Lange Sitzungen

Flottenknoten, deren Kommunikationssitzungen relativ zu ihrer eigenen Norm ungewöhnlich lange dauern, mit knotenindividuellen IQR-Schwellenwerten, einem Schweregrad-Score und einer vorfallbasierten Ursachenanalyse.

Der Bericht Lange Sitzungen analysiert die Kommunikationssitzungen der Telemetrie über die gesamte Flotte der Zählknoten hinweg und ermittelt Geräte, Standorte, Tage und Mengenumwerter-Typen, bei denen die Kommunikation instabil arbeitet oder die Datenübertragung übermäßig viel Zeit beansprucht.

Der Berichtskopf trägt sieben KPIs: Unternehmen, Flottenabdeckung, Datenbereitschaft, Anzahl der Knoten mit Anomalien, Anzahl der anomalen Sitzungen, maximale Sitzungsdauer, Gesamtzahl der stündlichen Vorfälle und den Analysezeitraum. Die Leitkennzahl ist die Anzahl der Knoten mit Anomalien im Verhältnis zur Gesamtzahl der Flotte; Vorfälle sind stündliche Cluster, in denen fünf oder mehr Knoten gleichzeitig lange Sitzungen aufweisen.

Der Bericht beantwortet praktische betriebliche Fragen:

welche Knoten Kommunikationssitzungen haben, die zu lang sind;
welche Sitzungen für genau diesen Knoten als anomal gelten;
wo das Problem lokal ist: Antenne, SIM-Karte, Stromversorgung, Modem, Installationsort;
wo das Problem wie ein Vorfall an einer Basisstation oder beim Mobilfunknetzbetreiber aussieht;
ob es flottenweite stündliche Massenvorfälle gibt;
welche Tage am problematischsten waren;
welche Mengenumwerter-Typen häufiger in lange Sitzungen geraten;
wie viel Energie ungefähr für Neuübertragungen oder verlängerte Übertragungen aufgewendet wurde;
welche Knoten einen Vor-Ort-Einsatz mit externer Antenne, Repeater oder SIM-Prüfung erfordern;
wo der Mobilfunknetzbetreiber oder die Abdeckungsqualität an einem konkreten Standort überprüft werden sollte.

Wo der Bericht einzuordnen ist

Der Bericht gehört zur operativen Diagnostik der Telemetrie. Er darf zwei verschiedene Situationen nicht vermischen:

Überhaupt keine Kommunikation. Der Knoten verbindet sich nicht, es liegen keine Daten vor.
Kommunikation besteht, aber die Sitzungen sind zu lang. Der Knoten überträgt Daten, tut dies jedoch langsam, instabil oder mit Wiederholungen.

Dieser Bericht analysiert die zweite Situation. Wo es überhaupt keine Kommunikation, kein Archiv oder keine Daten gibt, verwenden Sie den Bericht „Top-Problemknoten“; wo Sie prüfen müssen, ob die Daten eines einzelnen Knotens für die Messung geeignet sind, verwenden Sie „Verbrauchsanalytik“.

Für wen der Bericht bestimmt ist

Rolle	Was der Bericht ihr liefert
Betriebsleiter	Gesamtbild der Flotte, Anzahl der Knoten mit Anomalien, Massenvorfälle
Kommunikationsingenieur	Liste der Knoten mit schlechtem RSSI, langen Sitzungen und lokalen Problemen
Disponent	priorisierte Liste der Tickets und der Problemtage
Außendienstteam	Top-Knoten für Antennen-, SIM-, Strom- und Installationsort-Prüfungen
Integrationsingenieur	Diagnostik der Datenbereitschaft, API-Abdeckung und Fälle fehlender Sitzungsdaten
Einkaufsfachkraft	vergleichende Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ
Flottenanalyst	Ursachenhypothesen: Basisstation, Netzbetreiber, Firmware, lokaler Knoten

Was der Bericht nicht leistet

Der Bericht darf nicht:

ohne Vor-Ort-Einsatz beweisen, dass ein bestimmtes Modem defekt ist;
eine lange Sitzung als direkten Beweis für ein schlechtes Gerät werten;
automatisch dem Server oder dem Mobilfunknetzbetreiber die Schuld geben;
„keine Daten“ mit „keine Anomalien“ vermischen;
die Sitzungsdauer aller Knoten an einem einzigen gemeinsamen Schwellenwert messen;
einen kurzen Zeitraum mit wenigen Sitzungen als statistisch zuverlässig behandeln;
Schlüsse über die Qualität eines Gerätemodells ziehen, ohne die Anzahl der Geräte in der Stichprobe zu berücksichtigen;
eine funktechnische Untersuchung des Installationsorts ersetzen;
die Schätzung des Batterieverlusts als präzise Messung behandeln;
den KI-Kommentar als Quelle der Diagnostik verwenden.

