|
Как посчитать реальную выгоду от ИИ в видеонаблюдении?
Главная / Статьи / Опросы / Как посчитать реальную выгоду от ИИ в видеонаблюдении?
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Как посчитать реальную выгоду от ИИ в видеонаблюдении?
Назовите цифры и факты, которые убедят даже скептиков
 Сергей Дьяченко, руководитель технической поддержки по видеонаблюдению LUIS+
«Во всех абсолютно отраслях ИИ-видеоаналитика — это не просто система безопасности, а финансовый и операционный инструмент. Она напрямую влияет на ключевые бизнес-показатели»
Какие существуют модули аналитики и нейросетей в видеонаблюдении. Прежде чем попытаться ответить на данный вопрос, давайте сначала перечислим все основные готовые инструменты ИИ от ведущих отечественных производителей ПО, которые помогут разобраться нам в этом вопросе:
- Обнаружение лиц
- Распознавание лиц
- Распознавание автомобильных номеров
- Контроль активности персонала
- Детектор саботажа
- Интеграция с POS-терминалами
- Поиск объектов
- Трекинг
- Подсчет посетителей
- Тепловая карта интенсивности движения
- Контроль наполненности полок для ритейла
- Определение длины очереди
Также нейросетевой ИИ можно настраивать и обучать под любые конкретные задачи.
Примечание: Стоит отметить, что мощные аналитические модули и нейронные сети работают не в самой камере, а на сервере. В камеру же, могут быть встроены только самые простейшие функции аналитики.
Какая может быть выгода от применения ИИ в видеонаблюдении? Есть три основных направления:
- Экономия времени
- Снижение потерь
- Получение дополнительного дохода
Экономия времени. Здесь все более-менее понятно. Мы отдаем ИИ выполнение всех стандартных рутинных операций:
- анализ событий и ложных тревог: есть возможность настроить реакцию камеры только на людей или транспортные средства, и при желании дальнейшие действия так же можно отдать под контроль ИИ, причем здесь мы получаем не только количественную, но и качественную выгоду, ибо человек может отвлечься, ИИ никогда;
- автоматизация бизнес-процессов: контроль активности персонала и наполненность полок в магазине очень важны для ритейла, ИИ в состоянии следить за этими процессами 24/7 и предоставлять аналитику по любому удобному графику или по требованию.
- автоматизация аналитики данных
- и многое другое
В общем, как видите, мы не только количественно снижаем временные затраты, и оптимизируем процессы, но и, что очень важно, переходим на новый, качественно неоспоримо более высокий уровень анализа и принятия решений.
Снижение потерь. В этом направлении применение ИИ практически безгранично! От контроля элементарного воровства на складах и кассах (интеграция с POS-терминалами) до контроля за сложнейшим и дорогостоящим технологическим оборудование на электростанциях, подстанциях, нефтехимическом производстве и других промышленных предприятиях. И здесь речь уже идет про сокращение потерь от десятков тысяч до миллиардов рублей. Чем это отличается от традиционного видеонаблюдения? Качественно другим уровнем охраны, временем и скоростью принятия решений.
Например, при отгрузке нефтепродуктов отклонение автоцистерны от движения по заданному маршруту (трекинг) внутри нефтеперерабатывающего предприятия может свидетельствовать о попытке хищения. Наибольший эффект даст взаимодействие системы видеонаблюдения с ИИ с другими системами безопасности, в первую очередь со СКУД, а также с внешними системами учета и управления предприятием.
Также необходимо упомянуть «Детектор дыма и огня», потому что обнаружить дым не в помещении, а на улице абсолютно нечем, кроме камер с ИИ, так как традиционные дымовые извещатели в уличных условиях не работают.
Данный список можно продолжать до бесконечности, это и детекция оставленных предметов, и подсчет людей на транспорте, и тепловизионный анализ оборудования (ИИ + тепловизор), контроль периметра в энергетике, контроль соблюдения технологий в промышленности, и многое-многое другое.
Для наглядности приведем несколько цифр по ритейлу:
- 18–20% составил рост числа краж в магазинах в 2023 г. (относительно показателей 2022 г.)
- 3–5% от выручки составляют потери из-за воровства (в среднем за 2023 г.)
- 70% краж в магазинах происходят при участии сотрудников.
Как видите, цифры говорят сами за себя.
Увеличение дохода. ИИ-аналитика в видеонаблюдении помогает не только снижать потери, но и напрямую влияет на рост выручки.
Подсчет посетителей и анализ конверсии. Система фиксирует количество вошедших и сопоставляет его с количеством покупок. Это ключевой показатель эффективности магазина: если конверсия низкая, можно оперативно выявить проблемы в ценообразовании, ассортименте или работе касс.
Тепловые карты перемещений покупателей. ИИ показывает, где находятся «горячие» и «мертвые» зоны. Благодаря этому ритейлеры оптимизируют выкладку: выносят акционные товары в зоны с максимальным трафиком, а товары первой необходимости — вглубь торгового зала. Это увеличивает средний чек и улучшает оборачиваемость товара.
