Wie treibt Video Analytics Industrie 4.0 voran?

Einführung

Möglicherweise sind Ihnen Begriffe wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, IoT und Videoanalyse begegnet. Aber haben Sie sich jemals gefragt, was sie bedeuten oder wie sie verwendet werden können? Wie könnten moderne Unternehmen davon profitieren?

Video Analytics ist ein grundlegender Bestandteil der KI und treibt Industrie 4.0 voran.

Industrie 4.0 bezieht sich in erster Linie auf die vierte industrielle Revolution mit Automatisierung in traditionellen Fertigungs- und Industriepraktiken. Ein solcher Begriff wurde erstmals in Projekten eingeführt, die von der deutschen Regierung im Jahr 2011 durchgeführt wurden und die Computerisierung in der Fertigung betonten. Die Integration von intelligenten Maschinen, ausgeklügelten Computern, kostengünstiger Datenspeicherung und -übertragung hat den Weg für Geräte geebnet, mit sich selbst und mit Menschen zu interagieren, um Produktivität und Effizienz zu steigern.

Warum Industrie 4.0?

Der Ruf nach Industrie 4.0-Technologie zeichnet sich durch die Schaffung selbstlernender Maschinen aus, um ihre Gesamtleistung zu steigern und ihre Wartungseffizienz zu steigern. Weitere positive Eigenschaften sind die Verwaltung und effektive Optimierung von Fertigungsprozessen, die Erhöhung der Produktversorgung und die Wegbereitung für eine intelligente Fertigung durch Steigerung der Produktivität. Darüber hinaus bietet der Zugriff auf Echtzeitdaten die Möglichkeit, effizienter und schneller Geschäftsentscheidungen zu treffen, die menschliche Fähigkeiten übersteigen.

Darüber hinaus würde die Industrie-4.0-Technologie die Flexibilität, Agilität und Rentabilität verbessern, da die Vorteile des Einsatzes von KI in den angemessenen Kosten und Dienstleistungen im Vergleich zu menschlicher Arbeit liegen. Da die Automatisierung überall stattfindet, bewegen wir uns außerdem auf ein KI-Zeitalter zu, in dem Maschinen Entscheidungen treffen und Menschen den gesamten Prozess überwachen.

Was ist Videoanalyse?

Videoanalyse setzt sich aus zwei Begriffen zusammen, „Video“ und „Analyse“, was bedeutet, dass eine Analyse eines Videos durchgeführt wird, um ein Ergebnis zu erzielen, das die menschliche Leistungsfähigkeit übersteigen könnte.

Es wird beobachtet, dass die Daten, wenn sie per Echtzeitvideo empfangen werden, anschließend einer Bewertung unterzogen werden. Anschließend wird ein Response-System aktiviert, um zu prüfen, ob die Daten übereinstimmen. Wenn es eine Anomalie gibt, wird sofort eine Warnung an die zuständigen Behörden gesendet.

Laut Forschungsdaten belief sich der Video-Intelligence-Markt im Jahr 2019 auf 23,6 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus wird der Videoanalyseumsatz bis 2022 auf rund 2,9 Milliarden US-Dollar prognostiziert.

Videoanalysen erleichtern die Automatisierung alltäglicher Prozesse und die Verringerung menschlicher Eingriffe. Es könnte auch Erkenntnisse sammeln, um Methoden vorzuschlagen, um Ihr Geschäft voranzutreiben und die Sicherheit Ihrer Mitarbeiter zu erhöhen. Darüber hinaus ist es mit intelligenter Videoanalyse einfacher, Ursachenanalysen durchzuführen und die Produktivität der Mitarbeiter ohne menschliches Eingreifen effizient zu verfolgen. Angesichts dieser Faktoren ist es nicht verwunderlich, dass Industrie 4.0 auf dem Markt Fuß fasst.

Warum Videoanalyse?

Bei Industrie 4.0 dreht sich alles um die Automatisierung traditioneller industrieller Praktiken, und Videoanalyse ist dafür eine wesentliche Lösung. Mit einem robusten Videoanalysesystem können Produktionspraktiken auf ein völlig neues Niveau gebracht werden, wodurch die gesamte Fertigungsindustrie mit ihrer Innovation, die sowohl Automatisierung als auch die Reduzierung menschlicher Eingriffe beinhaltet, transformiert wird.

Im verarbeitenden Gewerbe ist ein Großteil der Arbeit mechanisch und erfordert menschliche Beteiligung. Daher ist die Sicherheit der Mitarbeiter in einer solchen Branche von größter Bedeutung. Durch die Verwendung von Videoanalysen kann man also beobachten, ob die Mitarbeiter die Sicherheitsausrüstung angemessen tragen, um unter gefährlichen Bedingungen systematisch zu arbeiten.

