Kamera AI: Menjelajahi Implementasi Non-Security dan Meningkatkan Efisiensi Operasional
Integrasi kamera yang dilengkapi AI (Artificial Intelligence) tengah mengubah efisiensi operasional di berbagai sektor, melampaui peran tradisionalnya dalam aplikasi keamanan. Dengan mengintegrasi teknologi mutakhir ke dalam proses sehari-hari, kamera-kamera ini memfasilitasi era baru di mana efisiensi operasional meningkat secara drastis dan risiko keselamatan secara sistematis berkurang.
Mats Thulin, Direktur ‘Core Technologies’ di Axis Communications, mengatakan, “Ada banyak contoh kamera ber-AI yang digunakan dalam aplikasi non-keamanan.” “Dua contoh tersebut adalah di pusat logistik dan dalam konteks manufaktur, di mana kamera AI dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan, menyempurnakan pengambilan keputusan manusia, dan mengurangi risiko bagi para personel.”
Dengan terus memantau dan menganalisis setiap aspek alur kerja, mulai dari penanganan paket hingga operasi mesin, sistem pintar ini memaknai ulang praktik tradisional, membuka jalan bagi strategi operasional canggih yang menjamin proses produksi dan distribusi yang lebih lancar, cepat, dan aman.
Dalam lingkungan sibuk pusat logistik, kamera yang dilengkapi AI berperan sebagai alat pemantauan penting, kamera ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional. Salah satu aplikasi utama kamera-kamera ini adalah dalam hal pelacakan paket, di mana mereka secara konsisten memantau aliran kiriman, memindai kode QR, dan merekam bukti video untuk mencegah penanganan yang salah.
Kamera-kamera ini juga dengan cermat memperhatikan belt conveyor untuk dengan cepat mengidentifikasi setiap ketidak-teraturan, seperti paket yang berisiko terjatuh. Pemantauan proaktif ini memastikan operasi yang lancar dan membantu mencegah gangguan yang dapat menyebabkan biaya signifikan.
"Dalam konteks logistik, kamera berbasis AI menjadi kunci dalam melacak arus paket, melakukan pemindaian kode QR, dan menyimpan bukti video untuk memastikan integritas paket saat meninggalkan pusat distribusi," ujar Thulin. "Selain itu, mereka juga meningkatkan efisiensi operasional dengan mendeteksi anomali, seperti paket yang terjatuh dari konveyor."
Selain kemampuan pengawasannya, kamera AI juga memainkan peran proaktif dalam memastikan keselamatan kerja. Kamera-kamera ini dapat mendeteksi potensi bahaya di area kerja. Mereka dapat dengan akurat mengidentifikasi ketika personel berada dalam jarak yang berbahaya dari mesin yang beroperasi dan dengan cepat memberi peringatan kepada pihak yang diperlukan untuk mencegah kecelakaan. Pendekatan proaktif ini tidak hanya melindungi karyawan tetapi juga meningkatkan produktivitas dengan mengurangi ’downtime’ yang disebabkan oleh cedera kerja.
Dalam operasi manufaktur yang kompleks, kamera AI telah menjadi sangat penting untuk penjaminan kualitas. Diposisikan di berbagai tahap sepanjang jalur produksi, kamera-kamera ini memeriksa setiap komponen secara menyeluruh, mengidentifikasi ketidaksempurnaan dan penyimpangan dengan akurasi yang luar biasa. Dengan mendeteksi cacat dan menguji kesalahan pemasangan, kamera-kamera ini membantu menjaga standar kualitas yang ketat, sehingga melindungi reputasi merek dan mengurangi risiko pengambilan produk Kembali.
"Dalam operasi manufaktur, inspeksi kualitas pada berbagai tahap proses manufaktur dapat menggunakan kamera AI untuk mendeteksi cacat atau kesalahan pemasangan dan untuk mengumpulkan statistik," kata Thulin.
