何璐璐 杜智超 嵇 聰 章 勇 劉 璐

1 中國移動通信集團云南有限公司 昆明 650228

2 中國移動通信集團設(shè)計院有限公司重慶分公司 重慶 401121

引言

在運營商傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運維中，因智慧維護演進路線及自智分級評估不明確，較難對無線網(wǎng)絡(luò)運維域中各項核心能力、子場景進行有效評價，導(dǎo)致出現(xiàn)實際工作目標不清晰、資源投放精準性不高等問題，嚴重影響網(wǎng)絡(luò)運維的效率和成本。針對現(xiàn)有維護域的工作模式，在TM Forum自動駕駛網(wǎng)絡(luò)分級框架的指導(dǎo)原則下，依據(jù)集團自智能力分級細則，并結(jié)合省內(nèi)智慧網(wǎng)絡(luò)運維管理的實際需求出發(fā)，亟需構(gòu)建智慧維護平臺，由被動處理問題改為積極預(yù)防問題，從而提高整體資源的利用率和維護效率，實現(xiàn)2025年L4的整體智能水平。

1 自智網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計理念

1.1 自智網(wǎng)絡(luò)框架

TM Forum自動駕駛網(wǎng)絡(luò)旨在面向消費者和垂直行業(yè)客戶提供全自動、零等待、零接觸、零故障的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)服務(wù)與ICT業(yè)務(wù)，打造自服務(wù)、自修復(fù)、自優(yōu)化的通信網(wǎng)絡(luò)，為通信網(wǎng)絡(luò)運維數(shù)智化轉(zhuǎn)型明晰了目標架構(gòu)和實現(xiàn)路徑[1]。自智網(wǎng)絡(luò)目標框架如圖1所示。

圖1 自智網(wǎng)絡(luò)目標框架

1.2 自智網(wǎng)絡(luò)分級評估思路

結(jié)合自動化基礎(chǔ)理論和通信網(wǎng)絡(luò)特征，完成分級方法標準制定，基本形成產(chǎn)業(yè)共識，并在網(wǎng)絡(luò)運維層面，已進一步細化形成相對完善的分級評估體系，開展規(guī)模評估驗證，如圖2所示。分級評估體系的制定過程包括以下四個方面：1)流程抽象：基于自動化/智能化基礎(chǔ)理論，抽象出網(wǎng)絡(luò)管控通用工作流程；2)確定原則：以“系統(tǒng)”替代“人工”完成工作流程的自主程度作為智能化水平評判基本原則；3)制定方法：根據(jù)各流程的需求優(yōu)先級和產(chǎn)業(yè)成熟度，制定其在分級方法中的演進順序、代際特征；4)評估量化：對單點應(yīng)用/任務(wù)流程分別評估確定級別，對評估范圍整體進行綜合量化統(tǒng)計。

圖2 自智網(wǎng)絡(luò)分級方法和代際特征

其中圖2中自智網(wǎng)絡(luò)等級L0-L5具體內(nèi)容如下。

L0：全流程人工完成。

L1：輔助人工，在執(zhí)行和感知環(huán)節(jié)實現(xiàn)線上采集(記錄)，提高工作效率。

L2：自主執(zhí)行，依賴人工預(yù)定義的固化規(guī)則輔助感知和分析過程。

L3：自主感知，根據(jù)人工配置/編排的規(guī)則(規(guī)則解耦)，輔助分析/決策。

L4：自主分析/決策，根據(jù)用戶意圖需求自動生成規(guī)則/策略(規(guī)則注智)。

L5：全流程智能化，具備完全意圖管理能力，實現(xiàn)自動演進。

以某省為例，2021年底省內(nèi)運維域中共涉及6個自智網(wǎng)絡(luò)核心能力，共有42個子場景，其中絕大部分處于L2水平，即基于固定規(guī)則的輔助分析階段，整體評級約為2.2，如圖3所示，與L3(網(wǎng)絡(luò)自主感知)近期目標及L4(網(wǎng)絡(luò)自主分析/決策)中遠期目標仍有較大差距，亟需通過建設(shè)智慧維護平臺滿足目前集團現(xiàn)有自智網(wǎng)絡(luò)維護域演進需求，以及契合省內(nèi)實際生產(chǎn)維護“降本增效”的發(fā)展需要。

圖3 自智網(wǎng)絡(luò)能力評估結(jié)果

2 智慧維護平臺技術(shù)架構(gòu)設(shè)計

為實現(xiàn)提升智慧維護網(wǎng)絡(luò)的自智水平目標，通過智慧維護平臺的設(shè)計與實現(xiàn)，在故障識別、隱患識別、定界定位、處理方案關(guān)聯(lián)、故障處理、指令巡檢等六大核心能力方面進行重點研究。智慧維護平臺技術(shù)架構(gòu)主要包括原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)ETL(Extract-Transform-Load)、數(shù)據(jù)存儲和后臺業(yè)務(wù)處理、業(yè)務(wù)處理控制、業(yè)務(wù)展現(xiàn)層5個部分，如圖4所示。

