Как видеоаналитика может помочь производственным предприятиям повысить производительность
Видеонаблюдение уже давно стало частью тренда промышленного Интернета вещей. Умные камеры видеонаблюдения или серверная обработка обнаруживают различные отклонения, например, могут выявить работающие на холостом ходу машины или рабочих без защитного снаряжения. Технологии помогают повысить безопасность, надежность и эффективность производственного объекта. Видеоаналитика может принести пользу различным вертикалям, включая производство. Независимо от того, развернута ли она на камере или на сервере, аналитика может оказать предприятиям большую помощь.
Приложения для видеоаналитики можно развернуть на сервере или в умной камере видеонаблюдения, обладающей большей вычислительной мощностью для поддержки расширенной аналитики. В связи с тем, что сейчас это уже относительно дешевые камеры видеонаблюдения если сравнивать ситуацию с ценовой ситуацией прошлых лет, такие устройства стали доступны для малого и среднего бизнеса.
Новые возможности у интеллектуальных камер появились с увеличением вычислительной мощности «на борту» самих камер, что превратило их в многофункциональные сенсоры Интернета вещей, способные анализировать данные непосредственно на устройстве. Сейчас видеоаналитика может помочь в работе фабрики или завода в трех в трех основных областях, перечисленных ниже.
Операционная и управленческая эффективность
Видеоаналитика может повысить эффективность операций и управления, что, в свою очередь, может помочь повысить производительность, сократить время простоя и обеспечить здоровье персонала на производственном предприятии. Умные камеры видеонаблюдения с установленными на них приложениями из категории бизнес-аналитики, могут сократить время простоя, предвидя возможные перебои или производственные заторы и оповещая персонал в режиме реального времени для немедленного принятия мер. Эти же камеры могут быть вооружены приложениями, которые анализируют общий производственный поток для оценки конкретных узких мест или задержек в производственном цехе. Соответствующий персонал предприятия также может использовать эту информацию для оптимизации планировки производственного объекта путем анализа потенциальных препятствий или трудностей, которые могут помешать эффективному производству.
Умное видеонаблюдение может быть использовано также для выявления всех сотрудников, одетых в конкретный комбинезон, что может помочь отличить рабочих на сборочном конвейере от тех, кто связан с другим подразделением.
Управление запасами
В период роста экспортных заказов и повышения производительности, менеджеры компаний больше внимания уделяют управлению запасами, для чего видеоаналитика также может пригодиться. Ежедневно производится, упаковывается и отгружается больше товаров, чем когда-либо, и чем выше объём, тем сложнее становится мониторинг и контроль качества. Умные камеры видеонаблюдения, оснащенные приложениями для видеоаналитики, используются для управления большими запасами на складских объектах, а в тех случаях, когда стационарных камер в помещениях складов недостаточно, смарт камеры могут быть установлены на автономных дронах, которые, перемещаясь по пространству склада, собирают данные путем сканирования штрих-кодов товаров или продукции. В случаях, если товары и коробки разных размеров необходимо хранить с максимальной эффективностью, аналитика может помочь определить размеры предметов, поступающих на склад, делая это в режиме реального времени, что позволяет персоналу соответственно сортировать их. Такая функция видеоаналитики способствует оптимизации хранения и эффективности использования пространства.
Обнаружение дефектов
Аналитические механизмы на базе глубокого обучения, обученные на примерах тысяч изображений, могут помочь в выявлении дефектов. Это качественное улучшение в сравнении с возможностями глаз человека и может помочь производителям повысить показатели и контроль качества. Как в человеческом мозгу, который использует нейроны для обучения, искусственные нейронные сети используются для анализа изображений в производственных условиях. К примеру, нейросетевой анализ можно использовать для определения даже слегка поврежденной на производственной линии коробки или коробки, упакованной не надлежащим образом.
Пограничная видеоаналитика или серверная
Видеоаналитика, работающая непосредственно на умных камерах видеонаблюдения, обладающих уже довольно большими вычислительными мощностями, обладает рядом преимуществ в сравнении с серверной обработкой данных. Камеры, анализируя видеоматериалы непосредственно «на борту», не передавая их в систему управления видео для анализа, устраняют необходимость хранения нерелевантных видеозаписей и увеличивают конфиденциальность, поскольку с устройства будет передаваться только соответствующее видео. К примеру, когда интеллектуальная камера отслеживает производственный объект на предмет потенциальных взломов и фиксирует несанкционированный доступ человека в нерабочее время, это событие будет отправлено сотрудникам службы безопасности для принятия мер. Все другие события видеонаблюдения за входом и выходом сотрудников и посетителей в течение дня, сохраняться не будут. Это не только увеличивает конфиденциальность, а еще и снижает требования к полосе пропускания.
Но есть и случаи, где серверная видеоаналитика предпочтительнее. Все зависит от среды пользователя и сценариев использования. Нужно помнить о том, что алгоритм, работающий на сервере, более надежен, когда он будет запущен на сервере, чем когда анализ выполняется на камере. Например, если для анализа требуются более мощные приложения, которые должны быть более точными и эффективными, то серверный вариант будет лучшим подходом. Если же нужна масштабируемость, то лучшим вариантом станет периферийная видеоаналитика. Бывают и случаи, когда оптимальным вариантом будет гибридный подход. Например, в сети камер видеонаблюдения, состоящей из нескольких десятков устройств, потоки с нескольких можно обрабатывать на сервере, остальные камеры будут выполнять работу самостоятельно.