Warteschlangenverwaltungssysteme verstehen: Der Mechanismus dahinter

In der heutigen schnelllebigen Welt spielt das Kundenerlebnis eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Unternehmens. Egal, ob es sich um einen Flughafen, ein Museum, ein Einkaufszentrum oder eine Bibliothek handelt, lange Warteschlangen und lange Wartezeiten können Besucher frustrieren und ihr Gesamterlebnis beeinträchtigen. An dieser Stelle kommen Warteschlangenmanagementsysteme (QMS) ins Spiel, die durch KI-Videoanalysen erweitert wurden. In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, wie KI-gestützte Warteschlangenverwaltungssysteme funktionieren, welche technischen Grundlagen sie haben und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Was ist ein Warteschlangenverwaltungssystem?

Das Warteschlangenverwaltungssystem (QMS) ist eine Lösung, die entwickelt wurde, um den Personenfluss in Umgebungen zu verwalten und zu optimieren, in denen Warteschlangen wahrscheinlich sind. Diese Systeme werden verwendet, um die Gesamteffizienz zu steigern, indem der Personenfluss organisiert wird. Auf die Vorteile des Systems werden wir in den nächsten Abschnitten ausführlich eingehen.

‍So funktioniert das Warteschlangenverwaltungssystem

1. Video-Feed-Eingang

Der Kern der Warteschlangenverwaltungssysteme ist KI-Videoanalyse, das auf Live- oder aufgezeichneten Kamera-Feeds basiert. Hochauflösende Kameras sind strategisch platziert, um Warteschlangenbereiche wie Eingänge, Serviceschalter oder Ticketschalter abzudecken. Diese Kameras erfassen kontinuierliche Videostreams, die als Eingabedaten für die KI-Algorithmen dienen.

2. Objekterkennung und -verfolgung

Einsatz von KI-Videoanalysesystemen Computer Vision Algorithmen, um Personen innerhalb des Video-Feeds zu erkennen und zu klassifizieren. Fortgeschrittene KI-Modelle sind darauf trainiert, zwischen Personen zu unterscheiden, sie auch unter beengten Bedingungen zu identifizieren und ihre Bewegung bildübergreifend in Echtzeit zu verfolgen.

• Erkennung: Das System identifiziert jede Person in der Warteschlange, indem es Begrenzungsrahmen um sie herum zeichnet.
• Nachverfolgung: Sobald Personen erkannt wurden, werden sie kontinuierlich verfolgt, um ihre Bewegung und Position in der Warteschlange zu überwachen, auch wenn sie sich kurzzeitig aus dem Bild bewegen und zurückkehren.

3. Berechnung der Warteschlangenlänge

Anhand von Objekterkennungs- und Tracking-Daten ermittelt das System die Anzahl der Personen in der Warteschlange. Dazu zählt es die Personen, die in die Warteschlange kommen, und überwacht ihren Fortschritt, bis sie bedient werden oder die Warteschlange verlassen.

• Entfernungsschätzung: Das System schätzt die physische Entfernung zwischen Personen in der Warteschlange und berücksichtigt dabei Kamerawinkel und Perspektiven mithilfe geometrischer Transformationen (wie Homographie). Dadurch kann es die tatsächliche Länge der Warteschlange in realen Einheiten (Meter oder Fuß) messen.
• Warteschlangendichte: Das System berechnet auch die Warteschlangendichte, indem es die Entfernung zwischen Personen analysiert. Beispielsweise könnte ein engerer Abstand zwischen Personen auf eine dichtere, kompaktere Warteschlange hindeuten, was sich auf die Wartezeiten auswirken kann.

4. Schätzung der Wartezeit

Basierend auf der Anzahl der Personen in der Warteschlange schätzt das System die durchschnittliche Wartezeit für jede Person. Dies erfolgt in der Regel durch eine Analyse der Servicerate in der Warteschlange im Zeitverlauf (d. h. wie lange es dauert, bis die einzelnen Personen bedient werden). Modelle für maschinelles Lernen können anhand historischer Daten trainiert werden, um die Genauigkeit dieser Schätzungen zu verbessern.

• Modellierung der Servicerate: Das System verwendet historische Daten oder Echtzeit-Feedback von Kassensystemen (POS), um die durchschnittliche Zeit zu modellieren, die für die Bedienung jeder Person benötigt wird. Diese Rate kann dynamisch an die Leistung des Personals oder die Komplexität der erbrachten Dienstleistung angepasst werden.

