Najpierw problem. Potem technologia.
Nie każde miejsce, w którym znajduje się kamera, potrzebuje sztucznej inteligencji. Nie każdy proces wymaga również budowy nowego systemu.
Projektu nie zaczynamy od pytania:
„Gdzie możemy zastosować AI?”
Zaczynamy od:
„Jaki problem chcemy rozwiązać?”
Analizujemy proces, istniejącą infrastrukturę oraz informacje potrzebne użytkownikowi. Określamy, co powinno zostać wykryte lub zmierzone, jak szybko potrzebny jest wynik i w jaki sposób ma zostać wykorzystany.
Dopiero na tej podstawie projektowane jest rozwiązanie.
Wykorzystujemy istniejącą infrastrukturę tam, gdzie ma to sens
W zakładach przemysłowych i obiektach infrastrukturalnych często funkcjonują już kamery, sieci oraz systemy informatyczne.
Nie zakładamy ich wymiany tylko dlatego, że wdrażane jest nowe rozwiązanie.
Analizujemy możliwość wykorzystania istniejących źródeł obrazu i integracji z obecnym środowiskiem. Jeżeli konieczne są dodatkowe elementy, wynikają one z wymagań konkretnego zastosowania.
Weryfikacja w rzeczywistych warunkach
System wizyjny powinien działać nie tylko na przygotowanym materiale demonstracyjnym.
Oświetlenie, perspektywa kamery, zmienność obiektów, warunki otoczenia i charakter procesu wpływają na jakość analizy. Dlatego rozwiązanie wymaga sprawdzenia w środowisku, w którym docelowo będzie pracować.
Wdrożenie może rozpocząć się od ograniczonego zakresu i jasno określonego celu. Pozwala to zweryfikować dane, działanie modelu oraz rzeczywistą przydatność uzyskiwanych informacji.
Od pilotażu do systemu operacyjnego
Po potwierdzeniu skuteczności rozwiązanie może zostać rozwinięte o kolejne punkty pomiarowe, kamery, funkcje i modele AI.
Skalowanie nie oznacza jednak wyłącznie zwiększenia liczby urządzeń. System musi umożliwiać centralne gromadzenie wyników, monitoring komponentów i zarządzanie rosnącą infrastrukturą.
Dlatego możliwość rozwoju uwzględniamy już podczas projektowania pierwszego wdrożenia.
Użytkownik potrzebuje wyniku, nie algorytmu
Technologia pozostaje w tle. Operator, kierownik czy osoba zarządzająca organizacją potrzebuje informacji, którą może wykorzystać.
W zależności od zastosowania wynikiem może być alarm, liczba, klasyfikacja, historia zdarzeń, zestawienie lub wizualizacja pokazująca zmiany w czasie.
Celem nie jest więc samo wdrożenie sztucznej inteligencji.
Celem jest rozwiązanie konkretnego problemu przy użyciu technologii, która może później rozwijać się razem z organizacją.