Meer dan alleen beveiliging: hoe AI-gebaseerde videoanalyses moderne bedrijfsprocessen verbeteren

AI-gebaseerde oplossingen worden steeds gebruikelijker, maar bedrijven in de beveiligingssector maken al jaren gebruik van AI – ze gebruiken alleen nog maar het woord 'analytics'. Nu bedrijven op zoek zijn naar nieuwe manieren om AI te gebruiken om een ​​concurrentievoordeel te creëren, beginnen velen te beseffen dat videoapparatuur een steeds waardevollere gegevensbron vormt – een bron die bruikbare business intelligence-inzichten kan genereren. Naarmate de processorkracht verbetert en chipsets geavanceerder worden, kunnen moderne IP-camera's en andere beveiligingsapparaten AI-gestuurde analysemogelijkheden ondersteunen die veel meer kunnen dan alleen indringers en winkeldieven identificeren.

Veel bedrijven maken al gebruik van AI-gebaseerde analyses om de efficiëntie en productiviteit te verbeteren, aansprakelijkheid te verminderen en hun klanten beter te begrijpen. Videoanalyse kan bedrijven helpen manieren te vinden om de productiviteit van hun medewerkers en de efficiëntie van hun personeelsbestand te verbeteren, de indeling van winkels, fabrieken en magazijnen te stroomlijnen, gewilde producten en diensten te identificeren, defecte of slecht onderhouden apparatuur te detecteren voordat deze kapotgaat, en meer. Deze nieuwe analysemogelijkheden worden ontworpen met business intelligence en operationele efficiëntie in gedachten en zijn steeds toegankelijker voor organisaties van elke omvang.

De toenemende toegankelijkheid van AI in videobewaking

Analytics heeft altijd bestaan duidelijke toepassingen in de beveiligingssector, en de evolutie van basisintelligentie en videobewegingsdetectie naar geavanceerdere objectanalyse en deep learning heeft het mogelijk gemaakt voor moderne analysetools om verdacht of crimineel gedrag te identificeren of verdachte geluiden te detecteren, zoals brekend glas, geweerschoten of hulpgeroep. De huidige analysetools kunnen deze gebeurtenissen in realtime detecteren, waardoor beveiligingsteams direct worden gewaarschuwd en de reactietijden aanzienlijk worden verkort. De opkomst van AI heeft beveiligingsteams in staat gesteld aanzienlijk proactiever te zijn, waardoor ze snel beslissingen kunnen nemen op basis van nauwkeurige, realtime informatie. Nog niet zo lang geleden waren alleen de meest geavanceerde bewakingsapparatuur krachtig genoeg om de AI-gebaseerde analyses uit te voeren die nodig zijn om deze mogelijkheden te bieden, maar vandaag de dag is het landschap veranderd.

De komst van deep learning processing units (DLPU's) heeft de verwerkingskracht van bewakingsapparatuur aanzienlijk verbeterd, waardoor ze geavanceerde analyses aan de rand van het netwerk kunnen uitvoeren. Slechts een paar jaar geleden waren de bandbreedte en opslagcapaciteit die nodig zijn om duizenden uren aan video op te nemen, te uploaden en te analyseren onbetaalbaar. Tegenwoordig is dat niet langer het geval: moderne apparaten hoeven niet langer volledige video-opnames naar de cloud te sturen, maar alleen de metadata die nodig zijn voor classificatie en analyse. Hierdoor zijn de bandbreedte, opslagcapaciteit en hardware die nodig zijn om te profiteren van AI-gebaseerde analysemogelijkheden drastisch afgenomen. Dit heeft de operationele kosten aanzienlijk verlaagd en de technologie toegankelijk gemaakt voor bedrijven van elke omvang, of ze nu een netwerk van drie of drieduizend camera's gebruiken.

Als gevolg hiervan is het aantal potentiële klanten aanzienlijk uitgebreid – en die klanten zijn niet alleen op zoek naar beveiligingstoepassingen, maar ook naar zakelijke toepassingen. Omdat DLPU's in feite standaard zijn op moderne bewakingsapparatuur, willen klanten deze mogelijkheden steeds vaker benutten om naast het beveiligen van hun locatie ook een concurrentievoordeel te behalen. De democratisering van AI in de beveiligingssector heeft geleid tot een aanzienlijke uitbreiding van het aantal toepassingen, omdat ontwikkelaars bedrijven willen bedienen die videoanalyse gebruiken om een ​​breder scala aan beveiligings- en niet-beveiligingsuitdagingen aan te pakken.