圖4 端到端運維軟件架構(gòu)

其中原始數(shù)據(jù)可通過北向平臺、EOMS工單系統(tǒng)、代維資產(chǎn)管理系統(tǒng)、動環(huán)檢測系統(tǒng)及外部相關(guān)API接口數(shù)據(jù)(地理天氣數(shù)據(jù)信息)進行采集。按照通用數(shù)據(jù)ETL處理方式，將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取(Extract)、交互轉(zhuǎn)換(Transform)、加載(Load)至目的端，從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終依據(jù)預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫并存儲至Hadoop集群中，通過AI平臺算法及功能(聚類算法、常規(guī)分類算法、異常檢測算法、深度置信網(wǎng)絡(luò)、堆疊自動編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[2-3])結(jié)合專家知識庫進行智能任務(wù)調(diào)度及后臺業(yè)務(wù)處理。業(yè)務(wù)處理控制主要細化各模塊功能，通過相關(guān)業(yè)務(wù)邏輯中間件實現(xiàn)模塊功能。業(yè)務(wù)展現(xiàn)層基于前端公共模塊相關(guān)技術(shù)對站點畫像、區(qū)域畫像、隱患管理、地理化分析等進行界面化呈現(xiàn)。

3 智慧維護平臺功能架構(gòu)設(shè)計

3.1 網(wǎng)絡(luò)運營中心NOC

智慧維護平臺功能架構(gòu)主要由兩大部分組成：網(wǎng)絡(luò)運營中心NOC(Network Operation Center)和現(xiàn)場外線，如圖5所示。

圖5 智慧維護平臺功能架構(gòu)

NOC是實現(xiàn)遠程實時監(jiān)控服務(wù)運營和檢測設(shè)備狀況的網(wǎng)絡(luò)化中心，主要涉及運維設(shè)計、運維監(jiān)控、故障分析、診斷測試等幾大功能模塊，可結(jié)合運營商EOMS(Electric Operation Maintenance System)電子運維系統(tǒng)進行任務(wù)工單派發(fā)，將NOC嵌入現(xiàn)有運維流程可提高相關(guān)技術(shù)、流程、組織及管理效率，進而提升網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)的穩(wěn)定性與可預(yù)見性。其中運維監(jiān)控、故障分析、診斷測試等模塊主要提升維護域中故障識別、隱患識別、定界定位、處理方案關(guān)聯(lián)等自智網(wǎng)絡(luò)核心能力。

現(xiàn)場外線主要是承載、處理、閉環(huán)EMOS電子運維系統(tǒng)所派發(fā)任務(wù)工單，包括現(xiàn)場維護人員的任務(wù)調(diào)度、資源調(diào)度及部分指令巡檢無法解決的，需要最終現(xiàn)場進行排障巡檢。

3.1.1 運維設(shè)計功能

運維設(shè)計功能主要包括兩部分功能設(shè)計：運維規(guī)則設(shè)計與AI輔助規(guī)則設(shè)計，主要應(yīng)對自智網(wǎng)絡(luò)L3評級標準要求，即將經(jīng)驗規(guī)則從系統(tǒng)中解耦，系統(tǒng)支持圖形化界面自主配置故障識別特征和識別模板，系統(tǒng)基于規(guī)則自動關(guān)聯(lián)跨域故障、隱患，識別網(wǎng)絡(luò)故障事件或隱患事件，并按照解耦的規(guī)則自動定界定位故障原因，生成結(jié)構(gòu)化處理方案，當(dāng)規(guī)則需要調(diào)整時，只需二次配置。

其中運維規(guī)則設(shè)計主要來源于運營商長期積累的相關(guān)運維經(jīng)驗，制定分析規(guī)則、診斷規(guī)則、派發(fā)規(guī)則、調(diào)度規(guī)則、激活規(guī)則等，將上述規(guī)則應(yīng)用于可視化設(shè)計分析中，為自動化運維提供快速設(shè)計能力[4]。

AI輔助規(guī)則設(shè)計則是由傳統(tǒng)技術(shù)專家進行專業(yè)設(shè)計轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^AI技術(shù)輔助進行根因規(guī)則設(shè)計。將相關(guān)網(wǎng)元類型、告警類型、告警信息、告警碼、位置信息等作為輸入項，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)算法最終輸出AI輔助規(guī)則[5-6]。

