Funklöcher finden, Fehler klassifizieren und Lösungen entwickeln: AnalyTo, die Software- und Support-Lösung für georeferenzierte Mobilfunkoptimierung der brown-iposs GmbH, dient Betreibern von 4G- und 5G-Mobilfunknetzen dazu, eine möglichst flächendeckende Netzabdeckung zu bieten. Mit der jetzt gelaunchten neuen Version bietet das auf Software und Integrationsleistungen für Mobilfunk- und IoT-Netze spezialisierte Unternehmen einen deutlich erhöhten Automatisierungsgrad sowie mehr Möglichkeiten zur Integration weiterer Datenquellen.

Mobilfunknetze werden immer komplexer

„Netzbetreiber stehen vor der Herausforderung parallel wachsender und laufender Netze. 4G, 5G und auch schon 6G werden gleichzeitig betrieben oder befinden sich im Aufbau, was zu einer hohen Komplexität der Netzstrukturen führt“, sagt Dr. Bernd Schröder, Gründer und Geschäftsführer von brown-iposs. „Eine manuelle Mobilfunkoptimierung ist heute praktisch nicht mehr umsetzbar.“ Um die georeferenzierte Optimierung zu unterstützen, hat brown-iposs AnalyTo entwickelt, das nun in Version 50 veröffentlicht wurde.

AnalyTo findet, klassifiziert und behebt Fehler

Die jetzt veröffentlichte neue Version wurde in allen Bereichen optimiert. „Wir entwickeln AnalyTo seit dem Launch vor knapp 15 Jahren kontinuierlich weiter und versorgen unsere Kunden regelmäßig mit Innovationen. Dabei können wir uns als kleines, agiles Unternehmen sehr eng an deren Anforderungen orientieren, die wir in regelmäßigen Treffen und intensivem Austausch ermitteln“, so Dr. Bernd Schröder. Zu den wichtigsten aktuellen Neuerungen der Lösung gehört der erhöhte Automatisierungsgrad.

AnalyTo automatisiert die Fehlerermittlung, die Analyse und die Auswertung von Messungen zur Netzabdeckung. Bei diesen Messungen werden Transaktionen, also Datentransfers wie Telefonie, Downloads oder Streaming simuliert und dabei auftretende Fehler erfasst. Die Lösung von brown-iposs ermittelt diese Fehler mithilfe von KI-Methoden wie Mustererkennung und klassifiziert sie, um anschließend passende Lösungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Die erhobenen Daten werden automatisiert in das Livenetz eingebracht. „Den über 220 Fehlerklassen sind passende Lösungsvorschläge zugeordnet, die ohne menschliches Zutun umgesetzt werden“, erklärt Dr. Bernd Schröder. „Ebenfalls automatisiert überprüft AnalyTo im Anschluss, ob die sich die Situation auch wirklich verbessert hat und steuert andernfalls noch einmal nach.“

Hinzugekommen sind außerdem zusätzliche Schnittstellen zur Integration weiterer Datenquellen. So kann AnalyTo insbesondere auf Crowdsourced Data und GeoRAN-Daten zugreifen und diese auch zielführend auswerten. Netzzustandsdaten, Planungsdaten oder Netzperformance-Daten sind weitere Beispiele und tragen dazu bei, noch mehr Informationstiefe zu bieten. Die Netzbetreiber profitieren, weil Fehler präziser erkannt und somit schneller und zuverlässiger behoben werden können.

Künftig noch mehr Automatisierung

Bereits jetzt arbeitet das brown-iposs-Team an weiteren neuen Features für AnalyTo. Das oberste Ziel ist es, in den kommenden Jahren Vollautomatisierung zu erreichen. „Zunehmend wird der Fachkräftemangel zu einer spürbaren Herausforderung beim Netzausbau und bei der Netzoptimierung. Deshalb werden neue Funktionen zur Automation bei uns in allen Entwicklungsbereichen priorisiert behandelt“, erklärt Dr. Bernd Schröder.