Schlüsselbegriffe

Begriff	Bedeutung
Kommunikationssitzung	eine Episode der Verbindung des Geräts mit dem Datenübertragungssystem
Sitzungsdauer	Zeit vom Sitzungsbeginn bis zum Abschluss
Normale Sitzung	eine Sitzung, deren Dauer innerhalb der individuellen Norm des Knotens liegt
Lange Sitzung	eine Sitzung, deren Dauer den individuellen IQR-Schwellenwert des Knotens überschreitet
`IQR`	Interquartilsabstand: `Q3 − Q1`
`Q1`	erstes Quartil der Sitzungsdauern
`Q3`	drittes Quartil der Sitzungsdauern
`UpperFence`	obere Grenze der Norm: `Q3 + 1.5 × IQR`
`RSSI`	Funksignalpegel, dBm
`CSQ`	GSM-Signalqualitätsindex, kann in dBm umgerechnet werden
`Btm`	Batteriespannung oder Indikator der Geräte-Stromversorgung
`Long share`	Anteil der langen Sitzungen an allen Sitzungen eines Knotens
`Severity score`	abschließende Bewertung des Problemgrads eines Knotens nach langen Sitzungen
Vorfall	stündliches Cluster, in dem lange Sitzungen gleichzeitig an mehreren Knoten auftraten
`RCA`	Analyse der wahrscheinlichen Ursache: Basisstation, Netz, Server, Firmware, lokaler Knoten
`Battery loss`	ungefähre Schätzung der für die überschüssige Übertragungsdauer aufgewendeten Energie

Allgemeine Berichtslogik

Der Bericht ist als flottenweite Analyse der Kommunikationssitzungen aufgebaut.

text

Liste der Flottenknoten
→ Kommunikationssitzungen abrufen
→ Datenbereitschaft prüfen
→ individuelle Sitzungsnorm für jeden Knoten
→ Suche nach langen Sitzungen über IQR
→ Score für jeden Knoten berechnen
→ lange Sitzungen zu stündlichen Vorfällen gruppieren
→ wahrscheinliche RCA-Ursache bestimmen
→ Hypothesen auf die Knoten verteilen
→ Top-Problemknoten
→ Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ
→ Aufschlüsselung nach Tagen und Monaten
→ Empfehlungen für den Betrieb

Das Hauptprinzip:

text

eine lange Sitzung wird relativ zur Norm eines konkreten Knotens definiert,
nicht relativ zu einem gemeinsamen festen Schwellenwert über die gesamte Flotte.

Das ist wichtig, weil verschiedene Geräte, Regionen, Mobilfunknetzbetreiber und Abfragemodi unterschiedliche normale Sitzungsdauern haben können.

Laufparameter

Parameter	Bedeutung
Von-Datum / Bis-Datum	Grenzen des Analysefensters
Analysefenster, Tage	Ausweichfenster, das bei leeren Datumsangaben verwendet wird (Standard 30)
Knoten pro Mengenumwerter-Typ	Stichprobengröße pro Typ; `0` bedeutet alle Flottenknoten
Mindestanzahl Sitzungen pro Knoten für IQR	Mindestanzahl an Sitzungen, die ein Knoten benötigt, um sich zu qualifizieren (Standard 30)
Anzahl der Problemknoten im Bericht	Größe der Top-N-Tabelle (Standard 50)
LLM-Analyse	optionale KI-Erzählung zur Erläuterung der Ergebnisse
Versorgungsunternehmen	beschränkt die Analyse auf die Flotte eines einzelnen Versorgers

Eingangsdaten

Hauptdaten

Daten	Wofür sie benötigt werden
Liste der Knoten	die zu analysierende Flotte bestimmen
Mengenumwerter-Typ	die Aufschlüsselung nach Modell aufbauen
`Equipment ID`	Sitzungen eines konkreten Geräts abrufen
Kommunikationssitzungen	Kern des Berichts
Sitzungsstartzeit	Gruppierung nach Tagen, Monaten und Stunden
Sitzungsdauer	der wichtigste analysierte Kennwert
`RSSI` / `CSQ`	Schätzung der Funksignalqualität
`Btm` / Batterie	Schätzung des Einflusses der Stromversorgung
Organisation / Standort	Zuordnung des Vorfalls: lokaler Kunde, Basisstation, Flotte

Erforderlicher Mindestumfang

Für eine korrekte Analyse eines Knotens werden benötigt:

Gerätekennung;
mindestens die Mindestanzahl an Sitzungen;
Dauer jeder Sitzung;
Zeitstempel jeder Sitzung.

Fehlt die Sitzungsdauer, nimmt diese Sitzung nicht an der IQR-Analyse teil.

Datenbereitschaft: das Daten-Gate

Bevor Anomalien berechnet werden, prüft der Bericht, ob eine Analyse überhaupt durchgeführt werden kann. Der Block zur Datenbereitschaft zeigt die Flottengröße, die Größe nach dem Unternehmensfilter, wie viele Knoten Sitzungsdaten zurückgegeben haben und wie viele davon das Sitzungsminimum für IQR bestanden haben. Dies ist eine kritisch wichtige Diagnostik – ohne sie wird „keine Anomalien“ leicht mit „keine Daten für die Analyse“ verwechselt.

Wichtigste Bereitschaftsindikatoren

Indikator	Formel / Wert
Knoten in der Flotte	`N_park`
Knoten in der Stichprobe	`N_sampled`
Knoten mit Sitzungsdaten	`N_with_data`
Knoten, die das Sitzungsminimum bestanden haben	`N_qualified`
Sitzungen gesamt	`N_sessions`
API-Aufrufe	`N_calls`
API-Fehler	`N_errors`
API-Fehlerrate	`N_errors / N_calls × 100%`
Datenabdeckung	`N_with_data / N_sampled × 100%`
IQR-Stichprobenabdeckung	`N_qualified / N_sampled × 100%`

