GJR2389800R1210 81ET03 ABB控制模块

　　通信服务提供商需要更高程度的 RAN 自动化来应对日益先进的 RAN。实现这一目标需要更多地使用人工智能和机器学习技术。

　　通信服务提供商 (CSP) 运营支出的一个重要且不断增长的部分与 RAN 中算法的手动调整有关，这些算法并未充分利用该领域网络的全部潜力。随着 5G 和云原生 RAN 的继续实施，运行 RAN 所需的技能水平将继续提高。我们以 AI 为中心的 RAN 自动化方法旨在克服这两个挑战。

　　5G的引入让RAN更加先进，很多方面需要调整和协调。NR 不仅显着增加了必须管理的频段组合的数量；它还将网络的能力从支持单一的移动宽带数据服务扩展到支持具有不同特性的多个数据服务（切片）。工业物联网 [1] 只是一个例子。此外，云原生 RAN 实现有望通过微服务的实例化和扩展提供高度的敏捷性和灵活性。此时，人工干预管理过程变得不可能。因此，RAN 自动化对于以这种复杂程度运行网络至关重要。

　　RAN 自动化的目标是通过用自动化流程代替手动开发、安装、部署、管理、优化和停用 RAN 功能的工作来提高 RAN 性能。

　　RAN 自动化有助于自动化 CSP 提供的消费者和业务服务的 RAN 部分的供应和保证，总体目标是限度地提高频谱和能源效率。随着时间的推移，RAN 自动化将通过机器和数据驱动的方法提高抽象级别，其中运营商为 RAN 自动化解决方案设定目标（也称为意图 [2]），而不是配置 RAN 功能的详细参数。以意图为输入，RAN 自动化解决方案调整 RAN 的资源使用和行为以满足这些目标。图 1可视化了 CSP 在 RAN 自动化的帮助下从手动网络操作演变为基于意图的自动化服务操作。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的plc 、dcs 系统备件 模块

　　①allen-bradley(美国ab)系列产品》

　　②schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③general electric(通用电气)系列产品》

　　④westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤siemens(西门子系列产品)》

　　⑥销售abb robots. fanuc robots、yaskawa robots、kuka robots、mitsubishi robots、otc robots、panasonic robots、motoman robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： ovation系统、wdpf系统、max1000系统备件。

　　⑧invensys foxboro(福克斯波罗)：i/a series系统，fbm(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。invensys triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(tmr)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨siemens(西门子)：siemens moore， siemens simatic c1，siemens数控系统等。

　　⑩bosch rexroth(博世力士乐)：indramat，i/o模块,plc控制器,驱动模块等。

　　◆motorola(摩托)：mvme 162、mvme 167、mvme1772、mvme177等系列。

　　plc模块，可编程控制器，cpu模块，io模块，do模块，ai模块，di模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　Communication service providers need a greater degree of RAN automation to cope with the increasingly advanced RAN. Getting there will require an increased use of artificial intelligence and machine-learning techniques.

　　A significant and growing portion of communication service providers’ (CSPs) opex relates to the manual tuning of algorithms in RANs that do not exploit the full potential of the networks in the field. As 5G and cloud-native RAN implementations continue, the skill level needed to operate the RAN will continue to rise. Our AI-centered approach to RAN automation is designed to overcome both of these challenges.

　　The introduction of 5G has made the RAN more advanced, with many aspects that need to be tuned and coordinated. Not only does NR significantly increase the number of band combinations that have to be managed; it also extends the capability of the network from supporting a single mobile broadband data service to supporting multiple data services (slices) with different characteristics. The Industrial Internet of Things [1] is just one example. Further, a cloud-native RAN implementation is expected to provide a high degree of agility and flexibility through instantiation and scaling of microservices. Manual intervention in the management process becomes impossible at this point. RAN automation is therefore essential to operate a network at this level of complexity.