Nessan jasně hovoří o tom, jak se umělá inteligence v tisku opírá o porovnávání datových vzorů, které již vylepšuje software pro velkoformátové poskytovatele. Předpovídá, že to povede k větší integraci AI do plánování pracovních postupů, řízení front úloh, korekce barev, zvyšování rozlišení obrazu a prediktivní údržby prostřednictvím senzorů a systémů vidění, což v konečném důsledku zefektivní provoz a nabídne větší flexibilitu.
Soudě podle novinových titulků z celého světa je nyní o umělou inteligenci (AI) velký zájem, protože nadnárodní společnosti a vlády otevřeně hovoří o využití této technologie k optimalizaci své produkce a zvýšení příjmů. Jak se však tato skutečnost promítne do tiskařského průmyslu, a zejména do mnoha poskytovatelů velkoformátového tisku, kteří obsluhují trh s nápisy a displeji?
Ironií je, že v umělé inteligenci není mnoho inteligence. Inteligence obvykle předpokládá určitou úroveň kognitivního uvažování při řešení problémů. Umělá inteligence však jednoduše shromažďuje velké množství dat, včetně příkladů uvažování z minulosti, a porovnává je se vzory, které z těchto dat vyplývají. V každé situaci většina systémů umělé inteligence pouze provádí nejlepší odhad na základě dostupných dat (a někdy tak vznikají nepravdy). Již dříve jsme k něčemu podobnému používali algoritmy, ale to, co skutečně odlišuje umělou inteligenci, jsou obrovské datové soubory nezpracovaných informací, které tyto systémy přijímají. To samo o sobě bylo umožněno pokrokem v oblasti hrubého výpočetního výkonu.
Velká část současného humbuku je založena na generativní umělé inteligenci, která dokáže vytvářet řešení na základě podnětů zadaných do systému. Takové systémy však musí být předem natrénovány na existujících datech, takže se jim přesněji říká generativní předem natrénované nebo GPT. Nejznámějším z nich je pravděpodobně ChatGPT.
V obecné rovině lze tyto systémy využít v praxi, například k vytváření prvotních návrhů dopisů, které doprovázejí nabídky, nebo dokonce celých prodejních prezentací. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence není dokonalá, je nejvhodnější používat ji spíše pro počáteční návrhy než pro finální kopie, ale přesto to stačí k tomu, aby uživatelé zvládli více práce za kratší dobu.
Některé varianty umělé inteligence se více zaměřují na vytváření obrázků a jsou již natolik dobré, že mohou lidem s určitou úrovní znalostí umožnit vytvářet díla, která by jinak byla nad jejich síly. To výrazně snižuje náklady spojené s výrobou uměleckých děl, a to i jen pro vytvoření rychlých maket před zapojením profesionálního designéra. Může jít například o grafiku výstavního stánku nebo vzory pro digitálně tištěné oblečení.
Nemyslete si však, že umělá inteligence jen tak nastoupí a udělá všechnu práci za vás. Kvalita výsledků závisí na kvalitě podnětů, které do systému zadáváte, a to vyžaduje určité školení. To znamená, že člověk, který byl vyškolen v používání AI, bude schopen vytvářet práci i v jiných oblastech, kde neprošel stejným stupněm školení. Tento typ multi-kvalifikace se odráží ve větě: „Umělá inteligence vám práci nevezme, ale někdo, kdo ji používá, pravděpodobně ano“.
Umělá inteligence a tisk
Existuje řada oblastí, kde může mít umělá inteligence zásadní dopad na tisk, přičemž některé z nich již můžeme pozorovat. Technologie AI není tak nová, jak naznačují některé novinové titulky. Používá se již více než deset let a je již využívána v rámci některých softwarů dostupných pro tiskařský průmysl. Novinkou je, že tam, kde se dříve používala v jednotlivých izolovaných produktech, můžeme nyní očekávat, že tato řešení budou více integrovaná, s větší automatizací poháněnou AI přímo v produkčních pracovních postupech.
Titulky: Esko Phoenix využívá umělou inteligenci pro automatické vyřazování a vkládání.
