面向ToB 專網(wǎng)的中高端價(jià)值場(chǎng)景質(zhì)量管理及感知分析研究與應(yīng)用

［劉丹月 陸南昌 駱劼 沈仲瀚 王琦］

1 前言

中高端場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是鞏固用戶口碑的關(guān)鍵，基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能場(chǎng)景識(shí)別優(yōu)化，是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化智能分析的一個(gè)重要研究方向。圍繞集團(tuán)公司工作要求：大力提升服務(wù)質(zhì)量，深耕網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，打造優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)，引領(lǐng)創(chuàng)造客戶需求。以5G ToB 產(chǎn)品中雙域?qū)＞W(wǎng)-固定區(qū)域?yàn)槔摦a(chǎn)品主要適用于教育行業(yè)的校園場(chǎng)景，可實(shí)現(xiàn)校園園區(qū)內(nèi)師生“不換卡、不換號(hào)”使用5G 終端在5G 網(wǎng)絡(luò)下訪問(wèn)校園內(nèi)網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)，同時(shí)保證業(yè)務(wù)連續(xù)，大大提升使用體驗(yàn)。產(chǎn)品原理是預(yù)先將校園園區(qū)內(nèi)5G 無(wú)線基站TAC 列表配置到分流UPF 中；當(dāng)園區(qū)內(nèi)師生5G 終端訪問(wèn)校園內(nèi)網(wǎng)時(shí)，SMF 判斷用戶在位置區(qū)內(nèi)，插入校園分流UPF 進(jìn)行ULCL 分流，校園業(yè)務(wù)通過(guò)專線訪問(wèn)校內(nèi)網(wǎng)，而互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)分流至大網(wǎng)共享UPF 訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)5G ToB 校園雙域?qū)＞W(wǎng)部署。在雙域?qū)＞W(wǎng)-固定區(qū)域產(chǎn)品的全流程生命周期中，售前階段客戶經(jīng)理和行業(yè)經(jīng)理需要快速獲取并梳理行業(yè)客戶所在校園內(nèi)的5G 基站分布、5G 小區(qū)覆蓋等性能指標(biāo)信息，提出相應(yīng)的5G 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化措施，為客戶制定專屬5G 專網(wǎng)方案，以搶奪市場(chǎng)先機(jī)；售中階段需要快速、準(zhǔn)確地獲取校園內(nèi)基站小區(qū)的參數(shù)信息，以配合核心網(wǎng)數(shù)據(jù)的錄入和制作，支撐業(yè)務(wù)快速開(kāi)通；售后階段需要為客戶提供實(shí)時(shí)、高效的網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)監(jiān)控，及時(shí)解決客戶網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，提升客戶滿意。

因此廣東移動(dòng)研發(fā)了面向ToB 專網(wǎng)的中高端價(jià)值場(chǎng)景質(zhì)量管理及感知分析工具研發(fā)。開(kāi)展完成面向5G ToB價(jià)值場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量研究，完善對(duì)5G 中高價(jià)值場(chǎng)景的評(píng)價(jià)建模及網(wǎng)絡(luò)把控能力，并提供5G 商業(yè)中高價(jià)值場(chǎng)景建設(shè)及規(guī)劃指引。通過(guò)挖掘特定人口的聚集，可以判斷住宿、飲食、教育、醫(yī)療的需求，便于行業(yè)客戶經(jīng)理引領(lǐng)創(chuàng)造客戶需求。

2 中高端場(chǎng)景優(yōu)化的現(xiàn)狀

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化經(jīng)歷單站優(yōu)化，簇優(yōu)化，網(wǎng)格優(yōu)化等過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的手段較為單一，前期目標(biāo)也僅僅局限于區(qū)域內(nèi)的局部?jī)?yōu)化。中高端場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是鞏固用戶口碑的關(guān)鍵。城市用戶絕大部分通信行為在重要行業(yè)場(chǎng)景內(nèi)發(fā)生?；诨ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能行業(yè)場(chǎng)景識(shí)別優(yōu)化，是網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化智能分析的一個(gè)重要研究方向。提升用戶日常常駐場(chǎng)景的中高端價(jià)值行業(yè)場(chǎng)景質(zhì)量口碑：一是為百姓人民的衣食住行（商業(yè)、住宅區(qū)、寫字樓、交通樞紐及干道場(chǎng)景），二是為重要ToB 客戶（黨政軍、機(jī)場(chǎng)、高鐵、星級(jí)酒店、商業(yè)區(qū)場(chǎng)景）。加強(qiáng)節(jié)假日、重要活動(dòng)的價(jià)值場(chǎng)景質(zhì)量保障，如交通樞紐、高鐵、高速路收費(fèi)卡口和服務(wù)區(qū)、醫(yī)院等關(guān)鍵場(chǎng)景，確保感知良好?？蛻羧粘Ｋ幍膱?chǎng)景類型較多，存在如下問(wèn)題：

