--- title: 'Sesiuni de lungă durată' description: Punctele de măsurare din parcul de dispozitive ale căror sesiuni de comunicație durează anormal de mult față de propria normă, cu praguri IQR pentru fiecare punct de măsurare, un scor de gravitate și o analiză a cauzelor fundamentale bazată pe incidente. section: AI Analytics weight: 7 related: - ai-analytics/fleet-reports/events-explorer --- import Alert from '@/components/docs/Alert.astro'; import Image from '@/components/docs/Image.astro'; Raportul **Sesiuni de lungă durată** analizează sesiunile de comunicație de telemetrie din întregul parc de puncte de măsurare și identifică dispozitivele, amplasamentele, zilele și tipurile de corectoare la care comunicația funcționează instabil sau transmiterea datelor durează prea mult. Antetul raportului cu șapte KPI Antetul raportului conține șapte indicatori-cheie de performanță (KPI): compania, acoperirea parcului de dispozitive, pregătirea datelor, numărul de puncte de măsurare cu anomalii, numărul de sesiuni anormale, durata maximă a unei sesiuni, numărul total de incidente orare și perioada de analiză. Cifra principală este numărul de puncte de măsurare cu anomalii raportat la totalul parcului; incidentele sunt grupări orare în care cinci sau mai multe puncte de măsurare au simultan sesiuni lungi. Raportul răspunde la întrebări practice de exploatare: - care puncte de măsurare au sesiuni de comunicație prea lungi; - care sesiuni sunt considerate anormale pentru un anumit punct de măsurare; - unde problema este locală: antenă, cartelă SIM, alimentare, modem, loc de montare; - unde problema seamănă cu un incident al stației de bază sau al operatorului de telefonie mobilă; - dacă în parcul de dispozitive există incidente orare în masă; - care zile au fost cele mai problematice; - care tipuri de corectoare au mai des sesiuni lungi; - câtă energie s-a consumat aproximativ pentru retransmisii sau pentru transmisii prelungite; - care puncte de măsurare necesită o deplasare în teren cu o antenă externă, cu un repetor sau pentru verificarea cartelei SIM; - unde trebuie verificat operatorul de telefonie mobilă sau calitatea acoperirii rețelei la un anumit amplasament. Raportul nu evaluează corectitudinea măsurării comerciale a gazelor naturale și nu este un raport de expertiză privind ocolirea măsurării. Analizează numai sesiunile de comunicație: durata, frecvența anomaliilor, amploarea incidentelor, calitatea semnalului și cauza probabilă a sesiunilor lungi. ## Locul raportului Raportul ține de diagnosticarea operațională a telemetriei. Nu trebuie să confunde două situații diferite: 1. **Comunicația lipsește complet.** Punctul de măsurare nu se conectează, nu există date. 2. **Comunicația există, dar sesiunile sunt prea lungi.** Punctul de măsurare transmite datele, dar lent, instabil sau cu încercări repetate. Acest raport analizează **a doua** situație. Când lipsesc complet comunicația, arhiva sau datele, folosiți raportul „Punctele de măsurare cu cele mai multe probleme”; când trebuie să verificați dacă datele unui singur punct de măsurare pot fi folosite pentru contorizare, folosiți „Analiza consumului”. ## Cui se adresează raportul | Rol | Ce obțin din raport | |---|---| | Manager de exploatare | imaginea de ansamblu a parcului de dispozitive, numărul de puncte de măsurare cu anomalii, incidentele masive | | Inginer de telecomunicații | lista punctelor de măsurare cu RSSI slab, sesiuni lungi și probleme locale | | Dispecer | lista prioritizată a solicitărilor și a zilelor cu probleme | | Echipă din teren | punctele de măsurare din fruntea clasamentului, pentru verificarea antenei, a cartelei SIM, a alimentării și a locului de montare | | Inginer de integrare | diagnosticarea pregătirii datelor, acoperirea prin API și cazurile în care lipsesc datele sesiunilor | | Specialist în achiziții | defalcare comparativă pe tipuri de corectoare | | Analist al parcului de dispozitive | ipoteze privind cauza fundamentală: stația de bază, operatorul, firmware-ul, punctul de măsurare local | ## Ce nu face raportul Raportul nu trebuie: - să dovedească defectarea unui anumit modem fără o deplasare în teren; - să trateze o sesiune lungă drept dovadă directă a unui dispozitiv defect; - să pună automat vina pe server sau pe operatorul de telefonie mobilă; - să confunde „nu există date” cu „nu există anomalii”; - să compare durata sesiunilor tuturor punctelor de măsurare după un singur prag comun; - să considere statistic fiabilă o perioadă scurtă cu puține sesiuni; - să tragă concluzii despre calitatea unui model de dispozitiv fără să țină seama de numărul de dispozitive din eșantion; - să înlocuiască o inspecție radiotehnică a locului de montare; - să trateze estimarea consumului suplimentar al bateriei ca pe o măsurare exactă; - să folosească comentariul generat de IA ca sursă de diagnosticare. ## Termeni-cheie | Termen | Semnificație | |---|---| | Sesiune de comunicație | un episod de conectare a dispozitivului la sistemul de transmisie a datelor | | Durata sesiunii | timpul de la