Secara krusial, intervensi yang berbasis AI ini melampaui fungsi deteksi, memberdayakan para pengambil keputusan dengan wawasan yang dapat dijalankan. Dengan mengumpulkan metadata dan menghasilkan dashboard yang komprehensif, kamera-kamera ini menyediakan para pemangku kepentingan dengan pandangan menyeluruh atas operasi situs, memfasilitasi pengambilan keputusan yang terinformasi dan memupuk budaya perbaikan yang berkelanjutan.
“Dalam kedua kasus tersebut, solusinya melibatkan solusi hybrid, dengan kamera melakukan sejumlah pemrosesan dan sistem pusat mengumpulkan metadata, menghasilkan statistik, dan menyediakan dashboard yang menampilkan tren dan metrik lainnya," ujar Thulin. "Data ini dapat digunakan baik untuk memicu alarm dalam suatu kasus, insiden, anomali maupun memberikan pemahaman tentang operasi lapangan untuk perencanaan dan optimasi jangka panjang.
"Dalam banyak kasus, kamera-kamera berbasis AI juga memberikan kemampuan untuk mengidentifikasi potensi bahaya di tempat kerja. Mereka dapat memicu peringatan ketika manusia memasuki area berbahaya, seperti dekat dengan mesin yang sedang beroperasi, dengan demikian mengurangi risiko kecelakaan dan cedera."
Meskipun terdapat kemajuan signifikan yang dicapai oleh kamera yang dilengkapi AI, mencapai presisi dan akurasi tetaplah menantang. Faktor-faktor seperti kondisi pencahayaan, posisi kamera, dan halangan tentu menimbulkan hambatan signifikan yang memerlukan solusi kreatif untuk mencapai kinerja optimal.
Selain itu, kompleksitas melibatkan tugas-tugas seperti fungsi ’deteksi anomali’ membutuhkan pendekatan yang cermat. Penting untuk menemukan keseimbangan antara mengurangi False-Positive (Positif palsu) dan memastikan bahwa anomali yang sesungguhnya tidak terlewatkan.
“Pengadopsian teknologi AI berbasis deep learning telah secara signifikan meningkatkan kualitas dan ketangguhan dalam kapabilitas deteksi objek dan analisis perilaku,” ujar Thulin. “Namun, mencapai akurasi tetap menjadi tantangan yang kompleks, karena setiap skenario implementasi adalah unik dan memerlukan evaluasi yang cermat untuk mencapai kinerja kecerdasan buatan yang optimal. Faktor-faktor seperti kondisi pencahayaan, posisi kamera, dan halangan sangat memengaruhi efisiensi dari solusi tersebut.”
Mengatasi tantangan-tantangan ini membutuhkan sebuah strategi komprehensif yang mencakup penyempurnaan terus menerus dan penyetelan cermat terhadap algoritma AI. Melalui pengujian iteratif (berulang-ulang) dan tentunya penambahan data, para pengembang bekerja untuk meningkatkan ketangguhan dari sistem-sistem ini, meningkatkan adaptabilitasnya terhadap berbagai skenario di dunia nyata.
Selain itu, pemahaman mendalam tentang lingkungan implementasi dan persyaratan spesifik dari setiap kasus penggunaan sangatlah penting. Pengetahuan ini krusial untuk menyesuaikan sistem kecerdasan buatan agar memenuhi tuntutan unik dari pengaturan operasional mereka.
Menyesuaikan sistem kecerdasan buatan dengan kasus penggunaan yang spesifik dan tingkat akurasi yang diinginkan adalah hal yang penting, dengan menjaga keseimbangan antara mengurangi deteksi yang terlewatkan dan meminimalkan ‘False-Positive’,” ujar Thulin. “Memahami kompleksitas dari ‘tugas deteksi’ juga penting; meskipun deteksi objek dasar seringkali tangguh dengan teknologi saat ini, tugas yang lebih rumit seperti deteksi anomali tentu akan menghadapi tantangan yang lebih besar dan mungkin menunjukkan tingkat akurasi yang lebih rendah.
“Pada akhirnya, memastikan akurasi dalam kemampuan deteksi objek dan analisis perilaku dari sistem AI memerlukan pendekatan yang cermat yang menggabungkan keahlian teknis dengan pemahaman mendalam tentang lingkungan implementasi dan persyaratan kasus penggunaan spesifik - baik selama pengembangan sistem maupun tahap implementasi.
