¿Puede hablarnos brevemente de TDF y de su papel en la División de Fibra de TDF?
TDF es un operador de telecomunicaciones y difusión, de gran escala que ofrece cobertura digital en toda Francia y cuyos ingresos se aproximan a los 770 millones de euros en 2021. La empresa emplea actualmente a alrededor de 1.500 colaboradores y está especializada en redes móviles, radiodifusión y televisión, al igual que en redes de fibra óptica. Entramos en este último mercado hace cinco años.
Trabajo como Responsable de Gestión de Productos en el Departamento de Transformación de la división de fibra, equipo encargado de todos los procesos y métodos. Una de mis misiones ha sido introducir la inteligencia artificial en nuestros procesos. En esta función, superviso el uso de la plataforma de Deepomatic.
Si nos concentramos en el sector de la fibra óptica, ¿cuáles son los retos a los que se enfrenta TDF?
TDF, a través de sus cinco filiales, despliega, comercializa y explota la red de fibra óptica en seis departamentos franceses: Val d'Oise, Yvelines, Indre-et-Loire, Loir-et-Cher, Maine-et-Loire y Haute Savoie.
Así, se desplegarán 760.500 conexiones ópticas en colaboración con las autoridades locales y comercializadas por proveedores de servicios de Internet.
La conexión final de los abonados a la red es responsabilidad de los proveedores de servicios de Internet (ISP) Bouygues-Télécom, Free, Orange y SFR, que subcontratan estas operaciones.
En la actualidad, la calidad de estas conexiones plantea un problema importante. El Gobierno vigila de cerca esta situación y el regulador (ARCEP) ha impuesto un marco reglamentario a los proveedores de servicios de Internet. Bouygues-Télécom, Free, Orange y SFR están obligados a proporcionar sistemáticamente informes de funcionamiento a los operadores de infraestructuras (mayoristas) que incluyan fotos de la infraestructura correspondiente, tomadas por los técnicos cuando realizan la conexión del abonado. Así es como la introducción del análisis fotográfico basado en IA, y en particular la visión por ordenador, se ha convertido en una necesidad para verificar la calidad de las conexiones.
Más allá de la calidad de las conexiones, si queremos garantizar la sostenibilidad de nuestra infraestructura, también necesitamos controlar la vida útil de la red. El segundo reto es, por tanto, el seguimiento de la degradación de los equipos a medio y largo plazo para así garantizar la rentabilidad de las inversiones de TDF en su infraestructura de fibra.
Mencionó problemas de calidad, ¿cuáles son las consecuencias para TDF?
De forma muy concreta: al técnico se le paga cuando conecta a un abonado a la fibra, por lo que tiene todo el interés en ser lo más rápido posible en su misión. Desgraciadamente, a veces esto perjudica la calidad de su trabajo. Así es como se observan muchos defectos. Y cuando el trabajo está mal hecho y este tipo de operaciones se multiplican, se produce un efecto dominó: dado que las instalaciones se suceden (a veces muy rápido), acabamos con los armarios de calle desordenados... Es entonces cuando declaramos los defectos, y esto lleva a visitas repetidas y costosas para el subcontratista o para el proveedor de servicios de Internet.
Por nuestra parte (TDF), si no somos capaces de frenar este tipo de fenómeno, acabamos planificando operaciones de reparación total de los armarios de calle, que pueden cifrarse alrededor de 4000 euros por armario. Esas operaciones de reparación implican recursos internos, aunque las operaciones sean subcontratadas.
¿Cómo era el proceso de control de calidad antes de la implantación de la solución Deepomatic?
Durante todo el periodo de despliegue de nuestras redes, los jefes de obra están en el terreno y los auditores se encargan de comprobar la calidad de las operaciones.
En cuanto a las conexiones, no existía ningún procedimiento de control sistemático. Se realizaban verificaciones aleatorias o se utilizaban informes de campo para identificar defectos y/o deterioros. El aumento en el volumen de conexiones exigía la implantación de una solución industrial y sistemática.
Por último, el departamento de explotación de la BU Fibra organizó un mantenimiento preventivo, con dos visitas al año a cada uno de nuestros armarios de calle.
