Turvallisuuden ulkopuolella: Miten AI-pohjaiset videoanalytiikka parantavat modernia liiketoimintaa

AI-pohjaiset ratkaisut ovat yhä yleisempiä, mutta turvallisuusala on hyödyntänyt AI:ta jo vuosia – he ovat vain käyttäneet sanaa “analytiikka”. Kun yritykset etsivät uusia tapoja hyödyntää AI:ta kilpailuedun luomiseksi, monet ovat alkaneet tunnistaa, että videolaitteet edustavat yhä arvokkaampaa tietolähdettä – yhtä, joka voi tuottaa toimintavetoista liiketoimintatietoa. Kun prosessointikapasiteetti paranee ja piiritasot kehittyvät, modernit IP-kamerat ja muut turvallisuuslaitteet voivat tukea AI-pohjaisia analytiikkaominaisuuksia, jotka voivat tehdä paljon enemmän kuin tunnistaa tunkeilijoita ja varkaita.

Monet yritykset hyödyntävät jo AI-pohjaisia analytiikkaa tehostamaan tuottavuutta ja tehokkuutta, vähentämään vastuuta ja ymmärtämään paremmin asiakkaitaan. Videoanalytiikka voi auttaa yrityksiä tunnistamaan keinoja parantaa työntekijöiden tuottavuutta ja henkilöstötehokkuutta, suunnitella myymälöiden, tehtaiden ja varastojen layoutia, tunnistaa suosittuja tuotteita ja palveluita, havaita viallisia tai huonosti ylläpidettyjä laitteita ennen kuin ne rikkoutuvat, ja paljon muuta. Nämä uudet analytiikkakapasiteetit on suunniteltu liiketoimintatiedon ja operatiivisen tehokkuuden kannalta – ja ne ovat yhä enemmän saatavilla kaikille yrityksille.

AI:n kasvava saatavuus videovalvonnassa

Analytiikalla on aina ollut selvät sovellukset turvallisuusalaan, ja kehitys perusälystä ja videoliikkeen havainnosta edistyneempiin objekti analytiikkaan ja syväoppimiseen on mahdollistanut modernin analytiikan tunnistaa epäilyttävää tai rikollista käyttäytymistä tai havaita epäilyttäviä ääniä, kuten lasin rikkoutumista, laukauksia tai avunhuutoa. Nykyiset analytiikat voivat havaita nämä tapahtumat reaaliajassa, hälyttäen turvallisuustiimien välittömästi ja dramaattisesti vähentäen reagointiaikoja. AI:n kehittyminen on mahdollistanut turvallisuustiimien toimia paljon proaktiivisemmin, mahdollistaen nopeita päätöksiä oikean ja reaaliaikaisen tiedon perusteella. Vielä ei niin kauan sitten vain kehittyneimmät valvontalaitteet olivat tarpeeksi voimakkaita juosta AI-pohjaisia analytiikkaa, jotka mahdollistivat nämä ominaisuudet – mutta nykyään tilanne on muuttunut.

Syväoppimisen prosessointiyksiköiden (DLPUs) kehittyminen on parantanut merkittävästi valvontalaitteiden prosessointikapasiteettia, mahdollistaen niiden suorittamisen edistyneitä analytiikkaa verkkoreunassa. Vain muutama vuosi sitten bändileveys ja tallennustilaa, jota tarvittiin videoiden tallentamiseen, lataamiseen ja analysointiin, saattoi olla esteettä. Nykyään tilanne on toinen: modernit laitteet eivät enää tarvitse lähettää kokonaisia videotallennuksia pilveen – ainoastaan metadataa, joka on tarpeen luokitteluun ja analysointiin. Tämän seurauksena bändileveys, tallennustilaa ja laitteiston jalanjälki, jotka tarvitaan AI-pohjaisia analytiikkaominaisuuksia hyödyntämiseen, ovat kaikki dramaattisesti vähentyneet – vähentäen merkittävästi toimintakustannuksia ja tehden teknologian saataville yrityksille kaikissa koissa, olivatpa ne kolmen tai kolmen tuhannen kameran verkosto.

Turvallisuusalan asiakaskunta on laajentunut merkittävästi – ja nämä asiakkaat eivät etsi ainoastaan turvallisuussovelluksia, vaan myös liiketoimintasovelluksia. Koska DLPUs ovat käytännössä standardina modernissa valvontalaitteissa, asiakkaat etsivät yhä enemmän tapoja hyödyntää näitä ominaisuuksia kilpailuedun luomiseksi turvallisuuden lisäksi. Turvallisuusalan AI:n demokratisointi on johtanut laajan käyttötapauksien laajentumiseen, kun kehittäjät pyrkivät tyydyttämään yrityksiä, jotka kääntyvät videoanalytiikkaan turvallisuuden ja ei-turvallisuuden haasteiden ratkaisemiseksi.

