Buiten Veiligheid: Hoe AI-gebaseerde Videoanalyse Moderne Bedrijfsoperaties Verbetert

AI-gebaseerde oplossingen worden steeds vaker gebruikt, maar degenen in de beveiligingsindustrie hebben al jarenlang AI gebruikt – ze hebben alleen het woord “analyse” gebruikt. Terwijl bedrijven op zoek zijn naar nieuwe manieren om AI te gebruiken om een concurrentievoordeel te creëren, beginnen veel van hen te beseffen dat videotoestellen een steeds waardevollere gegevensbron vertegenwoordigen – een die actiegerichte bedrijfsinformatie-insights kan genereren. Naarmate de verwerkingssnelheid verbetert en chipsets geavanceerder worden, kunnen moderne IP-camera’s en andere beveiligingsapparaten AI-gebaseerde analytische mogelijkheden ondersteunen die veel meer kunnen doen dan alleen indringers en winkeldieven identificeren.

Veel bedrijven gebruiken AI-gebaseerde analytics al om de efficiëntie en productiviteit te verbeteren, de aansprakelijkheid te verlagen en hun klanten beter te begrijpen. Videoanalyse kan ondernemingen helpen om manieren te vinden om de productiviteit van werknemers en de efficiëntie van het 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 breekt, en meer. Deze nieuwe analytische mogelijkheden zijn ontworpen met bedrijfsinformatie en operationele efficiëntie in gedachten – en ze worden steeds toegankelijker voor organisaties van alle maten.

De Groeiende Toegankelijkheid van AI in Video-surveillance

Analyse heeft altijd duidelijke toepassingen in de beveiligingsindustrie gehad, en de evolutie van basisintelligentie en videobewegingsdetectie naar geavanceerdere objectanalyse en diepe leerprocessen heeft het mogelijk gemaakt voor moderne analyse om verdachte of criminele gedragingen te identificeren of om verdachte geluiden zoals brekend glas, schoten of hulpgeroep te detecteren. De hedendaagse analyse kan deze gebeurtenissen in real-time detecteren, waarschuwingen afgeven aan beveiligingsteams en de responstijd aanzienlijk verkorten. De opkomst van AI heeft beveiligingsteams in staat gesteld om veel proactiever te zijn, waardoor ze snelle beslissingen kunnen nemen op basis van nauwkeurige, real-time informatie. Niet zo lang geleden waren alleen de meest geavanceerde surveillance-apparaten krachtig genoeg om de AI-gebaseerde analyse te draaien die nodig was om die mogelijkheden te activeren – maar vandaag is het landschap veranderd.

De komst van diepe leerprocessoreenheden (DLPUs) heeft de verwerkingssnelheid van surveillance-apparaten aanzienlijk verbeterd, waardoor ze geavanceerde analyse kunnen uitvoeren aan de rand van het netwerk. Slechts een paar jaar geleden was de bandbreedte en opslag die nodig waren om duizenden uren video op te nemen, te uploaden en te analyseren, prohibitief duur. Vandaag is dat niet langer het geval: moderne apparaten hoeven niet langer volledige videoregistraties naar de cloud te sturen – alleen de metadata die nodig is voor classificatie en analyse. Als gevolg hiervan zijn de bandbreedte, opslag en hardware-voetafdruk die nodig zijn om AI-gebaseerde analytische mogelijkheden te benutten, allemaal aanzienlijk afgenomen – waardoor de operationele kosten aanzienlijk zijn verlaagd en de technologie toegankelijker is geworden voor bedrijven van alle maten, of ze nu een netwerk van drie camera’s of drieduizend camera’s hebben.

Als gevolg hiervan is het bereik van potentiële klanten aanzienlijk uitgebreid – en die klanten zoeken niet alleen naar beveiligingsapplicaties, maar ook naar bedrijfsapplicaties. Aangezien DLPUs effectief standaard zijn op moderne surveillance-apparaten, zoeken klanten steeds vaker naar manieren om die mogelijkheden te benutten om een concurrentievoordeel te behalen, naast het beschermen van hun locaties. De democratisering van AI in de beveiligingsindustrie heeft geleid tot een aanzienlijke uitbreiding van toepassingen, aangezien ontwikkelaars proberen om bedrijven te helpen die videoanalyse gebruiken om een bredere reeks beveiligings- en niet-beveiligingsuitdagingen aan te pakken.

