Telekommunikasjonsindustrien gjennomgår en bemerkelsesverdig transformasjon, sterkt drevet av konvergensen av IoT, maskinlæring, og edge computing. Denne konvergensen skaper ikke bare nye muligheter for Mobilnettverksoperatører (MNOer) og Tower Operations, men byr også på utfordringer som må løses for å utnytte potensialet til disse teknologiene fullt ut. 

Tårn i drift

Fremkomsten av den fjerde industrielle revolusjon er fylt med muligheter. Tårndriftsenheter kan tjene på noen få forbedrede arbeidsmåter og effektivitetsgevinster, aktivert av teknologi. Disse inkluderer: 

1. Forbedret effektivitet og ytelse: Utplasseringen av IoT-sensorer for å overvåke helsen til tårn og utstyr, kombinert med maskinlæringsalgoritmer, muliggjør identifisering av mønstre og anomalier som indikerer potensielle problemer.

   Med denne informasjonen kan MNO-er planlegge forebyggende vedlikehold og reparasjoner, redusere nedetid og forbedre nettverksytelsen. En studie fra Cisco avslørte at å omfavne IoT og maskinlæring for å optimalisere tårninfrastrukturen kan føre til opptil 30 prosent besparelser i driftskostnader.
   

2. Energy Management: Å omfavne IoT og maskinlæring muliggjør proaktiv og mer intelligent energistyring på tårnplasser, noe som gir en betydelig mulighet til å optimalisere energiforbruket og redusere driftskostnadene.

   I følge en studie utført av International Energy Agency (IEA), kan implementering av IoT-baserte energistyringsløsninger føre til energibesparelser på opptil 30 prosent i telekommunikasjonssektoren, noe som påvirker både bunnlinjen og miljømessig bærekraft positivt.

   Ved å utnytte sanntidsdata fra IoT-sensorer og bruke maskinlæringsalgoritmer for å forutsi energibehovsmønstre og skifte energiforbruk på tvers av lagringsalternativer, kan MNO-er oppnå større effektivitet i kraftutnyttelsen, samtidig som de bidrar til en grønnere og mer økonomisk levedyktig tårninfrastruktur.
   

3. Forbedret sikkerhet og sikkerhet: Integreringen av IoT og maskinlæring kan i betydelig grad styrke sikkerheten og sikkerheten på tårnplasser. IoT-sensorer kan oppdage uautorisert tilgang til tårn, mens maskinlæring kan analysere data fra sikkerhetskameraer, logger, hendelser og ny innsikt for å identifisere potensielle trusler.

   Frost & Sullivans studie indikerte at bruk av IoT og maskinlæring for tårnsikkerhet kan redusere risikoen for hærverk og tyveri med opptil 50 prosent.
   

4. Nye tjenester og applikasjoner: IoT og maskinlæring åpner døren til innovative tjenester og applikasjoner som en gang ble ansett som umulige. MNO-er kan bruke IoT-sensorer for å spore bevegelsen til mennesker og kjøretøy, mens maskinlæring analyserer disse dataene for å identifisere mønstre og trender.

   Innsikten som er oppnådd kan lette trafikkoppdateringer i sanntid, ruteoptimalisering eller til og med kriminalitetsforebygging. I følge ABI Research anslås markedet for IoT-aktiverte MNO-tjenester å nå svimlende 100 milliarder dollar innen 2025.
   

5. Smartere deling av infrastruktur: Implementeringen av IoT og maskinlæring i tårninfrastruktur åpner døren til forbedrede muligheter for deling av infrastruktur. Bedrifter kan utnytte datadrevet innsikt for å identifisere egnede samlokaliseringspartnere, optimalisere tårnplassutnyttelsen og forhandle frem gjensidig fordelaktige avtaler.

   Dette kan resultere i reduserte kapitalutgifter og driftskostnader for tårnoperatører samtidig som det gjør det mulig for selskaper å utvide nettverksdekningen mer effektivt og strategisk. 

Viktige utfordringer

Det er imidlertid tre hovedutfordringer som vil hindre avansement: 

1. Investering i ny teknologi og infrastruktur: Selv om de potensielle fordelene er betydelige, krever det å omfavne IoT og maskinlæring betydelige investeringer i ny maskinvare og programvare for å støtte disse teknologiene. Disse investeringene er imidlertid avgjørende for å holde seg konkurransedyktige og møte kundenes skiftende krav.
   
2. Håndtere enorme mengder data: Kombinasjonen av IoT og maskinlæring genererer en overveldende mengde data som må administreres effektivt. MNOer må utvikle robuste dataadministrasjons- og analysefunksjoner for å utlede meningsfull innsikt fra disse dataene. I følge IDC, innen 2025, forventes gjennomsnittlig MNO å generere svimlende 200 terabyte med data per dag.
   
3. Tilpasning til nye forretningsmodeller: Med ny teknologi kommer nye måter å jobbe på. Et skifte til en mer proaktiv tilnærming krever justering av mennesker, prosesser og teknologi, noe som krever en betydelig revurdering av eksisterende rapporteringsstrukturer, driftsprosedyrer og verktøysett. Oppsiden av proaktiv drift vil begrenses av operatørenes manglende evne til å tilpasse seg hensiktsmessigly. 

Ettersom IoT, maskinlæring og edge computing blir integrerte komponenter i tårninfrastrukturen, vil mobilnettverksoperatører få mange fordeler. Ved å fullt ut omfavne disse transformative teknologiene, kan MNO-er forbedre effektiviteten og ytelsen til nettverkene sine, introdusere nye tjenester og applikasjoner, og vedlikeholde et konkurransefortrinn i den raskt utviklende telekommunikasjonsindustrien.