API-Fehlerrate

APIErrorRate = \frac{N_{errors}}{N_{calls}} \times 100\%

Datenabdeckung

Coverage_{with\_data} = \frac{N_{with\_data}}{N_{sampled}} \times 100\%

Abdeckung durch IQR-taugliche Knoten

Coverage_{qualified} = \frac{N_{qualified}}{N_{sampled}} \times 100\%

Bereitschaftsstatus

Status	Bedingung	Was er bedeutet
`OK`	ausreichende Stichprobe für IQR vorhanden	der Bericht kann als belastbar gelesen werden
`DEGRADED`	Stichprobe ist klein, aber Analyse ist möglich	Schlussfolgerungen sind vorsichtig
`INCONCLUSIVE`	viele Fehler oder kritisch niedrige Abdeckung	Anomalie-Schlüsse sind unzuverlässig
`NO_DATA`	keine Sitzungsdaten	Analyse ist unmöglich
`NO_FLEET`	keine Knoten nach Filterung	nichts zu analysieren

Kritische Bedingungen

Die Analyse gilt als unmöglich, wenn:

APIErrorRate \ge 50\%

oder:

Coverage_{with\_data} < 5\%

oder:

N_{qualified} = 0

Mindestanzahl Sitzungen pro Knoten

Für eine zuverlässige IQR-Analyse muss jeder Knoten eine ausreichende Anzahl an Sitzungen aufweisen.

Mindestschwelle

Standardmäßig:

N_{sessions,station} \ge 30

Hat ein Knoten weniger Sitzungen, gilt die individuelle Norm als statistisch unzuverlässig und der Knoten besteht den IQR-Filter nicht.

Warum ein Minimum nötig ist

IQR nutzt Quartilschätzungen. Bei einer geringen Anzahl an Beobachtungen wird das Quartil instabil:

eine zufällige lange Sitzung kann den Schwellenwert überhöhen;
ein kurzer Kommunikationszeitraum kann den Schwellenwert unterschätzen;
es wird unmöglich, die Norm des Knotens vom Zufall zu unterscheiden.

Individuelle Norm der Sitzungsdauer

Warum die Norm individuell ist

Man kann nicht einen einzigen gemeinsamen Schwellenwert für die gesamte Flotte verwenden, z. B. „alle Sitzungen länger als 10 Minuten sind schlecht“. Verschiedene Knoten haben unterschiedliche Kommunikationsbedingungen:

unterschiedliche Mengenumwerter-Typen;
unterschiedliche Mobilfunknetzbetreiber;
unterschiedliche RSSI;
unterschiedliche Archivvolumina;
unterschiedliche Abfragepläne;
unterschiedliche Installationsorte;
unterschiedliche Antennen.

Daher wird für jeden Knoten seine eigene statistische Norm berechnet.

Auswahl gültiger Dauern

Für jeden Knoten werden nur positive Dauern herangezogen:

D = \{d_i \mid d_i > 0\}

dabei gilt:

d_i — Dauer der i-ten Sitzung in Sekunden.

Quartile

Die Dauern werden aufsteigend sortiert.

D_{sorted} = sort(D)

Erstes Quartil:

Q1 = percentile(D, 25\%)

Median:

Q2 = median(D)

Drittes Quartil:

Q3 = percentile(D, 75\%)

Interquartilsabstand

IQR = Q3 - Q1

Tukey-Zaun: obere Grenze der Norm

Für jeden Knoten wird eine individuelle obere Grenze der Norm berechnet:

UpperFence = Q3 + 1.5 \times IQR

Dies ist die klassische Tukey-Zaun-Regel zur Erkennung von Ausreißern.

Lange Sitzung

Eine Sitzung gilt als anomal lang, wenn:

d_i > UpperFence

dabei gilt:

d_i — Sitzungsdauer;
UpperFence — der individuelle Schwellenwert dieses Knotens.

Grundlegende Knotenkennwerte

Für jeden Knoten werden die folgenden Kennwerte berechnet.

Gesamtzahl der Sitzungen

N_{total} = count(D)

Anzahl der langen Sitzungen

N_{long} = count(d_i > UpperFence)

Anteil der langen Sitzungen

Pct_{long} = \frac{N_{long}}{N_{total}} \times 100\%

Durchschnittliche Dauer aller Sitzungen

AvgDuration = \frac{\sum d_i}{N_{total}}

Durchschnittliche Dauer der langen Sitzungen

AvgLongDuration = \frac{\sum_{d_i > UpperFence} d_i}{N_{long}}

Maximale Dauer

MaxLongDuration = max(d_i \mid d_i > UpperFence)

Durchschnittlicher RSSI

RSSI_{avg} = \frac{\sum RSSI_i}{N_{RSSI}}

dabei ist N_RSSI die Anzahl der Sitzungen mit einem verfügbaren RSSI-Wert.

Problem-Score des Knotens

Bedeutung des Scores

Der Score zeigt, wie problematisch ein Knoten hinsichtlich langer Sitzungen ist. Er berücksichtigt drei Dimensionen:

Anteil der langen Sitzungen;
wie stark lange Sitzungen die Norm überschreiten;
absolute Anzahl der langen Sitzungen.

Dieser Ansatz vermeidet eine Überbewertung eines einmaligen Ausreißers und vermeidet eine Unterbewertung eines Knotens mit einer großen Anzahl mäßig langer Sitzungen.

Komponente A — Anteil der langen Sitzungen

A = min(100,\;4 \times Pct_{long})

Interpretation:

Anteil langer Sitzungen	A
5%	20
10%	40
25%	100
>25%	100

Komponente B — relative Dauer

B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right)

dabei ist MedianDuration die mediane Sitzungsdauer des Knotens.

Interpretation:

AvgLong / Median	B
2×	16
5×	40
10×	80
12.5×	100

Komponente C — Anzahl der langen Sitzungen

C = min(100,\;N_{long})

Das heißt, 100 oder mehr lange Sitzungen liefern den maximalen Beitrag dieser Komponente.

