Utenfor sikkerhet: Hvordan AI-basert videoanalyse forbedrer moderne bedriftsdrift

AI-baserte løsninger blir stadig mer vanlige, men de i sikkerhetsbransjen har vært i bruk av AI i årevis – de har bare brukt ordet “analyse”. Mens bedrifter søker etter nye måter å bruke AI til å skape en konkurransefordel, begynner mange å innse at videodisposisjoner representerer en stadig mer verdifull kilde til data – en som kan generere håndterbare forretningsintelligensinnsikter. Mens prosessorkraften forbedres og chipsetene blir mer avanserte, kan moderne IP-kameraer og andre sikkerhetsenheter støtte AI-drevne analytiske funksjoner som kan gjøre mye mer enn å identifisere inntrengere og butikktyver.

Mange bedrifter bruker allerede AI-basert analyse til å forbedre effektivitet og produktivitet, redusere ansvar, og bedre forstå sine kunder. Videoanalyse kan hjelpe bedrifter med å identifisere måter å forbedre ansattproduktivitet og bemanningsEFFEKTIVITET, strømlinje butikk-, fabrikk- og lagerlayout, identifisere etterspørselen etter produkter og tjenester, oppdage feilfungerende eller dårlig vedlikeholdt utstyr før det går i stykker, og mer. Disse nye analytiske funksjonene er designet med forretningsintelligens og operasjonell effektivitet i mente – og de er stadig mer tilgjengelige for organisasjoner av alle størrelser.

Den økende tilgjengeligheten av AI i videoovervåking

Analyse har alltid hatt klare anvendelser i sikkerhetsbransjen, og utviklingen fra grunnleggende intelligens og video-bevegelsesdeteksjon til mer avanserte objekanalyse og dyp læring har gjort det mulig for moderne analyse å identifisere mistenkelig eller kriminell atferd eller å oppdage mistenkelige lyder som knust glass, skyting eller rop om hjelp. I dag kan analysen oppdage disse hendelsene i sanntid, varsle sikkerhetsteamene umiddelbart og dramatisk redusere reaksjonstidene. Oppkomsten av AI har gjort det mulig for sikkerhetsteamene å være betydelig mer proaktive, å kunne ta raske beslutninger basert på nøyaktig, sanntidsinformasjon. For ikke lenge siden var bare de mest avanserte overvåkingsenhetene kraftige nok til å kjøre AI-basert analyse nødvendig for å aktivere disse funksjonene – men i dag har landskapet endret seg.

Introduksjonen av dyp læring prosessorenhet (DLPUs) har betydelig forbedret prosessorkraften til overvåkingsenhetene, og gjort det mulig for dem å kjøre avanserte analytiske funksjoner på nettverkskanten. For bare noen år siden kunne bandbredden og lagringskapasiteten nødvendig for å spille inn, laste opp og analysere tusenvis av timer med video være prohibitivt dyrt. I dag er det ikke lenger tilfelle: moderne enheter trenger ikke å sende fullstendige videopptak til skyen – bare metadata nødvendig for klassifisering og analyse. Som resultat har bandbredden, lagringskapasiteten og maskinvarefoten avhengig av å dra nytte av AI-basert analyse funksjoner dramatisk redusert – betydelig redusert operasjonskostnader og gjort teknologien tilgjengelig for bedrifter av alle størrelser, uansett om de har et nettverk av tre kameraer eller tre tusen.

Som resultat har rekken av potensielle kunder utvidet seg betydelig – og disse kundene søker ikke bare etter sikkerhetsapplikasjoner, men også forretningsapplikasjoner. Ettersom DLPUs er effektivt standard på moderne overvåkingsenhetene, søker kundene stadig mer å utnytte disse funksjonene for å få en konkurransefordel i tillegg til å beskytte sine lokasjoner. Demokratiseringen av AI i sikkerhetsbransjen har ført til en betydelig utvidelse av bruksområder, ettersom utviklere søker å tilfredsstille bedrifter som søker til videoanalyse for å løse en rekke sikkerhets- og ikke-sikkerhetsutfordringer.

