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Intelligente Netzwerke beheben Fehler selbst

Störungen im Netzwerk kosten Zeit, Geld und Nerven. Abhilfe kommt in Form von selbstheilenden Netzwerken. Diese nutzen Künstliche Intelligenz, um Fehler automatisch zu erkennen, einzugrenzen und zu beheben, bevor sie zum echten Problem werden.

Zukunft der Netzwerke
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Netzwerke sind für Unternehmen lebenswichtig. Jede Störung und jeder Ausfall kann direkte wirtschaftliche Folgen haben. Daher ist es wichtig, dass diese Datenverbindungen nicht nur überwacht, sondern auch proaktiv geschützt sind. Genau an diesem Punkt kommen selbstheilende Netzwerke ins Spiel. Es handelt sich um Systeme, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Probleme erkennen. Sie gehen zudem der Ursache gezielt auf den Grund. Fehler werden dabei im Idealfall automatisch behoben.

Das Bauprinzip für Systeme mit digitalen Selbstheilungskräften umfasst mehrere Elemente.

Automatisierte Analyse als Ausgangspunkt

Durch kontinuierliche und automatisierte Analyse großer Datenmengen erkennen selbstheilende Netzwerke Anomalien im Betrieb, wie Kommunikationsfehler oder ungewöhnlichen Datenverkehr, und leiten automatisiert Gegenmaßnahmen ein. Dank Machine Learning lernen sie aus Vorfällen und optimieren ihr Verhalten ständig weiter – bis hin zur Ursachenforschung durch spezialisierte Modelle generativer Künstlicher Intelligenz bei wiederkehrenden Störungen.

Künstliche Intelligenz als Steuerkraft

Zwei Technologien sind für die autonome Steuerung wichtig: Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) nutzt Künstliche Intelligenz, um IT-Systeme zu überwachen, Daten auszuwerten und automatisch passende Entscheidungen zu treffen – für mehr Stabilität und Sicherheit. Ergänzt wird dieser Ansatz durch Software Defined Networking, das die Netzwerksteuerung und den Datenfluss voneinander trennt. So lassen sich Netzwerke nicht nur zentral verwalten und flexibel anpassen, sie können auch schneller auf neue Szenarien reagieren. Gemeinsam sorgen beide Ansätze für widerstandsfähige und anpassungsfähige Netzwerke.


Anzeige | Fachartikel, erschienen auf trovarit.com

Artikel
Wenn ERP-Systeme denken lernen: KI in der Unternehmenssteuerung
ERP und Künstliche Intelligenz
Autor: Dr. Karsten Sontow und Dr. Volker Liestmann, Trovarit AG
Erschienen: 2025-02-24
Dateigröße: 541,7 KB
Schlagworte: ERP, ERP-Trends, KI-Lösungen
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre ERP-Landschaft nicht nur effizient zu verwalten, sondern auch zukunftsfähig zu gestalten. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine immer größere Rolle. Sie hilft, Prozesse zu automatisieren, Daten besser zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu optimieren. Doch was bedeutet das konkret für die ERP-Praxis? In welchen Bereichen entfaltet KI ihr volles Potenzial, und welche Herausforderungen sind mit ihrer Einführung verbunden?
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Hohe Verfügbarkeit und Performance als Ergebnis

Unternehmen profitieren von höherer Verfügbarkeit, kürzeren Reaktionszeiten und einer besseren Netzwerkperformance. Gleichzeitig werden menschliche IT-Ressourcen entlastet, weil viele Routineaufgaben automatisiert ablaufen. Auch in sicherheitskritischen Bereichen punkten selbstheilende Netzwerke durch eine hohe Cyber-Resilienz: Sie erkennen Bedrohungen frühzeitig, verhindern größere Schäden und helfen dabei, Compliance-Anforderungen wie NIS2 zuverlässig einzuhalten.

„Ein selbstheilendes Netzwerk hört nicht bei der Fehlerkorrektur auf – es lernt aus jedem Vorfall und verbessert sich kontinuierlich“, erklärt Bernhard Kretschmer, Managing Director und Vice President Services beoim IT-Dienstleister NTT Germany. „Unternehmen, die solche Netzwerke einsetzen, verschieben die Grenze zwischen reaktiver Entstörung und proaktiver Resilienz. Entscheidend ist dabei nicht nur die Technologie, sondern die Fähigkeit, Erkenntnisse aus der Praxis in automatisierte Reaktionen und nachhaltige Optimierungen zu überführen.“ Jürgen Frisch