¿Así que decidió utilizar Deepomatic para mejorar su control de calidad?
Exactamente. Llevamos en contacto desde 2021 y, tras un POC en 2022, elegimos la plataforma de visión por ordenador de Deepomatic, que analiza las fotos de cada uno de los informes de operación proporcionados por los ISP que operan en nuestras redes.
¿Quiénes utilizan actualmente la solución Deepomatic en TDF y de qué manera utilizan los datos de inteligencia empresarial?
En este momento, proporciono informes periódicos al departamento de Operaciones. Los resultados de los KPI son diversos y se dirigen a varios colaboradores del equipo de Operaciones, dependiendo de sus respectivas responsabilidades. Por ejemplo, hemos establecido indicadores con Deepomatic sobre la exhaustividad de los informes de operaciones (fotos proporcionadas), la explotabilidad de las fotos, la calidad de las conexiones y los defectos observados, así como las referencias de los puntos de terminación de la fibra (etiquetado) conforme a la ruta óptica proporcionada por TDF al ISP.
Los colaboradores de TDF que gestionan la relación con los ISP utilizan Deepomatic y se basan en los resultados que les proporciono para informar acerca de los defectos a los ISP. De este modo, pueden pedirles que vuelvan a reparar los equipos en los que el técnico no respetó las normas.
Los responsables de operaciones también tienen acceso a la plataforma. Obtienen datos que les permiten conocer el estado de nuestras infraestructuras, especialmente los armarios de calle, gracias al índice de degradación. Esto les permite activar el mantenimiento preventivo cuando es necesario.
En cuanto a las herramientas/interfaces de la plataforma de Deepomatic, la función de Búsqueda es la herramienta adecuada para recuperar informes de funcionamiento y comprobar la calidad de la conexión de cada equipo. La funcionalidad de Gestión de Activos es muy pertinente para comprobar el estado de los equipos, sobre todo porque nos permite retroceder en el tiempo y seguir su evolución, informe tras informe, si es necesario. Por último, el Centro de Inteligencia es muy útil para disponer de indicadores de rendimiento, como los volúmenes de informes de operación procesados en un periodo determinado o, por ejemplo, la tasa de cumplimiento o exhaustividad de dichos informes.
¿Ha podido evaluar el impacto desde la implementación del proyecto con Deepomatic? ¿Qué beneficios obtiene de este proyecto?
El primer beneficio está relacionado con el respeto de la normativa, ya que comunicamos los KPI de conexión de fibra a ARCEP. Para algunos de ellos nos basamos en los resultados del análisis de los informes de operación en la plataforma Deepomatic.
Desde la implantación de la plataforma de visión por ordenador de Deepomatic y el intercambio de resultados con los ISP, hemos observado una mejora muy clara en la exhaustividad de los informes de operación, así como en la calidad de las fotos proporcionadas por los técnicos. Cabe señalar que todos los operadores mayoristas e ISP han introducido la IA y así contribuyen a mejorar los resultados.
La plataforma de Deepomatic integra datos relacionados con la actividad de los ISP, así como el estado de nuestra infraestructura. Nos basamos en ella para la reparación de los armarios de calle.
También pretendemos reducir nuestros costes de mantenimiento preventivo y correctivo, a través de un pilotaje más eficiente utilizando la plataforma de Deepomatic, donde podemos hacer el seguimiento del estado de nuestros equipos en todo momento.
La IA sustituye a nuestros ojos cuando no estamos sobre el terreno.
¿Algunas palabras sobre la colaboración con Deepomatic para concluir esta entrevista?
Los equipos de Deepomatic son implicados y receptivos. Los colaboradores de Deepomatic también son proactivos. Se ha establecido una relación de confianza. Evidentemente, esto es muy importante para TDF, sobre todo porque es necesario seguir mejorando los resultados de determinados puntos de control. También nos permite hacer evolucionar la plataforma, para que siga siendo relevante a medida que cambian nuestras necesidades empresariales.
Solicite una demostración de la plataforma de visión por ordenador de Deepomatic para comprender cómo la tecnología basada en IA puede ayudarle a mejorar la calidad de sus operaciones de campo.