Endgültiger Score

Score = 0.5 \times A + 0.3 \times B + 0.2 \times C

dabei gilt:

A — Anteil der langen Sitzungen;
B — relative Dauer der langen Sitzungen;
C — absolute Anzahl der langen Sitzungen.

Der endgültige Score ist auf den Bereich beschränkt:

0 \le Score \le 100

Interpretation des Scores

Score	Stufe
≥ 80	kritischer Kommunikationsknoten
60–80	hohe Priorität
40–60	mittlere Priorität
20–40	Beobachtung / geplante Prüfung
< 20	schwaches Signal

Schätzung des Batterieverlusts bei langen Sitzungen

Bedeutung

Eine lange Sitzung erhöht die Übertragungszeit und kann zusätzlich die Batterie belasten. Der Bericht gibt eine ungefähre Schätzung des überschüssigen Energieaufwands. Dies ist keine präzise Batteriemessung, sondern eine betriebliche Schätzung.

Überschüssige Übertragungszeit

Für jede lange Sitzung wird der Überschuss gegenüber der medianen Norm des Knotens berechnet:

ExtraTime_i = max(0,\;d_i - MedianDuration)

Gesamter Überschuss an Zeit:

ExtraTime_{total} = \sum_{i \in LongSessions} ExtraTime_i

Übertragungsstrom

Für die ungefähre Schätzung wird ein Basis-Übertragungsstrom verwendet:

I_{TX} = 340 \; mA

Batterieverlust

BatteryLoss_{mAh} = \frac{I_{TX} \times ExtraTime_{total}}{3600}

dabei gilt:

ExtraTime_total — in Sekunden;
I_TX — Strom in Milliampere;
Ergebnis — in mAh.

Für die Anzeige in Ah:

BatteryLoss_{Ah} = \frac{BatteryLoss_{mAh}}{1000}

Einschränkung

Diese Schätzung berücksichtigt nicht:

das tatsächliche Stromprofil des konkreten Modells;
den Schlafmodus;
Wiederholungen auf Modemebene;
die Sendeleistung;
die Temperatur;
das Alter der Batterie;
die Batteriekapazität;
die Netzqualität im Moment der Übertragung.

Sie sollte daher als Größenordnungsschätzung gelesen werden, nicht als Labormessung.

RSSI und CSQ

RSSI

RSSI zeigt den Funksignalpegel in dBm. Je näher der Wert an null liegt, desto stärker ist das Signal.

Ungefähre Interpretation:

RSSI	Bewertung
≥ −65 dBm	gutes Signal
−65…−75 dBm	akzeptabel
−75…−85 dBm	schwach
< −85 dBm	sehr schwach

CSQ

Manche Geräte übertragen nicht RSSI in dBm, sondern CSQ — den GSM-Signalqualitätsindex. Sieht der Wert nach CSQ aus, kann er umgerechnet werden:

RSSI_{dBm} = -113 + 2 \times CSQ

Beispiel:

CSQ = 29

RSSI = -113 + 2 \times 29 = -55 \; dBm

Lokal schwaches Signal

Wenn:

RSSI_{avg} < -85 \; dBm

und die Anomalien des Knotens nicht mit flottenweiten Massenvorfällen zusammenfallen, kann die Ursache klassifiziert werden als:

text

schwaches Signal am Installationsort

Gruppierung langer Sitzungen zu Vorfällen

Anomalien werden zu stündlichen Fenstern gruppiert. Wenn mehrere Knoten in derselben Stunde lange Sitzungen erhalten haben, ist dies kein lokales Knotenproblem, sondern ein Netz-, Server- oder Betreibervorfall. Die Hypothese wird automatisch anhand der Breite der Abdeckung bestimmt — der Anzahl der Knoten, Modelle und Kunden im Fenster.

Warum eine Gruppierung nötig ist

Sind lange Sitzungen bei vielen Knoten in derselben Stunde aufgetreten, handelt es sich höchstwahrscheinlich nicht um ein lokales Problem eines einzelnen Geräts. Es könnte sein:

ein Problem an einer Basisstation;
eine lokale Überlastung des Netzbetreibers;
ein flächendeckender Netzvorfall;
eine geplante Serveroperation;
eine Besonderheit der Firmware eines bestimmten Modells.

Stündlicher Korb

Jede lange Sitzung wird in einen stündlichen Korb einsortiert:

Bucket(t) = floor\left( \frac{t}{1h} \right) \times 1h

Das heißt, alle Ereignisse innerhalb einer Stunde fallen in einen Korb.

Vorfall

Ein stündlicher Korb gilt als Vorfall, wenn mindestens:

N_{stations,bucket} \ge 5

Knoten betroffen sind.

Vorfallkennwerte

Für jeden Vorfall werden berechnet:

Indikator	Formel
Anzahl der Knoten	`count(unique station_id)`
Anzahl der Modelle	`count(unique equipment_type)`
Anzahl der Kunden / Standorte	`count(unique customer_id)`
Anzahl der Sitzungen	`count(long sessions in bucket)`
durchschnittlicher RSSI	`average(RSSI)`
Top-Modelle	`top equipment types by count`

RCA: Zuordnung der Vorfallursache

Zusammenfassung der Ursachenuntersuchung

Die Flottenzusammenfassung benennt den Hauptverursacher — Funkmast, Server, Netz, Firmware oder lokaler Knoten — liefert eine Schuldzuordnung über die Knoten mit Anomalien hinweg und stellt einen Maßnahmenplan auf. Eine optionale KI-Erzählung am Ende erläutert die Zahlen in einfacher Sprache, verändert sie aber nicht.