Miten organisaatiot käyttävät AI:ta toimintojensa parantamiseen

On tärkeää korostaa, että osa siitä, mikä tekee AI-pohjaisista videoanalytiikkaan liittyvistä uusista, liiketoimintakeskeisistä käyttötavoista, on se, että useimmat yritykset ovat jo tuttuja perusteknologiaan. Esimerkiksi vähittäiskaupan alan yritykset, jotka jo käyttävät videoanalytiikkaa suojellakseen myymälöitään varkailta, ovat iloisia kuullessaan, että he voivat käyttää samanlaista teknologiaa seuraamaan asiakkaita, jotka tulevat ja lähtevät myymälöstä, tunnistamaan ruuhka- ja vähäliikenteisiä aikoja ja sopeuttaa henkilöstötarpeitaan sen mukaan. He voivat käyttää videoanalytiikkaa hälyttämään työntekijöitä, kun pitkä jono muodostuu, kun tyhjä hylly täytyy täydentää tai jos myymälän layout aiheuttaa tarpeetonta ruuhkautumista. Omaksumalla liiketoimintakeskeisiä analytiikkaa turvallisuuskeskeisten rinnalla vähittäiskaupan alan yritykset voivat parantaa henkilöstötehokkuutta, luoda tehokkaampia myymälöiden layouteja ja parantaa asiakaskokemusta.

Tietenkään vähittäiskaupan alan yritykset eivät ole ainoita, jotka voivat hyötyä modernista videoanalytiikasta. Yritykset lähes jokaisessa alalla voivat hyötyä uusista videoanalytiikan sovelluksista. Valmistajat, esimerkiksi, voivat seurata tehdasalueita tunnistamaan tehokkuuden parantamiseen liittyviä ongelmia ja pullonkauloja. He voivat käyttää lämpökameroita havaitsemaan ylikuumenemista laitteita, jotta huoltohenkilöstö voi korjata ongelmia ennen kuin ne aiheuttavat merkittäviä vahinkoja. Monissa tapauksissa he voivat jopa seurata kokoonpanolinjoja viallisista tai huonosti valmistetuista tuotteista, tarjoamalla lisäkerroksen laadunvarmistusta. Jotkut laitteet voivat jopa seurata kemikaalivuotoja, ylikuumenemista laitteita, savua ja muita vaaraan viittauksia, pelastamalla organisaatioita mahdollisesti vaarallisista (ja kalliista) tapahtumista. Tämä on sovellutettavissa useisiin aloihin, kuten valmistukseen, terveydenhuoltoon, asumiseen ja kriittiseen infrastruktuuriin.

Kyky generoida oivalluksia ja parantaa toimintoja ulottuu perinteisten yritysten ulkopuolelle alueille, kuten terveydenhuoltoon. Sairaalat ja terveydenhuollon tarjoajat käyttävät nyt analytiikkaa virtuaaliseen potilaiden seurantaan, mahdollistaen heidän seurantansa 24 tunnin välein. Käyttämällä yhdistelmää video- ja ääni analytiikkaa, he voivat automaattisesti havaita merkkinä oireita, kuten yskimistä, hengenahdistusta ja kipua. He voivat myös generoida hälytyksen, jos korkea riski potilas yrittää poistua sängystään tai huoneesta, mahdollistaen hoitohenkilöstön tai turvallisuustiimien välittömän reagoinnin. Tämä parantaa potilaiden tuloksia ja voi myös merkittävästi vähentää vastuuta liukkauden / putoamisen tapauksissa. Samanlainen teknologia voidaan myös käyttää parantamaan noudattamisen tuloksia, varmistaen, että hätäpoistumisteitä pidetään selkeinä ja vältetään muita mahdollisesti rangaistavia rikkomuksia terveydenhuollossa ja muissa aloissa. Mahdollisuudet vähentää kustannuksia ja parantaa tuloksia laajenevat joka päivä.

AI:n maksimointi nykyisyydessä ja tulevaisuudessa

Siirtymä hyödyntämään valvontalaitteita liiketoimintatiedon ja toimintojen tarkoituksiin on tapahtunut nopeasti, ja se johtuu siitä, että useimmat organisaatiot ovat jo tuttuja laitteista, joita heidän on hyödyntääkseen. Ja kun yritykset kaikissa koissa ja lähes jokaisessa alalla kääntyvät yhä enemmän videoanalytiikkaan sekä turvallisuuden että liiketoiminnan parantamiseksi, uusien AI-pohjaisien analytiikkojen kehittäminen ei todennäköisesti hidastu.

Parasta kaikista, markkinat ovat edelleen kasvamassa. Jopa tänään noin 80 % turvallisuusbudjeteista kuluu ihmistyöhön, mukaan lukien valvonta, vartiointi ja ylläpito. Kun AI-pohjaiset videoanalytiikat yleistyvät, se muuttuu nopeasti – ja yritykset voivat suorittaa liiketoimintatietonsa ja toimintakapasiteettinsa samalla tavalla. Kun AI-kehitys jatkuu ja uudet, liiketoimintakeskeiset käyttötavat kehittyvät, organisaatioiden on varmistettava, että he ovat asemassa saada kaiken irti analytiikasta – sekä nyt että tulevaisuudessa.