IA preditiva para falhas em redes de telecom

Contexto

Operadora de telecomunicações (15M de assinantes) em plena implantação da rede 5G com 50K antenas a gerenciar. As falhas de rede não antecipadas causam degradações de serviço impactando milhares de assinantes. O SLA de disponibilidade de rede é de 99,9% mas só é cumprido em 99,5%, gerando penalidades contratuais dos operadores MVNO hospedados.

Problema & Desafio

Falhas de rede não antecipadas: 200+ incidentes graves/ano impactando em média 50K assinantes cada. SLA a 99,5% vs 99,9% contratual: 15M€/ano em penalidades MVNO. MTTR de 4 horas em média: diagnóstico manual demorado. Análise de causa raiz artesanal: cada incidente é investigado manualmente pelos especialistas de rede. Recursos de intervenção limitados: os técnicos são enviados para incidentes menores em detrimento dos incidentes críticos.

Solução & Entregas

Modelo ML preditivo de falhas de rede treinado em 3 anos de dados operacionais (alarmes, KPIs de rádio, meteorologia, carga). Previsão em H+6 e H+24 dos equipamentos em risco com probabilidade e impacto estimado. Análise de causa raiz automatizada: correlação multi-fontes para identificar a causa raiz em minutos vs horas. Auto-remediação: ações corretivas automáticas para os incidentes recorrentes (restart, reconfiguração, failover). Dashboard NOC aumentado: mapeamento da rede em tempo real, previsões, ações recomendadas. Primeiro resultado visível em 30 dias - industrialização completa em 3 meses.

Tecnologias