RCA ist die Klassifizierung der wahrscheinlichen Ursache langer Sitzungen.

Mögliche Hypothesen

Hypothese	Bedeutung
`Server driver`	Ausfall des Massensammlungstreibers
`Server routine`	reguläre Serveroperation oder Wartung
`Network outage`	Ausfall des Mobilfunknetzbetreibers
`Cell tower`	Problem mit einer bestimmten Basisstation oder einem Standort
`Firmware`	Problem mit Gerätemodell / Firmware
`Local signal`	schwaches Signal am Installationsort
`Battery low`	niedrige Stromversorgung / Batteriedegradation
`Isolated device`	lokale Störung eines bestimmten Knotens
`Mixed causes`	gemischte Ursachen

Breiter Servervorfall

Ein Vorfall wird als Servervorfall klassifiziert, wenn viele Knoten, viele Modelle und viele Kunden gleichzeitig betroffen sind. Bedingt:

N_{stations} \ge ServerWideStations

N_{models} \ge ServerWideModels

N_{customers} \ge ServerWideCustomers

Im Bericht bedeutet dies:

text

breiter Flottenvorfall, nicht vergleichbar mit einem lokalen Einzelknotenproblem.

Ausfall des Betreibernetzes

Sind mehrere Modelle und mehrere Kunden betroffen, das Ausmaß erreicht jedoch keinen Serverausfall:

N_{models} \ge 3

und:

N_{customers} \ge 3

dann lautet die Hypothese:

text

Mobilfunkausfall / Betreibervorfall

Problem an der Basisstation

Sind viele Knoten betroffen, gehören jedoch zu einem oder zwei Standorten / Kunden:

N_{customers} \le 2

und:

N_{stations} \ge CellMinStations

dann lautet die Hypothese:

text

Problem an der Basisstation oder lokales Abdeckungsproblem

Firmware- oder Modellproblem

Ist ein Modell betroffen, jedoch über verschiedene Kunden hinweg:

N_{models} = 1

und:

N_{customers} \ge 3

dann lautet die Hypothese:

text

Firmware- / Gerätemodell-Besonderheit

Gemischte Ursachen

Ergeben die Bedingungen keine eindeutige Klassifizierung, erhält der Vorfall den Status:

text

gemischte Ursachen

Wiederkehrende Server-Routine

Manchmal treten Massenservervorfälle zur selben Tagesstunde auf.

Bedingung

Gibt es mindestens drei breite Servervorfälle zur selben Tagesstunde:

N_{server\_incidents,same\_hour} \ge 3

können sie klassifiziert werden als:

text

Server-Routine

Bedeutung

Dies kann auf einen regelmäßigen nächtlichen Job, eine Archivwartung, einen Stapelprozess oder eine Massenoperation hindeuten, die die Sitzungsdauer beeinflusst.

Ursachenzuordnung pro Knoten

Nach der Suche nach Flottenvorfällen bestimmt der Bericht, was an jedem Knoten dominiert: externe Vorfälle oder ein lokales Problem.

Anteil der Anomalien eines Knotens, die in Flottenvorfälle fallen

InIncidentPct = \frac{N_{long,in\_incidents}}{N_{long}} \times 100\%

Wenn die meisten Anomalien mit Flottenvorfällen zusammenfielen

Wenn:

InIncidentPct \ge 70\%

dann wird die dominierende Ursache des Knotens aus dem Flottenvorfall übernommen:

text

network_outage / cell_tower / firmware / server

Das bedeutet:

text

das Gerät ist wahrscheinlich nicht der Hauptverursacher; es hat zusammen mit anderen gelitten.

Prüfung auf niedrige Batterie

Werden die Anomalien nicht durch Flottenvorfälle erklärt, wird die Stromversorgung geprüft. Sei:

Btm_{first}

der erste verfügbare Batteriewert in den langen Sitzungen, und:

Btm_{last}

der letzte verfügbare Wert. Der Abfall:

BtmDrop = Btm_{first} - Btm_{last}

Die Hypothese battery_low ist möglich, wenn:

Btm_{first} < 3500 \; mV

und:

BtmDrop > 200 \; mV

Prüfung auf lokal schwaches Signal

Wenn:

RSSI_{avg} < -85 \; dBm

dann lautet die Hypothese:

text

schwaches Signal am Installationsort

Isolierte Knotenstörung

Wenn:

die Anomalien nicht mit Flottenvorfällen zusammenfallen;
die Batterie das Bild nicht erklärt;
der RSSI nicht kritisch schwach ist;

dann wird die Ursache klassifiziert als:

text

lokale Störung des Knotens

Verteilung der Hypothesen über die Flotte

Für jeden Knoten wird die dominierende Ursache ausgewählt. Wenn die meisten Knoten unter Flottenvorfällen gelitten haben, ist der Knoten selbst nicht schuld; nur eine Minderheit hat ein isoliertes lokales Problem. Das ändert den Maßnahmenplan: Der Hauptaufwand fließt in Basisstationen und den Netzbetreiber, nicht in einen Massen-Vor-Ort-Einsatz zu jedem Knoten mit Anomalien.

Der Bericht zeigt, wie viele Knoten jeder dominierenden Ursache zugeordnet werden.