Seiring dengan terus berkembangnya inovasi teknologi yang memengaruhi semua bidang aktivitas manusia, kamera-kamera dengan AI telah menjadi agen perubahan yang kuat. Di pusat-pusat logistik dan lingkungan manufaktur, perangkat-perangkat ini membawa masuk era baru efisiensi, memungkinkan organisasi untuk mengelola kompleksitas operasi modern secara efektif.
Tetapi, meskipun ada potensi untuk kemajuan, mencapai ketepatan dan akurasi dengan teknologi-teknologi ini menimbulkan tantangan yang terus-menerus dan memerlukan upaya yang berdedikasi untuk mengatasinya. Hambatan-hambatan ini harus teratasi untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuan alat-alat yang didorong oleh AI.
Kombinasi antara kreativitas manusia dan kemampuan teknologi sangatlah penting untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan, mendorong industri menuju masa depan yang ditandai oleh kemakmuran dan ketahanan yang lebih besar.
Sumber: Asmag
Mats Thulin, Direktur ‘Core Technologies’ di Axis Communications, mengatakan, “Ada banyak contoh kamera ber-AI yang digunakan dalam aplikasi non-keamanan.” “Dua contoh tersebut adalah di pusat logistik dan dalam konteks manufaktur, di mana kamera AI dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan, menyempurnakan pengambilan keputusan manusia, dan mengurangi risiko bagi para personel.”
Dengan terus memantau dan menganalisis setiap aspek alur kerja, mulai dari penanganan paket hingga operasi mesin, sistem pintar ini memaknai ulang praktik tradisional, membuka jalan bagi strategi operasional canggih yang menjamin proses produksi dan distribusi yang lebih lancar, cepat, dan aman.
Meningkatkan Operasi Logistik
Kamera-kamera ini juga dengan cermat memperhatikan belt conveyor untuk dengan cepat mengidentifikasi setiap ketidak-teraturan, seperti paket yang berisiko terjatuh. Pemantauan proaktif ini memastikan operasi yang lancar dan membantu mencegah gangguan yang dapat menyebabkan biaya signifikan.
"Dalam konteks logistik, kamera berbasis AI menjadi kunci dalam melacak arus paket, melakukan pemindaian kode QR, dan menyimpan bukti video untuk memastikan integritas paket saat meninggalkan pusat distribusi," ujar Thulin. "Selain itu, mereka juga meningkatkan efisiensi operasional dengan mendeteksi anomali, seperti paket yang terjatuh dari konveyor."
Selain kemampuan pengawasannya, kamera AI juga memainkan peran proaktif dalam memastikan keselamatan kerja. Kamera-kamera ini dapat mendeteksi potensi bahaya di area kerja. Mereka dapat dengan akurat mengidentifikasi ketika personel berada dalam jarak yang berbahaya dari mesin yang beroperasi dan dengan cepat memberi peringatan kepada pihak yang diperlukan untuk mencegah kecelakaan. Pendekatan proaktif ini tidak hanya melindungi karyawan tetapi juga meningkatkan produktivitas dengan mengurangi ’downtime’ yang disebabkan oleh cedera kerja.
Meng-Optimalkan proses manufaktur
"Dalam operasi manufaktur, inspeksi kualitas pada berbagai tahap proses manufaktur dapat menggunakan kamera AI untuk mendeteksi cacat atau kesalahan pemasangan dan untuk mengumpulkan statistik," kata Thulin.
Secara krusial, intervensi yang berbasis AI ini melampaui fungsi deteksi, memberdayakan para pengambil keputusan dengan wawasan yang dapat dijalankan. Dengan mengumpulkan metadata dan menghasilkan dashboard yang komprehensif, kamera-kamera ini menyediakan para pemangku kepentingan dengan pandangan menyeluruh atas operasi situs, memfasilitasi pengambilan keputusan yang terinformasi dan memupuk budaya perbaikan yang berkelanjutan.