（1）缺少一個(gè)總體的線上系統(tǒng)，能高效對(duì)商機(jī)場(chǎng)景進(jìn)行快速網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估，能支撐業(yè)務(wù)發(fā)展和商機(jī)預(yù)管理，導(dǎo)致無(wú)法助力政企拓展市場(chǎng)；

（2）如何定義和評(píng)估提煉中高端價(jià)值行業(yè)場(chǎng)景（場(chǎng)所）沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)場(chǎng)景的邊框無(wú)法具體界定。

（3）缺乏對(duì)中高端價(jià)值行業(yè)場(chǎng)景服務(wù)質(zhì)量的研究和管理，不利于后續(xù)優(yōu)化和移動(dòng)信譽(yù)推廣；同時(shí)缺乏網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評(píng)估和監(jiān)控等支撐工具，導(dǎo)致運(yùn)維效率低。

3 中高端場(chǎng)景優(yōu)化新系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

研發(fā)了面向中高端價(jià)值場(chǎng)景質(zhì)量管理及感知分析工具是一個(gè)通過(guò)五大后端功能進(jìn)行中高端價(jià)值行業(yè)場(chǎng)景質(zhì)量一體化管理的系統(tǒng)。

3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)是基于Javascript+CSS+html+Java+SQL 編程語(yǔ)言搭建，前端采用vue+iview 架構(gòu)，后端采用Spring boot +mybatis 架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)基于Greenplum 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，部署在大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)器swarm 集群上，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員和行業(yè)客戶經(jīng)理可通過(guò)網(wǎng)站進(jìn)行訪問(wèn)本系統(tǒng)。

整體架構(gòu)方案如圖1 所示。

圖1 中高端價(jià)值場(chǎng)景優(yōu)化新系統(tǒng)整體架構(gòu)

3.2 面向ToB 的AI 行業(yè)場(chǎng)景識(shí)別模型

對(duì)于重要ToB 行業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化，本模型集成了三大算法和六大過(guò)程。三大算法包括MDT 與柵格關(guān)聯(lián)算法、基于GIS 和MDT 小區(qū)識(shí)別算法和小區(qū)聚類算法，如下：

（1）MDT 與柵格關(guān)聯(lián)算法：該算法是基于高效的關(guān)聯(lián)聚類算法，根據(jù)行業(yè)客戶所在地理區(qū)域信息、GIS 信息、柵格信息等信息，通過(guò)動(dòng)態(tài)邊界判別方法，實(shí)現(xiàn)MDT 與柵格關(guān)聯(lián)。其中動(dòng)態(tài)邊界判別方法是通過(guò)面積比閾值? 判別，如圖2（a）所示，紅線為某客戶園區(qū)的范圍，每個(gè)被紅線經(jīng)過(guò)格子標(biāo)記為Wi（i=1，2，3，..），每個(gè)Wi 可將面積分為被客戶包括面積Ti 和未包括面積Si，如圖2（b），面積比閾值為?i=Ti/Si，當(dāng)?i 大于等于0.5，則當(dāng)前柵格需要關(guān)聯(lián)，反之不關(guān)聯(lián)。

圖2 MDT 與柵格關(guān)聯(lián)算法

（2）基于GIS 和MDT 小區(qū)識(shí)別算法：GIS 和MDT識(shí)別小區(qū)算法其步驟如下：

步驟1，提取場(chǎng)景地理信息，包括場(chǎng)景名稱、場(chǎng)景類別、POI 等信息參數(shù)，進(jìn)入步驟2；

步驟2，判斷是否已有同類場(chǎng)景的預(yù)測(cè)模型，若有進(jìn)入步驟6，否則進(jìn)入步驟3；

步驟3，對(duì)于需進(jìn)行預(yù)測(cè)模型提取的場(chǎng)景，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲取同類場(chǎng)景的地理信息、具體場(chǎng)景的主覆蓋小區(qū)信息、以及場(chǎng)景和小區(qū)采集到的MDT 數(shù)據(jù)，進(jìn)入步驟4；

