Mark Coudray sdílí informace o tom, jak začíná mít umělá inteligence zásadní vliv na speciální grafiku, zejména pokud jde o sítotisk a velkoformátový tisk.

Umělá inteligence (AI) se stala módním slovem v různých odvětvích a její aplikace sahají daleko za oblast designu a automatizace. Jedním z konkrétních odvětví, kde se umělá inteligence začíná výrazně prosazovat, je speciální grafika, konkrétně sítotisk a velkoformátový tisk.

Zatímco využití generativní umělé inteligence pro vytváření návrhů a automatizaci procesů je již populární, využití umělé inteligence k odhalování skrytých vzorců v existujících datech má hlubší, transformační potenciál. To může poskytnout neodhalené konkurenční výhody, podobně jako nalezení maskovaného lovce v křoví aktuálních tržních podmínek.

Současná situace v oblasti speciální grafiky

Sítotisk a velkoformátový tisk jsou nedílnou součástí mnoha průmyslových odvětví, včetně reklamy, módy a výroby. Tato odvětví tradičně do značné míry spoléhala na manuální postupy a lidskou intuici. Integrace digitálních technologií otevřela nové cesty k efektivitě a inovacím. Navzdory těmto technickým pokrokům v oblasti zobrazování většina podniků zatím nevyužívá potenciál umělé inteligence při analýze a interpretaci složitých souborů dat, které mohou vést k užitečným poznatkům.

Za hranice generativní umělé inteligence: síla datové analýzy

Generativní umělá inteligence, která zahrnuje vytváření nového obsahu na základě existujících dat, má své přednosti. Skutečný potenciál umělé inteligence ve speciální grafice spočívá v její schopnosti nacházet vzory a v rámci dat. Skutečná hodnota spočívá v odhalování skrytých vzorů v analyzovaných datech. To lze považovat za objevování druhého, třetího a čtvrtého řádu. Tyto vzorce mohou odhalit kritické poznatky o podmínkách na trhu, chování zákazníků a provozní efektivitě, které nejsou pouhým okem a náhodným pozorovatelem téměř nikdy patrné.

Považujte například les dat popisujících činnost zákazníků za husté křoví. V tomto houští jsou skryté vzory, které představují neodhalené konkurenční výhody. Těmito vzorci mohou být prodejní aktivity zákazníků (opakovanost, četnost a hodnota, ) udržení zákazníků, míra odchodu, metriky růstu a celoživotní hodnota zákazníka v čase.

S využitím správné umělé inteligence mohou podniky tyto vzorce odhalit s vysokou mírou přesnosti a pomocí prediktivní analýzy předpovídat budoucí změny s mírou spolehlivosti mezi 95 a 99 % a velmi nízkou chybovostí. To znamená vysokou míru přesnosti.

Identifikace skrytých vzorců v zákaznických datech

Jednou z nejvýznamnějších výhod využití umělé inteligence ve specializované grafice je její schopnost analyzovat data zákazníků a identifikovat trendy a vzorce, které nejsou okamžitě viditelné. Například prodejní aktivita zákazníků v průběhu let se může zpočátku jevit jako náhodné výkyvy. Použitím algoritmů AI však mohou podniky odhalit vzorce, které naznačují míru udržení zákazníků, míru jejich odchodu nebo úbytku a ukazatele růstu.

Lze ji také s vysokou přesností použít k předvídání meziročních odlivů a nárůstů prodeje zákazníků. Je velmi těžké to rozpoznat, pokud neporovnáte vzorce mnoha zákazníků v průběhu času.

Udržení a odliv zákazníků: Umělá inteligence dokáže analyzovat historická data o prodeji a určit, kteří zákazníci pravděpodobně zůstanou loajální a u kterých hrozí odchod. Pochopením těchto vzorců mohou firmy zavést cílené strategie pro udržení zákazníků, aby snížily jejich odchod a zlepšily jejich loajalitu.

Meziroční nárůst počtu zákazníků: Umělá inteligence může firmám pomoci sledovat trendy růstu zákazníků v jednotlivých letech a určit, které segmenty rostou a které klesají. Podle těchto informací lze řídit marketingové a prodejní strategie a zaměřit se na oblasti s vysokým růstem. To má dramatický dopad na ziskovost a náklady na získání zákazníka (CAC).

Hodnota celoživotního zákazníka (LCV): Umělá inteligence dokáže vypočítat celoživotní hodnotu zákazníků v průběhu času, což poskytuje přehled o dlouhodobé ziskovosti různých segmentů zákazníků. Tyto informace lze využít k přizpůsobení marketingového úsilí a nabídky produktů tak, aby se maximalizovala hodnota LCV.

Poznatky získané z této analýzy jsou velmi užitečné při určování toho, jak se mění růst celoživotní hodnoty zákazníka v jednotlivých letech. Nejedná se o rovnoměrný růst a v některých letech dochází k velmi předvídatelným nulovým hodnotám nebo ztrátám hodnoty.

Zvýšení efektivity provozu

Kromě analýzy zákaznických dat lze umělou inteligenci využít také ke zvýšení provozní efektivity. Analýzou výrobních dat může AI identifikovat neefektivitu a navrhnout zlepšení, která mohou vést k úspoře nákladů a zvýšení produktivity.

