บาร์เซโลนา, สเปน, 30 พฤษภาคม 2568 /PRNewswire/ — ทุกวันนี้ การดำเนินงานเครือข่ายโทรคมนาคมกำลังเผชิญกับความท้าทายมากขึ้น เนื่องจากเครือข่ายกำลังมาบรรจบกัน โดยเครือข่ายแบบมีสายและเครือข่ายไร้สายต่างต้องทำงานร่วมกันเพื่อส่งมอบบริการที่ครอบคลุม ไม่ว่าจะเป็นกรณีการใช้งาน IoT หรือการแบ่งเครือข่ายแบบครบวงจร
เนื่องจากเครือข่ายใช้ซอฟต์แวร์ในการขับเคลื่อนมากขึ้น การดำเนินงานเครือข่ายจึงต้องอาศัยทักษะที่แตกต่างไปจากเดิมทั้งในด้านการบำรุงรักษาและการตรวจสอบคุณภาพ ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น API สำหรับภาคธุรกิจ และ Agentic AI ยังทำให้การดำเนินงานเครือข่ายมีความซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยเทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเครือข่าย ด้วยการจัดลำดับความสำคัญของบริการในระดับที่ละเอียดมาก พร้อมทั้งให้ความสำคัญกับดัชนีชี้วัดผลงาน (KPI) มากกว่าการเน้นแค่ระยะเวลาทำงานของเครือข่าย (uptime) เพียงอย่างเดียว ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมและแนวทางการดำเนินงานที่เหมาะสม เครือข่ายจะสามารถรองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น ด้วยความน่าเชื่อถือในระดับสูงขึ้น
Huawei ช่วยได้
Huawei Intelligent Operations ทำงานอย่างใกล้ชิดกับวิศวกรเทคโนโลยีเครือข่ายของตนเอง รวมถึงองค์กรกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมหลายแห่ง เพื่อร่วมกันกำหนดทิศทางการพัฒนาบริการเครือข่าย และรับประกันว่าสามารถรองรับแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมได้อย่างครบถ้วน โดย Huawei ทำงานอย่างใกล้ชิดร่วมกับ TM Forum ด้วยการผสานข้อมูลจากลูกค้าเข้ากับวิสัยทัศน์ด้านการดำเนินงานของบริษัท เพื่อพัฒนาเกณฑ์ชี้วัดการดำเนินงานที่เน้นการให้บริการ ด้วยแนวทางนี้ Huawei จึงสามารถขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้ AI ในการดำเนินงานเครือข่ายโทรคมนาคม พร้อมทุ่มเททำการวิจัยอย่างเข้มข้นในด้าน Digital Twin และโมเดลพื้นฐานเฉพาะทางด้านโทรคมนาคม นอกจากนี้ Huawei ยังนำประสบการณ์อันยาวนานจากการดำเนินงานเครือข่ายโทรคมนาคมกลับมาพัฒนาเป็นแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการดำเนินงานของตนเองอีกด้วย
ตัวอย่างที่สำคัญ
ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก Huawei ได้ร่วมมือกับผู้ให้บริการเครือข่ายรายหนึ่ง ทำการวิเคราะห์ผลกระทบที่มีต่อการให้บริการเมื่อจุดให้บริการเครือข่ายมีปัญหา โดยใช้อัลกอริทึม Expected Demand Not Served ของ Huawei ซึ่งสามารถตรวจจับปริมาณการใช้งานที่ต่ำกว่าปกติ วิเคราะห์หาความผิดปกติที่อาจส่งผลให้การใช้งานลดลง และจัดลำดับความสำคัญในการแก้ไขเพื่อกู้เครือข่ายให้กลับมาทำงานตามปกติ ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการเครือข่ายรายดังกล่าวสามารถลดการสูญเสียทราฟฟิกได้ถึง 15%
ในภูมิภาคตะวันออกกลาง Huawei Intelligent Operations ช่วยยกระดับความแม่นยำของโครงสร้างเครือข่าย (Topology) สำหรับเครือข่าย FTTx ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่ทนต่อความหน่วงในการลดจำนวนคำสั่งงานที่ไม่จำเป็นลงได้ถึง 60% ซึ่งส่งผลให้การร้องเรียนจากลูกค้าลดลงถึง 10% ในท้ายที่สุด
ในภูมิภาคยุโรป Huawei นำเทคโนโลยี Gen-AI มาใช้ลดเวลาเฉลี่ยในการกู้คืนเครือข่าย (MTTR) ลงได้ถึง 25% โดย Huawei ร่วมมือกับผู้ให้บริการเครือข่ายรายหนึ่งเพื่อพัฒนา Copilot เชิงบทบาทสำหรับเจ้าหน้าที่บำรุงรักษาภาคสนาม พร้อมสนับสนุนการทำงานของ AI Agent หลายตัว เพื่อรองรับสถานการณ์ที่ซับซ้อนอย่างครอบคลุม
Kevin Ye, President, Intelligent Operation Domain, Huawei
“Huawei Intelligent Operations ไม่เพียงแค่ช่วยให้พันธมิตรผู้ให้บริการเครือข่ายก้าวข้ามความท้าทายในการดำเนินงานที่เผชิญอยู่ในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังพร้อมสนับสนุนให้ใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยในการขับเคลื่อนคุณค่าทางธุรกิจใหม่ ๆ ให้เกิดขึ้นทั่วทั้งองค์กรอีกด้วย” Kevin Ye ประธาน Intelligent Operation Domain, Huawei กล่าว
การประยุกต์ใช้ Gen-AI และความท้าทาย