Das Vorhersehen von Pannen und das Mindern der Möglichkeit tödlicher Verletzungen zählen zu den wichtigeren Variablen der Videoanalyse. Solche Fälle werden wahrscheinlicher, wenn die Mitarbeiter mit dem Umgang mit brennbaren Flüssigkeiten oder schweren Maschinen beauftragt sind. Ein ausgeklügeltes Videoanalysesystem überwacht die Position und den Standort der Feuerlöscher, die in Notfällen effektiv eingesetzt werden müssen, und benachrichtigt die Behörden über Bedrohungen oder Pannen am Arbeitsplatz. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Erste Hilfe und medizinische Versorgung für verletzte Arbeiter zu leisten, warnt Sie, wenn es Flammen oder Rauchentwicklung erkennt, und prognostiziert einen Brand.

Videoanalyse mit Deep Learning

Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz. Es lernt und verbessert sich selbst, indem es komplexe Computeralgorithmen verwendet. Dann parst es einfach die gegebenen Daten, lernt daraus und wendet dieses Wissen an, um intelligente Entscheidungen zu treffen.

Es basiert auf Artificial Neural Networks (ANN), einer Nachbildung von Netzwerken im menschlichen Gehirn. Es ist ein komplexes Netzwerk von Knoten als Neuronen im Gehirn. Je größer das Netzwerk, desto intensiver wird gelernt.

Wenn Video Analytics mit Deep Learning gekoppelt ist, lernt es durch die ihm bereitgestellten Daten. Infolgedessen kann es auf effiziente Weise intelligente Entscheidungen treffen, die die menschlichen Fähigkeiten übersteigen. Es kann die Personenerkennung verbessern, in mehrdeutigen Situationen arbeiten und Warnungen effizienter senden.

Je genauer die bereitgestellten Daten sind, desto präziser sind die Entscheidungen. Zum Beispiel könnte Deep Learning das menschliche Verhalten nachahmen, zu erkennen, ob Mitarbeiter Masken tragen, soziale Distanzierungsnormen befolgt werden oder nicht, und entsprechende Warnungen senden. In Produktionsstätten könnte es überwachen, ob die Arbeiter die Sicherheitsausrüstung tragen, Sicherheitsprotokolle befolgt werden oder nicht, oder Bedrohungen und Unfälle analysieren, bevor sie auftreten.

Mit den Fortschritten beim Deep Learning kann die Videoanalyse nun Fertigungsaufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen.

Wie funktioniert Videoanalyse?

Durch Echtzeit-Video oder historisches Videomaterial würde die Videoanalyse in 3 Schritten funktionieren:

1. Visuelle Ereignismodellierung: Bei der visuellen Ereignismodellierung erkennen und verfolgen komplexe Algorithmen Ereignisse mit einer Anomalie. Es hilft, verdächtige Aktivitäten oder etwas, das nicht den Daten entspricht, zu erkennen und alarmiert sofort die Behörden.
2. Untersuchung von Kameranetzwerken: Statt einzelner Kameras gibt es ein umfangreiches Netzwerk von Kameras. Jetzt werden dieselben visuellen Ereignisdaten mehrmals von verschiedenen Kameras erfasst, um die Authentizität der Daten sicherzustellen. Dann werden diese genauen Daten analysiert, eine präzisere Entscheidung getroffen und die Systemleistung erreicht ihren Höhepunkt.
3. Algorithmisches und Hardware-Design: Die Echtzeit-Videodaten wären genauer, wenn der Algorithmus und das Hardware-Design synchron sind. Es hilft der Videoanalysesoftware, bessere Entscheidungen zu treffen und aus eigenen Fehlern zu lernen. Jetzt ist es in der Lage, sowohl Echtzeit- als auch historisch gespeicherte Videos zu analysieren. Es kann eine Situation vorhersagen und darauf reagieren, indem es einen Alarm sendet.

Fazit

Industrie 4.0 wird die vorbildlichste industrielle Revolution sein. Es wird das Leben von Millionen von Menschen durch die Integration von KI in verschiedene Lebensbereiche verändern. In der bevorstehenden Ära der technologischen Revolution würde die Videoanalyse eine entscheidende Rolle beim Vorantreiben der vierten industriellen Revolution spielen. Es wird erwartet, dass die Videoanalyse in Zukunft sich wiederholende Fertigungsprozesse automatisieren und die Effizienz von CCTV-Systemen steigern wird.

Durch den Einsatz intelligenter Videoanalysen können wir fast alles nachverfolgen, von Kundendaten bis hin zu Herstellungsfehlern. Basierend auf diesen Daten können wir Vorschläge machen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Markentreue aufzubauen. In den kommenden Jahren werden Unternehmen KI-gesteuert sein müssen. Video Analytics wird uns Menschen befähigen, mit Maschinen zusammenzuarbeiten und einstimmige Entscheidungen zu treffen, um die Gesamtorganisation zu verbessern.

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Jede Videoanalysesoftware sollte so konzipiert sein, dass Fehler vermieden und genauere Entscheidungen getroffen werden. Hier kommt Wobot.ai ins Spiel. Unsere Videoanalysesoftware bietet Unternehmen eine erstklassige Lösung, um Sicherheit und Schutz zu gewährleisten und operative Exzellenz zu erreichen.

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