Data Department; telekom operatörlerinin ve ağ teknolojisi şirketlerinin teslim riskini erken görmesine ve operasyonel verilerindeki değeri bulmasına makine öğrenmesi, simülasyon ve yapay zekâ ile yardımcı olur. ABD'li bir iş ortağı aracılığıyla küresel bir ağ teknolojisi şirketine, büyük bir geçiş programının hedeflerini kaçıracağını gösteren bir Monte Carlo simülasyonu ve birden fazla iş birimi için servis değeri ve anomali tespiti çalışması yaptık.
Telekom ve ağ teknolojilerinde yapay zekâ nerede değer üretir?
Telekom ve ağ teknolojisi şirketleri büyük programlar yürütür ve geniş bir kurulu ekipman tabanına hizmet verir. İkisi de ayrıntılı kayıt üretir, ancak bu kayıtlar ileriye dönük kararlarda nadiren kullanılır. Sorular çoğu zaman basittir: Hedefe ulaşılabilecek mi; değer ya da risk nerede?
| Karar | Makine öğrenmesi, yapay zekâ ya da simülasyon ne yapar | Tipik veri |
|---|---|---|
| Bir yaygınlaştırma ya da geçiş programı hedefini tutturacak mı | Mevcut iş yükünün haftadan haftaya tamamlanan sahalara nasıl dönüşeceğinin Monte Carlo simülasyonu | Proje yönetim kayıtları, adım geçmişi, kaynaklar |
| Ne zaman, nereye kaynak eklenecek | Taahhütten önce kadro ve takvim seçeneklerini karşılaştıran senaryolar | Kaynak planları, adım süreleri, düşme (fall-out) oranları |
| Kurulu bazda servis değeri nerede | Servis talepleri, iadeler ve kurulu ekipman genelinde servis değeri analitiği | Servis talebi, iade ve kurulu baz verisi |
| Hangi iade ya da servis örüntüsü olağan dışı | Vakaları mühendislik ya da ticari incelemeye işaretleyen anomali tespiti | İadeler, arıza kodları, servis geçmişi |
| Hangi aboneler ayrılmaya yakın | Aboneleri elde tutma teklifleri için sıralayan müşteri kaybı (churn) ve eğilim modelleri | Kullanım, faturalama, şikâyet ve sözleşme verisi |
| Mühendisler teknik belgelerde yanıtı nasıl bulacak | Kaynak göstererek yanıt veren RAG (bilgi getirme destekli üretim) tabanlı kurumsal yapay zekâ asistanı | Konfigürasyon kılavuzları, prosedürler, sürüm notları |
İlgili projeler
- Program teslim simülasyonu: Küresel bir ağ teknolojisi şirketi; 2023'te ABD'li bir iş ortağı aracılığıyla yürütüldü. Şirketin, büyük bir telekom operatörüyle eski devre emülasyonu ekipmanını daha yeni ve verimli donanımla değiştirmeye yönelik bir geçiş sözleşmesi vardı. Gelir yalnızca bir sahanın geçişi tamamlandığında doğuyordu ve sözleşmede zamana bağlı hedefler bulunuyordu. Programın kayıtlarını proje yönetim yazılımından aldık, geçiş sürecini adımlara ayırdık, her adımdan bir sonrakine geçişin koşullu olasılık dağılımlarını (düşmeler ve adım süreleri dahil) tahmin ettik ve mevcut iş yükünün haftadan haftaya tamamlanan geçişlere nasıl dönüşeceğini simüle ettik. Bulgu: Mevcut kaynaklarla program, gelecek yılın saha geçiş hedeflerini büyük bir farkla kaçıracaktı. Bu tahmin sonradan doğrulandı.
- Aynı iş ortaklığında servis değeri ve anomali tespiti: Servis talebi, iade ve kurulu baz verisi üzerinde, birden fazla iş birimi için yapılan analizler.
Basit bir simülasyon neden yeterli olabilir?
Simülasyon yöntemi bilerek basit tutuldu. Değeri, plan ile kapasite arasındaki açığı, kaynakları ya da taahhütleri değiştirmek için hâlâ zaman varken görünür kılmaktı. Birçok program riski karmaşık bir model gerektirmez; mevcut kayıtları yönetimin harekete geçebileceği bir tahmine dönüştürmek yeterlidir. Yaklaşımımızı optimizasyon ve simülasyon sayfamızda anlatıyoruz.
Telekom ve ağ teknolojilerinde tipik ilk projeler nelerdir?
- Tek bir program için teslim tahmini: Proje yönetim araçlarında zaten tuttuğunuz kayıtlarla.
- İadeler ya da servis talepleri üzerinde anomali tespiti: Tek bir ürün ailesiyle başlayarak.
- Teknik belge asistanı: Saha ya da destek mühendisleri için. Ayrıntılar üretken yapay zekâ ve kurumsal asistan sayfamızda.
Her biri iki haftalık bir Keşif aşamasıyla başlar: sıralanmış kullanım alanları, veri kontrolü ve devam ya da dur kararı. Ücretsiz 30 dakikalık yapay zekâ fırsat değerlendirmesi, uygunluğu hızlıca görmenin bir yoludur.
Veri ve entegrasyon notları
- Proje yönetim kayıtları; tarihli adım değişiklikleri bir program simülasyonu için yeterlidir, yeni veri toplamak gerekmez.
- Servis, iade ve kurulu baz verisi genellikle ayrı sistemlerdedir; bunları birleştirmek çoğu zaman ilk iştir.
- Altyapı: AWS (Amazon Web Services), Google Cloud, Azure ya da şirket içi sunucularda teslim ederiz.
Sık sorulan sorular
Monte Carlo simülasyonu nedir?
Bir süreci, burada adım sürelerini ve düşmeleri rastgele değiştirerek çok sayıda kez çalıştıran ve tek bir plan tarihi yerine olası sonuçların aralığını gösteren yöntemdir.
Mevcut danışmanlık ya da teknoloji iş ortağımız üzerinden çalışabilir misiniz?
Evet. Telekom ve ağ teknolojileri alanındaki çalışmamız ABD'li bir iş ortağı aracılığıyla yürütüldü.
Bir programı simüle etmek için temiz veri gerekir mi?
Hayır. Proje yönetim yazılımındaki adım geçmişi çoğu zaman yeterlidir; simülasyon, verinin hangi noktada güvenilemeyecek kadar zayıf olduğunu da gösterir.