步驟4，對(duì)于場(chǎng)景和小區(qū)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行特征數(shù)據(jù)建模，進(jìn)入步驟5；

步驟5，根據(jù)步驟S04 場(chǎng)景識(shí)別的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，形成預(yù)測(cè)模型，進(jìn)入步驟6；

步驟6，結(jié)合特征識(shí)別重要場(chǎng)景信息，基站小區(qū)信息等進(jìn)行特征值計(jì)算，并對(duì)重要場(chǎng)景和小區(qū)的覆蓋關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)識(shí)別，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。

（3）小區(qū)聚類算法：首先通過(guò)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)抓取，場(chǎng)景關(guān)鍵信息，包括場(chǎng)景名稱、場(chǎng)景地理信息（經(jīng)緯度、GIS 圖框）、地址等，經(jīng)數(shù)據(jù)清洗后錄入系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)庫(kù)供大數(shù)據(jù)平臺(tái)各層應(yīng)用使用；然后通過(guò)人工校準(zhǔn)，對(duì)每個(gè)行業(yè)細(xì)分場(chǎng)景在地圖上進(jìn)行繪制勾勒，更能凸顯地理特征，提高識(shí)別小區(qū)算法和MDT 與柵格關(guān)聯(lián)算法的分析準(zhǔn)確性。

基于以上三個(gè)算法，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析和源數(shù)據(jù)的預(yù)處理，進(jìn)行SARIMA 模型擬合，得出最優(yōu)模型之后，最終輸出符合小區(qū)的行業(yè)場(chǎng)景標(biāo)簽鎖定，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

（1）首先從地圖中抽取必要的場(chǎng)景信息。

（2）對(duì)場(chǎng)景信息、MDT 數(shù)據(jù)、小區(qū)工參數(shù)據(jù)、網(wǎng)管性能數(shù)據(jù)進(jìn)行三大算法的預(yù)處理。

（3）訓(xùn)練SARIMA 模型擬合并驗(yàn)證。

（4）生成柵格數(shù)據(jù)與Geometry 數(shù)據(jù)并計(jì)算MDT 數(shù)據(jù)；計(jì)算MDT 數(shù)據(jù)和網(wǎng)管性能數(shù)據(jù)的綜合評(píng)分。

（5）對(duì)柵格數(shù)據(jù)與Geometry 數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類分組，生成場(chǎng)景數(shù)據(jù)；計(jì)算綜合評(píng)分。

（6）結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)與綜合評(píng)分鎖定小區(qū)的行業(yè)場(chǎng)景標(biāo)簽。

通過(guò)以上過(guò)程，可以快速識(shí)別重要行業(yè)場(chǎng)景，助力ToB 行業(yè)客戶的精準(zhǔn)識(shí)別。

3.3 搭建面向ToB 的質(zhì)量管理體系

為了支撐貫穿售前咨詢、方案設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與建設(shè)、平臺(tái)部署到交付運(yùn)維，面向ToB 的質(zhì)量管理體系提供“基礎(chǔ)信息、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、工單信息、退服小區(qū)、GIS 地圖”等維度對(duì)全省和21 個(gè)地市的行業(yè)地理信息、行業(yè)規(guī)劃信息、行業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)信息和行業(yè)場(chǎng)景小區(qū)標(biāo)簽審核進(jìn)行綜合呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)ToB 專網(wǎng)的中高端價(jià)值場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行整體規(guī)劃和管理，圖3 所示為該系統(tǒng)的演示界面。

圖3 中高端場(chǎng)景優(yōu)化新系統(tǒng)界面

為覆蓋全流程的一站式運(yùn)營(yíng)保障，體系通過(guò)公開(kāi)的API 路徑補(bǔ)充獲取各重要行業(yè)場(chǎng)景的地理信息圖框，結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景小區(qū)自動(dòng)判斷算法和審核過(guò)程，將這些圖框與無(wú)線資源的行業(yè)場(chǎng)景名稱和小區(qū)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。圖4 所示為小區(qū)與行業(yè)對(duì)象對(duì)應(yīng)關(guān)系審核流程圖。

圖4 小區(qū)與行業(yè)對(duì)象對(duì)應(yīng)關(guān)系審核流程圖

本管理體系具有智能與靈活度高的特點(diǎn)，可以根據(jù)需要靈活對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行展現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)人力分析方式效率低、人力消耗大等問(wèn)題。