Оптимизация маркетинга и управления ассортиментом. На основе данных видеонаблюдения можно точнее планировать акции, корректировать расположение товаров и прогнозировать спрос. Все это повышает эффективность бизнеса без дополнительных инвестиций в персонал или торговые площади.
Итог: Сегодня совершенно очевидно, что нейросети уже прочно вошли в нашу жизнь. Поэтому стоит не только применять ИИ в своих рабочих процессах, но и развивать нейросети, уметь предоставлять базы данных для их первоначального обучения. Во всех абсолютно отраслях ИИ-видеоаналитика — это не просто система безопасности, а финансовый и операционный инструмент. Она напрямую влияет на ключевые бизнес-показатели.
 Николай Алёшин, инженер-программист
«При стоимости внедрения 3-5 миллионов рублей система видеонаблюдения окупается за 7-10 месяцев, а дальше приносит чистую прибыль»
Камеры наблюдения сейчас повсюду — видеопоток становится просто глобальным, поэтому подключение к анализу искусственного интеллекта было всего лишь вопросом времени. При правильном расчете экономический эффект такого подхода получается впечатляющим.
Прежде всего, получаем экономию на персонале до 70%. Раньше для круглосуточного мониторинга нужна была команда операторов с зарплатным фондом около 3 миллионов рублей в год. Теперь ИИ анализирует все камеры одновременно, а специалист подключается только в экстренных случаях.
Результат — профицит бюджета на 2,1 миллиона рублей ежегодно.
Еще один фактор экономии — предотвращение потерь. ИИ мгновенно замечает подозрительное поведение и реагирует за 1-5 секунд вместо 15-30 минут. Ритейлеры подсчитали: это снижает магазинные кражи на 85-95%. Для торговой точки с оборотом 100 миллионов рублей и потерями 2% это означает минимизацию убытков до 2,4 миллиона рублей в год. А одна предотвращенная авария на производстве может сэкономить десятки миллионов.
Ну, и наконец умные камеры постепенно становятся новыми источниками дохода. С недавних пор они не только охраняют, но и зарабатывают. Торговые сети используют их для анализа потребительского поведения, что позволяет оптимизировать выкладку и увеличить продажи на 15-20%. В поликлиниках — оптимизируют очереди, в офисах — показывают загрузку переговорок. Это приносит дополнительные 2-3 миллиона рублей в год.
Итоговый расчет:
- экономия на персонале: 2 100 000 руб./год
- предотвращение потерь: 2 400 000 руб./год
- новые возможности: 2 000 000 руб./год
Итого: 6 500 000 рублей ежегодной выгоды
При стоимости внедрения 3-5 миллионов рублей система видеонаблюдения окупается за 7-10 месяцев, а дальше приносит чистую прибыль. Главное преимущество — масштабируемость: добавление новых камер требует лишь увеличения вычислительных мощностей, без найма дополнительных операторов. Система работает 24/7 и становится умнее с каждым обновлением.
 Александр Смирнов, эксперт по системам физической безопасности К2Тех
«В одном из наших кейсов, внедрение системы интеллектуального видеонаблюдения на конвейерной ленте строительных материалов вскрыло реальный процент брака — 23% вместо считавшихся 7% при визуальной проверке персоналом»
Видеоаналитика практически исключает человеческий фактор, позволяя радикально сократить штат службы безопасности. Даже для условного объекта с минимально допустимым штатом для посменной работы — это экономия в три годовых оклада. Но в реальности мы сталкиваемся с промышленными объектами: десятками сотрудников на крупных производственных площадках, сотнями и тысячами — в масштабах сетей объектов. Экономия в такой перспективе — миллионы рублей в год. И это — только на фонде оплаты труда, не считая автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, снижения рисков безопасности.
На промышленных объектах также действуют строжайшие требования к охране труда. И зачастую помимо персонала компании там работает большинство подрядчиков, для которых эти правила подкрепляются серьезными штрафами со стороны заказчика.
За несоблюдение ключевых правил безопасности труда, таких как отсутствие средств индивидуальной защиты в критических производственных зонах или нарушений при проведении высотных работ, штрафы достигают сотен тысяч рублей. Внедрение видеоаналитики автоматизирует процессы контроля, фиксирует нарушения, заменяя сотни специалистов по охране труда. А с учетом штрафов, система окупает себя в кратчайшие сроки — мы видели не один десяток подобных кейсов на рынке.
Системы на основе машинного зрения также помогают оптимизировать производственные процессы. В одном из наших кейсов, внедрение системы интеллектуального видеонаблюдения на конвейерной ленте строительных материалов вскрыло реальный процент брака — 23% вместо считавшихся 7% при визуальной проверке персоналом. Заказчики часто возвращали продукцию производителю, что помимо прямых материальных издержек несло за собой репутационные. А репутацию, в отличие от нового оборудования, купить невозможно.
Ключевые слова: видеоаналитика, ИИ, системы интеллектуального видеонаблюдения
В начало⇑
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
Комментарии отсутствуют
Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи
|
_cover_small.jpg)