începutul sesiunii până la încheierea ei | | Sesiune normală | sesiune a cărei durată se încadrează în norma individuală a punctului de măsurare | | Sesiune lungă | sesiune a cărei durată depășește pragul IQR individual al punctului de măsurare | | `IQR` | interval intercuartilic: `Q3 − Q1` | | `Q1` | prima cuartilă a duratelor sesiunilor | | `Q3` | a treia cuartilă a duratelor sesiunilor | | `UpperFence` | limita superioară a normei: `Q3 + 1.5 × IQR` | | `RSSI` | nivelul semnalului radio, dBm | | `CSQ` | indicele calității semnalului GSM, convertibil în dBm | | `Btm` | tensiunea bateriei sau indicatorul alimentării dispozitivului | | `Long share` | proporția sesiunilor lungi din toate sesiunile unui punct de măsurare | | `Severity score` | evaluarea finală a gravității problemelor unui punct de măsurare, pe baza sesiunilor lungi | | Incident | grupare orară în care au apărut simultan sesiuni lungi la mai multe puncte de măsurare | | `RCA` | analiza cauzei probabile: stația de bază, rețeaua, serverul, firmware-ul, punctul de măsurare local | | `Battery loss` | estimare aproximativă a energiei consumate din cauza duratei excesive a transmisiei | ## Logica generală a raportului Raportul este construit ca o analiză a sesiunilor de comunicație la nivelul întregului parc de dispozitive. ```text Lista punctelor de măsurare din parc → obținerea sesiunilor de comunicație → verificarea pregătirii datelor → norma individuală a sesiunilor pentru fiecare punct de măsurare → căutarea sesiunilor lungi prin IQR → calculul scorului pentru fiecare punct de măsurare → gruparea sesiunilor lungi în incidente orare → determinarea cauzei probabile prin RCA → repartizarea ipotezelor pe puncte de măsurare → punctele de măsurare cu cele mai multe probleme → defalcarea pe tipuri de corectoare → defalcarea pe zile și pe luni → recomandări pentru exploatare ``` Principiul de bază: ```text o sesiune lungă se definește față de norma unui anumit punct de măsurare, nu față de un prag fix comun pentru tot parcul de dispozitive. ``` Acest lucru contează deoarece dispozitive, regiuni, operatori de telefonie mobilă și regimuri de interogare diferite pot avea durate normale diferite ale sesiunilor. ## Parametrii de rulare | Parametru | Semnificație | |---|---| | De la data / Până la data | limitele intervalului de analiză | | Interval de analiză, zile | intervalul de rezervă, folosit când datele calendaristice nu sunt completate (implicit 30) | | Puncte de măsurare pe tip de corector | mărimea eșantionului pentru fiecare tip; `0` înseamnă toate punctele de măsurare din parc | | Număr minim de sesiuni pe punct de măsurare pentru IQR | numărul minim de sesiuni de care are nevoie un punct de măsurare ca să fie inclus (implicit 30) | | Numărul de puncte de măsurare cu probleme din raport | mărimea tabelului top-N (implicit 50) | | Analiză LLM | text explicativ opțional privind rezultatele, generat de IA | | Furnizor | limitează analiza la parcul de dispozitive al unui singur furnizor | ## Date de intrare ### Date principale | Date | La ce servește | |---|---| | Lista punctelor de măsurare | delimitarea parcului analizat | | Tip de corector | construirea defalcării pe modele | | `Equipment ID` | obținerea sesiunilor unui anumit dispozitiv | | Sesiuni de comunicație | nucleul raportului | | Ora de început a sesiunii | gruparea pe zile, luni și ore | | Durata sesiunii | principalul indicator analizat | | `RSSI` / `CSQ` | estimarea calității semnalului radio | | `Btm` / baterie | estimarea influenței alimentării | | Organizație / amplasament | atribuirea incidentului: consumator local, stație de bază, parc de dispozitive | ### Setul minim necesar Pentru o analiză corectă a unui punct de măsurare sunt necesare: - identificatorul dispozitivului; - cel puțin numărul minim de sesiuni; - durata fiecărei sesiuni; - marca temporală a fiecărei sesiuni. Dacă durata unei sesiuni lipsește, sesiunea respectivă nu intră în analiza IQR. ## Pregătirea datelor: controlul de intrare Diagnosticarea pregătirii datelor Înainte de calculul anomaliilor, raportul verifică dacă analiza poate fi efectuată. Blocul de pregătire a datelor arată mărimea parcului de dispozitive, mărimea după aplicarea filtrului de companie, câte puncte de măsurare au returnat date despre sesiuni și câte dintre acestea au atins numărul minim de sesiuni pentru IQR. Este o diagnosticare **de importanță critică** – fără ea, „nu există anomalii” se confundă ușor cu „nu există date pentru analiză”. ### Indicatorii principali ai pregătirii datelor | Indicator | Formulă / valoare | |---|---| | Puncte de măsurare din parc | `N_park` | | Puncte de măsurare din eșantion | `N_sampled` | | Puncte de măsurare cu date despre sesiuni | `N_with_data` | | Puncte de măsurare care au atins minimul de sesiuni | `N_qualified` | | Total sesiuni | `N_sessions` | | Apeluri API | `N_calls` | | Erori API | `N_errors` | | Rata erorilor API | `N_errors / N_calls × 100%` | | Acoperire cu date | `N_with_data / N_sampled × 100%` | | Acoperirea eșantionului IQR | `N_qualified / N_sampled × 100%` | ### Rata erorilor API $$ APIErrorRate = \frac{N_{errors}}{N_{calls}} \times 100\% $$ ### Acoperire cu date $$ Coverage_{with\_data} = \frac{N_{with\_data}}{N_{sampled}} \times 100\% $$ ### Acoperirea cu puncte de măsurare adecvate pentru IQR $$ Coverage_{qualified} = \frac{N_{qualified}}{N_{sampled}} \times 100\% $$ ### Statusurile de pregătire | Status | Condiție | Ce înseamnă | |---|---|---| | `OK` | există un eșantion suficient pentru IQR | raportul poate fi folosit în activitatea curentă | | `DEGRADED` | eșantionul este mic, dar analiza este posibilă | concluziile se formulează cu prudență | | `INCONCLUSIVE` | multe erori sau acoperire critic de scăzută | concluziile privind anomaliile nu sunt fiabile | | `NO_DATA` | nu există date despre sesiuni | analiza este imposibilă | | `NO_FLEET` | niciun punct de măsurare după filtrare | nu există nimic de analizat | ### Condiții critice Analiza este considerată imposibilă dacă: $$ APIErrorRate \ge 50\% $$ sau: $$ Coverage_{with\_data} < 5\% $$ sau: $$ N_{qualified} = 0 $$ „Nu există anomalii” și „nu există date pentru analiză” sunt stări diferite. Dacă datele despre sesiuni lipsesc, raportul nu trebuie să afirme că nu s-au găsit anomalii. ## Numărul minim de sesiuni pe punct de măsurare Pentru o analiză IQR fiabilă, fiecare punct de măsurare trebuie să aibă un număr suficient de sesiuni. ### Pragul minim În mod implicit: $$ N_{sessions,station} \ge 30 $$ Dacă un punct de măsurare are mai puține sesiuni, norma individuală este considerată statistic nefiabilă, iar punctul de măsurare nu trece de filtrul IQR. ### De ce este nevoie de un minim IQR folosește estimări ale cuartilelor. La un număr mic de observații, cuartila devine instabilă: - o singură sesiune lungă întâmplătoare poate duce la supraestimarea pragului; - o singură perioadă scurtă de comunicație poate duce la subestimarea pragului; - devine imposibil să se distingă norma punctului de măsurare de variațiile aleatorii. ## Norma individuală a duratei sesiunilor ### De ce norma este individuală Nu se poate folosi un singur prag comun pentru tot parcul de dispozitive, de exemplu „toate sesiunile mai lungi de 10 minute sunt rele”. Punctele de măsurare au condiții de comunicație diferite: - tipuri de corectoare diferite; - operatori de telefonie mobilă diferiți; - RSSI diferit; - volume diferite ale arhivelor; - planificări diferite ale citirilor; - locuri de montare diferite; - antene diferite. De aceea, pentru fiecare punct de măsurare se calculează o normă statistică proprie. ### Selectarea duratelor valide Pentru fiecare punct de măsurare se iau numai duratele pozitive: $$ D = \{d_i \mid d_i > 0\} $$ unde: - `d_i` – durata sesiunii i, în secunde. ### Cuartile Duratele se sortează în ordine crescătoare. $$ D_{sorted} = sort(D) $$ Prima cuartilă: $$ Q1 = percentile(D, 25\%) $$ Mediana: $$ Q2 = median(D) $$ A treia cuartilă: $$ Q3 = percentile(D, 75\%) $$ ### Intervalul intercuartilic $$ IQR = Q3 - Q1 $$ ### Limita superioară a normei după regula lui Tukey Pentru fiecare punct de măsurare se calculează o limită superioară individuală a normei: $$ UpperFence = Q3 + 1.5 \times IQR $$ Aceasta este regula clasică a limitelor lui Tukey pentru detectarea valorilor aberante. ### Sesiune lungă O sesiune este considerată anormal de lungă dacă: $$ d_i > UpperFence $$ unde: - `d_i` – durata sesiunii; - `UpperFence` – pragul individual al acestui punct de măsurare. Dacă un punct de măsurare are de obicei sesiuni scurte, pragul lui va fi scăzut. Dacă are de obicei sesiuni mai lungi, pragul va fi mai ridicat. Raportul identifică o anomalie **față de norma proprie a punctului de măsurare**. ## Indicatorii de bază ai punctului de măsurare Pentru fiecare punct de măsurare se calculează următorii indicatori. ### Numărul total de sesiuni $$ N_{total} = count(D) $$ ### Numărul de sesiuni lungi $$ N_{long} = count(d_i > UpperFence) $$ ### Proporția sesiunilor lungi $$ Pct_{long} = \frac{N_{long}}{N_{total}} \times 100\% $$ ### Durata medie a tuturor sesiunilor $$ AvgDuration = \frac{\sum d_i}{N_{total}} $$ ### Durata medie a sesiunilor lungi $$ AvgLongDuration = \frac{\sum_{d_i > UpperFence} d_i}{N_{long}} $$ ### Durata maximă $$ MaxLongDuration = max(d_i \mid d_i > UpperFence) $$ ### RSSI mediu $$ RSSI_{avg} = \frac{\sum RSSI_i}{N_{RSSI}} $$ unde `N_RSSI` este numărul de sesiuni pentru care există o valoare RSSI. ## Scorul de problemă al punctului de măsurare ### Semnificația scorului Scorul arată cât de problematic este un punct de măsurare în privința sesiunilor lungi. Ține seama de trei dimensiuni: 1. **proporția sesiunilor lungi**; 2. **cât de mult depășesc sesiunile lungi norma**; 3. **numărul absolut de sesiuni lungi**. Astfel nu se supraestimează o valoare aberantă izolată și nu se subestimează un punct de măsurare cu un număr mare de sesiuni moderat de lungi. ### Componenta A – proporția sesiunilor lungi $$ A = min(100,\;4 \times Pct_{long}) $$ Interpretare: | Proporția sesiunilor lungi | A | |---:|---:| | 5% | 20 | | 10% | 40 | | 25% | 100 | | >25% | 100 | ### Componenta B – durata relativă $$ B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right) $$ unde `MedianDuration` este durata mediană a sesiunilor punctului de măsurare. Interpretare: | AvgLong / Median | B | |---:|---:| | 2× | 16 | | 5× | 40 | | 10× | 80 | | 12,5× | 100 | ### Componenta C – numărul de sesiuni lungi $$ C = min(100,\;N_{long}) $$ Altfel spus, 100 de sesiuni lungi sau mai multe dau contribuția maximă a acestei componente. ### Scor final $$ Score = 0.5 \times A + 0.3 \times B + 0.2 \times C $$ unde: - `A` – proporția sesiunilor lungi; - `B` – durata relativă a sesiunilor lungi; - `C` – numărul absolut de sesiuni lungi. Scorul final este limitat la intervalul: $$ 0 \le Score \le 100 $$ ### Interpretarea scorului | Scor | Nivel | |---:|---| | ≥ 80 | punct de măsurare cu probleme critice de comunicație | | 60–80 | prioritate ridicată | | 40–60 | prioritate medie | | 20–40 | observare / verificare planificată | | < 20 | semnal slab | Scorul nu dovedește o cauză. Un scor ridicat arată că punctul de măsurare își depășește frecvent și/sau cu mult propria normă a duratei sesiunilor. **Cauza se determină separat, prin RCA.** ## Estimarea consumului suplimentar al bateriei în sesiunile lungi ### Semnificație O sesiune lungă mărește timpul de transmisie și poate consuma suplimentar din baterie. Raportul oferă o estimare **aproximativă** a consumului suplimentar de energie. Nu este o măsurare exactă a bateriei, ci o estimare operațională. ### Timpul de transmisie excedentar Pentru fiecare sesiune lungă se calculează depășirea față de norma mediană a punctului de măsurare: $$ ExtraTime_i = max(0,\;d_i - MedianDuration) $$ Timpul excedentar total: $$ ExtraTime_{total} = \sum_{i \in LongSessions} ExtraTime_i $$ ### Curentul de transmisie Pentru estimarea aproximativă se folosește un curent de transmisie de bază: $$ I_{TX} = 340 \; mA $$ ### Consumul suplimentar al bateriei $$ BatteryLoss_{mAh} = \frac{I_{TX} \times ExtraTime_{total}}{3600} $$ unde: - `ExtraTime_total` – în secunde; - `I_TX` – curentul, în miliamperi; - rezultatul – în mAh. Pentru afișare în Ah: $$ BatteryLoss_{Ah} = \frac{BatteryLoss_{mAh}}{1000} $$ ### Limitare Această estimare nu ține seama de: - profilul real de curent al modelului respectiv; - regimul de repaus; - încercările repetate la nivelul modemului; - puterea de emisie; - temperatura; - vechimea bateriei; - capacitatea bateriei; - calitatea rețelei în momentul transmisiei. De aceea, trebuie citită ca o **estimare a ordinului de mărime**, nu ca o măsurare de laborator. ## RSSI și CSQ ### RSSI `RSSI` arată nivelul semnalului radio în dBm. Cu cât valoarea este mai aproape de zero, cu atât semnalul este mai puternic. Interpretare aproximativă: | RSSI | Calificativ | |---:|---| | ≥ −65 dBm | semnal bun | | −65…−75 dBm | acceptabil | | −75…−85 dBm | slab | | < −85 dBm | deosebit de slab | ### CSQ Unele dispozitive nu transmit RSSI în dBm, ci `CSQ` – indicele calității semnalului GSM. Dacă valoarea pare să fie CSQ, poate fi convertită: $$ RSSI_{dBm} = -113 + 2 \times CSQ $$ Exemplu: $$ CSQ = 29 $$ $$ RSSI = -113 + 2 \times 29 = -55 \; dBm $$ ### Semnal slab local Dacă: $$ RSSI_{avg} < -85 \; dBm $$ și anomaliile punctului de măsurare nu coincid cu incidentele masive din parcul de dispozitive, cauza poate fi clasificată drept: ```text semnal slab la locul de montare ``` ## Gruparea sesiunilor lungi în incidente Registrul incidentelor Anomaliile se grupează pe intervale orare. Dacă mai multe puncte de măsurare au avut sesiuni lungi în aceeași oră, nu este vorba de **o problemă locală a punctului de măsurare**, ci de un incident al rețelei, al serverului sau al operatorului. Ipoteza se determină automat după amploarea fenomenului – numărul de puncte de măsurare, de modele și de consumatori din interval. ### De ce este necesară gruparea Dacă sesiunile lungi au apărut la multe puncte de măsurare în aceeași oră, cel mai probabil nu este o problemă locală a unui singur dispozitiv. Poate fi vorba de: - o problemă a stației de bază; - supraîncărcarea locală a rețelei operatorului; - un incident de rețea în masă; - o operație programată a serverului; - o particularitate a firmware-ului unui anumit model. ### Intervalul orar Fiecare sesiune lungă este încadrată într-un interval orar: $$ Bucket(t) = floor\left( \frac{t}{1h} \right) \times 1h $$ Altfel spus, toate evenimentele dintr-o oră intră în același interval. ### Incident Un interval orar este considerat incident dacă sunt afectate cel puțin: $$ N_{stations,bucket} \ge 5 $$ puncte de măsurare. ### Indicatorii incidentului Pentru fiecare incident se calculează: | Indicator | Formulă | |---|---| | numărul de puncte de măsurare | `count(unique station_id)` | | numărul de modele | `count(unique equipment_type)` | | numărul de consumatori / amplasamente | `count(unique customer_id)` | | numărul de sesiuni | `count(long sessions in bucket)` | | RSSI mediu | `average(RSSI)` | | modelele cele mai frecvente | `top equipment types by count` | ## RCA: atribuirea cauzei incidentului Rezumatul analizei