3.4 構(gòu)建以點(diǎn)帶面的端到端質(zhì)量管理模塊

根據(jù)VIP 客戶實(shí)時(shí)反饋的測(cè)試內(nèi)容生成測(cè)試log 上傳，集成的GIS 呈現(xiàn)和參數(shù)采集、業(yè)務(wù)測(cè)試、基站查詢、LOG回傳、KPI 統(tǒng)計(jì)等測(cè)試擴(kuò)展插件與自有開(kāi)發(fā)模塊進(jìn)行校驗(yàn)，在保證測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上與分析模塊聯(lián)動(dòng)配合，完成端到端的質(zhì)量管理，其架構(gòu)如圖5 所示。

圖5 端到端質(zhì)量管理模塊

模塊基于Cordova 將代碼打包在一個(gè)原生的容器中運(yùn)行，將前端代碼跨平臺(tái)運(yùn)行，并且得到接近原生安卓或者IOS 應(yīng)用的系統(tǒng)特性。在保證必要字段準(zhǔn)確、全面的基礎(chǔ)上，通過(guò)多種手段提高VIP 客戶填寫體驗(yàn)。如通過(guò)GIS 接口自動(dòng)填寫問(wèn)題站點(diǎn)地址和經(jīng)緯度；通過(guò)Telephony接口利用手機(jī)內(nèi)置的信號(hào)測(cè)試和速率測(cè)試模塊進(jìn)行后臺(tái)測(cè)試等。通過(guò)易感知、易操作的提單流程，VIP 客戶耗時(shí)1 分鐘即可完成端到端的測(cè)試，使端到端的信息收集工作移動(dòng)化、智能化、高效化。

3.5 搭建多維多態(tài)用戶指標(biāo)體系

通過(guò)場(chǎng)景MR 覆蓋率、駐留比、掉線率等多維指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)計(jì)算，最終得出覆蓋、接入、移動(dòng)等更加貼近用戶感知的綜合評(píng)估體系。按照從大網(wǎng)元到小網(wǎng)元的方向，使用剝洋蔥的方法層層定界剝離對(duì)應(yīng)原因的問(wèn)題位置，如圖6 所示。將每一層原因剝離出來(lái)的問(wèn)題用戶群體進(jìn)行網(wǎng)元或位置匯聚分析，聚焦問(wèn)題到具體的行業(yè)場(chǎng)景網(wǎng)元進(jìn)行處理。

圖6 定界流程

體系從用戶感知出發(fā)，通過(guò)準(zhǔn)實(shí)時(shí)感知監(jiān)控及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶感知劣化，形成問(wèn)題告警通知到相應(yīng)負(fù)責(zé)人；通過(guò)全量無(wú)線異常用戶的異常小區(qū)分布匯聚結(jié)合小區(qū)無(wú)線原因定位對(duì)無(wú)線小區(qū)進(jìn)行優(yōu)化處理，持續(xù)提升用戶網(wǎng)絡(luò)感知。

3.6 構(gòu)建基于輕量數(shù)字孿生系統(tǒng)的場(chǎng)景可視化

基于PostGIS 開(kāi)源系統(tǒng)構(gòu)建輕量化的數(shù)字孿生系統(tǒng)，提供的對(duì)存儲(chǔ)空間地理數(shù)據(jù)的支持，使得重要場(chǎng)景或區(qū)域能夠進(jìn)行空間數(shù)據(jù)管理、數(shù)量測(cè)量與幾何拓?fù)浞治?，并結(jié)合前端界面將場(chǎng)景地理空間渲染到頁(yè)面上，讓使用者能簡(jiǎn)單明了獲取當(dāng)前信息，其架構(gòu)如圖7 所示。

圖7 可視化數(shù)字孿生系統(tǒng)

4 中高端場(chǎng)景優(yōu)化新系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)

4.1 集成三大算法和六大過(guò)程

構(gòu)建面向ToB 的AI 行業(yè)場(chǎng)景識(shí)別模型，對(duì)于重要ToB 行業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化，本模型集成了三大算法和六大過(guò)程。