Hvordan organisasjoner bruker AI til å forbedre sine operasjoner

Det er viktig å understreke at en del av det som gjør oppkomsten av flere forretningsfokuserte bruksområder for AI-basert videoanalyse bemerkelsesverdig, er det faktum at de fleste bedrifter allerede er kjent med den grunnleggende teknologien. For eksempel vil detaljhandlere som allerede bruker videoanalyse til å beskytte sine butikker mot butikktyveri, være glade for å lære at de kan bruke lignende funksjoner til å overvåke kunder som går inn og ut av butikken, identifisere høye og lave trafikkperioder og bruke denne informasjonen til å justere sine bemanningsbehov etter hvert. De kan bruke videoanalyse til å varsle ansatte når en lang kø er i gang med å danne seg, når en tom hylle trenger å bli påfylt, eller hvis butikkens layout forårsaker unødvendig forsinkelse. Ved å omfavne forretningsfokusert analyse sammen med sikkerhetsfokusert, kan detaljhandlere forbedre bemanningsEFFEKTIVITET, skape mer effektive butikklayout og forbedre kundeopplevelsen.

Det er selvsagt ikke bare detaljhandlere som er på toppen av isfjellet. Bedrifter i nesten alle bransjer kan dra nytte av moderne videoanalyse bruksområder. Produsenter, for eksempel, kan overvåke fabrikkgulvet for å identifisere ineffektiviteter og flaskehalser. De kan bruke termiske kameraer til å oppdage overvarmet maskineri, som tillater vedlikeholdspersonale å håndtere problemer før de kan forårsake betydelig skade. I mange tilfeller kan de sogar overvåke samlebånd for feilaktige eller dårlig lagde produkter, og gi en ekstra lag beskyttelse mot kvalitetsproblemer. Noen enheter kan til og med overvåke for kjemiske lekkasjer, overvarmet utstyr, røyk og andre tegn på fare, og redde organisasjoner fra potensielt farlige (og dyre) hendelser. Dette har klare anvendelser i bransjer som produksjon, helsevesen, bolig og kritisk infrastruktur.

Evnen til å generere innsikter og forbedre operasjoner strekker seg utover tradisjonelle bedrifter og inn i områder som helsevesenet. Sykehus og helsepersonell er nå i ferd med å bruke analyse til å engasjere i virtuell pasientovervåking, som tillater dem å ha øyne på pasientene på en 24-timers basis. Ved å bruke en kombinasjon av video- og lydanalyse, kan de automatisk oppdage tegn på distress som hoste, tung pust og rop om hjelp. De kan også generere en varsling hvis en høyrisikopasient prøver å forlate sengen eller rommet, og tillate omsorgspersonale eller sikkerhetsteam å reagere umiddelbart. Dette ikke bare forbedrer pasientresultatene, men kan også betydelig redusere ansvar i sammenheng med fall/skader. Tilsvarende teknologi kan også brukes til å forbedre overholdelsesresultatene, sikre at nødutganger forblir åpne og unngå andre potensielt straffbare overtredelser i helsevesenet og andre bransjer. Mulighetene til å redusere kostnader og forbedre resultater utvides hver dag.

Maximering av AI i nåtiden og fremtiden

Skiftet mot å bruke overvåkingsenhetene for forretningsintelligens og operasjonelle formål har skjedd raskt, drevet av det faktum at de fleste organisasjonene allerede er kjent med utstyret de trenger for å dra nytte av. Og med bedrifter av alle størrelser – og i nesten alle bransjer – som stadig mer søker til videoanalyse for å forbedre både sine sikkerhetskapasiteter og sine forretningsoperasjoner, er utviklingen av nye, AI-baserte analytiske funksjoner usannsynlig å sakke ned noen gang snart.

Best av alt, markedet vokser fortsatt. Selv i dag brukes omtrent 80% av sikkerhetsbudsjettene på menneskelig arbeid, inkludert overvåking, vakt og vedlikehold. Ettersom AI-basert videoanalyse blir stadig mer utbredt, vil dette endre seg raskt – og bedrifter vil være i stand til å strømlinje sine forretningsintelligens- og operasjonelle kapasiteter på en lignende måte. Ettersom AI-utviklingen fortsetter og nye, forretningsfokuserte bruksområder oppstår, bør organisasjonene sikre seg at de er posisjonert for å få mest mulig ut av analysen – både nå og i fremtiden.