To zahrnuje plánování nejefektivnějšího způsobu výroby zakázek, který lze použít jak pro vytvoření nabídky, tak pro plánování cesty výrobou. Umělá inteligence se také stále častěji využívá k řízení fronty zakázek. Její neodmyslitelnou součástí je způsob, jakým jsou různé úlohy sdružovány nebo vnořovány na archu či roli, aby se minimalizovalo množství vyplýtvaných médií. To se vyvinulo z vyřazování, tj. uspořádání stránek na tiskovém archu za účelem optimalizace rozvržení. Existuje několik existujících programů, například Esko Phoenix, které již využívají umělou inteligenci pro vyřazování, a tato technologie se nyní přenesla do správy velkoformátových úloh. Je třeba vzít v úvahu řadu různých parametrů, včetně způsobu dokončení těchto různých úloh a dohodnutých dodacích lhůt pro každou z těchto úloh. A všechny tyto faktory se samozřejmě budou v průběhu dne neustále měnit s tím, jak budou přicházet další zakázky. Schopnost vypořádat se s pozdními objednávkami je však nezbytnou součástí dnešního rychlého vyřizování objednávek na vyžádání, které zákazníci nyní očekávají.
Další oblastí, která již těží z technologií AI, je správa barev. Mnoho zákaznických souborů obsahuje chyby ve správě barev, z nichž některé, jako například nesprávný barevný prostor, lze snadno opravit. Mnoho programů pro správu barev nyní také využívá AI k tomu, aby pomohly upravit barvy v těchto souborech a dosáhnout přirozenějšího vzhledu, což může snížit počet zákazníků, kteří odmítají zakázky kvůli vnímání vytištěných barev. Často je to v softwaru označeno jako automatické vylepšení a není označeno, že je založeno na umělé inteligenci.
Titulky: Nejnovější latexová tiskárna HP řady 830 má vestavěný spektrofotometr pro automatickou správu barev na bázi umělé inteligence.
Správa barev zahrnuje i další oblasti od linearizace a kalibrace tiskáren až po vytváření profilů pro všechna různá média a výběr správného nastavení pro každou úlohu. Postupně se začíná objevovat stále více spektrofotometrů integrovaných do velkoformátových tiskáren, které umožňují automatizovanou správu barev s minimálním vstupem obsluhy. I to je poháněno umělou inteligencí.
Umělá inteligence se používá také ke zlepšení dalších aspektů kvality obrazu. To by mohlo zahrnovat zvýšení rozlišení obrazu, v podstatě pomocí umělé inteligence, která přidá do obrazu další pixely na základě nejlepšího odhadu po analýze stávajících pixelů. To je zřejmý přínos pro každého, kdo chce vytvářet velké billboardy. Pomáhá to také překonat problémy se zákazníky, kteří posílají soubory s nízkým rozlišením.
Jednou z oblastí, která z většího využití umělé inteligence skutečně těží, je prediktivní údržba. Pandemie s různými výlukami donutila většinu dodavatelů přehodnotit nabídku služeb, protože bylo obtížnější posílat techniky na návštěvy. Umělá inteligence však těmto dodavatelům umožnila analyzovat data, která již mají k dispozici, o důvodech výjezdů do servisu, a předvídat, kdy může dojít k selhání jednotlivých komponent.
Aby bylo možné zvýšit automatizaci, budou muset velkoformátové tiskárny generovat více dat. V příštích několika letech se tedy téměř jistě dočkáme přidávání dalších senzorů do velkoformátových tiskáren, které budou odhalovat potenciální problémy a zachycovat selhávající části. Větší tiskárny určitě získají více systémů vidění, které budou kontrolovat, zda to, co bylo vytištěno, odpovídá očekávání zákazníka.
Další oblastí, kde by se umělá inteligence mohla uplatnit, je řízení zásob, včetně objednávání dalšího spotřebního materiálu a náhradních dílů podle potřeby. Trik spočívá v tom, aby nedošlo k nadměrnému objednání – což by vázalo kapitál ve skladech -, ale zároveň aby nedošlo k riziku, že něco dojde, což by zdrželo výrobu.
Umělá inteligence je také základem mnoha analytických služeb, které zavedli někteří dodavatelé tiskáren, a také některých MIS. Umí dobře rozpoznat vzorce, například pokles prodeje v některých oblastech, a přijít s řešením založeným na nápadech, které úspěšně vyzkoušeli jiní, ale přizpůsobeným konkrétní situaci konkrétního uživatele na základě jeho dat.
Závěrem lze říci, že umělá inteligence zdaleka není technologií budoucnosti, ale technologií, která je již zabudována do velké části již používaného automatizačního softwaru. A můžeme očekávat, že do tiskáren bude přidáván další hardware – v podobě senzorů, spektrofotometrů a systémů vidění -, který tuto automatizaci usnadní. Umělá inteligence by měla usnadnit integraci řešení různých dodavatelů. To by zase mělo uživatelům velkoformátových tiskáren poskytnout větší svobodu při vytváření výrobních pracovních postupů, které lépe vyhovují jejich individuálním požadavkům.