三大算法包括：（1）MDT 與柵格關(guān)聯(lián)算法：通過(guò)MDT 數(shù)據(jù)和ToB 客戶場(chǎng)景地理位置信息關(guān)聯(lián)算法，自動(dòng)判斷、劃分柵格數(shù)，提高柵格數(shù)的合理性以及處理效率；（2）GIS 和MDT 識(shí)別小區(qū)算法: 通過(guò)GIS（地理信息系統(tǒng)）信息和MDT（最小化路測(cè)）數(shù)據(jù)對(duì)重要場(chǎng)景的主覆蓋小區(qū)進(jìn)行算法識(shí)別，同時(shí)疊加切片配置和切片流量識(shí)別提升主覆蓋小區(qū)識(shí)別的準(zhǔn)確性、統(tǒng)一性和處理效率；（3）小區(qū)聚類算法：基于聚類算法首先通過(guò)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)抓取，通過(guò)高德地圖、大眾點(diǎn)評(píng)、百度地圖獲取POI 信息包括位置、平均、評(píng)分、環(huán)境、評(píng)價(jià)、點(diǎn)評(píng)等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)底層大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行整合、聚類；然后通過(guò)專家?guī)煨?zhǔn)，對(duì)每個(gè)細(xì)分場(chǎng)景在地圖上進(jìn)行繪制勾勒，更能凸顯地理特征，提高后續(xù)兩個(gè)算法分析準(zhǔn)確性。

基于以上三個(gè)算法，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析和源數(shù)據(jù)的預(yù)處理，進(jìn)行SARIMA 模型擬合，得出最優(yōu)模型之后，最終輸出符合小區(qū)的行業(yè)場(chǎng)景標(biāo)簽鎖定，助力ToB 專網(wǎng)的中高端價(jià)值場(chǎng)景的精準(zhǔn)識(shí)別[2]。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：（1）首先從地圖中抽取必要的場(chǎng)景信息；（2）對(duì)場(chǎng)景信息、MDT 數(shù)據(jù)、小區(qū)工參數(shù)據(jù)、網(wǎng)管性能數(shù)據(jù)進(jìn)行三大算法的預(yù)處理；（3）訓(xùn)練SARIMA 模型擬合并驗(yàn)證；（4）生成柵格數(shù)據(jù)與Geometry 數(shù)據(jù)并計(jì)算MDT 數(shù)據(jù)；計(jì)算MDT 數(shù)據(jù)和網(wǎng)管性能數(shù)據(jù)的綜合評(píng)分；（5）對(duì)柵格數(shù)據(jù)與Geometry 數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類分組，生成場(chǎng)景數(shù)據(jù)；計(jì)算綜合評(píng)分；（6）結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)與綜合評(píng)分鎖定小區(qū)的行業(yè)場(chǎng)景標(biāo)簽。該算法流程如圖8 所示。

圖8 面向ToB 的AI 行業(yè)場(chǎng)景識(shí)別模型算法流程

4.2 多維質(zhì)量管理體系

管理體系提供“基礎(chǔ)信息、網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、工單信息、退服小區(qū)、GIS 地圖”等維度對(duì)全省和21 個(gè)地市的行業(yè)地理信息、行業(yè)規(guī)劃信息、行業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)、關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)信息和行業(yè)場(chǎng)景小區(qū)標(biāo)簽審核進(jìn)行綜合呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)ToB 專網(wǎng)的中高端價(jià)值場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行整體規(guī)劃和管理。

同時(shí)為覆蓋全流程的一站式運(yùn)營(yíng)保障，體系通過(guò)公開(kāi)的API 路徑補(bǔ)充獲取各重要行業(yè)場(chǎng)景的地理信息圖框，結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景小區(qū)自動(dòng)判斷算法和審核過(guò)程，將這些圖框與無(wú)線資源的行業(yè)場(chǎng)景名稱和小區(qū)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。基礎(chǔ)信息展示示意圖如圖9 所示。

圖9 基礎(chǔ)信息展示示意圖

本創(chuàng)新點(diǎn)管理體系具有智能與靈活度高的特點(diǎn)，可以根據(jù)需要靈活對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行展現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)人力分析方式效率低、人力消耗大等問(wèn)題。

4.3 以端到端帶動(dòng)整體的質(zhì)量分析管理

構(gòu)建以點(diǎn)帶面的端到端質(zhì)量管理模塊，如圖10 所示。根據(jù)VIP 客戶實(shí)時(shí)反饋的測(cè)試內(nèi)容生成測(cè)試log 上傳，集成的GIS呈現(xiàn)和參數(shù)采集、業(yè)務(wù)測(cè)試、基站查詢、LOG回傳、KPI 統(tǒng)計(jì)等測(cè)試擴(kuò)展插件與自有開(kāi)發(fā)模塊進(jìn)行校驗(yàn)，在保證測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上與分析模塊聯(lián)動(dòng)配合，完成端到端的質(zhì)量管理。

圖10 質(zhì)量分析管理模塊架構(gòu)

