De vraag
KPN heeft de ambitie om het glasvezelnetwerk in Nederland versneld uit te rollen door het ontwerpproces vergaand te automatiseren. Echter was de kwaliteit van gegevens uit het verleden hiervoor matig, vanwege overlappende of ontbrekende registraties van tracé- gegevens.
Het proces
Datacadabra ontwikkelt met behulp van data science en machine learning een opschoning van het telecomtracé, waardoor verdere automatisering van ontwerpprocessen voor de aanleg en onderhoud mogelijk wordt.
Data
De data die Datacadabra opschoont komt vanuit de databases van KPN.
Diensten
Als oplossing automatiseert Datacadabra het patroon van de tracés ter versnelling van de ontwerp-algoritmen van KPN. Het algoritme draait op basis van een applicatie op het systeem van KPN. Dit algoritme produceert zogenaamde bruto geulen langs wegen, waarbij irrelevante geulen worden verwijderd en nieuw aan te leggen geulen worden toegevoegd.
Terugkoppeling
KPN kan de resultaten van het algoritme gebruiken om gericht nieuwe glasvezelkabels aan te leggen.
Het resultaat
Het resultaat is een bruto geulenpatroon dat als input dient voor het ontwerp algoritme van KPN, waarmee automatisch een high-level design kan worden gemaakt. Hiermee wordt de ontwerptijd van KPN verkort, wat leidt tot een versnelling van de ontwerpcapaciteit. Zo kan heel Nederland versneld van de voordelen van glasvezel genieten.