Hoe Organisaties AI Gebruiken om Hun Operaties te Verbeteren

Het is belangrijk om te benadrukken dat een deel van wat de opkomst van meer bedrijfsgerichte toepassingen voor AI-gebaseerde videoanalyse opmerkelijk maakt, het feit is dat de meeste bedrijven al vertrouwd zijn met de basis technologie. Bijvoorbeeld, retailers die al videoanalyse gebruiken om hun winkels te beschermen tegen winkeldieven, zullen blij zijn om te leren dat ze soortgelijke mogelijkheden kunnen gebruiken om klanten te monitoren die de winkel in- en uitgaan, om hoge- en lage-verkeersperiodes te identificeren en om die gegevens te gebruiken om hun personeelsbehoefte aan te passen. Ze kunnen videoanalyse gebruiken om werknemers te waarschuwen wanneer een lange rij zich vormt, wanneer een lege plank moet worden bijgevuld, of als de indeling van de winkel onnodige congestie veroorzaakt. Door bedrijfsgerichte analyse naast beveiligingsgerichte analyse te omarmen, kunnen retailers de efficiëntie van hun personeel verbeteren, effectievere winkellay-outs creëren en de klantbeleving verbeteren.

Natuurlijk zijn retailers alleen het topje van de ijsberg. Bedrijven in bijna elke industrie kunnen profiteren van moderne videoanalyse-toepassingen. Fabrikanten kunnen bijvoorbeeld fabrieksvloeren monitoren om inefficiënties en knelpunten te identificeren. Ze kunnen thermische camera’s gebruiken om oververhitte machines te detecteren, waardoor onderhoudspersoneel problemen kan aanpakken voordat ze significante schade kunnen veroorzaken. In veel gevallen kunnen ze zelfs productielijnen monitoren voor defecte of slecht gemaakte producten, waardoor een extra laag van kwaliteitsborging wordt geboden. Sommige apparaten kunnen zelfs monitoren voor chemische lekken, oververhitte apparatuur, rook en andere tekenen van gevaar, waardoor organisaties worden bespaard van potentieel gevaarlijke (en dure) incidenten. Dit heeft duidelijke toepassingen in industrieën die variëren van fabricage en gezondheidszorg tot huisvesting en kritieke infrastructuur.

De mogelijkheid om inzichten te genereren en operaties te verbeteren gaat verder dan traditionele bedrijven en strekt zich uit tot gebieden als gezondheidszorg. Ziekenhuizen en zorgverleners gebruiken nu analyse om virtuele patiëntmonitoring uit te voeren, waardoor ze 24 uur per dag een oog op hun patiënten kunnen houden. Met behulp van een combinatie van video- en audioanalyse kunnen ze automatisch tekenen van nood detecteren, zoals hoesten, moeizame ademhaling en pijnkreten. Ze kunnen ook een waarschuwing genereren als een hoogrisicopatiënt probeert uit bed te komen of de kamer te verlaten, waardoor zorgverleners of beveiligingsteams onmiddellijk kunnen reageren. Dit verbetert niet alleen de resultaten voor patiënten, maar kan ook de aansprakelijkheid voor val-, slip- en valincidenten aanzienlijk verlagen. Soortgelijke technologie kan ook worden gebruikt om de naleving van regels te verbeteren, waardoor nooduitgangen vrij blijven en andere potentieel boetebare overtredingen in de gezondheidszorg en andere industrieën worden voorkomen. De kansen om kosten te verlagen en resultaten te verbeteren zijn elke dag in ontwikkeling.

AI Maximaliseren in het Heden en de Toekomst

De verschuiving naar het gebruik van surveillance-apparaten voor bedrijfsinformatie en operationele doeleinden is snel gegaan, aangezien de meeste organisaties al vertrouwd zijn met de apparatuur die nodig is om hier gebruik van te maken. En met bedrijven van alle maten – en in bijna elke industrie – die steeds vaker videoanalyse gebruiken om zowel hun beveiligings- als bedrijfsoperaties te verbeteren, is het onwaarschijnlijk dat de ontwikkeling van nieuwe, AI-gebaseerde analyse snel zal vertragen.

Het beste van alles is dat de markt nog steeds in ontwikkeling is. Zelfs vandaag worden ongeveer 80% van de beveiligingsbudgetten besteed aan menselijke arbeid, waaronder monitoring, bewaking en onderhoud. Naarmate AI-gebaseerde videoanalyse steeds vaker wordt gebruikt, zal dit snel veranderen – en bedrijven zullen in staat zijn om hun bedrijfsinformatie en operationele capaciteiten op soortgelijke wijze te stroomlijnen. Naarmate de AI-ontwikkeling voortduurt en nieuwe, bedrijfsgerichte toepassingen ontstaan, moeten organisaties ervoor zorgen dat ze zijn gepositioneerd om het meeste uit analyse te halen – zowel nu als in de toekomst.