การเติบโตอย่างรวดเร็วของ Generative AI ได้นำไปสู่รูปแบบการดำเนินงานพื้นฐานสองแบบ ได้แก่ Copilot และ Agent โดย Copilot ช่วยเหลือพนักงานในการเขียนโค้ด ตั้งค่าระบบ หรือจัดการข้อมูลคุณภาพบริการและปัญหาต่าง ๆ ขณะที่ Agent มุ่งเน้นไปที่งานหรือข้อกังวลด้านการดำเนินงานที่เฉพาะเจาะจงมากกว่า และสามารถทำงานได้อย่างอิสระภายใต้การกำกับดูแลของพนักงาน
เพื่อการใช้ Gen-AI อย่างมีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีเครื่องมือที่สามารถจัดการกับข้อกังวลดังต่อไปนี้
- การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง: Gen-AI อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้น การฝึกโมเดล การหาข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข้อมูลภายนอกที่น่าเชื่อถือ การตรวจสอบความถูกต้องจากระบบอื่น รวมถึงมาตรการป้องกันต่าง ๆ จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อช่วยลดข้อมูลและการกระทำที่ไม่ถูกต้องให้เหลือน้อยที่สุด
- ต้นทุนสูง: Gen-AI อาจมีค่าใช้จ่ายสูง ผู้ให้บริการเครือข่ายจึงจำเป็นต้องมีการบริหารจัดการต้นทุน AI เพื่อควบคุมต้นทุนให้ต่ำที่สุด แต่ยังคงได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ ตัวอย่างเช่น พันธมิตรด้านบริการสามารถเลือกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เวอร์ชันต่ำสุด แต่ยังคงให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ และสามารถออกแบบระบบโดยใช้โทเคนน้อยที่สุด
- การบูรณาการเข้ากับระบบที่มีอยู่เดิม: Agentic AI แสดงให้เห็นแล้วว่าการผสานอินเทอร์เฟซของ Gen-AI เข้ากับ Digital Twin ของเครือข่าย สามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูงได้ อย่างไรก็ตาม การรวมแหล่งข้อมูลต่าง ๆ และระบบ BSS/OSS เข้าด้วยกันถือเป็นงานที่มีความซับซ้อนสูง
- การแปลงและการจัดการข้อมูล: การสร้าง Digital Twin จำเป็นต้องทำลายกำแพงข้อมูลที่ถูกจัดเก็บแยกออกจากกัน (Data Silos) เคลียร์และปรับปรุงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง รวมถึงรวบรวมข้อมูลหลากหลายรูปแบบและแหล่งที่มาให้อยู่ในที่เก็บข้อมูลเดียวกัน ซึ่งกระบวนการนี้ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและบริการระดับมืออาชีพที่มีคุณภาพสูง
- การฝึก: หากไม่ได้รับการฝึกโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านแล้ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จะไม่สามารถเข้าใจข้อมูล ปัญหา กระบวนการดำเนินงาน ฯลฯ ของผู้ให้บริการเครือข่ายได้
สำหรับข้อกังวลเหล่านี้ Huawei Intelligent Operations สามารถช่วยจัดการได้
DeepSeek: Gen-AI เจนเนอเรชันใหม่
การเปิดตัว DeepSeek เมื่อเดือนมกราคม 2568 เป็นเครื่องพิสูจน์ว่า Gen-AI สามารถนำเสนอความสามารถทั้งหมดที่มีอยู่ในปัจจุบันได้ด้วยโมเดลที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิมอย่างชัดเจน งานวิจัยของ Huawei บ่งชี้ว่า DeepSeek มีข้อได้เปรียบมากมาย เช่น การสร้างและประยุกต์ใช้ความรู้เฉพาะทาง การสร้างโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล และการประมวลผลทิกเก็ตอัจฉริยะ ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้โดยตรงกับการดำเนินงานของผู้ให้บริการเครือข่าย และ Huawei ก็เป็นผู้นำในการประยุกต์ใช้โมเดลเหล่านี้กับโครงสร้างพื้นฐานโทรคมนาคม
วิสัยทัศน์ของ Huawei ต่อการดำเนินงานด้าน ICT
Huawei เชื่อว่าเทคโนโลยี ICT จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจดิจิทัล โดยมีเทคโนโลยีใหม่ ๆ ทำหน้าที่เป็นตัวเร่ง ขณะที่การดำเนินงานเครือข่ายที่เชื่อถือได้และการดำเนินงานอัจฉริยะจะมีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ด้วยเหตุนี้ Huawei จึงยังคงทุ่มลงทุนด้านการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อสนับสนุนความก้าวหน้าเหล่านี้ และจะเดินหน้าเร่งการเปลี่ยนผ่านไปสู่การดำเนินงานอัจฉริยะต่อไป
เมื่อไม่นานมานี้ Huawei ได้ร่วมมือกับ TM Forum และผู้ให้บริการเครือข่ายชั้นนำหลายราย เพื่อเผยแพร่รายงานประจำปี New-Generation Intelligent Operations White Paper 3.0 ซึ่งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับแนวปฏิบัติทางธุรกิจล่าสุดและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ
View original content to download multimedia: Read More