3.1.2 運維監(jiān)控功能

通過對數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)表等分析進行場景監(jiān)控設(shè)計，可視化呈現(xiàn)多系統(tǒng)、多界面的監(jiān)控。

場景運維監(jiān)控可對網(wǎng)絡(luò)全景監(jiān)控，也可選擇性針對主題監(jiān)控，定制適合實際需求的個性化監(jiān)控功能。將之前被動運維、基本無故障預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)殡[患故障可預(yù)測及規(guī)避。

3.1.3 故障分析功能

通過部署RCA(Root Cause Analysis)根因分析規(guī)則挖掘工具，根據(jù)算法學(xué)習(xí)出固有規(guī)律，形成規(guī)則放入RCA中進行告警根因查看和告警抑制壓減。

再結(jié)合性能指標、參數(shù)配置、相關(guān)變更情況、問題日志等進行多源關(guān)聯(lián)分析，從而對故障進一步確認，提高故障分析的準確性及效率性。

3.1.4 診斷測試功能

診斷測試功能主要包含人工診斷指令及自動診斷腳本兩部分。

首先通過人工診斷指令下發(fā)至網(wǎng)元管理系統(tǒng)(Element Management System，EMS)，再由EMS反饋診斷結(jié)果至人工診斷指令部分；自動診斷腳本可批量生成指令，再由EMS反饋上報相關(guān)診斷報告，將診斷結(jié)果或診斷報告中異常問題自動創(chuàng)建維護工單并指派現(xiàn)場處理，交由現(xiàn)場工單管理，進行后續(xù)流程處理。

3.1.5 工單派發(fā)功能

工單關(guān)聯(lián)RCA的關(guān)聯(lián)規(guī)則，進行根故障派單、子故障合并派單，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)拓撲、運維經(jīng)驗等信息，例如同一基站下所有小區(qū)退服，則合并為一個業(yè)務(wù)工單，從源頭減少派單量，提高故障解決效率，如圖6所示。

圖6 工單派發(fā)功能

T1為告警消除最大量時間點，T2為關(guān)聯(lián)指派時間點，T3為告警派發(fā)最長時限，通過分析歷史告警，給出最佳關(guān)聯(lián)時間點閾值，減少消除告警的無效派單量，通過關(guān)聯(lián)減少派單總量，提升運維效率，通過動態(tài)設(shè)置派單時間閾值，追加合并派單，減少無效派單、重復(fù)派單。

3.2 現(xiàn)場外線配合

3.2.1 故障單處理

集中故障告警平臺針對告警監(jiān)控進行結(jié)果輸出，在創(chuàng)建TT(Trouble Ticket)工單之前，需要等待一定告警清除時間，避免相關(guān)工單追回。當(dāng)系統(tǒng)收到TT的告警清除消息后，可以自動關(guān)閉TT單和相對應(yīng)的WO(Work Order)單，如圖7所示。

圖7 故障單處理

通過運維經(jīng)驗和對歷史工單進行機器學(xué)習(xí)、挖掘工單相關(guān)性規(guī)則，啟動策略歸并重復(fù)工單，去除無效工單。

3.2.2 任務(wù)及資源調(diào)度

對于外部系統(tǒng)派發(fā)的TT單，在某些應(yīng)用場景下，不需要相關(guān)分析處理，可以直接派發(fā)至外場工程師處進行解決。對于這種應(yīng)用場景，系統(tǒng)提供TT單自動受理并派發(fā)子單的功能。當(dāng)系統(tǒng)接收到TT單時，自動以系統(tǒng)超級用戶來受理TT單，然后進行處理，在處理該步驟時可自動選擇生成WO單，并生成子單。智能調(diào)度主要是將任務(wù)通過AI調(diào)度引擎進行工單計劃制訂、位置及路線規(guī)劃、員工能力及工具需求分析，把任務(wù)與資源相結(jié)合達到最佳匹配效果。通過人員調(diào)度、資源調(diào)度、路徑規(guī)劃等可實現(xiàn)工單“零”時間指派、合理安排人員工作任務(wù)量，提升派單準確率、提升平均工單響應(yīng)時長及資源使用效率。

3.2.3 自動巡檢管理

自動巡檢管理主要涉及巡檢配置管理、巡檢規(guī)則管理、巡檢任務(wù)列表、指令適配/執(zhí)行及自動輸出巡檢報告功能，如圖8、圖9所示。

圖9 自動巡檢流程

巡檢配置管理包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)配置管理、設(shè)備網(wǎng)元配置管理、任務(wù)/方案管理及門限/通知管理。