5. Erkennung und Warnmeldungen von Anomalien

KI-Modelle sind darauf trainiert, abnormales Verhalten in Warteschlangen zu erkennen, wie z. B. plötzliche Anstiege der Warteschlangenlänge, Überfüllung oder Stagnation (d. h. Personen, die sich in der Warteschlange nicht vorwärts bewegen). Diese Anomalien lösen automatische Warnmeldungen aus, die das Personal in Echtzeit benachrichtigen und sofortige Korrekturmaßnahmen ermöglichen.

• Schwellenwertbasierte Warnmeldungen: Das System ist mit bestimmten Schwellenwerten konfiguriert (z. B. maximale Warteschlangenlänge oder Wartezeit). Wenn diese Schwellenwerte überschritten werden, sendet das System Benachrichtigungen über Dashboards, mobile Apps oder andere Benachrichtigungssysteme an die Mitarbeiter.

6. Heatmap und Strömungsanalyse

Das KI-System verwendet zusätzliche Analysen, um Heatmaps zu erstellen, die die Intensität des Fußgängerverkehrs im Warteschlangenbereich anzeigen. Dazu werden die Position und Bewegung von Personen im Laufe der Zeit analysiert, sodass Unternehmen Staubereiche visualisieren und die Raumnutzung verbessern können.

• Flusskartierung: Durch die kontinuierliche Verfolgung der Bewegungsmuster von Personen kann das System Karten des Personenflusses erstellen und so Engpässe oder ineffiziente Warteschlangenstrukturen identifizieren.

7. Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen

KI-Videoanalysesysteme können Prognosemodelle integrieren, um zukünftige Warteschlangenbedingungen vorherzusagen. Diese Modelle analysieren historische Daten (z. B. Warteschlangenlängen zu verschiedenen Tages- oder Wochentagen) und treffen Vorhersagen über zukünftige Verkehrsmuster.

• Zeitreihenanalyse: Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um Warteschlangenlängen und Wartezeiten auf der Grundlage vergangener Trends vorherzusagen. Das System kann proaktive Maßnahmen vorschlagen, z. B. die Einstellung von mehr Servicepersonal oder die Eröffnung zusätzlicher Schalter, bevor die Warteschlangen zu lang werden.

8. Datenintegration und Ausgabe

Schließlich lässt sich das System in andere Unternehmenssysteme wie Kundendienstplattformen, Workforce-Management-Tools oder CRM-Systeme integrieren. Die Ausgabedaten des Videoanalysesystems, wie Warteschlangenlänge, Dichte und Wartezeiten, werden in diese Systeme eingespeist, um bessere betriebliche Entscheidungen zu ermöglichen.

• Dashboard und Berichterstattung: Die verarbeiteten Daten werden in Dashboards visualisiert, sodass Manager in Echtzeit Einblicke in die Warteschlangenleistung erhalten. Erweiterte Analysen wie die Verteilung von Wartezeiten, Spitzenzeiten und Kundenfluss Muster, sind auch für eingehendere Analysen und Optimierungen zugänglich.

Anwendungen von Warteschlangenverwaltungssystemen

1. Flughäfen

Flughäfen haben oft ein hohes Passagieraufkommen, insbesondere an Sicherheitskontrollen, Gepäckausgabebereichen und Flugsteigen. KI-Videoanalysen können diese Warteschlangen in Echtzeit überwachen und das Personal benachrichtigen, wenn die Warteschlangen akzeptable Schwellenwerte überschreiten, und die Wartezeiten für Passagiere abschätzen. Durch die Analyse der Hauptverkehrszeiten können Flughäfen das Personal anpassen und zusätzliche Kontrollpunkte eröffnen, wodurch Verspätungen erheblich reduziert und das Passagiererlebnis verbessert werden. Prädiktive Modelle ermöglichen es Flughäfen auch, sich besser auf Hochsaison oder unerwartete Verkehrsspitzen vorzubereiten.

