Kolaborasi proyek katalis ini memanfaatkan beberapa teknologi seperti, Value Operations Framework (VOF), algoritma Expected Demand Not Served (EDNS), platform Intelligent Event Management (iEM), dan Digital Twin Network (DTN).
Sederet pemanfaatan teknologi ini terbukti mampu meningkatkan akurasi analisis dampak layanan dan efisiensi pada suatu sistem operasi, hingga pemeliharaan yang berujung pada lahirnya otomatisasi dalam satu proses layanan. Selain itu, penggunaan teknologi ini juga mampu memberikan perhitungan yang akurat sekaligus menjadi alarm terhadap dampak dari terjadinya gangguan pada suatu proses. Pengurangan kehilangan trafik nirkabel merupakan bagian penting dari solusi ini. EDNS mengukur dampak masalah jaringan pada pengguna dan layanan, serta mendukung perbaikan loop tertutup.
Ketika terjadi gangguan, algoritma EDNS secara otomatis menghitung kehilangan trafik dan jumlah pelanggan yang terkena dampak berdasarkan data multi-dimensi di area gangguan. Berdasarkan analisis dampak layanan ini, EDNS mengidentifikasi sel tetangga yang memenuhi persyaratan dan menyesuaikan parameter konfigurasi sel dan antena yang relevan untuk melanjutkan cakupan dan ketersediaan layanan.
Baca Juga:IAIN Syekh Nurjati Cirebon Memimpin Inovasi dan Kolaborasi dengan Dunia Industri XL Axiata dan Cisco Mendorong Pengembangan Layanan Internet of Things (IoT)
Analisis dampak layanan dapat mengidentifikasi alarm yang dianggap kecil dan tidak dianggap kritis, tetapi sebenarnya berkontribusi terhadap hilangnya layanan. Sistem kemudian menyesuaikan prioritas penanganan berdasarkan SLA dampak layanan. Untuk mewujudkan peta jalan kapabilitas layanan dalam mempercepat AO journey, tim Katalis telah mengimplementasikan Proof of Concept (POC) untuk memvalidasi nilai dan mencapai hasil bisnis yang konsisten.
Teknologi AI, seperti algoritme pengelompokan spatiotemporal, jaringan saraf tiruan, dan algoritme penambangan item entropi spatiotemporal yang adaptif, diperkenalkan untuk meningkatkan efisiensi O&M jaringan secara signifikan. Akurasi demarkasi lintas domain jaringan telah ditingkatkan dari 50% menjadi 93,4%, dan cakupan korelasi alarm jaringan telah ditingkatkan dari 60% menjadi 97,1%.
Hilangnya lalu lintas data berkurang sebesar 15,09% dan dampaknya terhadap akses pengguna berkurang sebesar 14,59% di seluruh periode verifikasi yang mengadopsi pendekatan EDNS. Tim proyek secara aktif menyumbangkan lebih dari 30 proposal standar di berbagai kelompok kerja Forum TM, termasuk AI Closed-loop Automation (AICLA), Measuring and Managing Autonomy (MAMA), Open Digital Architecture (ODA), and TechCo Organizational Design (TCOD).