客の期待と国際基準を満たすために高いレベルでサービス品質を維持する圧力から、多くの課題に直面しています。
「実際には、多くの運用コスト項目が包括的に最適化されておらず、潜在的な無駄につながっています。一方、AI、ML、ビッグデータなどの最新のテクノロジーソリューションは研究されてきましたが、同期的に展開されておらず、意思決定を支援するための統一された基盤を形成していません。
特に、長期的なコスト予測と管理作業は限られており、専門的な分析ツールが不足しており、戦略の策定と全体的な最適化に困難をもたらしています。上記の欠点が、私と同僚に画期的な解決策を模索するよう促しました」とヴー・レ・ホアン氏は語りました。
Vu Le Hoang氏のAI、ML、ビッグデータ応用ソリューションソリューションは、ネットワーク運用コスト管理の効率を高めることを目的としており、現在MobiFoneのネットワーク全体で広く展開および適用されており、経済的および管理的価値の両方をもたらしています。
運用の自動化を支援するイニシアチブにより、現在、多くの検査、分析、最適化プロセスがAI/MLによって担当されており、手作業作業量を大幅に削減し、人的コストを節約し、処理時間を短縮するのに役立っています。
コスト管理能力の向上:集中データシステムとビッグデータ分析ツールは、異常を早期に発見し、正確なコスト予測を提供し、それによって運営予算全体をより効果的に管理するのに役立ちます。
明確な経済効果を生み出します。平均して各BTSステーションは年間50万VNDを節約できます。ネットワーク全体で40 000以上のステーションがあるため、経済的利益は年間約200億VNDに達します。
貴重な同行
Vu Le Hoang氏は、このイニシアチブを実現するための旅は多くの課題のプロセスであると述べました。 AI/MLは新しいテクノロジーであり、高い複雑さであり、Mobifoneテクニカルチームが理論を習得するだけでなく、実際のネットワークインフラストラクチャで効果的な実装方法を見つけるために研究とテストを維持することを要求しています。これは、特に経験と参照資料が限られている初期段階では、重要な障壁です。
「しかし、イニシアチブに大きな弾みをつけたのは、総公社の経営陣の関心、方向性、条件整備であり、技術幹部が体系的に学習、研究、新技術へのアクセスを行う環境を作り出すのに役立ちました。それに伴い、総公社労働組合は常に同行、励まし、タイムリーな励ましの役割を果たし、チームが安心して貢献し、研究プロセス全体を通して創造的な精神を維持するのに役立ちました。それは、個人の創造的な意志、研究努力の調和のとれた組み合わせです。
自身の実践から、ホアン氏は将来のイノベーション活動をさらに促進するための3つの提案も共有しました。
企業とグループ側は、創造性を奨励するメカニズムを維持し続け、特にAI/MLやビッグデータなどの新しいテクノロジー分野で、実験空間を作り、イニシアチブモデルを拡大する必要があります。労働組合は、労働者の精神を支援する役割を発揮し、各幹部、エンジニアが大胆に新しいアイデアを出し、自分自身に挑戦することを奨励する必要があります。最後に、ユニット間で経験を共有し、交換するメカニズムを構築し、イノベーションを通常の競争運動に