2. Museen

Museen stehen vor Warteschlangen an Eingängen, Ticketschaltern und beliebten Ausstellungen. Warteschlangenverwaltungssysteme können dazu beitragen, einen reibungslosen Besucherfluss zu gewährleisten, indem sie die Warteschlangenlängen dynamisch anpassen und die Wartezeiten abschätzen. KI-Videoanalysen können Überbelegungen an Ausstellungen erkennen und Warnmeldungen auslösen, um Besucher in weniger überfüllte Bereiche zu leiten und so ihr Gesamterlebnis zu verbessern. Darüber hinaus können Museen durch die Analyse von Besucherverkehrsmustern das Ausstellungslayout und die Personalzuweisung optimieren, insbesondere bei Sonderveranstaltungen oder in stark frequentierten Touristensaisonen.

3. Einkaufszentren

In Einkaufszentren können sich Warteschlangen an Kassen, Kundendienstschaltern und Parkplätzen bilden, insbesondere in Spitzenzeiten wie Wochenenden oder Feiertagen. KI-gestützte Warteschlangenmanagementsysteme können diese Bereiche überwachen und Warnmeldungen in Echtzeit ausgeben, wenn die Warteschlangen lang werden. So können die Betreiber von Einkaufszentren das Personal umleiten oder den Kunden alternative Servicestellen vorschlagen. Das System kann auch Einblicke in die Haupteinkaufszeiten bieten, sodass Einzelhändler sich auf ein höheres Verkehrsaufkommen vorbereiten können, indem sie das Personal aufstocken oder zusätzliche Serviceschalter eröffnen.

4. Bibliotheken

In Bibliotheken kommt es bei Buchrückgaben, Kassen oder an Informationsschaltern zu Warteschlangen, insbesondere in Spitzenzeiten wie Prüfungszeiten oder Großveranstaltungen. Warteschlangenmanagementsysteme, die in KI-Videoanalysen integriert sind, können diese Prozesse optimieren, indem sie die Wartezeiten abschätzen und Alternativen anbieten, z. B. die Weiterleitung von Kunden zu Self-Checkout-Kiosken, wenn die Warteschlangen lang sind. Darüber hinaus können Bibliotheken historische Daten verwenden, um Personalpläne zu optimieren und den Kundenservice in Zeiten hoher Nachfrage zu verbessern.

Vorteile von Isarsoft Perception

Das Warteschlangenmanagementsystem von Isarsoft Perception optimiert nicht nur den Personenfluss, sondern bietet auch Einblicke in Echtzeit und prädiktive Analysen, um Wartezeiten zu minimieren und die betriebliche Effizienz zu maximieren.

• Verkürzte Wartezeiten: Durch die effiziente Verteilung von Besuchern oder Kunden auf die verfügbaren Servicepunkte verkürzen Warteschlangenmanagementsysteme die Wartezeiten erheblich und sorgen so für einen schnelleren und reibungsloseren Ablauf. KI-gesteuerte Warteschlangensysteme können sich dynamisch anpassen, wodurch die Frustration der Kunden minimiert und der Betriebsablauf verbessert wird.
• Verbessertes Besuchererlebnis: Kürzere Warteschlangen und optimierte Abläufe führen zu einem positiveren Erlebnis, erhöhen die allgemeine Zufriedenheit und erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Besucher zurückkehren. Die Fähigkeit des Systems, Schätzungen der Wartezeiten in Echtzeit, virtuelle Warteschlangen und einen reibungslosen Service anzubieten, trägt zu einem angenehmen, problemlosen Erlebnis bei.
• Länge und Dichte der Warteschlangen wurden verringert: Mit Echtzeitüberwachung und dynamischer Warteschlangenverteilung verhindern diese Systeme Engpässe und reduzieren das physische Gedränge in bestimmten Bereichen. Durch die Verteilung der Last auf die verschiedenen Servicepunkte sorgen sie für mehr Komfort und Sicherheit für alle Besucher, insbesondere in stark frequentierten Umgebungen.
• Verbesserte Personal- und Ressourcenzuweisung: Warteschlangenmanagementsysteme bieten Einblicke in den Besucherfluss und die Nachfragemuster und ermöglichen es Unternehmen, Personal und Ressourcen effektiver einzusetzen. Dies gewährleistet eine optimale Servicebereitstellung sowohl in Spitzenzeiten als auch außerhalb der Spitzenzeiten und hilft, Personalunterbesetzung in Spitzenzeiten und Überbesetzung in langsameren Zeiten zu vermeiden, wodurch letztendlich die betriebliche Effizienz und das Kostenmanagement verbessert werden.

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