Ud over sikkerhed: Hvordan AI-baseret videoanalyse forbedrer moderne virksomhedsdrift

AI-baserede løsninger bliver mere og mere almindelige, men de i sikkerhedsbranchen har udnyttet AI i år – de har bare brugt ordet “analyse”. Da virksomheder søger efter nye måder at bruge AI til at skabe en konkurrencemæssig fordel, begynder mange at erkende, at videoudstyr repræsenterer en stadig mere værdifuld datakilde – en, der kan generere handlebare forretningsintelligens indsigt. Da processorkraften forbedres og chipsets bliver mere avancerede, kan moderne IP-kameraer og andre sikkerhedsenheder understøtte AI-drevne analytiske funktioner, der kan gøre langt mere end blot at identificere indtrængere og tyve.

Mange virksomheder udnytter allerede AI-baseret analyse til at forbedre effektiviteten og produktiviteten, reducere ansvar og bedre forstå deres kunder. Videoanalyse kan hjælpe virksomhederne med at identificere måder at forbedre medarbejderproduktiviteten og personaleffektiviteten, strømline butikkers, fabrikkers og lagers layout, identificere efterspurgte produkter og tjenester, opdage fejlfungerende eller dårligt vedligeholdte udstyr, før det går i stykker, og mere. Disse nye analytiske funktioner er designet med forretningsintelligens og operations-effektivitet i mente – og de er stadig mere tilgængelige for organisationer af alle størrelser.

Den voksende tilgængelighed af AI i videoovervågning

Analyse har altid haft klare anvendelser i sikkerhedsbranchen, og udviklingen fra grundlæggende intelligens og video-bevægelsesdetektion til mere avanceret objekanalyse og dyb læring har gjort det muligt for moderne analyse at identificere mistænkeligt eller kriminelt adfærd eller at opdage mistænkelige lyde som knusende glas, skyder eller råb om hjælp. I dag kan analysen opdage disse begivenheder i realtid, alarmere sikkerhedsholdene øjeblikkeligt og dramatisk reducere reaktionstiderne. Opkomsten af AI har gjort det muligt for sikkerhedsholdene at være betydeligt mere proaktive, så de kan træffe hurtige beslutninger baseret på nøjagtig, realtidsinformation. For ikke så længe siden var kun de mest avancerede overvågningsenheder kraftfulde nok til at køre de AI-baserede analyser, der var nødvendige for at aktivere disse funktioner – men i dag er landskabet ændret.

Introduktionen af dyb læring procesenheder (DLPUs) har betydeligt forbedret processorkraften i overvågningsenheder, så de kan køre avanceret analyse på netværkskanten. For blot få år siden kunne bandbredden og lagringen, der var nødvendig for at optage, uploade og analysere tusinder af timer med video, være forbudt dyrt. I dag er det ikke længere tilfældet: moderne enheder behøver ikke at sende fulde videooptagelser til skyen – kun metadata, der er nødvendig for klassificering og analyse. Som resultat er bandbredden, lagringen og hardware-footprinten, der kræves for at udnytte AI-baserede analytiske funktioner, alle dramatisk reduceret – hvilket betydeligt reducerer driftsomkostningerne og gør teknologien tilgængelig for virksomheder af alle størrelser, uanset om de har et netværk af tre kameraer eller tre tusinde.

Som resultat er rækken af potentielle kunder udvidet betydeligt – og disse kunder søger ikke kun efter sikkerhedsapplikationer, men også forretningsapplikationer. Da DLPUs i virkeligheden er standard på moderne overvågningsenheder, søger kunderne mere og mere at udnytte disse funktioner til at opnå en konkurrencemæssig fordel ud over at beskytte deres lokaliteter. Demokratiseringen af AI i sikkerhedsbranchen har ført til en betydeligt udvidelse af anvendelser, da udviklere søger at tilfredsstille virksomheder, der vender sig til videoanalyse for at løse en bredere række af sikkerheds- og ikke-sikkerhedsudfordringer.