Prediktivní údržba: Umělá inteligence dokáže sledovat výkon zařízení a předvídat, kdy je potřeba provést údržbu, čímž se zkracují prostoje a předchází se nákladným poruchám.

Optimalizace dodavatelského řetězce: Umělá inteligence dokáže analyzovat data dodavatelského řetězce, aby identifikovala úzká místa a optimalizovala řízení zásob, čímž zajistí, že materiál bude k dispozici, kdykoli bude potřeba, aniž by docházelo k nadměrným zásobám.

Optimalizace procesů: Umělá inteligence dokáže analyzovat výrobní procesy a návrh pracovních postupů a identifikovat oblasti, kde lze zlepšit efektivitu. Příklady zahrnují snížení plýtvání, optimalizaci rychlosti tisku, identifikaci souvisejících sazeb a omezení kritických cest.

Konkurenční výhoda díky prediktivní analýze

Jednou z nejsilnějších aplikací umělé inteligence ve speciální grafice je její schopnost využívat prediktivní analýzu k předpovídání budoucích trendů s vysokou mírou jistoty. Analýzou historických, srovnávacích dat a identifikací skrytých vzorců dokáže AI přesně předpovídat budoucí tržní příležitosti, příležitosti pro zákazníky a provozní výkonnost.

Trendy na trhu: Umělá inteligence dokáže analyzovat tržní data a modelovat a předpovídat budoucí trendy, čímž pomáhá podnikům udržet si náskok před konkurencí tím, že předvídá změny v poptávce a podle toho upravuje své strategie.

Poptávka po prodeji: Umělá inteligence dokáže využít historická data o prodeji k předvídání budoucího prodeje, což pomáhá podnikům efektivněji plánovat výrobu a řízení zásob. U rozsáhlých programů využijte k testování poptávky na trhu praktiku Design of Experiment (DOE). Konečné výrobní množství se škáluje na základě spolehlivosti a chybovosti testovacího vzorku. Cílem tohoto přístupu je maximalizovat potenciál na základě skutečně prokázané poptávky na trhu.

Řízení rizik: Umělá inteligence dokáže analyzovat různé rizikové faktory, jako jsou ekonomické ukazatele a tržní trendy, a předvídat tak snížení potenciálních rizik a pomáhat podnikům vytvářet strategie k jejich zmírnění. Použití výpočtu spolehlivosti a chybovosti snižuje riziko a maximalizuje návratnost pro koncového uživatele.

Případová studie: Umělá inteligence v širokoformátovém tisku

Pro ilustraci transformačního potenciálu umělé inteligence ve speciální grafice uveďme případovou studii z oblasti velkoformátového tisku. Společnost specializující se na velkoformátový tisk použila AI k analýze dat svých zákazníků a identifikaci vzorců, které nebyly okamžitě zřejmé.

Použitím algoritmů umělé inteligence na historická prodejní data společnost zjistila, že některé segmenty zákazníků mají vyšší míru udržení a celoživotní hodnoty než jiné. Zjistila také, že určité oblasti trhu nebo výklenky mají neobvykle vysokou ziskovost a udržení zákazníků v čase. Tyto informace umožnily společnosti zaměřit své marketingové úsilí na tyto segmenty s vysokou hodnotou, což vedlo ke zvýšení loajality zákazníků, snížení nákladů na získání zákazníků a zvýšení příjmů z těchto zákazníků a tržních segmentů.

Kromě toho společnost využila umělou inteligenci k optimalizaci svých výrobních procesů. Analýza výrobních dat pomocí specifického modelu AI identifikovala neefektivity a omezení v tiskovém pracovním postupu a navrhla zlepšení, která snížila plýtvání a zvýšila produktivitu. Díky tomu byla společnost schopna snížit náklady a zlepšit celkovou provozní efektivitu.

Nakonec společnost použila prediktivní analýzu k předpovídání trendů zákazníků a prodeje. Analýzou historických dat a identifikací skrytých vzorců poskytla umělá inteligence přesné předpovědi budoucí poptávky, což společnosti umožnilo efektivněji plánovat výrobu a řízení zásob. Tento proaktivní přístup umožnil společnosti udržet si náskok před konkurencí a dosáhnout udržitelného růstu.

Závěr

Využití umělé inteligence ve speciální grafice přesahuje rámec generativního návrhu a automatizace. Využití AI k analýze stávajících dat odhalí skryté vzorce. Díky těmto odhaleným vzorcům mohou podniky získat hlubší porozumění podmínkám na trhu, chování zákazníků a provozní efektivitě.

Tyto poznatky odhalují neznámé konkurenční výhody a umožňují podnikům přijímat rozhodnutí založená na datech s vysokou mírou jistoty. S dalším vývojem odvětví bude integrace umělé inteligence bezpochyby hrát klíčovou roli při podpoře inovací a růstu v oblasti speciální grafiky.

Chcete-li se seznámit s nejnovějším obsahem, který pokrývá širokou škálu odvětví včetně umělé inteligence, sítotisku a automatizace, přihlaste se k odběru bezplatného měsíčního zpravodaje FESPA World, který je k dispozici v angličtině, španělštině a němčině.