Formel für den Hypothesenanteil

Share_{hypothesis} = \frac{N_{stations,hypothesis}}{N_{stations,with\_anomalies}} \times 100\%

Ursachengruppen

Für die Management-Zusammenfassung können die Hypothesen gruppiert werden:

Gruppe	Umfasst
Netz / Server	`server_driver`, `server_routine`, `network_outage`, `cell_tower`
lokale Geräteprobleme	`isolated_device`, `local_signal`, `battery_low`
Modell / Firmware	`firmware`
gemischt	`mixed`

Interpretation

Dominiert	Was zu tun ist
`Cell tower`	Abdeckung, Netzbetreiber, externe Antennen bei betroffenen Kunden prüfen
`Local signal`	Vor-Ort-Einsatz zum konkreten Knoten, Antenne, Repeater, Installationsort
`Isolated device`	Diagnostik von Modem, SIM, Strom, Firmware
`Firmware`	Softwareversion prüfen und den Lieferanten kontaktieren
`Server routine`	reguläre Plattformprozesse prüfen
`Network outage`	den Mobilfunknetzbetreiber nach Zeit und Zone abfragen

Top-Problemknoten

Die Tabelle der Top-Problemknoten ordnet die Knoten nach einem zusammengesetzten Score (0–100), der sich aus dem Anteil der langen Sitzungen, ihrer durchschnittlichen Dauer und ihrer Anzahl ergibt. Ein Klick auf eine Zeile klappt die längsten Sitzungen des Knotens mit RSSI- und Btm-Werten auf — wird zur Planung eines Vor-Ort-Einsatzes verwendet.

Zweck

Die Tabelle zeigt, wohin man gehen oder was man zuerst prüfen sollte.

Tabellenspalten

Spalte	Bedeutung
Knoten	Name und ID des Knotens
Mengenumwerter	Gerätetyp
Sitzungen	Gesamtzahl der gültigen Sitzungen
Lang	Anzahl der anomal langen Sitzungen
Anteil	Prozentsatz der langen Sitzungen
Durchschnitt lang	durchschnittliche Dauer der langen Sitzungen
Maximale Sitzung	schlechteste gefundene Sitzung
`RSSI` Durchschnitt	Funksignalqualität
Batterieverlust	geschätzte überschüssige Energie
Score	zusammengesetzter Problem-Score

Wie man die Top-Liste liest

Ein hoher Score kann aus verschiedenen Gründen entstehen:

ein großer Anteil langer Sitzungen;
sehr lange einzelne Sitzungen;
eine große absolute Anzahl langer Sitzungen;
eine Kombination dieser Faktoren.

Für die Planung eines Vor-Ort-Einsatzes lesen Sie nicht nur den Score, sondern auch:

RSSI;
die RCA-Hypothese;
den Batterieverlust;
die maximale Sitzung;
ob der Knoten in Flottenvorfälle fällt;
den Mengenumwerter-Typ.

Top-Problemtage

Alle anomalen Sitzungen werden nach Kalendertag gruppiert. Der Tag mit der größten Anzahl an Anomalien ist höchstwahrscheinlich der Tag, an dem ein Flottenvorfall auftrat. Jeder Tag klappt zur Liste der Knoten mit ihren Anomalien, der maximalen Sitzung und Verknüpfungen auf. Dies ist nützlich, um Massenereignisse zu untersuchen und die Wiederholung zu prüfen.

Zweck

Die Aufschlüsselung nach Tagen zeigt die Tage, an denen lange Sitzungen massenhaft über die Flotte hinweg auftraten.

Tageskennwerte

Indikator	Bedeutung
Datum	Kalendertag
Lange Sitzungen	Anzahl der langen Sitzungen des Tages
Knoten	wie viele Knoten betroffen sind
Durchschnitt lang	durchschnittliche Dauer der langen Sitzungen
Maximale Sitzung	schlimmster Fall des Tages
Schlechtester Knoten	Knoten mit der maximalen Sitzung

Interpretation

Bild	Mögliche Ursache
viele Knoten an einem einzigen Tag	Netz- oder Flottenvorfall
ein Knoten an jedem Tag	lokales Problem
ein Ausschlag am Wochenende	Betreibernetz / Wartungsarbeiten
Ausschläge zur selben Uhrzeit	regelmäßige Aufgabe oder Zeitplan
monatliches Wachstum	Netzdegradation, saisonale Überlastung, Änderung des Abfragemodus

Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ

Der Abdeckungsblock zeigt, was für jeden Mengenumwerter-Typ aus der Flotte geprüft wurde: wie viele Knoten in der Stichprobe sind, wie viele Daten zurückgegeben haben, wie viele IQR bestanden haben und wie viele Anomalien aufweisen. Zeigt ein Typ „Norm“, kamen Daten an, es wurden jedoch keine Anomalien gefunden. „Keine Daten“ bedeutet, dass der Typ die Sitzungsdauer in der API nicht zurückgibt — für manche Modelle ist das normal.

Detaillierte Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ

Klappen Sie einen Typ auf, um alle seine Knoten mit Anomalien zu sehen; klappen Sie einen Knoten auf, um seine konkreten langen Sitzungen mit Zeit, Dauer, RSSI und Btm zu sehen. Die Hervorhebungsfarbe der Sitzung hängt davon ab, um wie viel länger die Sitzung als die Norm des Knotens ist.

Zweck

Die Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ zeigt, welche Modelle häufiger in anomal lange Sitzungen geraten.

