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Autonome Netze: Konnektivität für die intelligente Industrie

Michael Rogosch
04. Jun. 2024

Selbstverwaltete Systeme und Netze

Der Telekommunikationssektor befindet sich auf den Weg zu autonomen Netzen (ANs). Bis 2028 wollen über 60 Prozent der Betreiber die Autonomiestufe 3 oder höher erreichen – entsprechend der Definition für autonome Netze des TM-Forums. Die Vision umfasst dabei die Schaffung von Informations- und Kommunikationstechnik-Netzen (IKT-Netze) für Anwendungsfälle im Bereich Smart-City oder Smart-Government, sowie ebenso für das Gebiet der „Robotik und Autonome Systeme“ (RAS) in Hinblick auf intelligente Fertigung in intelligenten Fabriken. Daneben steht aber auch die digitale Kontinuität für nichtindustrielle Anwendungsfälle im Fokus.

Ein zentraler Baustein der AN Vision sind kognitive Fähigkeiten von IKT-Netzen. Um diese Fähigkeiten in einem gewissen Maß zu erlangen, werden einzelne Systeme und vernetzte Management- und Steuerungsplattformen durch künstliche Intelligenz (KI) sowie maschinelles Lernen (ML) unterstützt. Dieses Selbstmanagement umfasst Funktionen wie die automatische Erkennung von Ressourcen, Informationen, Kontextänderungen oder der Betriebsumgebung und des Betriebszustands, um eine Selbstkonfiguration ohne die Notwendigkeit einer möglicherweise fehleranfälligen menschlichen Konfiguration durchzuführen. Weitere Funktionen des Selbstmanagements sind Selbstdiagnose; Selbstreparatur; Selbstoptimierung; Selbstschutz vor Angriffen/Bedrohungen; Selbstverteidigung gegen Angriffe; Selbstheilung; Selbsterkenntnis, Selbstorganisation; Selbstanpassung usw.

Das Potenzial von ANs am Beispiel der Fertigungsindustrie

ANs und andere intelligente (KI/ML-gesteuerte) Automatisierungstechnologien werden bei der Entwicklung und Umsetzung intelligenter Städte und moderner digitalisierter Behördendienste sicherlich eine zentrale Rolle spielen. Besonders groß und breit gefächert ist aber das Potenzial für Anwendungsfälle der intelligenten Industrie. Diese sind:

  • Nachhaltigere Betriebsausgaben (OPEX) beim Betrieb von Fertigungssystemen und -prozessen – dank KI/ML-gestützter intelligenter Automatisierung, einschließlich eines Konnektivitätsnetzes, das als selbstverwaltendes/selbstregulierendes IKT-Netz funktioniert und verschiedene Objekte miteinander verbindet.
  • Höhere Produktivität, Flexibilität und wirtschaftliche Nachhaltigkeit bei der Herstellung von Produkten. Dank KI/ML-gestützter intelligenter Automatisierung ermöglichen offene, digitale Systeme und ANs in der gesamten End-to-End-Wertschöpfungskette eine schnellere Markteinführung und Produktion in großen Stückzahlen.
  • Agilität bei der Orchestrierung und Mobilität neuer Workloads, wodurch besser auf Fehler- und Ausfallszenarien reagiert wird. Durch den Verzicht auf manuelle menschliche Eingriffe werden ANs zum Wegbereiter für eine belastbarere und anpassungsfähigere Produktionsumgebung.
  • Echtzeit-Reaktion während der Produktion sowie automatisierte Optimierung der Ressourcennutzung – ebenfalls dank KI/ML als Enabler für private 5G-ANs.

Herausforderungen, die es auf dem Weg zu ANs zu bewältigen gilt

Während sich das Ökosystem rund um ANs weiterentwickelt, zeigen jüngere Forschungsarbeiten allerdings noch einige Herausforderungen, die es zu überwinden gilt, bevor die Technologie einen Reifegrad erreicht, der es erlaubt, das Potential voll zu erschließen. Zu den Herausforderungen zählen:

  • Schaffung von Rahmenwerken und Techniken für die Stabilität von Regelkreisen und die Koordinierung von Softwaremodulen für sogenannte Decision-making Elements (DEs), in Form von Autonomen Funktionen (AFs) in geschlossenen Regelkreisen (rückkopplungsbasiert) – dies bildet die grundlegenden Voraussetzungen für Autonomie und den Grad und die Reife der in ANs-Implementierungen.
  • Etablierung eines Marktplatzes für DEs und zugehörige KI/ML-Modelle und -Algorithmen für autonome Management- und Kontrollintelligenz (AMC von „Autonomic Management & Control“) in ANs. Ein solcher Marktplatz ermöglicht Organisationen, das intelligente Selbstmanagement ihrer IKT-Netzwerke weiterzuentwickeln, indem KI/ML-Modelle/Algorithmen während der Lebensdauer des ANs durch bessere Modelle/Algorithmen aus dem Markt ersetzt werden.
  • Festlegung von Qualitätssicherungsrahmen (QA von „Quality Assurance“) für die Prüfung und Zertifizierung von KI/ML-Modellen und -Algorithmen, die auf bestimmten Schichten innerhalb des mehrschichtigen KI/ML-Rahmens für autonomes Management- und Steuerungsverhalten für Selbstmanagementoperationen der AN eines bestimmten Netzsegments oder als E2E AN über Netzsegmente hinweg verwendet werden. Zusätzlich zeichnet sich ein Bedarf ab an standardisierten Qualitätsmetriken, die die Grundlage für die Zertifizierung zur Einhaltung neuer ACTs wie des AI ACTs der Europäischen Kommission bilden.
  • Entwicklung von Methoden und Werkzeuge zur Vertrauensbildung in KI/ML für AMC zur Selbstverwaltung in ANs. Dazu Mittel zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit von KI/ML für AMC in ANs

Bereitschaft zur Innovation und ein starkes Partner-Netzwerk

Die Art und Weise, wie Netze betrieben werden, ist ständig im Wandel. Derzeit sehen wir den Anfang des Wandels von Netzen, die von menschlichen Betreibern verwaltet werden, hin zu autonomen Netzen, in denen Software mit Hilfe von Daten und KI das Netz zunehmend intelligenter, schneller und effizienter macht. Dies eröffnet Potenziale nicht nur für Telekommunikationsbetreiber, sondern für digitale Kontinuität generell, beispielsweise in der Fertigung aber auch im Bereich Smart Cities oder Smart Government. Diese Transformation steht bevor. Welche Organisationen Erfolg haben werden, hängt auch von Bereitschaft zur Innovation ab sowie von der Fähigkeit, sich auf ein starkes Netzwerk an Partnerschaften zu stützen.

Treffen Sie uns auf der Telekom Campus Fair 2024, um zu diskutieren, wie wir Sie mit unserem breiten Spektrum an Fähigkeiten unterstützen können – egal ob als ANs-Partner in der Forschung und Entwicklung, oder der Bereitstellung von Lösungen (Software, Hardware, KI/ML) oder auch als Integrator für ANs in verschiedenen Kontexten (von CSPs-Produktionsnetzwerken bis hin zu intelligenten Industrie-/Smart Manufacturing-Kontexten). Wir freuen uns darauf, mit Ihnen zu sprechen!

Weitere Informationen:

https://www.capgemini.com/de-de/services/intelligent-industry
https://www.capgemini.com/de-de/branchen/telekommunikation/

Co-Author: Ranganai Chaparadza

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Autor

Michael Rogosch

Leiter des Bereichs 5G & Edge sowie des Center of Excellence 5G & Connectivity bei Capgemini Engineering

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