cauzelor fundamentale Rezumatul pentru parcul de dispozitive identifică principala sursă a problemei – stația de bază, serverul, rețeaua, firmware-ul sau punctul de măsurare local –, prezintă repartizarea cauzelor pe punctele de măsurare cu anomalii și formulează un plan de acțiuni. În partea de jos, un text explicativ opțional, generat de IA, transpune cifrele în limbaj accesibil, dar nu le modifică. RCA înseamnă clasificarea cauzei probabile a sesiunilor lungi. ### Ipoteze posibile | Ipoteză | Semnificație | |---|---| | `Server driver` | defectarea în masă a driverului de colectare | | `Server routine` | operație periodică sau mentenanță a serverului | | `Network outage` | căderea rețelei operatorului de telefonie mobilă | | `Cell tower` | problemă la o anumită stație de bază sau la un anumit amplasament | | `Firmware` | problemă a modelului de dispozitiv sau a firmware-ului | | `Local signal` | semnal slab la locul de montare | | `Battery low` | alimentare insuficientă / degradarea bateriei | | `Isolated device` | defecțiune locală a unui anumit punct de măsurare | | `Mixed causes` | cauze mixte | ### Incident de server generalizat Un incident este clasificat ca incident de server dacă sunt afectate simultan multe puncte de măsurare, multe modele și mulți consumatori. Convențional: $$ N_{stations} \ge ServerWideStations $$ $$ N_{models} \ge ServerWideModels $$ $$ N_{customers} \ge ServerWideCustomers $$ În raport, aceasta înseamnă: ```text incident extins la nivelul parcului de dispozitive, care nu seamănă cu o problemă locală a unui singur punct de măsurare. ``` ### Căderea rețelei operatorului Dacă sunt afectate mai multe modele și mai mulți consumatori, dar amploarea nu atinge nivelul unei defectări a serverului: $$ N_{models} \ge 3 $$ și: $$ N_{customers} \ge 3 $$ atunci ipoteza este: ```text defecțiune a rețelei mobile / incident al operatorului ``` ### Problemă a stației de bază Dacă sunt afectate multe puncte de măsurare, dar țin de unul sau două amplasamente / de unul sau doi consumatori: $$ N_{customers} \le 2 $$ și: $$ N_{stations} \ge CellMinStations $$ atunci ipoteza este: ```text problemă a stației de bază sau problemă locală de acoperire a rețelei ``` ### Problemă a firmware-ului sau a modelului Dacă este afectat un singur model, dar la consumatori diferiți: $$ N_{models} = 1 $$ și: $$ N_{customers} \ge 3 $$ atunci ipoteza este: ```text particularitate a firmware-ului / a modelului de dispozitiv ``` ### Cauze mixte Dacă din condiții nu rezultă o clasificare univocă, incidentul primește statusul: ```text cauze mixte ``` ## Operații de rutină recurente ale serverului Uneori, incidentele de server în masă au loc la aceeași oră din zi. ### Condiție Dacă există cel puțin trei incidente de server generalizate la aceeași oră din zi: $$ N_{server\_incidents,same\_hour} \ge 3 $$ ele pot fi clasificate drept: ```text operație de rutină a serverului ``` ### Semnificație Aceasta poate indica o sarcină nocturnă periodică, mentenanța arhivelor, un proces de prelucrare în loturi sau o operație în bloc care influențează durata sesiunilor. ## Atribuirea cauzei pentru fiecare punct de măsurare După căutarea incidentelor din parcul de dispozitive, raportul stabilește ce predomină la fiecare punct de măsurare: incidentele externe sau o problemă locală. ### Proporția anomaliilor unui punct de măsurare încadrate în incidentele din parc $$ InIncidentPct = \frac{N_{long,in\_incidents}}{N_{long}} \times 100\% $$ ### Dacă majoritatea anomaliilor au coincis cu incidentele din parc Dacă: $$ InIncidentPct \ge 70\% $$ atunci cauza dominantă a punctului de măsurare se preia de la incidentul din parc: ```text network_outage / cell_tower / firmware / server ``` Aceasta înseamnă: ```text probabil dispozitivul nu este principala sursă a problemei; a fost afectat împreună cu altele. ``` ### Verificarea bateriei descărcate Dacă anomaliile nu se explică prin incidentele din parc, se verifică alimentarea. Fie: $$ Btm_{first} $$ prima valoare disponibilă a bateriei în sesiunile lungi și: $$ Btm_{last} $$ ultima valoare disponibilă. Scăderea: $$ BtmDrop = Btm_{first} - Btm_{last} $$ Ipoteza `battery_low` este posibilă dacă: $$ Btm_{first} < 3500 \; mV $$ și: $$ BtmDrop > 200 \; mV $$ ### Verificarea semnalului slab local Dacă: $$ RSSI_{avg} < -85 \; dBm $$ atunci ipoteza este: ```text semnal slab la locul de montare ``` ### Defecțiune izolată a punctului de măsurare Dacă: - anomaliile nu coincid cu incidentele din parc; - bateria nu explică situația; - RSSI nu este critic de slab; atunci cauza este clasificată drept: ```text defecțiune locală a punctului de măsurare ``` ## Distribuția ipotezelor în parcul de dispozitive Distribuția ipotezelor Pentru fiecare punct de măsurare se alege cauza dominantă. Când majoritatea punctelor de măsurare au fost afectate de incidentele din parc, vina nu le aparține; numai o minoritate are o problemă locală izolată. Aceasta schimbă planul de acțiuni: efortul principal se îndreaptă spre stațiile de bază și spre operator, nu spre o deplasare generalizată