Kennwerte nach Typ

Indikator	Bedeutung
In Stichprobe	wie viele Knoten dieses Typs in der Flotte sind
Mit Daten	wie viele Knoten Sitzungsdaten zurückgegeben haben
IQR bestanden	wie viele Knoten die Mindestanzahl an Sitzungen haben
Anomalien	Anzahl der langen Sitzungen
Zustand	Norm / Anomalien / keine Daten

Wichtige Einschränkung

Man kann Mengenumwerter-Typen nicht allein anhand der Anzahl der Anomalien direkt vergleichen. Zu berücksichtigen sind:

wie viele Geräte dieses Typs in der Flotte sind;
wie viele davon Daten zurückgegeben haben;
wie viele das Sitzungsminimum bestanden haben;
wo sie installiert sind;
in welchen Netzen sie betrieben werden;
ob sie denselben Abfrageplan haben;
ob sie bei einem einzigen Kunden konzentriert sind.

Normalisierter Anomalieanteil nach Typ

Für einen korrekten Vergleich können Sie verwenden:

TypeAnomalyRate = \frac{N_{long,type}}{N_{sessions,type}} \times 100\%

oder:

TypeAffectedRate = \frac{N_{stations\_anomalous,type}}{N_{stations\_qualified,type}} \times 100\%

Aufschlüsselung nach Zeit: Dynamik und Monate

Das Diagramm der täglichen Dynamik zeigt, wie viele anomale Sitzungen an jedem Tag des Fensters über die Flotte hinweg auftraten. „Aufflackern“ wird sichtbar — Tage mit schlechter Kommunikation über das gesamte Netz hinweg. Eine Spitze, die mit dem Register der Vorfälle zusammenfällt, ist typischerweise eine Reihe von Problemen an Basisstationen an einem einzelnen Standort.

Die Aufschlüsselung nach Kalendermonaten hilft, Saisonalität oder einen langfristigen Trend zu erkennen. Eine monatliche Massenspitze entspricht derselben Reihe von Vorfällen, die in der täglichen Dynamik zu sehen ist; ein allmähliches Wachstum über die Zeit ist ein Kandidat für eine Kommunikations- oder Batteriedegradation.

Zweck

Die Aufschlüsselung nach Monaten zeigt Saisonalität oder einen langfristigen Trend langer Sitzungen.

Monatskennwert

N_{long,month} = count(long\_sessions \; in \; month)

Monatsanteil

Wenn ein Anteil dargestellt werden soll:

Share_{month} = \frac{N_{long,month}}{\sum N_{long,all\_months}} \times 100\%

Interpretation

Bild	Mögliche Erklärung
scharfe monatliche Spitze	Netzänderung, Massenausfall, saisonale Last
allmähliches Wachstum	Kommunikations- oder Batteriedegradation
Winterspitze	Witterungsbedingungen, Netzlast, Strom
Spitze nach einem Update	Firmware, Einstellungen, Abfrageplan

Farbliche Hervorhebung pro Sitzung

Wird ein Knoten aufgeklappt, werden seine einzelnen langen Sitzungen nach der Stärke der Überschreitung des individuellen Schwellenwerts hervorgehoben, und die genauen RSSI- und Btm-Werte im Moment jeder langen Sitzung werden angezeigt. Das ist es, was das Außendienstteam benötigt: ein niedriger RSSI weist auf ein Funksignalproblem hin, während eine normale Batteriespannung die Batterie ausschließt.

Überschreitungsverhältnis

Ratio_i = \frac{d_i}{UpperFence}

Interpretation

Ratio	Farbe / Stufe
1–2×	schwache Überschreitung
2–5×	mittlere Überschreitung
≥5×	starke Überschreitung

Dies hilft, mäßig lange Sitzungen schnell von extremen zu unterscheiden.

Was anhand der Berichtsergebnisse zu tun ist

Wenn die Ursache eine Basisstation ist

Prüfen:

die Abdeckungsqualität am Standort;
einen alternativen Mobilfunknetzbetreiber;
eine externe Antenne;
einen Repeater;
die Wiederholung von Vorfällen nach Tag;
benachbarte Knoten am selben Standort;
die Netzüberlastung zu bestimmten Stunden.

Wenn die Ursache ein lokaler Knoten ist

Prüfen:

Antenne;
SIM-Karte;
Modem;
Stromversorgung;
Batterie;
Steckverbinder;
Installationsort;
Störungen;
Firmware-Version;
Einstellungen des Übertragungsplans.

Wenn die Ursache ein schwaches Signal ist

Maßnahmen:

RSSI vor Ort messen;
versuchen, die Antenne umzusetzen;
Antennenausrichtung prüfen;
einen alternativen Netzbetreiber prüfen;
eine externe Antenne oder einen Repeater installieren.

Wenn die Ursache die Batterie ist

Maßnahmen:

Btm vor Ort prüfen;
die Batterie bei Bedarf ersetzen;
den Verbrauchsstrom prüfen;
die Wiederholungshäufigkeit prüfen;
prüfen, ob das Gerät das Netz mit Wiederholungen überlastet.

Wenn die Ursache das Modell / die Firmware ist

Maßnahmen:

Knoten nach Softwareversion gruppieren;
die Release Notes des Lieferanten prüfen;
bekannte Probleme erfragen;
mit anderen Modellen an denselben Standorten vergleichen;
den Kommunikationsmodus im Labor testen.

KI-Kommentar

Der optionale KI-Kommentar liest die RCA und verfasst einen kurzen, gut lesbaren Plan für den Vor-Ort-Einsatz des Teams. Dies ist eine sprachliche Erläuterung, keine Quelle der Diagnostik — alle Zahlen und Ursachen werden durch die obigen Formeln und Regeln bestimmt.