4.4 更加貼近用戶感知的綜合評(píng)估體系

搭建多維多態(tài)用戶指標(biāo)體系，如圖11 所示。通過(guò)場(chǎng)景MR 覆蓋率、駐留比、掉線率等多維指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)計(jì)算，最終得出覆蓋、接入、移動(dòng)等更加貼近用戶感知的綜合評(píng)估體系，[3]既能直觀看出當(dāng)前區(qū)域的無(wú)線情況，還能針對(duì)每個(gè)參數(shù)進(jìn)行分析，進(jìn)而利于后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

圖11 基于用戶感知的綜合評(píng)估體系

4.5 輕量數(shù)字孿生系統(tǒng)的場(chǎng)景可視化的搭建

構(gòu)建基于輕量數(shù)字孿生系統(tǒng)的場(chǎng)景可視化，如圖12所示?；赑ostGIS 開(kāi)源系統(tǒng)構(gòu)建輕量化的數(shù)字孿生系統(tǒng)，提供的對(duì)存儲(chǔ)空間地理數(shù)據(jù)的支持，使得重要場(chǎng)景或區(qū)域能夠進(jìn)行空間數(shù)據(jù)管理、數(shù)量測(cè)量與幾何拓?fù)浞治觯⒔Y(jié)合前端界面將場(chǎng)景地理空間渲染到頁(yè)面上，讓使用者能簡(jiǎn)單明了獲取當(dāng)前信息。[4]

圖12 可視化數(shù)字孿生系統(tǒng)

5 中高端場(chǎng)景優(yōu)化新系統(tǒng)的應(yīng)用效果

本系統(tǒng)應(yīng)用于廣東移動(dòng)日常生產(chǎn)中，解決了中高端價(jià)值場(chǎng)景質(zhì)量管理、面向行業(yè)客戶的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量管理等問(wèn)題，并已試用培訓(xùn)推廣到21 個(gè)地市移動(dòng)一線生產(chǎn)人員中。省市人員能結(jié)合系統(tǒng)上的網(wǎng)絡(luò)和行業(yè)用戶指標(biāo)體系，針對(duì)中高端價(jià)值場(chǎng)景中用戶的弱覆蓋、高掉話、高負(fù)荷、低流量等網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化。

通過(guò)本系統(tǒng)可以對(duì)中高端價(jià)值場(chǎng)景全流程跟蹤定位，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并反饋問(wèn)題；同時(shí)可以對(duì)每個(gè)細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、維護(hù)質(zhì)量、投訴情況、問(wèn)題點(diǎn)聚類、問(wèn)題小區(qū)派單和重要場(chǎng)景問(wèn)題點(diǎn)通報(bào)督辦等的綜合管理。

在實(shí)際生產(chǎn)任務(wù)中，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員和行業(yè)客戶經(jīng)理可以通過(guò)電腦或手機(jī)訪問(wèn)本成果系統(tǒng)，查詢中高端價(jià)值場(chǎng)景清單及邊框、網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)估情況和網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題點(diǎn)反饋。VIP 客戶問(wèn)題上報(bào)時(shí)間可縮短至1 個(gè)工作日，即提升了100%～200% 的工作效率，同時(shí)提升20% 問(wèn)題反饋質(zhì)量。本系統(tǒng)的應(yīng)用，聚焦用戶常駐場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，樹(shù)立品牌正向影響力：一是為百姓人民的衣食住行（商業(yè)、住宅區(qū)、寫字樓、交通樞紐及干道場(chǎng)景），二是為重要客戶（黨政軍、機(jī)場(chǎng)、高鐵、星級(jí)酒店、商業(yè)區(qū)場(chǎng)景）提供優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，不斷塑造“品牌記憶”，打造人心紅利競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

同時(shí)通過(guò)完善對(duì)5G 中高價(jià)值場(chǎng)景的評(píng)價(jià)建模及網(wǎng)絡(luò)把控能力，可以提供5G 商業(yè)中高價(jià)值場(chǎng)景建設(shè)及規(guī)劃指引。通過(guò)挖掘特定人口的聚集，可以判斷住宿、飲食、教育、醫(yī)療的需求，便于行業(yè)客戶經(jīng)理引領(lǐng)創(chuàng)造客戶需求。實(shí)現(xiàn)在產(chǎn)品的銷售下沉工作，充分支撐龍頭公司的場(chǎng)景化銷售，解決實(shí)際生產(chǎn)需求問(wèn)題。