în teren la fiecare punct de măsurare cu anomalii. Raportul arată câte puncte de măsurare sunt atribuite fiecărei cauze dominante. ### Formula proporției unei ipoteze $$ Share_{hypothesis} = \frac{N_{stations,hypothesis}}{N_{stations,with\_anomalies}} \times 100\% $$ ### Grupuri de cauze În rezumatul pentru conducere, ipotezele pot fi grupate astfel: | Grup | Include | |---|---| | rețea / server | `server_driver`, `server_routine`, `network_outage`, `cell_tower` | | probleme locale ale dispozitivului | `isolated_device`, `local_signal`, `battery_low` | | model / firmware | `firmware` | | mixte | `mixed` | ### Interpretare | Predomină | Ce trebuie făcut | |---|---| | `Cell tower` | verificați acoperirea rețelei, operatorul și antenele externe la consumatorii afectați | | `Local signal` | deplasare în teren la punctul de măsurare respectiv: antena, repetorul, locul de montare | | `Isolated device` | diagnosticarea modemului, a cartelei SIM, a alimentării și a firmware-ului | | `Firmware` | verificați versiunea de software și contactați furnizorul de tehnologie | | `Server routine` | verificați procesele periodice ale platformei | | `Network outage` | trimiteți o solicitare operatorului de telefonie mobilă, cu ora și zona | ## Clasamentul punctelor de măsurare cu probleme Punctele de măsurare cu cele mai multe probleme Tabelul punctelor de măsurare cu cele mai multe probleme le ordonează după un scor agregat (0–100), construit din proporția sesiunilor lungi, durata lor medie și numărul lor. Un clic pe un rând afișează cele mai lungi sesiuni ale punctului de măsurare, cu valorile RSSI și `Btm` – informații folosite la planificarea deplasării în teren. ### Scop Tabelul arată unde trebuie mers sau ce trebuie verificat mai întâi. ### Coloanele tabelului | Coloană | Semnificație | |---|---| | Punct de măsurare | denumirea și identificatorul punctului de măsurare | | Corector | tipul dispozitivului | | Sesiuni | numărul total de sesiuni valide | | Lungi | numărul de sesiuni anormal de lungi | | Proporție | procentul sesiunilor lungi | | Media sesiunilor lungi | durata medie a sesiunilor lungi | | Sesiunea maximă | cea mai lungă sesiune găsită | | `RSSI` mediu | calitatea semnalului radio | | Consum suplimentar al bateriei | energia excedentară estimată | | Scor | scorul agregat de problemă | ### Cum se interpretează clasamentul Un scor ridicat poate avea cauze diferite: - o proporție mare de sesiuni lungi; - sesiuni individuale deosebit de lungi; - un număr absolut mare de sesiuni lungi; - o combinație a acestor factori. La planificarea unei deplasări în teren, urmăriți nu numai scorul, ci și: - `RSSI`; - ipoteza RCA; - consumul suplimentar al bateriei; - sesiunea maximă; - dacă punctul de măsurare se încadrează în incidentele din parc; - tipul de corector. ## Clasamentul zilelor cu probleme Zilele cu cele mai multe probleme Toate sesiunile anormale se grupează pe zile calendaristice. Ziua cu cele mai multe anomalii este cel mai probabil ziua în care a avut loc un incident în parcul de dispozitive. La extinderea unei zile se afișează lista punctelor de măsurare cu anomaliile lor, sesiunea maximă și linkuri. Este util pentru investigarea evenimentelor în masă și pentru verificarea recurenței. ### Scop Defalcarea pe zile arată zilele în care sesiunile lungi au apărut în masă în parcul de dispozitive. ### Indicatorii zilei | Indicator | Semnificație | |---|---| | Data | ziua calendaristică | | Sesiuni lungi | numărul de sesiuni lungi din ziua respectivă | | Puncte de măsurare | câte puncte de măsurare sunt afectate | | Media sesiunilor lungi | durata medie a sesiunilor lungi | | Sesiunea maximă | cel mai grav caz din ziua respectivă | | Cel mai afectat punct de măsurare | punctul de măsurare cu sesiunea maximă | ### Interpretare | Situație observată | Cauză posibilă | |---|---| | multe puncte de măsurare într-o singură zi | incident al rețelei sau al parcului de dispozitive | | același punct de măsurare în fiecare zi | problemă locală | | un vârf în weekend | rețeaua operatorului / lucrări de mentenanță | | vârfuri la aceeași oră | sarcină periodică sau planificare | | creștere de la o lună la alta | degradarea rețelei, supraîncărcare sezonieră, schimbarea regimului de interogare | ## Defalcarea pe tipuri de corectoare Acoperirea pe tipuri de corectoare Blocul de acoperire arată ce s-a verificat din parcul de dispozitive pentru fiecare tip de corector: câte puncte de măsurare sunt în eșantion, câte au returnat date, câte au trecut de filtrul IQR și câte prezintă anomalii. Dacă un tip are starea „normă”, datele au sosit, dar nu s-au găsit anomalii. „Fără date” înseamnă că tipul respectiv nu returnează durata sesiunii prin API – pentru unele modele acest lucru este normal. Defalcare detaliată pe tipuri de corectoare Extindeți un tip ca să vedeți toate punctele de măsurare de acest tip care au anomalii; extindeți un punct de măsurare ca să vedeți sesiunile lui lungi, cu ora, durata, RSSI și `Btm`. Culoarea de evidențiere a sesiunii depinde de cât de mult depășește sesiunea norma punctului de măsurare. ### Scop Defalcarea pe tipuri de corectoare arată care modele au mai des sesiuni anormal de lungi. ### Indicatori pe tip | Indicator | Semnificație | |---|---| | În eșantion | câte puncte de măsurare de acest tip sunt în parc | | Cu date | câte puncte de măsurare au returnat date despre sesiuni | | Au trecut de IQR | câte puncte de măsurare au numărul minim de sesiuni | | Anomalii | numărul de sesiuni lungi | | Stare | normă / anomalii / fără date | ### Limitare importantă **Tipurile de corectoare nu pot fi comparate direct numai după numărul de anomalii.