Hoe organisaties AI gebruiken om hun activiteiten te verbeteren

Het is belangrijk om te benadrukken dat een deel van wat de opkomst van meer bedrijfsgerichte use cases Opvallend voor AI-gebaseerde videoanalyse is dat de meeste bedrijven al bekend zijn met de basistechnologie. Zo gebruiken retailers al videoanalyse om hun winkels beschermen Winkeldieven zullen blij zijn te horen dat ze vergelijkbare mogelijkheden kunnen gebruiken om klanten die de winkel in- en uitgaan te monitoren, periodes met veel en weinig bezoekers te identificeren en die data te gebruiken om hun personeelsbehoefte hierop aan te passen. Ze kunnen videoanalyses gebruiken om medewerkers te waarschuwen wanneer er een lange wachtrij ontstaat, wanneer een leeg schap moet worden bijgevuld of wanneer de indeling van de winkel onnodige drukte veroorzaakt. Door bedrijfsgerichte analyses te combineren met beveiligingsgerichte analyses, kunnen retailers de personeelsbezetting efficiënter maken, effectievere winkelindelingen creëren en de klantervaring verbeteren.

Natuurlijk zijn retailers slechts het topje van de ijsberg. Bedrijven in vrijwel elke branche kunnen profiteren van moderne videoanalysetoepassingen. Fabrikanten kunnen bijvoorbeeld... fabrieksvloeren bewaken om inefficiënties en knelpunten te identificeren. Ze kunnen thermische camera's gebruiken om oververhitte machines te detecteren, zodat onderhoudspersoneel problemen kan aanpakken voordat ze aanzienlijke schade kunnen veroorzaken. In veel gevallen kunnen ze zelfs assemblagelijnen controleren op defecte of slecht gemaakte producten, wat een extra laag kwaliteitsborging biedt. Sommige apparaten kunnen zelfs controleren op chemische lekken, oververhitte apparatuur, rook en andere tekenen van gevaar, waardoor organisaties potentieel gevaarlijke (en kostbare) incidenten kunnen voorkomen. Dit heeft duidelijke toepassingen in sectoren variërend van productie en gezondheidszorg tot huisvesting en kritieke infrastructuur.

Het vermogen om inzichten te genereren en de bedrijfsvoering te verbeteren reikt verder dan traditionele bedrijven en reikt ook tot sectoren zoals de gezondheidszorg. Ziekenhuizen en zorgaanbieders maken nu gebruik van analytics om virtuele patiëntbewaking, waardoor ze hun patiënten 24 uur per dag in de gaten kunnen houden. Met behulp van een combinatie van video- en audio-analyse kunnen ze automatisch tekenen van nood detecteren, zoals hoesten, moeizame ademhaling en pijnkreten. Ze kunnen ook een waarschuwing genereren als een patiënt met een hoog risico probeert zijn of haar bed te verlaten of de kamer te verlaten, zodat zorgverleners of beveiligingsteams direct kunnen reageren. Dit verbetert niet alleen de patiëntresultaten, maar kan ook de aansprakelijkheid bij uitglijden, struikelen en vallen aanzienlijk verminderen. Vergelijkbare technologie kan ook worden gebruikt om de naleving te verbeteren, door ervoor te zorgen dat nooduitgangen vrij blijven en andere potentieel beboetbare overtredingen in de gezondheidszorg en andere sectoren te voorkomen. De mogelijkheden om kosten te verlagen en resultaten te verbeteren, nemen elke dag toe.

AI maximaliseren in het heden en de toekomst

De verschuiving naar het gebruik van bewakingsapparatuur voor business intelligence en operationele doeleinden is snel gegaan, omdat de meeste organisaties al bekend zijn met de apparatuur die ze nodig hebben om hiervan te profiteren. En aangezien bedrijven van elke omvang – en in bijna elke branche – steeds vaker gebruikmaken van videoanalyse om zowel hun beveiligingsmogelijkheden als hun bedrijfsvoering te verbeteren, zal de ontwikkeling van nieuwe, op AI gebaseerde analyses waarschijnlijk niet snel vertragen.

Het mooiste is dat de markt nog steeds groeit. Zelfs vandaag de dag wordt zo'n 80% van de beveiligingsbudgetten besteed aan menselijke arbeid, waaronder monitoring, bewaking en onderhoud. Naarmate AI-gebaseerde videoanalyse steeds wijdverspreider wordt, zal dat snel veranderen – en zullen bedrijven hun business intelligence en operationele mogelijkheden op een vergelijkbare manier kunnen stroomlijnen. Naarmate AI zich verder ontwikkelt en er nieuwe, bedrijfsgerichte use cases ontstaan, moeten organisaties ervoor zorgen dat ze klaar zijn om analytics optimaal te benutten – zowel nu als in de toekomst.