Hvordan organisationer bruger AI til at forbedre deres operationer

Det er vigtigt at understrege, at en del af det, der gør opkomsten af mere forretningsfokuserede anvendelser af AI-baseret videoanalyse bemærkelsesværdig, er det faktum, at de fleste virksomheder allerede er bekendt med den grundlæggende teknologi. For eksempel vil detailhandlere, der allerede bruger videoanalyse til at beskytte deres butikker mod tyve, være glade for at vide, at de kan bruge lignende funktioner til at overvåge kunder, der kommer ind og ud af butikken, identificere høje og lave trafikperioder og bruge disse data til at justere deres personalebehov herefter. De kan bruge videoanalyse til at alarmere medarbejderne, når der er en lang kø, når en tom hylder skal genopfyldes, eller hvis butikkens layout forårsager unødvendig forsinkelse. Ved at acceptere forretningsfokuseret analyse sammen med sikkerhedsfokuseret analyse kan detailhandlere forbedre personaleffektiviteten, skabe mere effektive butikslayout og forbedre kundeoplevelsen.

Det er naturligvis ikke kun detailhandlere. Virksomheder i næsten alle brancher kan drage fordel af moderne videoanalyseanvendelser. Fabrikanter kan for eksempel overvåge fabriksgulve for at identificere ineffektiviteter og flaskehalse. De kan bruge termiske kameraer til at opdage overophedet maskineri, så vedligeholdelsespersonale kan løse problemerne, før de kan forårsage betydelig skade. I mange tilfælde kan de endda overvåge samlebånd for fejl eller dårligt fremstillede produkter, hvilket giver en ekstra lag af kvalitetsgaranti. Nogle enheder kan endda overvåge efter kemiske lækkager, overophedet udstyr, røg og andre tegn på fare, hvilket kan redde organisationer fra potentielt farlige (og dyre) begivenheder. Dette har klare anvendelser i brancher som fabrikation, sundhedsvesen, bolig og kritisk infrastruktur.

Evnen til at generere indsigt og forbedre operationer strækker sig ud over traditionelle virksomheder og ind i områder som sundhedsvesenet. Hospitaler og sundhedsydelere udnytter nu analyse til at engagere i virtuel patientovervågning, så de kan have øjne på deres patienter på en 24-timers basis. Ved at kombinere video- og audioanalyse kan de automatisk opdage tegn på ubehag som hoste, besværet åndedræt og råb om hjælp. De kan også generere en alarm, hvis en højrisikopatient forsøger at forlade sin seng eller forlade rummet, så plejepersonale eller sikkerhedshold kan reagere øjeblikkeligt. Dette forbedrer ikke kun patientresultaterne, men kan også betydeligt reducere ansvar i forbindelse med glide-/fald-sager. Lignende teknologi kan også bruges til at forbedre overholdelsesresultater, sikre, at nødudgange forbliver åbne, og undgå andre mulige overtrædelser i sundhedsvesenet og andre brancher. Mulighederne for at reducere omkostninger og forbedre resultater udvides hver dag.

At maksimere AI i nutiden og fremtiden

Skiftet mod at udnytte overvågningsenheder til forretningsintelligens og operationsformål er sket hurtigt, drevet af det faktum, at de fleste organisationer allerede er bekendt med den nødvendige udstyr til at udnytte det. Og da virksomheder af alle størrelser – og i næsten alle brancher – i stigende grad vender sig til videoanalyse for at forbedre både deres sikkerheds- og forretningsoperationer, er udviklingen af nye, AI-baserede analyser usandsynligt at gå i stå.

Det bedste er, at markedet stadig vokser. Selv i dag bruges omkring 80% af sikkerhedsbudgetterne på menneskelig arbejdskraft, herunder overvågning, vagt og vedligehold. Da AI-baseret videoanalyse bliver mere udbredt, vil det ændre sig hurtigt – og virksomheder vil kunne strømline deres forretningsintelligens og operationskapaciteter på en tilsvarende måde. Da AI-udviklingen fortsætter og nye, forretningsfokuserede anvendelser opstår, bør organisationer sikre, at de er positioneret til at få det bedste ud af analysen – både nu og i fremtiden.