** Trebuie să țineți seama de: - câte dispozitive de acest tip sunt în parc; - câte dintre ele au returnat date; - câte au atins minimul de sesiuni; - unde sunt montate; - în ce rețele funcționează; - dacă au aceeași planificare a citirilor; - dacă sunt concentrate la un singur consumator. ### Proporția normalizată a anomaliilor pe tip Pentru o comparație corectă se poate folosi: $$ TypeAnomalyRate = \frac{N_{long,type}}{N_{sessions,type}} \times 100\% $$ sau: $$ TypeAffectedRate = \frac{N_{stations\_anomalous,type}}{N_{stations\_qualified,type}} \times 100\% $$ ## Defalcarea în timp: evoluția zilnică și lunară Evoluția zilnică a sesiunilor lungi Graficul evoluției zilnice arată câte sesiuni anormale au avut loc în parcul de dispozitive în fiecare zi a intervalului. Se văd „izbucnirile” – zilele cu comunicație slabă în toată rețeaua. Un vârf care coincide cu registrul incidentelor este de obicei o serie de probleme ale stațiilor de bază la un singur amplasament. Defalcare pe luni Defalcarea pe luni calendaristice ajută la observarea sezonalității sau a unei tendințe pe termen lung. Un vârf lunar masiv corespunde aceleiași serii de incidente vizibile în evoluția zilnică; o creștere treptată în timp indică o posibilă degradare a comunicației sau a bateriei. ### Scop Defalcarea pe luni arată sezonalitatea sau tendința pe termen lung a sesiunilor lungi. ### Indicatorul lunii $$ N_{long,month} = count(long\_sessions \; in \; month) $$ ### Proporția lunii Dacă trebuie afișată o proporție: $$ Share_{month} = \frac{N_{long,month}}{\sum N_{long,all\_months}} \times 100\% $$ ### Interpretare | Situație observată | Explicație posibilă | |---|---| | vârf lunar brusc | schimbare în rețea, defectare în masă, încărcare sezonieră | | creștere treptată | degradarea comunicației sau a bateriei | | vârf iarna | condiții meteorologice, încărcarea rețelei, alimentare | | vârf după o actualizare | firmware, setări, planificarea citirilor | ## Evidențierea cu culori a fiecărei sesiuni Cele mai lungi sesiuni ale unui punct de măsurare Când un punct de măsurare este extins, sesiunile lui lungi sunt evidențiate în funcție de cât de mult depășesc pragul individual, iar pentru fiecare sesiune lungă se afișează valorile exacte RSSI și `Btm` din momentul respectiv. Exact de aceste valori are nevoie echipa din teren: un RSSI scăzut indică o problemă a semnalului radio, iar o tensiune normală a bateriei exclude bateria drept cauză. ### Coeficientul de depășire $$ Ratio_i = \frac{d_i}{UpperFence} $$ ### Interpretare | Coeficient | Culoare / nivel | |---:|---| | 1–2× | depășire slabă | | 2–5× | depășire medie | | ≥5× | depășire puternică | Astfel se pot distinge rapid sesiunile moderat de lungi de cele extreme. ## Ce trebuie făcut pe baza rezultatelor raportului ### Dacă cauza este o stație de bază Verificați: - calitatea acoperirii rețelei la amplasament; - un operator de telefonie mobilă alternativ; - o antenă externă; - un repetor; - recurența incidentelor pe zile; - punctele de măsurare învecinate de la același amplasament; - supraîncărcarea rețelei la anumite ore. ### Dacă cauza este punctul de măsurare local Verificați: - antena; - cartela SIM; - modemul; - alimentarea; - bateria; - conectorii; - locul de montare; - interferențele; - versiunea de firmware; - setările planificării transmisiilor. ### Dacă cauza este semnalul slab Acțiuni: - măsurați RSSI la fața locului; - încercați să mutați antena; - verificați orientarea antenei; - verificați un operator alternativ; - instalați o antenă externă sau un repetor. ### Dacă cauza este bateria Acțiuni: - verificați `Btm` la fața locului; - înlocuiți bateria, dacă este necesar; - verificați curentul consumat; - verificați frecvența încercărilor repetate; - verificați dacă dispozitivul supraîncarcă rețeaua cu încercări repetate. ### Dacă cauza este modelul / firmware-ul Acțiuni: - grupați punctele de măsurare după versiunea de software; - verificați notele de versiune ale furnizorului de tehnologie; - solicitați lista problemelor cunoscute; - comparați cu alte modele de la aceleași amplasamente; - testați regimul de comunicație în laborator. ## Comentariu generat de IA Planul deplasării în teren, generat de IA Comentariul opțional generat de IA citește rezultatele RCA și redactează pentru echipă un plan scurt și ușor de înțeles al deplasării în teren. Este o **explicație în limbaj natural, nu o sursă de diagnosticare** – toate cifrele și cauzele sunt determinate