巡檢規(guī)則管理的功能是制定相關(guān)巡檢規(guī)則(專業(yè)網(wǎng)信息、作業(yè)計劃等)以及配置解析規(guī)則。

巡檢任務(wù)列表可對巡檢計劃定義接口、巡檢定時任務(wù)，以及查看巡檢任務(wù)列表。

指令適配及執(zhí)行由自動巡檢功能發(fā)現(xiàn)維護類問題，通過模板初始化規(guī)則及指令創(chuàng)建規(guī)則生成巡檢測試工單，再與指令模板進行匹配映射創(chuàng)建巡檢任務(wù)，指令執(zhí)行后將指令結(jié)果反饋閉環(huán)輸出巡檢報告。

系統(tǒng)可將相關(guān)維護要求結(jié)合站點資產(chǎn)信息進行綜合呈現(xiàn)；歷史數(shù)據(jù)包含告警次數(shù)、故障處理次數(shù)、站點話務(wù)量、數(shù)據(jù)量等信息；地理位置、區(qū)域、地形特征(高山、平原、河岸、洼地等)、耐候性；氣象機構(gòu)輸出的相關(guān)天氣數(shù)據(jù)，共同制定動態(tài)巡檢計劃，聚焦故障高發(fā)站點，主動預(yù)防歷史故障重發(fā)，減少維護資源的浪費。

3.2.4 隱患管理

隱患管理主要針對異常項目生成智能巡檢告警，自動完成對告警信息的分析，自動生成維護作業(yè)計劃告警工單，維護人員根據(jù)隱患工單來處理隱患問題[7]。

在巡檢設(shè)備上(鐵塔、基站等)，放置NFC(Near Field Communication)標簽，通過近距離無線通訊技術(shù)，巡檢人員按照路線的設(shè)置，依次到每個地點進行巡檢并自動顯示巡檢內(nèi)容。

4 基于智慧維護平臺的應(yīng)用

4.1 站點畫像

4.1.1 站點健康度評估

基于站點設(shè)備種類、性能情況，結(jié)合站點環(huán)境、停電情況、備電時長、站點歷史故障等信息建立站點健康度評估指標體系，并設(shè)定告警閾值自動觸發(fā)維護工單有效預(yù)警，降低站點告警故障。

4.1.2 區(qū)域可視化

采用多種代維指標和站點客觀運行指標，可以實現(xiàn)區(qū)域綜合可視化，以區(qū)域為對象，提供整體指標統(tǒng)計分析，主要提升運維質(zhì)量監(jiān)控能力。

4.1.3 站點維護成本分析

通過對歷史故障維護數(shù)據(jù)包括維護人員、車輛、油機、故障發(fā)生頻率等信息提供站點維護成本數(shù)據(jù)，為過程成本量化、站點維護預(yù)算及后續(xù)投標成本核算提供數(shù)據(jù)支撐。

4.1.4 制定站點維護計劃

基于站點重要級別、歷史故障信息、天氣狀況等制定維護計劃，對維護備件提供預(yù)測管理并減少站點故障率，降低單站維護成本。

4.2 運維效率分析

4.2.1 GIS資產(chǎn)全景圖

以維護網(wǎng)格為基礎(chǔ)單元，對資源信息(人員、車輛、站點、油機)進行實時位置展示，工單關(guān)聯(lián)、軌跡回放，實時了解資源狀況，方便調(diào)度管理。

4.2.2 板卡板件全量監(jiān)控

通過對現(xiàn)網(wǎng)板卡板件的入網(wǎng)時長、現(xiàn)網(wǎng)設(shè)備的返修總數(shù)/比例統(tǒng)計，按省市縣的地理維度、廠家維度、板卡板件的類型維度進行全量監(jiān)控，對存在硬件隱患、頻繁老化返修等問題設(shè)備構(gòu)建“機歷卡”“病例庫”，監(jiān)控中心可全面掌握板卡板件的資源使用及健康度情況。

4.2.3 人員效率指標分析

對人員工單效率指標進行統(tǒng)計分析，包括上站任務(wù)詳細信息及工作時長信息，對車輛效率指標分析，包括上站里程、規(guī)劃里程分析，發(fā)現(xiàn)人員運維效率短板進行改進，提升效率，如表1所示。

表1 效率指標總體統(tǒng)計數(shù)據(jù)

5 結(jié)束語

智慧維護平臺在提升自智網(wǎng)絡(luò)水平評級方面，由L2.2提升至L3.0，有效提高了維護域內(nèi)各項工作的管理能力，以及主動預(yù)防性運維及快速應(yīng)急處理能力。隨著實際應(yīng)用的進一步深入，將繼續(xù)完善智慧維護系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)演進，并將核心能力應(yīng)用深度嵌入問題識別、問題分析、問題處理、問題質(zhì)檢等實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)，達到助力網(wǎng)絡(luò)運營降本增效的目的。