“Dalam kedua kasus tersebut, solusinya melibatkan solusi hybrid, dengan kamera melakukan sejumlah pemrosesan dan sistem pusat mengumpulkan metadata, menghasilkan statistik, dan menyediakan dashboard yang menampilkan tren dan metrik lainnya," ujar Thulin. "Data ini dapat digunakan baik untuk memicu alarm dalam suatu kasus, insiden, anomali maupun memberikan pemahaman tentang operasi lapangan untuk perencanaan dan optimasi jangka panjang.
"Dalam banyak kasus, kamera-kamera berbasis AI juga memberikan kemampuan untuk mengidentifikasi potensi bahaya di tempat kerja. Mereka dapat memicu peringatan ketika manusia memasuki area berbahaya, seperti dekat dengan mesin yang sedang beroperasi, dengan demikian mengurangi risiko kecelakaan dan cedera."
Menavigasi Tantangan
Selain itu, kompleksitas melibatkan tugas-tugas seperti fungsi ’deteksi anomali’ membutuhkan pendekatan yang cermat. Penting untuk menemukan keseimbangan antara mengurangi False-Positive (Positif palsu) dan memastikan bahwa anomali yang sesungguhnya tidak terlewatkan.
“Pengadopsian teknologi AI berbasis deep learning telah secara signifikan meningkatkan kualitas dan ketangguhan dalam kapabilitas deteksi objek dan analisis perilaku,” ujar Thulin. “Namun, mencapai akurasi tetap menjadi tantangan yang kompleks, karena setiap skenario implementasi adalah unik dan memerlukan evaluasi yang cermat untuk mencapai kinerja kecerdasan buatan yang optimal. Faktor-faktor seperti kondisi pencahayaan, posisi kamera, dan halangan sangat memengaruhi efisiensi dari solusi tersebut.”
Mengatasi tantangan-tantangan ini membutuhkan sebuah strategi komprehensif yang mencakup penyempurnaan terus menerus dan penyetelan cermat terhadap algoritma AI. Melalui pengujian iteratif (berulang-ulang) dan tentunya penambahan data, para pengembang bekerja untuk meningkatkan ketangguhan dari sistem-sistem ini, meningkatkan adaptabilitasnya terhadap berbagai skenario di dunia nyata.
Selain itu, pemahaman mendalam tentang lingkungan implementasi dan persyaratan spesifik dari setiap kasus penggunaan sangatlah penting. Pengetahuan ini krusial untuk menyesuaikan sistem kecerdasan buatan agar memenuhi tuntutan unik dari pengaturan operasional mereka.
Menyesuaikan sistem kecerdasan buatan dengan kasus penggunaan yang spesifik dan tingkat akurasi yang diinginkan adalah hal yang penting, dengan menjaga keseimbangan antara mengurangi deteksi yang terlewatkan dan meminimalkan ‘False-Positive’,” ujar Thulin. “Memahami kompleksitas dari ‘tugas deteksi’ juga penting; meskipun deteksi objek dasar seringkali tangguh dengan teknologi saat ini, tugas yang lebih rumit seperti deteksi anomali tentu akan menghadapi tantangan yang lebih besar dan mungkin menunjukkan tingkat akurasi yang lebih rendah.
“Pada akhirnya, memastikan akurasi dalam kemampuan deteksi objek dan analisis perilaku dari sistem AI memerlukan pendekatan yang cermat yang menggabungkan keahlian teknis dengan pemahaman mendalam tentang lingkungan implementasi dan persyaratan kasus penggunaan spesifik - baik selama pengembangan sistem maupun tahap implementasi.
Kesimpulan
Tetapi, meskipun ada potensi untuk kemajuan, mencapai ketepatan dan akurasi dengan teknologi-teknologi ini menimbulkan tantangan yang terus-menerus dan memerlukan upaya yang berdedikasi untuk mengatasinya. Hambatan-hambatan ini harus teratasi untuk sepenuhnya memanfaatkan kemampuan alat-alat yang didorong oleh AI.
Kombinasi antara kreativitas manusia dan kemampuan teknologi sangatlah penting untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan, mendorong industri menuju masa depan yang ditandai oleh kemakmuran dan ketahanan yang lebih besar.
Sumber: Asmag