de formulele și regulile de mai sus. ### Ce poate face IA - să rezume rezultatele RCA; - să explice principala sursă probabilă a problemei; - să evidențieze punctele de măsurare din fruntea clasamentului; - să formuleze un plan al deplasării în teren; - să explice defalcarea pe modele. ### Ce nu poate face IA IA **nu poate**: - să modifice pragul IQR; - să modifice lista sesiunilor lungi; - să modifice scorul; - să determine cauza reală fără date; - să înlocuiască o inspecție radiotehnică; - să înlocuiască o deplasare în teren; - să servească drept temei probatoriu. Analiza este deterministă. Comentariul generat de IA trebuie citit numai ca text explicativ – toate concluziile numerice sunt determinate de formule și de reguli. ## Erori tipice de interpretare ### Eroare: sesiune lungă = dispozitiv defect Greșit. O sesiune lungă poate fi cauzată de rețea, de stația de bază, de un semnal slab, de o operație de rutină a serverului, de antena locală, de cartela SIM sau de baterie. ### Eroare: multe anomalii la un model = modelul este prost Greșit. Anomaliile trebuie normalizate în funcție de numărul de dispozitive, de numărul de sesiuni, de amplasamente și de operatorii de telefonie mobilă. ### Eroare: nu există anomalii = totul este în regulă Greșit, dacă nu există date despre sesiuni sau acoperirea este prea mică. ### Eroare: un RSSI ridicat exclude o problemă de comunicație Nu întotdeauna. Cauza poate fi operatorul, supraîncărcarea, firmware-ul, recepția pe partea de server, încercările repetate sau erorile de protocol. ### Eroare: consumul suplimentar al bateriei = consumul exact al bateriei Greșit. Este o estimare bazată pe timpul de transmisie excedentar și pe un curent convențional. ### Eroare: o singură sesiune de durată extremă face ca punctul de măsurare să fie cel mai problematic Nu întotdeauna. Scorul ține seama nu numai de valoarea maximă, ci și de proporția, durata medie și numărul sesiunilor lungi. ## Criterii minime pentru un raport complet Un raport este considerat complet din punct de vedere metodologic dacă conține: - perioada de analiză; - acoperirea parcului de dispozitive; - statusul controlului de intrare a datelor; - numărul de puncte de măsurare din parc; - numărul de puncte de măsurare interogate; - numărul de puncte de măsurare cu date despre sesiuni; - numărul de puncte de măsurare care au trecut de pragul IQR; - numărul de sesiuni din eșantion; - numărul de sesiuni lungi; - numărul de puncte de măsurare cu anomalii; - durata maximă a unei sesiuni; - numărul de incidente orare; - distribuția ipotezelor RCA; - formula pragului IQR; - formula scorului punctului de măsurare; - formula consumului suplimentar al bateriei; - regulile de clasificare RCA; - tabelul punctelor de măsurare cu cele mai multe probleme; - defalcarea pe zile; - defalcarea pe tipuri de corectoare; - defalcarea pe luni; - nota de avertizare privind caracterul aproximativ al consumului suplimentar al bateriei; - nota de avertizare privind rolul inteligenței artificiale; - recomandări de acțiuni. ## Formula consolidată a raportului Pentru fiecare punct de măsurare: $$ D = \{d_i \mid d_i > 0\} $$ $$ IQR = Q3(D) - Q1(D) $$ $$ UpperFence = Q3(D) + 1.5 \times IQR $$ $$ LongSessions = \{d_i \mid d_i > UpperFence\} $$ $$ Pct_{long} = \frac{|LongSessions|}{|D|} \times 100\% $$ $$ A = min(100,\;4 \times Pct_{long}) $$ $$ B = min \left( 100,\; 8 \times \frac{AvgLongDuration}{max(1, MedianDuration)} \right) $$ $$ C = min(100,\;|LongSessions|) $$ $$ Score = 0.5A + 0.3B + 0.2C $$ Estimarea consumului suplimentar al bateriei: $$ ExtraTime_{total} = \sum_{d_i \in LongSessions} max(0,\;d_i - MedianDuration) $$ $$ BatteryLoss_{mAh} = \frac{340 \times ExtraTime_{total}}{3600} $$ Gruparea în incidente: $$ Bucket(t) = floor(t / 1h) \times 1h $$ $$ Incident = Bucket \; where \; N_{unique\_stations} \ge 5 $$ ## Mențiune recomandată ```text Raportul identifică sesiunile de comunicație anormal de lungi față de norma individuală a fiecărui punct de măsurare. Rezultatul servește la stabilirea priorităților în diagnosticarea comunicației, a antenelor, a cartelelor SIM, a alimentării, a operatorilor de telefonie mobilă și a stațiilor de bază. Fără o deplasare în teren, raportul nu este o dovadă a defectării unui anumit dispozitiv și nu evaluează corectitudinea măsurării comerciale a gazelor naturale. ``` ## Legătura cu alte rapoarte | Dacă trebuie să aflați | Folosiți | |---|---| | care puncte de măsurare mențin conexiunea mult timp și descarcă bateria | acest raport | | care puncte de măsurare nu au comunicație sau arhivă | Punctele de măsurare cu cele mai multe probleme | | dacă perioada poate fi încheiată pentru un anumit punct de măsurare | Analiza consumului | | dacă există suspiciuni de înregistrare în minus | Puncte de măsurare suspecte | | de ce un anumit punct de măsurare este suspect | Ocolirea măsurării | | când trebuie înlocuite bateriile | Prognoza bateriei | Datorită acestei separări, sesiunile de comunicație lungi nu se amestecă cu concluziile comerciale, metrologice și de expertiză.