Was die KI leisten kann

die RCA kurz wiedergeben;
den wahrscheinlichen Hauptverursacher erklären;
Top-Knoten hervorheben;
einen Plan für den Vor-Ort-Einsatz formulieren;
die Aufschlüsselung nach Modellen erklären.

Was die KI nicht leisten kann

Die KI kann nicht:

den IQR-Schwellenwert ändern;
die Liste der langen Sitzungen ändern;
den Score ändern;
die wahre Ursache ohne Daten bestimmen;
eine funktechnische Untersuchung ersetzen;
einen Vor-Ort-Einsatz ersetzen;
als Beweisgrundlage dienen.

Typische Interpretationsfehler

Fehler: lange Sitzung = schlechtes Gerät

Falsch. Eine lange Sitzung kann durch das Netz, die Basisstation, ein schwaches Signal, eine Server-Routine, eine lokale Antenne, die SIM-Karte oder die Batterie verursacht werden.

Fehler: viele Anomalien bei einem Modell = das Modell ist schlecht

Falsch. Man muss nach der Anzahl der Geräte, der Anzahl der Sitzungen, den Standorten und den Mobilfunknetzbetreibern normalisieren.

Fehler: keine Anomalien = alles in Ordnung

Falsch, wenn keine Sitzungsdaten vorliegen oder die Abdeckung zu niedrig ist.

Fehler: hoher RSSI schließt ein Kommunikationsproblem aus

Nicht immer. Es kann Betreiberprobleme, Überlastung, Firmware, serverseitigen Empfang, Wiederholungen oder Protokollfehler geben.

Fehler: Batterieverlust = exakter Batterieverbrauch

Falsch. Dies ist eine Schätzung auf Basis der überschüssigen Übertragungszeit und eines fiktiven Stroms.

Fehler: eine einzige extrem lange Sitzung macht den Knoten zum Hauptproblem

Nicht immer. Der Score berücksichtigt nicht nur das Maximum, sondern auch den Anteil, die durchschnittliche Dauer und die Anzahl der langen Sitzungen.

Mindestkriterien für einen vollständigen Bericht

Ein Bericht gilt als methodisch vollständig, wenn er Folgendes enthält:

Analysezeitraum;
Flottenabdeckung;
Status des Daten-Gates;
Anzahl der Knoten in der Flotte;
Anzahl der abgefragten Knoten;
Anzahl der Knoten mit Sitzungsdaten;
Anzahl der Knoten, die den IQR-Schwellenwert bestanden haben;
Anzahl der Sitzungen in der Stichprobe;
Anzahl der langen Sitzungen;
Anzahl der Knoten mit Anomalien;
maximale Sitzungsdauer;
Anzahl der stündlichen Vorfälle;
Verteilung der RCA-Hypothesen;
Formel des IQR-Schwellenwerts;
Formel des Knoten-Scores;
Formel des Batterieverlusts;
Regeln der RCA-Klassifizierung;
Tabelle der Top-Problemknoten;
Aufschlüsselung nach Tagen;
Aufschlüsselung nach Mengenumwerter-Typ;
Aufschlüsselung nach Monaten;
Hinweis auf die ungefähre Natur des Batterieverlusts;
Hinweis auf die Rolle der KI;
Handlungsempfehlungen.

Konsolidierte Berichtsformel

Für jeden Knoten:

D = \{d_i \mid d_i > 0\}

IQR = Q3(D) - Q1(D)

UpperFence = Q3(D) + 1.5 \times IQR

LongSessions = \{d_i \mid d_i > UpperFence\}

Pct_{long} = \frac{|LongSessions|}{|D|} \times 100\%

A = min(100,\;4 \times Pct_{long})

B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right)

C = min(100,\;|LongSessions|)

Score = 0.5A + 0.3B + 0.2C

Schätzung des überschüssigen Batterieverbrauchs:

ExtraTime_{total} = \sum_{d_i \in LongSessions} max(0,\;d_i - MedianDuration)

BatteryLoss_{mAh} = \frac{340 \times ExtraTime_{total}}{3600}

Gruppierung von Vorfällen:

Bucket(t) = floor(t / 1h) \times 1h

Incident = Bucket \; where \; N_{unique\_stations} \ge 5

Empfohlener Haftungsausschluss

text

Der Bericht erkennt anomal lange Kommunikationssitzungen relativ zur
individuellen Norm jedes Knotens. Das Ergebnis dient der Priorisierung der
Diagnostik von Kommunikation, Antennen, SIM-Karten, Strom, Netzbetreibern und
Basisstationen. Der Bericht ist kein Beweis für die Störung eines bestimmten
Geräts ohne Vor-Ort-Einsatz und bewertet nicht die Richtigkeit der kommerziellen
Gasmessung.

Bezug zu anderen Berichten

Wenn Sie verstehen müssen	Verwenden Sie
welche Knoten lange in Kommunikation bleiben und die Batterie leeren	diesen Bericht
welche Knoten keine Kommunikation oder kein Archiv haben	Top-Problemknoten
ob der Zeitraum für einen bestimmten Knoten abgeschlossen werden kann	Verbrauchsanalytik
ob ein Verdacht auf Unterzählung besteht	Verdächtige Knoten
warum ein bestimmter Knoten verdächtig ist	Umgehung der Messung
wann Batterien zu ersetzen sind	Batterieprognose

Diese Trennung verhindert, dass lange Kommunikationssitzungen mit kommerziellen, messtechnischen und forensischen Schlussfolgerungen vermischt werden.

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Zuletzt aktualisiert am 23. Juni 2026

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